Estudio de las discrepancias en los tipos de cielo para análisis dinámico de la luz natural según los archivos climáticos disponibles. Caso Colombia

Para realizar un estudio de iluminación preciso es fundamental conocer los tipos de cielo predominantes de una localidad, pues estos son clave para estimar el desempeño lumínico de ambientes interiores. El objetivo de esta investigación es analizar las discrepancias en la valoración del desempeño de...

Full description

Autores:: Arango-Díaz, Lucas
Piderit, María Beatriz
Ortiz-Cabezas, Alejandro

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2021

Institución:: Universidad Católica de Colombia

Repositorio:: RIUCaC - Repositorio U. Católica

Idioma:: spa

id	UCATOLICA2_666cc3566e41af6f9fa64d92c6bed7d8
oai_identifier_str	oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/28970
network_acronym_str	UCATOLICA2
network_name_str	RIUCaC - Repositorio U. Católica
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv	Estudio de las discrepancias en los tipos de cielo para análisis dinámico de la luz natural según los archivos climáticos disponibles. Caso Colombia
dc.title.translated.eng.fl_str_mv	Study of discrepancies in sky types for dynamic daylight analysis according to available climate files. Colombia case
title	Estudio de las discrepancias en los tipos de cielo para análisis dinámico de la luz natural según los archivos climáticos disponibles. Caso Colombia
spellingShingle	Estudio de las discrepancias en los tipos de cielo para análisis dinámico de la luz natural según los archivos climáticos disponibles. Caso Colombia Bioclimatic Climate files Daylight Computational simulation Archivo climático Bioclimática Iluminación natural Simulación computacional
title_short	Estudio de las discrepancias en los tipos de cielo para análisis dinámico de la luz natural según los archivos climáticos disponibles. Caso Colombia
title_full	Estudio de las discrepancias en los tipos de cielo para análisis dinámico de la luz natural según los archivos climáticos disponibles. Caso Colombia
title_fullStr	Estudio de las discrepancias en los tipos de cielo para análisis dinámico de la luz natural según los archivos climáticos disponibles. Caso Colombia
title_full_unstemmed	Estudio de las discrepancias en los tipos de cielo para análisis dinámico de la luz natural según los archivos climáticos disponibles. Caso Colombia
title_sort	Estudio de las discrepancias en los tipos de cielo para análisis dinámico de la luz natural según los archivos climáticos disponibles. Caso Colombia
dc.creator.fl_str_mv	Arango-Díaz, Lucas Piderit, María Beatriz Ortiz-Cabezas, Alejandro
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv	Arango-Díaz, Lucas Piderit, María Beatriz Ortiz-Cabezas, Alejandro
dc.subject.eng.fl_str_mv	Bioclimatic Climate files Daylight Computational simulation
topic	Bioclimatic Climate files Daylight Computational simulation Archivo climático Bioclimática Iluminación natural Simulación computacional
dc.subject.spa.fl_str_mv	Archivo climático Bioclimática Iluminación natural Simulación computacional
description	Para realizar un estudio de iluminación preciso es fundamental conocer los tipos de cielo predominantes de una localidad, pues estos son clave para estimar el desempeño lumínico de ambientes interiores. El objetivo de esta investigación es analizar las discrepancias en la valoración del desempeño de la luz natural de espacios interiores según los archivos climáticos usados y considerando las diferencias en los tipos de cielo predominantes de acuerdo con los datos de radiación de estos. Para ello, haciendo uso del Clearness Index, de All Pérez All Weather Sky Model, fueron estimados y comparados los tipos de cielo a partir de la información de radiación de archivos climáticos disponibles para trece ciudades colombianas. Adicionalmente, fueron realizadas simulaciones dinámicas de luz natural sobre ambientes hipotéticos, con diferentes archivos climáticos. Los resultados de la investigación evidencian, para cada ciudad analizada, notables diferencias en cuanto a los tipos de cielo predominantes según el archivo climático utilizado. Estas diferencias derivaron en notables discrepancias —en muchos casos, de más del 10 %— en la aplicación de métricas dinámicas haciendo uso de los archivos climáticos disponibles para cada ciudad. Si bien no es objetivo de la investigación concluir cuál de los archivos climáticos es más confiable, sí se resalta la necesidad de contar con datos de radiación confiables en los archivos climáticos, para favorecer la precisión en la valoración del desempeño lumínico de ambientes interiores a través de simulación computacional.
