Comportamiento energético de mosaicos urbanos representativos (La Plata-Buenos AiresArgentina): influencia de las variaciones térmicas intraurbanas

Abstract

Los modelos de cálculo de carga térmica simplificados para climatización de edificios estiman la demanda en función de un coeficiente global de pérdidas (G) y de los grados día (GD) de refrigeración o calefacción. Los GD son calculados a partir de temperaturas promedio de las ciudades, publicadas por el Servicio Meteorológico Nacional. Sin embargo distintas investigaciones han registrado que la ciudad afecta al clima urbano con variaciones térmicas significativas debido a sus condiciones morfológicas y materiales (artificiales y naturales). Este trabajo analiza las situaciones térmicas externas en distintas zonas representativas de la ciudad de La Plata, capital de la Provincia de Buenos Aires, Argentina, para determinar el grado en que modifican las condiciones de demanda de energía teórica urbana. Los resultados muestran una sobrestimación de la demanda de energía en invierno y una subestimación en verano en varios mosaicos urbanos, respecto del cálculo teórico, obteniéndose diferentes necesidades térmicas en la ciudad analizada. Asimismo, se encontraron distribuciones térmicas diferenciadas entre invierno y verano.

Simplified HVAC models for buildings estimate energy demand based on a global loss coefficient (G) and the heating and cooling degree days (DD). The DD are calculated, from citie’s average temperatures, published by official entities. However different researches have recorded that the city affects the urban climate with thermal variations due to its morphological and material conditions. This paper analyzes the external thermal situations in different representative areas of La Plata city to determine the degree to which the theoretical energy is demanded for thermal conditioning at the intra-urban level are modified. To address the research, the external temperatures of ten urban sectors were measured. Then, the DD were calculated and compared with the official records, different zones were grouped by the k-means technique and, finally, theoretical energy demand was calculated. Results show that energy demand calculated from experimental measurements is overestimated in winter and underestimated in summer regarding the calculation from official measurements. Also, different territorial thermal distributions were found between winter and summer.