I CONFERÊNCIA LATINO-AMERICANA DE CONSTRUÇÃO SUSTENTÁVEL
X ENCONTRO NACIONAL DE TECNOLOGIA DO AMBIENTE CONSTRUÍDO
18-21 julho 2004, São Paulo. ISBN 85-89478-08-4.
METODOLOGIA DE TRATAMENTO DE DADOS
CLIMÁTICOS PARA INSERÇÃO EM SOFTWARES DE
SIMULAÇÃO ENERGÉTICA DE EDIFÍCIOS
Iraci Pereira (1); Tatiana Alves (2); Ricardo Pinheiro(3) Eleonora Assis (4)
(1) Dept. de Engenharia Nuclear, UFMG, [email protected]
(2) Dept. de Engenharia Nuclear, UFMG, [email protected]
(3) Dept. de Engenharia Nuclear, UFMG, [email protected]
(4) Dept. de Tecnologia da Arquitetura e do Urbanismo, UFMG, [email protected]
RESUMO
O desenvolvimento de metodologias de tratamento de dados climáticos é essencial para os trabalhos
de análise energética de ambientes construídos, uma vez que alguns softwares de análise energética,
tais como o VisualDOE® e EnergyPlus®, que utilizam a base de dados climáticos para cálculo do
consumo, demanda de energia e balanços energéticos do ambiente construído.
Neste artigo descreveremos o processo completo para gerar os arquivos climáticos para inserção nestes
sofwares, desde o procedimento para determinar o chamado Ano Climático de Referência (Test
Reference Year - TRY), a redução dos diagramas climáticos analógicos a séries numéricas e a
determinação dos dados de radiação solar. Por fim, este artigo descreverá a formatação que deve ser
aplicada aos dados digitais para gerar os arquivos climáticos dos programas EnergyPlus® e
VisualDOE®, e as vantagens e desvantagens da utilização de cada formato de arquivo.
Digitalização dados climáticos, simulação de edificações.
1.
INTRODUÇÃO
No campo da meteorologia, um dos problemas com que defrontamos é a inadequação dos dados
climáticos disponíveis, uma vez que estes são gerados para subsidiar o planejamento agrícola e não o
ambiente construído.
A maior parte dos registros climáticos horários existentes está disponível unicamente em diagramas
analógicos. Para utilização destes registros climáticos em softwares de simulação de desempenho
energético de edificações é necessária sua redução a séries numéricas digitalizadas. Esta redução
geralmente é realizada de maneira manual, o que requer um montante extraordinário de horas de
trabalho. Com o intuito de otimizar o tempo gasto com tratamento de tais dados, Azevedo e outros
(2002) desenvolveram uma metodologia híbrida entre a tradicional redução manual e a desejada
redução absolutamente automática. Neste sentido, este trabalho propõe uma simplificação da
metodologia elaborada por Azevedo e outros (2002).
Outro problema defrontado é que o dado produzido nas estações meteorológicas instaladas no Brasil é
o número de horas de insolação, o qual é insuficiente para o desenvolvimento de trabalhos onde é
necessário utilizar dados de radiação solar incidente, uma vez que esta é a variável que impacta o
desempenho dos ambientes construídos. Deste modo, é apresentada uma metodologia, validada por
Guimarães (1995), de conversão do número de horas de insolação em dados de radiação global horária
sobre o plano horizontal.
Este trabalho também descreve os formatos de entrada dos dados climáticos nos softwares de
desempenho energético de edificações VisualDOE® e EnergyPlus®.
2.
O ANO CLIMÁTICO DE REFERÊNCIA PARA BELO HORIZONTE
O Ano Climático de Referência, ou ‘Test Reference Year’ (TRY), constitui-se de um arquivo com
dados climáticos horários de um ano típico usado por ‘softwares’ de simulação de desempenho.
Goulart e outros (1998:7), baseados em artigo de Stamper (1977: 47), descrevem o procedimento
utilizado para selecionar o ano climático para um local específico:
“O procedimento é baseado na eliminação de anos de dados, os quais contêm temperaturas médias mensais
extremas (altas ou baixas), até permanecer um ano, somente. Para isto, os meses são classificados em ordem
de importância para cálculo de energia, analisando-se os valores médios mensais de temperatura do ar,
anotando-se o mês mais quente e o mês mais frio, o segundo mês mais quente e o segundo mês mais frio e
assim por diante, conforme aparecem as maiores e as menores temperaturas médias mensais,
respectivamente. Após fecharem os doze meses, repete-se a seqüência dos meses, porém invertendo-se o
sentido de análise, ou seja, onde é quente passa a ser frio e vice-versa. Com isso, os anos que apresentarem
temperaturas médias mensais extremas (mais altas ou mais baixas) poderão ser eliminados de acordo com o
procedimento. As temperaturas médias mensais, para cada ano do período de registros disponível, são
calculadas e examinadas de acordo com a seqüência listada. O ano com o mês mais quente é anotado.
Depois, o ano que contém o mês mais frio. O processo continua, anotando-se os anos nos quais ocorrem os
extremos. Estes anos são, então, eliminados e o procedimento é repetido até restar somente um. Este ano é
designado como Ano Climático de Referência.”