publishDate	2021
dc.date.issued.none.fl_str_mv	2021-01-01
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv	2022-01-01 00:00:00 2023-01-23T16:07:17Z
dc.date.available.none.fl_str_mv	2022-01-01 00:00:00 2023-01-23T16:07:17Z
dc.type.spa.fl_str_mv	Artículo de revista
dc.type.coar.fl_str_mv	http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.coar.spa.fl_str_mv	http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.coarversion.spa.fl_str_mv	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.content.spa.fl_str_mv	Text
dc.type.driver.spa.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/article
dc.type.local.eng.fl_str_mv	Journal article
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv	http://purl.org/redcol/resource_type/ARTREF
dc.type.version.spa.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format	http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
status_str	publishedVersion
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv	10.14718/RevArq.2022.24.1.4050
dc.identifier.eissn.none.fl_str_mv	2357-626X
dc.identifier.issn.none.fl_str_mv	1657-0308
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv	https://hdl.handle.net/10983/28970
dc.identifier.url.none.fl_str_mv	https://doi.org/10.14718/RevArq.2022.24.1.4050
identifier_str_mv	10.14718/RevArq.2022.24.1.4050 2357-626X 1657-0308
url	https://hdl.handle.net/10983/28970 https://doi.org/10.14718/RevArq.2022.24.1.4050
dc.language.iso.spa.fl_str_mv	spa
language	spa
dc.relation.bitstream.none.fl_str_mv	https://revistadearquitectura.ucatolica.edu.co/article/download/4050/3881 https://revistadearquitectura.ucatolica.edu.co/article/download/4050/4087 https://revistadearquitectura.ucatolica.edu.co/article/download/4050/4338
dc.relation.citationedition.spa.fl_str_mv	Núm. 1 , Año 2022 : enero - junio
dc.relation.citationendpage.none.fl_str_mv	97
dc.relation.citationissue.spa.fl_str_mv	1
dc.relation.citationstartpage.none.fl_str_mv	84
dc.relation.citationvolume.spa.fl_str_mv	24
dc.relation.ispartofjournal.spa.fl_str_mv	Revista de Arquitectura (Bogotá)
dc.relation.references.spa.fl_str_mv	De Almeida, M. A. M., & Nogueira De Vasconcellos, V. M. (2019). Desenvolvimento do ano meteorológico típico para a estação meteorológica do inmet de copacabana na cidade do rio de janeiro. En XV ENCAC - XI ELACAC, Joao Pessoa, 538–546. Alrubaih, M. S., Zain, M., Alghoul, M. A., Ibrahim, N. L., Shameri, M. A., Omkalthum, E. (2013). Research and development on aspects of daylighting fundamentals. Renewable and Sustainable Energy Reviews 21. Arango-Díaz, L. (2021). Nueva métrica dinámica de luz natural: Relación entre la percepción de suficiencia lumínica y la disponibilidad lumínica exterior. Universidad del Bío-Bío. Bellia, L., Pedace, A., & Fragliasso, F. (2015a). Dynamic daylight simulations: Impact of weather file’s choice. Solar Energy 117, 224-235. http://dx.doi.org/10.1016/j.solener.2015.05.002 Bellia, L., Pedace,A., & Fragliasso, F. (2015b). The role of weather data files in climate-based daylight modeling. Solar Energy 112, 163-168. http://dx.doi.org/10.1016/j.solener.2014.11.033 Comission Internationale de L´Eclairage (CIE). (2003). CIE DS 011.2/E:2002 Spatial distribution of daylight-CIE standard general sky. VIENNA. https://cie.co.at/publications/spatialdistribution-daylight-cie-standard-general-sky Crawleu, D., & Lawrie, L. (2019). Climate.One-Building.Org. http://climate.onebuilding.org/WMO_Region_3_South_America/COL_Colombia/index.html Gago, E. J., Muneer, T.,Knez, M., & Köster, H. (2015). Natural light controls and guides in buildings. Energy saving for electrical lighting, reduction of cooling load. Renewable and Sustainable Energy Reviews 41, 1-13. http://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.002 González Cáceres, A., & Díaz Cisternas, M. (2013). Función e impacto del archivo climático sobre las simulaciones de demanda energética. Hábitat Sustentable 3(2), 75-85. Al Horr, Y., Arif, M., Katafygiotou, M., Mazroei, A., Kaushik, A. Elsarrag, E. (2016a). Impact of indoor environmental quality on occupant well-being and comfort: A review of the literature. International Journal of Sustainable Built Environment 5(1), 1-11. