Arquivos climáticos típicos e extremos para análise de desempenho de edifícios no Brasil
DOI:
https://doi.org/10.46421/encacelacac.v18i1.7183Palavras-chave:
Dados climáticos, Simulação de desempenho de edifícios, Edifícios residenciais, Análise paramétricaResumo
A simulação do desempenho do edifício é altamente dependente das condições climáticas fornecidas pelo simulador. Normalmente, as condições climáticas típicas são utilizadas para simulações de desempenho de edifícios, mas o cenário climático atual mostra que estas condições podem não ser suficientes. Este estudo concentrou-se na comparação de condições típicas e extremas e analisou seus impactos na temperatura operativa e no uso de energia de uma residência unifamiliar. A avaliação climática mostra um aumento nos graus-hora de resfriamento e na irradiação direata normal. Os resultados da simulação mostraram que anos extremos apresentaram uma temperatura operativa média 1,3 °C maior que condições típicas, além de um aumento de 20% no uso de energia.
Referências
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS - ABNT. NBR 15575: Edificações habitacionais - Desempenho. Rio de Janeiro, 2021.
BRACHT, M. K. et al. Multiple regional climate model projections to assess building thermal performance in Brazil: Understanding the uncertainty. Journal of Building Engineering, v. 88, p. 109248, 2024. ISSN: 2352-7102, DOI: https://doi.org/10.1016/j.jobe.2024.109248.
CALVIN, K. et al. IPCC, 2023: Climate Change 2023: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, H. Lee and J. Romero (eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland, 2023. DOI: 10.59327/IPCC/AR6-9789291691647.
CRAWLEY, D. B.; HUANG, Y. J.; BERKELEY, L. Does It Matter Which Weather Data You Use in Energy Simulations? Building Energy Simulation User News, v. 18, no 1, p. 25–31, 1997.
DA SILVA, M. A. et al. Impact of the Type of Weather Files on the Outcome of a Weather-Based Climate Classification: The Case of Brazil. Em: BERARDI, U. (Org.). Multiphysics and Multiscale Building Physics. IABP 2024. Lecture Notes in Civil Engineering. Singapore: Springer, 2025. v. 553, p. 258–263. DOI: 10.1007/978-981-97-8309-0_34.
HALL, I. J. et al. Generation of a typical meteorological year. United States, 1978. Disponível em: <https://www.osti.gov/biblio/7013202>.
HOSSEINI, M.; BIGTASHI, A.; LEE, B. A systematic approach in constructing typical meteorological year weather files using machine learning. Energy and Buildings, v. 226, 2020. ISSN: 03787788, DOI: 10.1016/j.enbuild.2020.110375.
MACHARD, A. et al. Typical and extreme weather datasets for studying the resilience of buildings to climate change and heatwaves. Scientific Data, v. 11, no 1, p. 531, 2024. ISSN: 2052-4463, DOI: 10.1038/s41597-024-03319-8.
MUÑOZ-SABATER, J. et al. ERA5-Land: a state-of-the-art global reanalysis dataset for land applications. Earth System Science Data, v. 13, no 9, p. 4349–4383, 2021. DOI: 10.5194/essd-13-4349-2021.
PAPAKYRIAKOU, A.; BIGTASHI, A.; LEE, B. Evaluating the applicability of a machine learning methodology to improve TMY weather file generation for different Canadian climate zones. Journal of Building Engineering, v. 95, p. 110096, 2024. ISSN: 2352-7102, DOI: 10.1016/J.JOBE.2024.110096.
PERNIGOTTO, G. et al. Analysis and improvement of the representativeness of EN ISO 15927-4 reference years for building energy simulation. Journal of Building Performance Simulation, v. 7, no 6, p. 391–410, 2014. ISSN: 19401493, DOI: 10.1080/19401493.2013.853840.
PERNIGOTTO, G.; PRADA, A.; GASPARELLA, A. Extreme reference years for building energy performance simulation. Journal of Building Performance Simulation, v. 13, no 2, p. 152–166, 2020. ISSN: 19401507, DOI: 10.1080/19401493.2019.1585477.
RODRIGUES, E.; PARENTE, J.; FERNANDES, M. S. Building for tomorrow: Analyzing ideal thermal transmittances in the face of climate change in Brazil. Applied Energy, v. 355, p. 122360, 2024. ISSN: 0306-2619, DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.122360.
TRIANA, M. A.; LAMBERTS, R.; SASSI, P. Characterisation of representative building typologies for social housing projects in Brazil and its energy performance. Energy Policy, v. 87, p. 524–541, 2015. ISSN: 0301-4215, DOI: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2015.08.041.
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