A partir dos dados cedidos pela Estação Padrão de Belo Horizonte (Estação de Lourdes, 5º Distrito de
Meteorologia), foi determinado o Ano Climático de Referência para Belo Horizonte, considerando
dados a partir do ano de 1986, ano em que a estação se transferiu para sua atual sede, até o ano de
2000. Esta seqüência de dados é apresentada a seguir na Tabela 1:
Tabela 1: Temperaturas médias mensais, em ºC, ao longo do período de anos
T (ºC)
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
Jan
25,86
24,03
24,44
23,84
24,63
22,13
21,92
26,50
22,79
25,24
24,00
23,17
24,25
24,59
23,37
Fev
24,92
24,90
23,50
25,34
23,87
23,28
23,39
22,92
25,61
23,76
24,31
23,73
25,37
24,90
23,46
Mar
24,07
23,34
24,66
24,73
24,33
22,85
23,03
25,46
22,29
23,32
24,12
21,98
24,64
23,58
22,94
Abr
25,56
22,68
22,75
23,52
23,75
22,11
23,22
22,48
21,93
22,38
23,61
21,62
23,52
22,61
23,36
Mai
21,37
21,35
21,70
20,12
20,19
20,09
22,05
19,78
21,41
20,98
19,77
19,35
20,82
19,86
20,29
Jun
19,07
19,01
18,59
18,93
19,39
19,84
21,99
18,39
19,20
19,25
18,78
18,84
18,69
19,51
19,27
Jul
18,33
19,92
17,48
17,88
19,41
18,71
19,03
20,29
19,62
19,80
18,82
19,46
19,20
19,79
23,15
Ago
2051
20,86
17,47
21,70
18,81
19,49
19,85
20,06
19,77
21,71
19,39
20,37
21,96
19,60
21,14
Set
20,36
21,45
22,70
21,82
21,82
20,62
22,20
22,79
23,13
21,61
21,60
23,77
26,96
21,42
Out
23,01
24,57
22,12
22,41
22,41
21,80
21,57
26,53
23,34
22,47
26,42
23,74
22,20
21,10
Nov
22,84
23,33
22,76
24,44
24,44
23,00
23,38
23,68
22,72
24,01
21,89
24,97
23,55
21,16
Dez
22,59
22,60
22,88
26,00
26,00
24,59
21,89
22,57
23,25
22,48
22,58
24,22
23,82
22,57
Para a determinação do ano climático de referência de acordo com a metodologia já descrita, foram
realizadas duas classificações, eliminando-se os anos com os meses com temperaturas extremas, o que
é apresentado nas Tabelas 2 e 3:
Tabela 2: 1a Classificação dos anos de acordo com a metodologia descrita por Stamper (1977)
Mês
1- Janeiro mais quente
2- Julho mais frio
3- Fevereiro mais quente
4- Agosto mais frio
5- Dezembro mais quente
6- Junho mais frio
7- Março mais quente
8- Setembro mais frio
9- Novembro mais quente
10- Maio mais frio
11- Abril mais quente
12- Outubro mais frio
Ano
1993
1988
1994
1988
1990
1993
1993
1986
1997
1997
1986
1999
T(ºC)
26,5
17,48
25,61
17,47
26
18,39
25,46
20,36
24,97
19,35
25,56
21,1
Mês
13- Julho mais quente
14- Janeiro mais frio
15- Agosto mais quente
16- Fevereiro mais frio
17- Junho mais quente
18- Dezembro mais frio
19- Setembro mais quente
20- Março mais frio
21- Maio mais quente
22- Novembro mais frio
23- Outubro mais quente
24- Abril mais frio
Ano
2000
1992
1998
1993
1992
1992
1998
1997
1992
1999
1993
1997
T(ºC)
23,15
21,92
21,96
22,92
21,99
21,89
26,96
21,98
22,05
21,16
26,53
21,62
Os anos extremos anotados nesta listagem foram: 1986, 1988, 1990, 1992, 1993, 1994, 1997, 1998,
1999 e 2000. Como restam ainda os anos de 1987, 1989, 1991, 1995 e 1996, a listagem prossegue
novamente, agora classificando de acordo com as temperaturas médias mensais do segundo mês mais
quente ou segundo mês mais frio do período considerado.
Tabela 3: 2a Classificação dos anos de acordo com a metodologia descrita por Stamper (1977)
Mês
1- 2º Janeiro mais quente
2- 2º Julho mais frio
3- 2º Fevereiro mais quente
4- 2º Agosto mais frio
5- 2º Dezembro mais quente
6- 2º Junho mais frio
7- 2º Março mais quente
8- 2º Setembro mais frio
9- 2º Novembro mais quente
10- 2º Maio mais frio
11- 2º Abril mais quente
12- 2º Outubro mais frio
Ano
1986
1989
1998
1990
1989
1988
1989
1991
1990
1996
1990
1992
T(ºC)
25,86
17,88
25,37
18,81
26
19,84
24,73
20,62
24,44
19,77
23,75
21,57
Mês
13- 2º Julho mais quente
14- 2º Janeiro mais frio
15- 2º Agosto mais quente
16- 2º Fevereiro mais frio
17- 2º Junho mais quente
18- 2º Dezembro mais frio
19- 2º Setembro mais quente
20- 2º Março mais frio
21- 2º Maio mais quente
22- 2º Novembro mais frio
23- 2º Outubro mais quente
24- 2º Abril mais frio
Ano
1993
1991
1995
1991
1991
1995
1997
1994
1988
1996
1996
1994
T(ºC)
20,29
22,13
21,71
23,28
19,84
22,48
23,77
22,29
21,7
21,89
26,42
21,93
Deste período, o ano de referência é 1995. A partir da digitalização e tratamento dos dados recebidos,
foi gerado arquivo dos dados climáticos das 8.760 horas do ano de 1995. O procedimento para gerar
este arquivo é descrito nos itens seguintes.
3.
DIGITALIZAÇÃO DOS DIAGRAMAS DO TERMO-HIGRÓGRAFO
A seguir é descrito o procedimento utilizado para digitalizar os dados de temperatura do ar e umidade
relativa do ano de 1995, tendo sido adaptado da metodologia descrita por Azevedo e outros (2002),
objetivando a agilização e simplificação do trabalho de coleta de dados.