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijsbe.2016.03.006 Al Horr, Y., Arif, M., Kaushik, A., Mazroei, A., Elsarrag, E., Mishra, S. (2016b). Occupant productivity and office indoor environment quality: A review of the literature. Building and Environment 105, 369-389. http://dx.doi.org/10.1016/j.buildenv.2016.06.001 Al Horr, Y. (2017). Occupant productivity and indoor environment quality: A case of GSAS. International Journal of Sustainable Built Environment 6(2), 476-490. https://doi.org/10.1016/j.ijsbe.2017.11.001 Hudson, R., Sharma, S., Shepherd, P. &Velasco, R. (2019). Clima-Colombia. http://lacunae.io/Clima-Colombia/climaColombiaOrg/datos.html IDEAM. (2019). Datos climáticos para Colombia. http://dhime.ideam.gov.co/atencionciudadano/ IESNA-The Daylight Metric Committee. (2012). IES LM_83_12. Aproved method: IES Spatial Daylight Authonomy (sDA) and Annual Sunlight Exposure (ASE). Illuminati. Igawa, N., & Nakamura, I. (2001). All sky model as a standard sky for the simulation of daylit environment. Building and Environment 36(6), 763-770. Igawa, N., Nakamura, H., & Matsuura, K. (1997). Sky luminance distribution model for simulation of daylit environment. En IBPSA International Building Performance Simulation Conf. Prague, 1-7. Inanici, M., & Hashemloo, A. (2017). An investigation of the daylighting simulation techniques and sky modeling practices for occupant centric evaluations. Building and Environment 113, 220-231. http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0360132316303626 Iversen, A., Svendsen, D., & Nielsen, T. R. (2013). The effect of different weather data sets and their resolution on climate-based daylight modelling. Lighting Research and Technology 45(3), 305-116. Kittler, R., Pérez, R., & Darula, S. (1997). A new generation of sky standards. Prc. Conf. Lux Europa, 359-373. Kittler, R., Pérez, R., & Darula, S. (1998). A set of standard skies characterizing daylight conditions for computer and energy conscious design. Issue Technical Report-April 2016. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.4798.7048 Kleindienst, S., Bodart, M., & Andersen, M. (2008). Graphical representation of climate-based daylight performance to support architectural design. Leukos 5(1), 1-28. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/15502724.2008.10747628 Li, D. H. W., & Lou, S. (2018). Review of solar irradiance and daylight illuminance modeling and sky classification. Renewable Energy 126, 445-453. Mardaljevic, J., Andersen, M., Roy, N., & Christoffersen, J. (2012). Daylighting Metrics: Is There a Relation Between Useful Daylight Illuminance and Daylight Glare Probability? Ibpsa-England Bso12, 189-196. Nabil, A., & Mardaljevic, J. (2005). Useful daylight illuminance: a new paradigm for assessing daylight in buildings. Lighting Research and Technology 37(1), 41-59. Nabil, A., & Mardaljevic, J. (2006). Useful daylight illuminances: A replacement for daylight factors. Energy and Buildings 38(7), 905-913. NOAA. (2019). Integrated Surface Dataset (Global). Integrated Surface Dataset (Global). https://www.ncdc.noaa.gov/isd Pellegrino, A., Cammarano, S., Lo Verso, C. R. M., & Corrado, V. (2017). Impact of daylighting on total energy use in of fi ces of varying architectural features in Italy : Results from a parametric study. Building and Environment 113, 151-162. http://dx.doi.org/10.1016/j.buildenv.2016.09.012 Pérez, R., Ineichen, P., & Seals, R. (1990). Modeling Daylight Availability and irradiance components from direct and global irradiance. Solar Energy 44, 271-289. Pérez, R., Seals, R., & Michalsky, J. (1993). All_Weather model for sky luminance distribution. Preliminary configuration and validation. Solar Energy 50(3), 235-245. Piderit, M.B., Cauwerts, C., & Díaz, M. (2014). Definition of the CIE standard skies and application of high dynamic range imaging technique to characterize the spatial distribution of daylight in Chile. Revista de la Construcción 13(2), 22-30. Reinhart, C.F., Mardaljevic, J., & Rogers, Z. (2006). Dynamic daylight performance metrics for sustainable building design. LEUKOS - Journal of Illuminating Engineering Society of North America 3(1). Reinhart, C. F., & Walkenhorst, O. (2001). Validation of dynamic RADIANCE-based daylight simulations for a test office with external blinds. Energy and Buildings 33(7), 683-697. Reinhart, C. F., & Wienold, J. (2011). The daylighting dashboard - A simulation-based design analysis for daylit spaces. Building and Environment 46, 386-396. Salazar, J. H. (1995). Sunlight evaluation in buildings. Building Research & Information 23(3), 182-187. U.S. Department of Energy’s, y Building Technologies Office. (2019). Energy plus weather data. https://energyplus.net/weather. Yu, X., & Su, Y. (2015). Daylight availability assessment and its potential energy saving estimation.