Análise de incertezas para avaliar o desempenho térmico e energético de habitações de interesse social considerando as mudanças climáticas

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dc.contributor.advisorGiglio, Thalita Gorban Ferreira
dc.contributor.authorNunes, Gustavo Henrique
dc.contributor.bancaAtem, Camila Gregório
dc.contributor.bancaPinheiro, Hemerson Donizete
dc.contributor.bancaLeão, Marlon
dc.contributor.bancaMizgier, Martin Gabriel Ordenes
dc.contributor.coadvisorDamian, João Gabriel Ribeiro
dc.coverage.extent215 p.
dc.coverage.spatialLondrina
dc.date.accessioned2026-08-28T13:26:06Z
dc.date.available2026-08-28T13:26:06Z
dc.date.issued2024-08-23
dc.description.abstractAs alterações no clima têm evidenciado a necessidade de se construir edificações confortáveis ambientalmente e eficientes energeticamente, com resiliência em seu desempenho. As análises de desempenho de edificações, geralmente, têm uma natureza determinística (ao invés de probabilística), que configura uma prática insuficiente para a avaliação térmica e energética do ambiente construído, por causa das incertezas envolvidas, que são intensificadas pelas questões climáticas. Nesse âmbito, nota-se uma lacuna consoante a métodos ou parâmetros que possibilitem melhor consideração sobre as variáveis de desempenho de edificações, direcionem estratégias de conforto térmico e eficiência energética diante de incertezas, e que deem embasamento acertado e, eventualmente, sejam oportunos às atualizações em regulamentações da construção civil. Esta tese contempla o estudo das incertezas de desempenho térmico e energético (considerando o uso de ventilação natural e ar-condicionado) de habitações de interesse social em São Paulo, abordando o desenvolvimento de um procedimento de análise e classificação de desempenho em diferentes períodos climáticos. Por meio de simulações computacionais com o software EnergyPlus e análise de incertezas em parâmetros construtivos, buscou-se compreender os efeitos das mudanças climáticas em habitações, com um método ajustado às condições ambientais dinâmicas, e propondo-se parâmetros de classificação de desempenho para os indicadores graus-hora para resfriamento (condicionamento natural) e consumo para resfriamento (condicionamento artificial). Para as progressões climáticas, foi utilizada a ferramenta CCWorldWeatherGen, obtendo-se dados para curto prazo (2020, que representa o período de 2011 a 2040), médio prazo (2050, que representa o período de 2011 a 2070) e longo prazo (2080, que representa o período de 2071 a 2100). Na análise de incertezas, as estatísticas descritivas para os diferentes períodos climáticos são acompanhadas de estimativas de função de densidade de probabilidade calculadas por meio de mecanismos inovadores de inferência bayesiana, para resultados mais assertivos. Por último, determinaram-se quatro níveis de desempenho nos diferentes horizontes de tempo: insatisfatório, mínimo, intermediário e superior, observando-se a influência das principais propriedades termofísicas da envoltória no desempenho. Os resultados demonstram que os efeitos das incertezas causam diferenças de desempenho importantes, os efeitos das alterações climáticas são mais intensos no período 2080, e as verificações e estratégias de desempenho devem incorporar medidas de resiliência baseadas em incertezas. De modo geral, em todos os cenários (curto, médio e longo prazo), habitações com baixa absortância solar na envoltória (0,2 e 0,4), baixa transmitância térmica (0,27 e 1,65 W/m²K), alta capacidade térmica (330 e 445 kJ/m²K) e alto fator de ventilação das janelas (0,67 e 0,9) alcançaram melhores classificações de desempenho térmico e energético. Adicionalmente, observou-se que habitações mais eficientes em um contexto atual, são mais suscetíveis a impactos (variações de desempenho) decorrentes de alterações no clima. Dessa maneira, o procedimento de análise desenvolvido e aplicado permitiu o estudo de variáveis de projeto e a consideração da imprevisibilidade de climas futuros, contribuindo com parâmetros de desempenho térmico e energético de habitações de interesse social no clima de São Paulo. Afinal, a melhor maneira de lidar com as mudanças e incertezas envolvidas é analisar, projetar e construir sob a influência delas