3.1
Digitalização dos gráficos
Os diagramas foram escaneados em ‘scanner’ de média/alta resolução e as imagens obtidas foram
salvas em formato ‘.jpg’ com resolução de 200 dpi (pontos por polegada), de modo a não criar
arquivos muito pesados. Exemplo da imagem obtida é apresentada na Figura 1. Após a digitalização,
foram observadas as imagens, buscando possíveis distorções que podem ocorrer durante o processo de
escanear. Todos os arquivos foram salvos com padronização dos nomes, visando a simplificar e
agilizar a localização de arquivos específicos. Por exemplo, foi utilizada a notação U199502-3.jpg,
para o arquivo de imagem do gráfico de umidade relativa da terceira semana do mês de fevereiro do
ano de 1995.
Figura 1: Exemplo de gráfico do termo-higrógrafo do 5º Distrito de Meteorologia, referente ao período de
20 a 27 de fevereiro de 1995. À esquerda, o diagrama de temperatura do ar (em ºC) e à direita, umidade
relativa do ar (%). Observar que as escalas dos diagramas apresentam-se invertidas, uma com relação à
outra.
3.2
Digitalização dos dados
Cada diagrama foi aberto em um arquivo do ‘software’ Autocad® (Autodesk), o que pode ser feito
com qualquer programa similar, que permita gerar linhas digitalizadas com o cursor. Para cada
diagrama foi digitalizada uma linha segmentada (‘polyline’), iniciando-se pelo canto superior esquerdo
do campo do diagrama e, dando a volta pela borda, atinge-se o meio da escala vertical com cinco
pontos. Este quinto ponto deve ser a origem da escala horizontal do diagrama. Sem interromper,
digitaliza-se a linha do registro, procurando a maior densidade possível de segmentos e evitando
generalizações grosseiras (AZEVEDO e outros, 2002: 1260). A Figura 2 apresenta exemplo do gráfico
obtido no ‘software’.
Figura 2: Exemplo de curva digitalizada no CAD gerada a partir da metodologia descrita, desenhada
sobre o gráfico do período de 20 a 27 de fevereiro de 1995. À esquerda, o diagrama de temperatura do ar
(em ºC) e à direita, umidade relativa do ar (%).
Após criar a ‘polyline’ do registro, deve-se alinhar o eixo das ordenadas com as respectivas
coordenadas do arquivo do AutoCAD®, utilizando o comando ‘align’. Por exemplo, para o gráfico de
temperatura do ar, o canto superior esquerdo deverá ser alinhado com o valor máximo deste eixo: x=0
e y=45 e o canto inferior esquerdo, com o valor mínimo: x=0 e y=-10, para este termo-higrômetro.
Desta forma os valores de y já estarão em real grandeza, poupando trabalho em etapa posterior de
conversão.
Tendo-se alinhado, deve-se executar o comando ‘list’ da linha segmentada, visando a listagem das
coordenadas x e y de cada ponto digitalizado. A Figura 22 exemplifica o formato do arquivo obtido
com o comando ‘list’. Estas informações devem ser copiadas e coladas em arquivo ‘.txt’ com mesmo
nome que a imagem que o originou.
Este procedimento foi adotado em lugar da geração de arquivos ‘.dxf’, como recomendado por
Azevedo e outros (2002), porque cada programa Autocad gera um tipo de arquivo ‘.dxf’ diferente,
desta forma, é mais complexa a padronização dos procedimentos quando a metodologia é executada ao
mesmo tempo por mais de uma pessoa utilizando versões diferentes do programa.
at point X= 0.0000 Y= 45.0000 Z= 0.0000
at point X= 198.8142 Y= 45.0000 Z= 0.0000
at point X= 198.8142 Y= -10.0000 Z= 0.0000
at point X= 0.0000 Y= -10.0000 Z= 0.0000
at point X= 0.0000 Y= 17.5000 Z= 0.0000
at point X= 1.3021 Y= 24.2042 Z= 0.0000
Figura 3: Exemplo de dados gerados pelo comando list do AutoCAD®. Dados referentes à temperatura do
dar diagrama digitalizado do período de 20 a 27 de fevereiro de 1995.
Estes dois procedimentos desenvolvidos: a obtenção dos valores das ordenadas em real grandeza, pelo
comando ‘align’, e a geração de arquivos ‘.txt’, pelo comando ‘list’, representaram significativa
economia de tempo quando comparado à metodologia descrita por Azevedo e outros (2002).
3.3
Conversão dos dados para formato ‘.xls’
Cada arquivo ‘.txt’ gerado deve ser aberto no Excel® de modo a se obter uma planilha onde na
primeira coluna encontram-se os valores das abscissas (escala de tempo) e na segunda coluna os
valores registrados de umidade relativa ou temperatura do ar.
Nesta etapa deve-se verificar se houve significativas distorções durante o processo de digitalizar. Para
isso, deve-se observar se os 4 primeiros pontos fazem um retângulo com distorção de no máximo 1%.
3.4
Correção dos valores das abscissas
Como explicado por Azevedo e outros (2002, 1263):
“Normalmente, os registradores analógicos possuem uma haste móvel em torno de um eixo. A pena fica
no extremo da haste, de forma que seu movimento não é linear sobre o tambor. A ponta da pena
descreve um arco. Os diagramas usados nestes instrumentos já trazem a escala adaptada para a
trajetória curva da pena. No entanto, na digitalização da linha, houve uma conversão para
coordenadas cartesianas ortogonais. Em termos práticos, apenas pontos localizados exatamente no
eixo central do diagrama estão corretamente representados por suas coordenadas cartesianas.”
(AZEVEDO e outros, 2002: 1263).
Considerando a Figura 4como exemplo, adotou-se a seguinte compensação dos valores das abscissas:
Figura 4: Correção dos valores das abscissas.
Considerando-se para um ponto digitalizado qualquer:
ƒ
(xi;yi) – coordenadas originais obtidas do Autocad;
ƒ
ymáx, yméd, ymín – valores máximo, médio é mínimo do eixo das ordenadas.