-A literature review. Renewable and Sustainable Energy Reviews 52, 494-503. Wang, J., Wei, M., & Chen, L. (2019). Does typical weather data allow accurate predictions of daylight quality and daylight-responsive control system performance. Energy and Buildings, 184, 72-87. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2018.11.029
dc.rights.spa.fl_str_mv	Lucas Arango-Díaz, Alejandro Ortiz Cabezas, Maria Beatriz Piderit Moreno - 2022
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv	Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv	https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
rights_invalid_str_mv	Lucas Arango-Díaz, Alejandro Ortiz Cabezas, Maria Beatriz Piderit Moreno - 2022 http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0. https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
eu_rights_str_mv	openAccess
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv	text/html application/pdf text/xml
dc.publisher.spa.fl_str_mv	Universidad Católica de Colombia
dc.source.spa.fl_str_mv	https://revistadearquitectura.ucatolica.edu.co/article/view/4050
institution	Universidad Católica de Colombia
bitstream.url.fl_str_mv	https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/41e0bd42-4fa1-4f23-b9f7-675e19c79a56/download
bitstream.checksum.fl_str_mv	87a1fd3eae143159d5ff5e829a77ee83
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv	MD5
repository.name.fl_str_mv	Repositorio Institucional Universidad Católica de Colombia - RIUCaC
repository.mail.fl_str_mv	bdigital@metabiblioteca.com
_version_	1814256362705649664
spelling	Arango-Díaz, Lucase005cc5a-a495-4f2f-9e1d-d57ce6183c16300Piderit, María Beatriz9c421774-fc71-424a-ad20-14cba683eb92300Ortiz-Cabezas, Alejandroda778233-4c90-45ae-8a3b-f8d53195488b3002022-01-01 00:00:002023-01-23T16:07:17Z2022-01-01 00:00:002023-01-23T16:07:17Z2021-01-01Para realizar un estudio de iluminación preciso es fundamental conocer los tipos de cielo predominantes de una localidad, pues estos son clave para estimar el desempeño lumínico de ambientes interiores. El objetivo de esta investigación es analizar las discrepancias en la valoración del desempeño de la luz natural de espacios interiores según los archivos climáticos usados y considerando las diferencias en los tipos de cielo predominantes de acuerdo con los datos de radiación de estos. Para ello, haciendo uso del Clearness Index, de All Pérez All Weather Sky Model, fueron estimados y comparados los tipos de cielo a partir de la información de radiación de archivos climáticos disponibles para trece ciudades colombianas. Adicionalmente, fueron realizadas simulaciones dinámicas de luz natural sobre ambientes hipotéticos, con diferentes archivos climáticos. Los resultados de la investigación evidencian, para cada ciudad analizada, notables diferencias en cuanto a los tipos de cielo predominantes según el archivo climático utilizado. Estas diferencias derivaron en notables discrepancias —en muchos casos, de más del 10 %— en la aplicación de métricas dinámicas haciendo uso de los archivos climáticos disponibles para cada ciudad. Si bien no es objetivo de la investigación concluir cuál de los archivos climáticos es más confiable, sí se resalta la necesidad de contar con datos de radiación confiables en los archivos climáticos, para favorecer la precisión en la valoración del desempeño lumínico de ambientes interiores a través de simulación computacional.To perform an accurate lighting study, it is essential to know the predominant sky types in a locality, as these are key to estimating the lighting performance of indoor environments. The objective of this research is to analyze the discrepancies in the assessment of the natural light performance of indoor spaces according to the climatic files used and consider the differences in the predominant sky types according to their radiation data. For this purpose, using the Clearness Index, from the All Pérez All-Weather Sky Model, the sky types were estimated and compared from the radiation information