dc.description.abstractother1Climate change has made it evident that buildings must be constructed to provide environmental comfort and energy efficiency, while also demonstrating resilient performance. Building performance analysis often takes a deterministic approach (rather than probabilistic), which is insufficient for thermal and energy evaluation due to inherent uncertainties, further intensified by climate issues. There is a gap for methods or parameters that better consider building performance variables, guide thermal comfort and energy efficiency strategies in the face of uncertainties, and provide a timely basis for updates to building regulations. This thesis explores the uncertainties in the thermal and energy performance (considering the use of natural ventilation and air conditioning) of Brazilian low-income housing located in São Paulo city, addressing the development of a performance analysis and classification procedure under different climate periods. It also develops a method for analyzing and classifying performance in different climate scenarios. Through a systematic EnergyPlus simulations procedure varying thermophysical parameters and climate conditions, the study investigates the effects of climate change on buildings, with a method adapted to dynamic environmental conditions, and proposing performance classification parameters for degree-hours of cooling (natural ventilation) and cooling energy consumption (air-conditioning). The Climate Change World Weather Generator tool, or CCWorldWeatherGen, was used to obtain climate data for the short-term (2020, representing 2011-2040), medium-term future (2050, representing 2041-2070), and long-term future (2080, representing 2071-2100). In the uncertainty analysis, the study uses statistical measures for the different climate periods, accompanied by probability density functions estimated through innovative Bayesian inference mechanisms, for more reliable results. Four performance levels are determined: unsatisfactory, minimum, intermediate, and superior, with consideration given to how the thermophysical properties of the building envelope influence performance. The results show that the effects of uncertainties cause important performance differences, the effects of climate change are more intense in the 2080s, and performance checks and strategies should incorporate resilience measures based on uncertainties. In general, in all scenarios (short, medium and long term), dwellings with low solar absorptance in the envelope (0.2 and 0.4), low thermal transmittance (0.27 and 1.65 W/m²K), high thermal capacity (330 and 445 kJ/m²K) and high window ventilation factor (0.67 and 0.9) achieved better performance ratings. Additionally, it was observed that more efficient dwellings in a current context are more susceptible to impacts (variations in performance) resulting from changes in the climate. The procedure developed and applied made it possible to investigate design variables and consider the unpredictability of future climates, contributing to improve thermal and energy performance parameters for Brazilian dwellings. The most effective way to deal with these changes and uncertainties is to analyze, design, and build while considering their influence.
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/19726
dc.language.isopor
dc.relation.departamentCTU - Departamento de Construção Civil
dc.relation.institutionnameUniversidade Estadual de Londrina - UEL
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Engenharia Civil
dc.subjectArquivos climáticos futuros
dc.subjectCCWorldWeatherGen
dc.subjectEdificações residenciais
dc.subjectHabitações resilientes
dc.subjectSimulação computacional
dc.subjectDesempenho térmico
dc.subjectEficiência energética
dc.subjectMudanças climáticas
dc.subjectIncerteza
dc.subjectVentilação natural
dc.subjectConforto térmico
dc.subject.capesEngenharias - Engenharia Civil
dc.subject.cnpqEngenharias - Engenharia Civil
dc.subject.keywordsFuture weather files
dc.subject.keywordsCCWorldWeatherGen
dc.subject.keywordsResidential buildings
dc.subject.keywordsResilient housing
dc.subject.keywordsBuilding simulation
dc.subject.keywordsThermal performance
dc.subject.keywordsEnergy efficiency
dc.subject.keywordsClimate Change
dc.subject.keywordsUncertainty
dc.subject.keywordsNatural ventilation
dc.subject.keywordsThermal comfort
dc.titleAnálise de incertezas para avaliar o desempenho térmico e energético de habitações de interesse social considerando as mudanças climáticas
dc.title.alternativeUncertainty analysis to evaluate the thermal and energy performance of low income housing under climate change conditions
dc.typeTese
dcterms.educationLevelDoutorado
dcterms.provenanceCentro de Tecnologia e Urbanismo

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