ƒ
r – raio da curva descrita pela pena, estimado com a relação empírica obtida pela medição de
gráficos.
r = 1,9 (ymáx - ymín)
(Eq. 1)
a = yi – ymed
(Eq. 2)
b = (r2-a2)½ = [r2-(yi – ymed)2]½
(Eq. 3)
xc = xi – (r-b) = xi – r + [r2-(yi – ymed)2]½
(Eq. 4)
O valor corrigido de xi é dado por:
3.5
Correção dos valores das ordenadas
3.5.1 Temperatura do ar
Parte dos instrumentos registradores analógicos foram desenvolvidos de forma que mecanicamente
houvesse a compensação da distorção no eixo y, sendo os intervalos no diagrama eqüidistantes, como
é o caso dos diagramas dos termo-higrógrafos do 5º Distrito de Meteorologia. Neste caso, não é
necessário fazer a correção nas ordenadas.
3.5.2 Umidade
Nos diagramas gerados pelo termohigrômetro do 5º Distrito de Meteorologia, os intervalos no eixo y
não são eqüidistantes. Para poder realizar a conversão dos valores lidos pelo software para os valores
reais existentes na escala do gráfico, foram digitalizado os pontos da escala y do diagrama e estes
valores foram utilizados para criar um gráfico no Excel®. Com auxílio da ferramenta “adicionar linha
de tendência”, foi determinada a melhor função para adequar os valores das ordenadas com os valores
existentes na escala do instrumento.
Neste caso, especificamente, foi necessário gerar duas funções, uma para ajustar valores de ordenada
superiores a 50 e outra função para valores menores ou iguais a 50. Estas equações são,
respectivamente:
x = 1,089y – 8,72
(Eq. 5)
x = y1,2416/(2,893)
(Eq. 6)
Valores respectivos das ordenadas lidas em
coordenadas cartesianas
A Figura 5 apresenta estes valores plotados num gráfico.
100,00
95
y = 4,5829x + 49,247
R2 = 0,9998
85
95,18
90,55
85,78
80,98
75
76,51
72,05
65
67,58
62,74
58,62
55
54,18
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
Valores das ordenadas (umidade relativa) lidas
na grade do gráfico
Figura 5: Gráfico dos valores gerados para corrigir as ordenadas dos diagramas de umidade.
Como se pode observar, os valores não são exatamente os valores lidos no gráfico, apresentando uma
variação sempre inferior a 0,5. Esta variação pode ser desconsiderada, tendo-se em vista que este
equipamento analógico só possui precisão para unidades inteiras.
3.6
Interpolação de dados
A etapa seguinte foi a interpolação de dados para se encontrar os valores de y correspondentes a horas
exatas. Isto foi feito por interpolação linear, pois a etapa de digitalização foi feita com uma alta
densidade de pontos, o que garante uma boa aproximação para a reta da curva entre dois pontos
consecutivos. Assim, considerou-se os pontos (xa,ya) e (xb,yb) consecutivos e o ponto a ser
determinado (xp,yp). Neste caso, xp é conhecido, restando determinar yp. Presumindo que a variação
entre (xa,ya) e (xb,yb) seja linear, a posição de yp é proporcional à posição do ponto no eixo x, em
relação a xa e xb.
yp = ya + (xp-xa) (yb-ya)/(xb-xa)
(Eq. 7)
Após esta etapa, os dados horários de temperatura e umidade do ar são obtidos. A Tabela 4 apresenta
exemplo dos dados obtidos no Excell®.
Tabela 4: Dados de temperatura do ar horários para o dia 20 de fevereiro de 1995 obtidos após a
digitalização dos diagramas do termo-higrógrafo:
DATA
20/2/1995 9:00:00
20/2/1995 10:00:00
20/2/1995 11:00:00
20/2/1995 12:00:00
20/2/1995 13:00:00
20/2/1995 14:00:00
4.
T (ºC)
24,2042
25,0049
25,5488
27,6036
28,3028
29,0806
DIGITALIZAÇÃO DOS DADOS DE PRESSÃO ATMOSFÉRICA
O processo de digitalização escolhido para os dados de pressão atmosférica foi o mesmo adotado na
digitalização dos dados de temperatura do ar, ajustando-se apenas o valor do raio descrito pela pena do
equipamento. Exemplo deste tipo de gráfico é apresentado na Figura 6.
Figura 6: Exemplo de gráfico de medição da pressão atmosférica fornecido pelo 5º Distrito de
Meteorologia.
5.
OBTENÇÃO DAS TEMPERATURAS DE PONTO DE ORVALHO E BULBO
ÚMIDO
No arquivo TRY, os dados de temperatura do ar e a umidade são inseridos como temperaturas de
bulbo seco, bulbo úmido e temperatura de ponto de orvalho. Por isso faz-se necessária a conversão dos
dados obtidos da leitura dos gráficos do termo-higrógrafo (temperatura do ar e umidade relativa). Este
problema foi resolvido pelo método descrito por Jensen e outros (1990) citado por Kuemmel (1998),
que utiliza os seguintes procedimentos:
1.
Cálculo da pressão de vapor do ambiente (e), em kPa, pela multiplicação da pressão de
saturação (es) pela umidade relativa (UR), dividida por 100:
e = (es x UR)/100
(Eq. 8)
es = 0,611 EXP(17,27 x T/(T+237,3))
(Eq. 9)
onde a pressão de saturação é dada por:
Assim, a Equação 8 toma a forma:
e = (UR/100) 0,611 EXP(17,27 T/(T+237,3))
2.
Cálculo da temperatura de ponto de orvalho (To) em ºC:
To = [116,9+237,3 x ln(e)]/[16,78-ln(e)]
3.