of climate files available for thirteen Colombian cities. Additionally, dynamic daylight simulations were performed on hypothetical environments with different climate files. The results of the research show, for each city analyzed, notable differences in the predominant sky types according to the climate file used. These differences resulted in significant discrepancies - in many cases of more than 10% - in the application of dynamic metrics using the climate files available for each city. Although it is not the objective of the research to conclude which of the climate files is more reliable, it does highlight the need for reliable radiation data in the climate files, to favor accuracy in the assessment of the lighting performance of indoor environments through computational simulation.text/htmlapplication/pdftext/xml10.14718/RevArq.2022.24.1.40502357-626X1657-0308https://hdl.handle.net/10983/28970https://doi.org/10.14718/RevArq.2022.24.1.4050spaUniversidad Católica de Colombiahttps://revistadearquitectura.ucatolica.edu.co/article/download/4050/3881https://revistadearquitectura.ucatolica.edu.co/article/download/4050/4087https://revistadearquitectura.ucatolica.edu.co/article/download/4050/4338Núm. 1 , Año 2022 : enero - junio9718424Revista de Arquitectura (Bogotá)De Almeida, M. A. M., & Nogueira De Vasconcellos, V. M. (2019). Desenvolvimento do ano meteorológico típico para a estação meteorológica do inmet de copacabana na cidade do rio de janeiro. En XV ENCAC - XI ELACAC, Joao Pessoa, 538–546.Alrubaih, M. S., Zain, M., Alghoul, M. A., Ibrahim, N. L., Shameri, M. A., Omkalthum, E. (2013). Research and development on aspects of daylighting fundamentals. Renewable and Sustainable Energy Reviews 21.Arango-Díaz, L. (2021). Nueva métrica dinámica de luz natural: Relación entre la percepción de suficiencia lumínica y la disponibilidad lumínica exterior. Universidad del Bío-Bío.Bellia, L., Pedace, A., & Fragliasso, F. (2015a). Dynamic daylight simulations: Impact of weather file’s choice. Solar Energy 117, 224-235. http://dx.doi.org/10.1016/j.solener.2015.05.002Bellia, L., Pedace,A., & Fragliasso, F. (2015b). The role of weather data files in climate-based daylight modeling. Solar Energy 112, 163-168. http://dx.doi.org/10.1016/j.solener.2014.11.033Comission Internationale de L´Eclairage (CIE). (2003). CIE DS 011.2/E:2002 Spatial distribution of daylight-CIE standard general sky. VIENNA. https://cie.co.at/publications/spatialdistribution-daylight-cie-standard-general-skyCrawleu, D., & Lawrie, L. (2019). Climate.One-Building.Org. http://climate.onebuilding.org/WMO_Region_3_South_America/COL_Colombia/index.htmlGago, E. J., Muneer, T.,Knez, M., & Köster, H. (2015). Natural light controls and guides in buildings. Energy saving for electrical lighting, reduction of cooling load. Renewable and Sustainable Energy Reviews 41, 1-13. http://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.002González Cáceres, A., & Díaz Cisternas, M. (2013). Función e impacto del archivo climático sobre las simulaciones de demanda energética. Hábitat Sustentable 3(2), 75-85.Al Horr, Y., Arif, M., Katafygiotou, M., Mazroei, A., Kaushik, A. Elsarrag, E. (2016a). Impact of indoor environmental quality on occupant well-being and comfort: A review of the literature. International Journal of Sustainable Built Environment 5(1), 1-11. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijsbe.2016.03.006Al Horr, Y., Arif, M., Kaushik, A., Mazroei, A., Elsarrag, E., Mishra, S. (2016b). Occupant productivity and office indoor environment quality: A review of the literature. Building and Environment 105, 369-389. http://dx.doi.org/10.1016/j.buildenv.2016.06.001Al Horr, Y. (2017). Occupant productivity and indoor environment quality: A case of GSAS. International Journal of Sustainable Built Environment 6(2), 476-490. https://doi.org/10.1016/j.ijsbe.2017.11.001Hudson, R., Sharma, S., Shepherd, P. &Velasco, R. (2019). Clima-Colombia. http://lacunae.io/Clima-Colombia/climaColombiaOrg/datos.htmlIDEAM. (2019). Datos climáticos para Colombia. http://dhime.ideam.gov.co/atencionciudadano/IESNA-The Daylight Metric Committee. (2012). IES LM_83_12. Aproved method: IES Spatial Daylight Authonomy (sDA) and Annual Sunlight Exposure (ASE). Illuminati.Igawa, N., & Nakamura, I. (2001). All sky model as a standard sky for the