Construcción de modelos de bajo costo para la determinación del potencial solar intraurbano en ciudades intermedias
Bibliographic Data
| ID | 5929160 |
|---|---|
| Authors | Pedro Chevez (0000-0001-8437-5026, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, corresponding author) |
| Year | 2022 |
| Issue | 47 |
| Pages | 161-189 |
| Publication date | 2022-12-22 |
| Peer Reviewed | Yes |
| Open Access | Yes |
| Type | ARTICLE |
| Venue | Revista de Urbanismo (JOURNAL) |
| Journal identifiers | ISSN: 0717-5051 • E-ISSN: 0717-5051 |
| Publisher | Universidad de Chile (PUBLISHER • CL) |
| DOI | 10.5354/0717-5051.2022.65458 |
| OpenAlex | W4313514469 |
| Language | ES |
| References cited | 3 |
Actualmente, las ciudades crecen por medio de procesos de dispersión y de concentración, los cuales representan diferentes problemáticas asociadas a la búsqueda de la sustentabilidad urbana. Uno de estos aspectos es la disponibilidad de incorporar sistemas de energías renovables en distintos sectores urbanos, que es diferente para cada caso de estudio. En efecto, cualquier ciudad que persiga objetivos de desarrollo sustentable demandará metodologías para evaluar la relación entre sus morfologías urbanas y el asoleamiento. No obstante, aquellas ubicadas en países en vías de desarrollo no tienen la disponibilidad económica y/o técnica para acceder a metodologías de alta resolución como LiDAR o modelos urbanos computarizados de gran extensión para la simulación solar, o el acceso a Google Project SunRoof. Este trabajo desarrolla una metodología de bajo costo para la construcción de modelos explicativos/predictivos orientados a la identificación del potencial solar intraurbano en ciudades intermedias de países en vías de desarrollo. Para ello, se selecciona una muestra representativa de manzanas urbanas y se simula la radiación solar incidente sobre sus superficies con el software DesignBuilder. Se calculan diversos indicadores de asoleamiento y se los asocia con variables censales que caracterizan su morfología urbana. Posteriormente, se construyen modelos estadísticos mediante regresiones múltiples, que permiten describir dos de estos indicadores (kWh/año*vivienda y kWh/año*m2), a partir de las variables censales, las cuales están disponibles para todos los radios censales que conforman la ciudad. Los modelos construidos cuentan con un R2 de 0,87 y 0,70, respectivamente, y para cada uno de ellos se obtienen dos productos clave: un mapa del potencial solar intraurbano; y una expresión matemática para calcular el potencial solar futuro de un determinado sector urbano
Art · Geography · Humanities · Political science · Building Energy and Comfort Optimization · Impact of Light on Environment and Health · Noise Effects and Management
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| Citation velocity | historical |
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| Highly cited | No |