(Eq. 10)
(Eq. 11)
Cálculo da temperatura de bulbo úmido (Tu) em ºC:
Tu = [(g x T) + (d x To)]/( g + d)
(Eq. 12)
g = 0,00066 x P
(Eq. 13)
sendo:
onde P é a pressão barométrica ambiente em kPa,
d = 4098 x e/(To+237,3)2
6.
(Eq. 14)
CONVERSÃO DOS DADOS DE HORAS DE INSOLAÇÃO EM RADIAÇÃO
SOLAR
Para gerar a base de dados climáticos, além da conversão dos dados das condições atmosféricas,
obtidos de registradores analógicos, em planilhas digitais, é necessário o desenvolvimento de outra
etapa: a conversão dos dados de horas de insolação, os que são geralmente medido nas estações
meteorológicas brasileiras, em dados de radiação solar horária incidente.
Neste trabalho, o processo utilizado para estimar a radiação solar global média horária foi baseado nas
equações determinadas por Guimarães (1995) ajustadas para os dados de radiação solar medidos na
estação padrão de Belo Horizonte (Estação de Lourdes, 5º Distrito de Meteorologia).
Antes de descrever o modelo, são apresentados na Figura 7 os vários ângulos que descrevem as
relações entre a posição do sol e um plano qualquer, que são utilizados no cálculo da radiação solar
incidente em um plano qualquer.
Figura 7: Ângulos da posição relativa sol-superfície.
Fonte: Duffie & Beckman (1980: 11)
Onde:
φ
é a latitude, em graus. Hemisfério Norte positivo e Sul negativo.
d
é a declinação solar, que é calculada pela equação de Cooper(1969):
d = 23,45 sen[360x(284+d)/365]
onde, d representa um dia qualquer do ano ( d=1 representa dia 01/01)
(Eq. 36)
β
γ
γs
ω
θ
é o ângulo de inclinação solar da superfície considerada em relação a horizontal;
é o ângulo azimute da superfície, ou seja o ângulo entre a projeção da normal à superfície sobre o plano
horizontal e o meridiano convencionado;
é o ângulo azimute solar, ou seja o ângulo entre a projeção do sol sobre o plano horizontal e o meridiano
convencionado;
é o ângulo horário do sol, ou seja o deslocamento angular do sol a leste ou oeste do meridiano local
devido à rotação da terra a 15º por hora, manhã negativo e tarde positivo;
é o ângulo de incidência , ou seja a angulação entre a direção da radiação direta sobre a superfície e a
normal a ela.
Além da descrição desses ângulos, o modelo utiliza inicialmente para o valor da intensidade da
radiação solar incidente no topo da atmosfera. Ete valor, por ser praticamente constante, é chamado de
Constante Solar (Gsc), definida como a energia da radiação solar recebida por unidade de tempo, por
unidade de área em uma superfície perpendicular à direção de propagação da radiação, no topo da
atmosfera e a uma distância média entre a Terra e o Sol. A constante solar (Gsc) apresenta um valor de
1.353W/m2 (4.871 MJ/m2h) (GUIMARÃES, 1995).
A Figura 8 apresenta o fluxograma que sintetiza o processo que será descrito a seguir. Este modelo
parte dos dados de latitude, longitude, altitude, horas de insolação, visibilidade, e o valor da constante
solar para calcular a radiação solar direta e difusa sobre um plano de orientação e inclinação quaisquer.
As etapas de cálculo são: cálculo da radiação solar extraterrestre, radiação solar mensal num plano
horizontal até chegar na radiação solar horária sobre um plano qualquer.
Neste modelo está sendo considerada a condição de nebulosidade média, situação mais freqüente em
Belo Horizonte.
NÚMERO DE HORAS DE INSOLAÇÃO
RADIAÇÃO SOLAR EXTRATERRESTRE (Ho)
RADIAÇÃO GLOBAL MÉDIA MENSAL NO PLANO HORIZONTAL (H)
RADIAÇÃO DIRETA MÉDIA
MENSAL NO PLANO HORIZONTAL
RADIAÇÃO DIFUSA MÉDIA
MENSAL NO PLANO HORIZONTAL
RADIAÇÃO DIRETA MÉDIA
HORÁRIA NO PLANO HORIZONTAL
RADIAÇÃO DIFUSA MÉDIA
HORÁRIA NO PLANO HORIZONTAL
RADIAÇÃO GLOBAL MÉDIA HORÁRIA NO PLANO HORIZONTAL
Figura 8: Diagrama dos métodos de estimativa da radiação solar.
Fonte: Adaptado de Guimarães (1995: 13)
6.1
Número de horas de insolação:
A Tabela 5 apresenta os dados de horas insolação mensais do ano 1995, fornecidos pelo 5º Distrito de
Belo Horizonte, a partir dos quais são estimados os valores horários de radiação solar.
Tabela 5: Número de horas de insolação, para a Estação Meteorológica Belo Horizonte, ano de 1995
6.2
Mês do ano
jan
fev mar abr
mai jun
jul
ago
set
out
nov
dez
Numero de horas
de insolação
241
176 214 218
193 232 239
268
215
211
195
157
Radiação extraterreste sobre o plano horizontal
Para aplicações em arquitetura e engenharia consideramos que a energia emitida pelo Sol seja
constante. A variação da quantidade de energia da radiação solar incidente no topo da atmosfera será
devido à variação da distância Terra-Sol e pela órbita elíptica da Terra. Em qualquer instante, a
radiação solar no topo da atmosfera (radiação extraterreste – Ho) sobre um plano horizontal será dada
por:
Ho = (24x3600Gsc)/ x{[1+0,033cos (360d/365)]x[(cos φcos dsen ϕ)+[(2π ϕs)/360]sen φsen δ}
(Eq. 15)
onde ωs é o ângulo do pôr-do-sol, em graus, obtido por:
cosωs = – tan φ tan δ
6.3
(Eq. 16)
Radiação solar sobre um plano horizontal, considerando insolação e nebulosidade
local média
Na falta de dados de radiação solar incidente sobre a localidade em estudo é possível usar relações
empíricas para estimar a radiação solar a partir de dados de insolação. A equação de Ängstrom,
modificada por Page e outros (1964) e citada por Duffie & Beckman (1980), relaciona a média mensal
da radiação solar diária sobre um plano horizontal (H), com a média mensal da radiação extraterrestre
(Ho).
