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: (xi;yi) – coordenadas originais obtidas do Autocad; ymáx, yméd, ymín – valores máximo, médio é mínimo do eixo das ordenadas. 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;