H/Ho = a + b(n/N)
(Eq. 17)
onde:
a , b são constantes empíricas que dependem da localização da área em estudo.
n
é a média mensal de horas de insolação, obtida na estação meteorológica.
N é a media mensal do número teórico de insolação, número máximo possível de hora de sol, obtido pela
equação 18.
N = (2/15).arcos(-tan φ.tan δ)
(Eq. 18)
A componente difusa da radiação solar média mensal sobre o plano horizontal é dada por
Hd/H=1,390 – 4,027(Kt) + 5,53(Kt)2 – 3,108(Kt)3
(Eq. 19)
Kt=H/Ho
(Eq. 20)
onde:
6.4
Radiação solar difusa, direta e global média horária
Estudos estatísticos da distribuição temporal da radiação global em superfícies horizontais levaram à
formulação do coeficiente rt, definido como a razão entre a radiação solar horária e a radiação solar
diária.
rt = I/H
(Eq. 21)
A estimativa da radiação horária sobre o plano horizontal a partir da radiação diária, foi desenvolvida
por Collares-Pereira & Rabl (1979), citados por Duffie & Beckman, (1980), é dado por:
rt = π/24(a + b + cos ω)x [(cos ω – cos ωs)/(sen ωs – (πω/180) cos ωs)]
(Eq. 22)
a = 0,4090 + 0,5016 sen (ωs – 60)
(Eq. 23)
onde:
b = 0,6609 – 0,4767 sen (ωs – 60)
(Eq. 24)
A razão entre a radiação solar horária difusa e a radiação solar diária difusa, foi desenvolvida por Liu
& Jordan (1960), citados por Duffie & Beckman, (1980), que mostram a relação:
rd = (π/24) x (cos ω – cos ωs) / [sen ωs – ( π ωs /180) cos ωs]
(Eq. 25)
A radiação difusa média horária sobre o plano horizontal:
Id = rd x Hd (W/m2)
(Eq. 26)
Desse modo , a radiação direta média horária sobre o plano horizontal será:
Ib= I - Id (W/m2)
7.
(Eq. 27)
CONFIGURAÇÃO DO ARQUIVO CLIMÁTIVO DO VISUALDOE®
O próximo passo é a apresentação, em um formato padronizado, dos dados horários digitais do Ano
Climático de Referência (TRY), obtidos a partir da metodologia descrita nos itens anteriores, para
utilização nos softwares de simulação de desempenho energético. Este item descreve o formação que
deve ser aplicada aos dados climáticos para a inserção no VisualDOE®. O próximo item apresenta a
formatação do arquivo climático para inserção no EnergyPlus®.
7.1
Formatação dos dados
As informações climáticas para as 8.760 horas inseridas no programa VisualDOE® devem ser
apresentadas em formato padronizado, mostrado na Tabela 6.
Tabela 6: Formato TRY
Nuvens
Vento
No
Pres.
Est
Tbs Tbu Tpo Dir Vel Pista
xxxxx xxx xxx xxx xxx xxx xxxx
qtd
Nuvens
Camada 3
tipo alt soma
qtd
Camada 4
tipo alt
TE
x
Rad.
Solar
Tn
xxx
Camada 1
qtd tipo alt
xx
x
xxx
Branco
Ano
Mês
qtd
xx
Hora
Fonte: Goulard & Lamberts, 1997.
A Tabela 7 identifica os dados e campos do formato TRY.
Tabela 7: Descrição dos campos do formato TRY
No do Campo
001
002
003
004
005
006
007
008
009
010
011
012
013
014
015
Posição
01-05
06-08
09-11
12-14
15-17
18-20
21-24
25
26-28
29-30
31
32-34
35-36
37
38-40
Elemento
Número da estação
Temperatura de Bulbo Seco (Tbs)
Temperatura de Bulbo Úmido (Tbu)
Temperatura de Ponto de Orvalho (Tpo)
Direção do Vento
Velocidade do Vento
Pressão nível da pista
Tempo presente (TE)
Total de nuvens (Tn)
Quantidade de nuvens (1a camada)
Tipo de nuvem(1a camada)
Altura de nuvens(1a camada)
Quantidade de nuvens (2a camada)
Tipo de nuvem(2a camada)
Altura de nuvem(2a camada)
Unidade
o
C
C
o
C
De 0o a 360o
m/s
Pa
o
0 a 10
m
m
Camada2
tipo alt
soma
x
xxx xx
Branco
No do Campo Posição Elemento
Unidade
016
41-42
Soma da Quantidade da 1a camada 2a camada
017
43-44
Quantidade de nuvens (3a camada)
018
45
Tipo de nuvem(3a camada)
019
46-48
Altura de nuvem(3a camada)
m
020
49-50
Soma da Quantidade das 3 camadas
021
51-52
Quantidade de nuvens (4a camada)
022
53
Tipo de nuvem(4a camada)
023
54-56
Altura de nuvem(4a camada)
m
024
57-60
Radiação Solar
MJ/m2 h
025
61-69
Branco
026
70-73
Ano
027
74-75
Mês
028
76-77
Dia
029
78-79
Hora
030
80
Branco
A posição (57-60) corresponde á radiação global média horária em MJ/m2h ; a posição (61-63) à radiação direta
media horária em MJ/m2h.
A Tabela 8 identifica os códigos de registro para tempo presente, quantidade de nuvens e tipo de
nuvens.
Tabela 8: Definição de Códigos
Código de registro
Tempo presente
Quantidade de nuvens
Tipo de nuvens
0
Nada a relatar
Céu claro
Desconhecido
1
Precipitação à vista
1/8
Ci e/ou Cc
2
Névoa seca/fumaça
2/8
Cs
3
Areia/poeira
3/8
Ac
4
Névoa úmida/nevoeiro
4/8
As
5
Chuvisco
5/8
Ns
6
Chuva
6/8
Sc
7
Neve
7/8
St e/ou Fs
8
Trovoada/relâmpago
8/8
Cu e/ou Fc
9
Granizo
Desconhecido
Cb
Entende-se por: Ci e/ou Cc = cirrus e/ou Cirroculumus; Cs = Cirrostratus; Ac = Altocumulus; As = Altostratus;
Ns=Nimbostratus; Sc =Stratocumulus; St e/ou Fs= Stratus; Cu e/ou Fc Cumulus; Cb=Cumulonimbus.
Fonte: Goulard & Lamberts, 1997.
Registro
Os dados deste arquivo podem ser montados em planilhas do as do Microsoft Excell®. Esta planilha
deve ser salva em um novo arquivo com extensão ‘.prn’ (opção disponível no Excel que significa
separação de colunas por espaços), que posteriormente deverá receber tratamento para se gerar o
arquivo ‘.bin’, que é lido pelo programa DOE.
Para simplificação desta etapa, foi desenvolvido pelo Laboratório de Eficiência Energética em
Edificaçõs – LabEEE – da UFSC, um software é capaz de ler os dados de uma planilha TRY, em
unidades do Sistema Internacional, e converte os dados para unidades inglesas. Este programa,
nomeado de Psycros, está disponível para download no site do LabEEE .
7.2
Colocação de cabeçalho
Para a adequada caraterização da localidade é necessário anexar ao arquivo ‘.prn’ um cabeçalho que é
exemplificado na Figura 9.
Florianopolis*-TRY***1963***-27.40***48.33*****3****3↵
**1.00**1.00**1.00**1.00**1.00**1.00**1.00**1.00**1.00**1.00**1.00**1.00↵
*536.0*535.1*535.2*530.1*525.5*522.0*522.9*522.2*525.8*526.8*529.8*532.1↵
Figura 9: Cabeçalho que deve ser inserido ao arquivo *.prn
Neste cabeçalho os asteriscos (*) representam os espaços a serem colocados e os símbolos (↵)
representam os parágrafos (ou tecla ENTER) a serem digitados. A inserção dos dados por linha é feita
da seguinte maneira:
1ª linha:
Nome;
Indicação se o arquivo é TRY (digitar TRY) ou DAT (digitar REAL);
Ano;
Latitude: negativa para localidades ao sul do Equador;
Longitude: negativa para localidades a leste do Meridiano de Greenwich;
Fuso horário da localidade: 3 para o horário de Brasília;
Dados de radiação solar: 3, se contém; 5, se não contém.
2ª linha: Algarismos 1.00 são anexados somente por uma questão de reconhecimento do software de
abertura deste arquivo.
3ª linha: As doze temperaturas do solo, médias mensais, em Rankine.
7.3
Alinhamento dos caracteres
Esta etapa também pode ser realizada utilizando programa desenvolvido no LabEEE1. Este
procedimento é descrito por Firmino (1999).
Como o compilador de arquivos climáticos é sensível à posição dos caracteres, após salvar o arquivo
do excel no formato ‘.prn’ é necessário corrigí-lo. Para isso foi desenvolvido o software
TRY_DOE2.exe no LABEEE, por Carlos Budag, que abre o arquivo ‘.prn’ e o converte para um
formato ‘.fmt’, alinhando-o e apontando algumas falhas possíveis, como a falta de linhas ou colunas,
caracteres inesperados, etc. Para isso é necessário apenas entrar com o arquivo já com o cabeçalho e
estabelecer o nome do arquivo de saída como ‘.fmt’ (opção disponível no TRY_DOE2).
7.4
Processamento do arquivo climático no PC
Etapa final para se obter o arquivo bin, compreendendo os seguintes passos:
1. Renomear o arquivo como ‘.ft’ e colocá-lo no diretório unpacked do programa Doe21e;
2. No diretório c:\doe21e\weather\util, executar a seguinte linha de comando:
o
o
para arquivos com dados de radiação declarados:
arquivos sem dados de radiação declarados:
\pkaft “nome” -s
\pkaft “nome” –ns
3. O arquivo com formato binário será remetido automaticamente para o diretório
c:\doe21e\weather\packed ; com a terminação “.bin”, e será criado também um arquivo
“nome.sta”, no diretório: c:\doe21e\weather\input que apresenta dados estatísticos do arquivo
compilado.
8.
FORMATAÇÃO DOS DADOS TRY PARA INSERÇÃO NO ENERGYPLUS®
O arquivo de texto EnergyPlus Weather File (EPW) consiste num banco de dados meteorológicos, de
radiação solar e iluminância celeste, separados por vírgulas. Possui como diferencial dos antigos
formatos usados em programas como o DOE-2, a utilização das unidades no Sistema Internacional,
possibilidade de inserção de maior número de dados, como de iluminância da abóbada celeste. O
formato do arquivo climático do programa EnergyPlus® consta de:
9 Localização da cidade (latitude, longitude, fuso horário, elevação)
9 Feriados
9 Períodos extremos / típicos.
1
http://www.labeee.ufsc.br. Acessado em 31/08/2003.
9 Dados meteorológicos e de iluminância podem ser inseridos com freqüência até de minutos:
Temperatura de bulbo seco (ºC)
Temperatura de ponto de orvalho (ºC)
Umidade Relativa
Pressão atmosférica (Pa)
Radiação Solar (global, direta, difusa, infravermelha)
Iluminância (global, direta e do zênite)
Direção do vento
Velocidade do vento
Cobertura total do céu
Visibilidade, precipitação e tempo.
Por ser extenso o número de dados a serem inseridos para se gerar o arquivo EPW, a formatação
completa não é apresentada neste artigo, mas este processo de formatação de dados meteorológicos
para leitura pelo programa EnergyPlus® é descrito, detalhadamente, no manual do programa
(EnergyPlus Manual, 2003).
Os dados deste arquivo podem ser montados em planilhas como as do Microsoft Excel®. Esta planilha
deve ser salva em um novo arquivo com extensão ‘.csv’ (opção disponível no Excel que significa
separação de dados por vírgulas), que posteriormente deverá receber tratamento para se gerar o
arquivo ‘.ewp’, que é lido pelo programa EnergyPlus®.
9.
CONCLUSÕES
Um dos problemas que confrontamos na análise de desempenho energético dos ambientes é a
inadequação dos dados climáticos disponíveis. Além destas dificuldades encontramos ainda problemas
de arquivamento e de acesso a tais dados, deixando explicitado que tais barreiras por este estudo
derrubadas podem significar, para os profissionais de mercado, a não utilização de tais dados e
conseqüentemente a erros de concepção dos espaços e generalizações grosseiras que deixando muitas
vezes perplexos aqueles profissionais que transpuseram esta dificuldade de acesso a dados climáticos.
A metodologia apresentada neste trabalho foi desenvolvida devido a pouca disponibilidade de
arquivos climáticos digitalizados confiáveis. Apesar de parecer complexa, a metodologia constitui uma
significativa simplificação do trabalho e redução de tempo na obtenção de dados meteorológicos
digitalizados gerados por sensores analógicos. Além disso, definindo-se os parâmetros que serão
utilizados, é possível que a maior parte do trabalho possa ser realizada por pessoas com conhecimentos
básicos em programas de CAD e de planilhas eletrônicas, liberando tempo para o pesquisador. Este
tipo de desenvolvimento representa um avanço para profissionais que trabalham com simulações do
desempenho de edificações, visto que a precisão dos dados obtidos dependerá da confiabilidade dos
dados climáticos.
Quanto à formatação dos arquivos‘.bin’, do VisualDOE®, e epw, do EnergyPlus®, observou-se que o
processo de obtenção do arquivo ‘.epw’ mostrou-se mais simples, claro e rápido do que o processo de
obtenção do arquivo ‘.bin’, o que torna este arquivo de mais fácil utilização para formatação de dados
climáticos horários.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
AMERICAN Society of Heating, Refrigerating and Air Conditioning Engineers (ASHRAE).
ASHRAE Handbook: Fundamentals. New York, ASHRAE, 1993.
AZEVEDO, T; PAULA, T; SILVA, A. Metodologia de Baixo Custo para Redução Automática de
Grandes Quantidades de Diagramas Analógicos a Séries Numéricas Digitais. In: Simpósio
Brasileiro de Climatologia Geográfica, V, 2002. Curitiba. Anais eletrônicos do... Curitiba:
Universidade Federal do Paraná, 2002, p. 1258-1269.
BUHL, Fred. DOE-2.1E Documentation Update: Weather Processor. LBNL Simulation Research
Group, 1999. Available from: <http://gundog.ldl.gov>. Cited: 10 Jan. 2002.
COSTA, E.C. Arquitetura Ecológica: Condicionamento Térmico Natural. São Paulo: Editora
Edgar Blücher, 1982.
DUFFIE, J.; BECKMAN, W. Solar Engineering of Thermal Processes. New York: John Wiley &
Sons, 1980. 762p.
Eley Associates. VisualDOE 3.0. San Francisco, California, 2001.
FIRMINO, Luciana. Simulação de Desempenho Térmico –Energético em Edificações. Relatório
de Bolsa ITI-RHAE/CNPq. Laboratório de Eficiência Energética em Edificações, UFSC, mai 1999.
50p.
GOULART. S.V.G; LAMBERTS, R.; FIRMINO, S. Dados Climáticos para Projeto e Avaliação
Energética de Edificações para 14 Cidades Brasileiras. Florianópolis: Núcleo de Pesquisa em
Construção/UFSC, 1998. 345 p. 2a ed.
GUIMARÃES, Ana Paula C. Estudo Solarimétrico com base na definição de mês padrão e
seqüência de radiação diária. 1995. 126f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) – Escola
de Engenharia, Universidade de Minas Gerais, Belo Horizonte.
JENSEN et al. ASCE Manual n.0 70. 1990. p 176-177. apud KUEMMEL, Bernd. Temp, Humidity &
Dew
Point:
ONA
(Often
Needed
Answers).
Nov.
1998.
Available
from:
<http://www.agsci.kvl.dk/~bek/relhum.htm >. Cited: 01 Mar. 2003.
KUEMMEL, Bernd. Temp, Humidity & Dew Point: ONA (Often Needed Answers). Nov. 1998.
Available from: <http://www.agsci.kvl.dk/~bek/relhum.htm >. Cited: 01 Mar. 2003.
ORLANDO LAWRENCE NATIONAL LABORATORY. EnergyPlus Manual. US Department of
energy: 2003.
STAMPER, Eugene. Weather Data. ASHRAE Journal. Feb. 1977. p.47.
AGRADECIMENTOS
Aos integrantes do LabCon da UFSC: Diego Jaques Lemes e Joyce Correna Carlo, pelo auxílio
prestado à distância;
Ao 5° Distrito de Meteorologia, pelos dados climáticos de Belo Horizonte cedidos;