simulation of daylit environment. Building and Environment 36(6), 763-770.Igawa, N., Nakamura, H., & Matsuura, K. (1997). Sky luminance distribution model for simulation of daylit environment. En IBPSA International Building Performance Simulation Conf. Prague, 1-7.Inanici, M., & Hashemloo, A. (2017). An investigation of the daylighting simulation techniques and sky modeling practices for occupant centric evaluations. Building and Environment 113, 220-231. http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0360132316303626Iversen, A., Svendsen, D., & Nielsen, T. R. (2013). The effect of different weather data sets and their resolution on climate-based daylight modelling. Lighting Research and Technology 45(3), 305-116.Kittler, R., Pérez, R., & Darula, S. (1997). A new generation of sky standards. Prc. Conf. Lux Europa, 359-373.Kittler, R., Pérez, R., & Darula, S. (1998). A set of standard skies characterizing daylight conditions for computer and energy conscious design. Issue Technical Report-April 2016. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.4798.7048Kleindienst, S., Bodart, M., & Andersen, M. (2008). Graphical representation of climate-based daylight performance to support architectural design. Leukos 5(1), 1-28. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/15502724.2008.10747628Li, D. H. W., & Lou, S. (2018). Review of solar irradiance and daylight illuminance modeling and sky classification. Renewable Energy 126, 445-453.Mardaljevic, J., Andersen, M., Roy, N., & Christoffersen, J. (2012). Daylighting Metrics: Is There a Relation Between Useful Daylight Illuminance and Daylight Glare Probability? Ibpsa-England Bso12, 189-196.Nabil, A., & Mardaljevic, J. (2005). Useful daylight illuminance: a new paradigm for assessing daylight in buildings. Lighting Research and Technology 37(1), 41-59.Nabil, A., & Mardaljevic, J. (2006). Useful daylight illuminances: A replacement for daylight factors. Energy and Buildings 38(7), 905-913.NOAA. (2019). Integrated Surface Dataset (Global). Integrated Surface Dataset (Global). https://www.ncdc.noaa.gov/isdPellegrino, A., Cammarano, S., Lo Verso, C. R. M., & Corrado, V. (2017). Impact of daylighting on total energy use in of fi ces of varying architectural features in Italy : Results from a parametric study. Building and Environment 113, 151-162. http://dx.doi.org/10.1016/j.buildenv.2016.09.012Pérez, R., Ineichen, P., & Seals, R. (1990). Modeling Daylight Availability and irradiance components from direct and global irradiance. Solar Energy 44, 271-289.Pérez, R., Seals, R., & Michalsky, J. (1993). All_Weather model for sky luminance distribution. Preliminary configuration and validation. Solar Energy 50(3), 235-245.Piderit, M.B., Cauwerts, C., & Díaz, M. (2014). Definition of the CIE standard skies and application of high dynamic range imaging technique to characterize the spatial distribution of daylight in Chile. Revista de la Construcción 13(2), 22-30.Reinhart, C.F., Mardaljevic, J., & Rogers, Z. (2006). Dynamic daylight performance metrics for sustainable building design. LEUKOS - Journal of Illuminating Engineering Society of North America 3(1).Reinhart, C. F., & Walkenhorst, O. (2001). Validation of dynamic RADIANCE-based daylight simulations for a test office with external blinds. Energy and Buildings 33(7), 683-697.Reinhart, C. F., & Wienold, J. (2011). The daylighting dashboard - A simulation-based design analysis for daylit spaces. Building and Environment 46, 386-396.Salazar, J. H. (1995). Sunlight evaluation in buildings. Building Research & Information 23(3), 182-187.U.S. Department of Energy’s, y Building Technologies Office. (2019). Energy plus weather data. https://energyplus.net/weather.Yu, X., & Su, Y. (2015). Daylight availability assessment and its potential energy saving estimation.-A literature review. Renewable and Sustainable Energy Reviews 52, 494-503.Wang, J., Wei, M., & Chen, L. (2019). Does typical weather data allow accurate predictions of daylight quality and daylight-responsive control system performance. Energy and Buildings, 184, 72-87. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2018.11.029Lucas Arango-Díaz, Alejandro Ortiz Cabezas, Maria Beatriz Piderit Moreno - 2022info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0https://revistadearquitectura.ucatolica.edu.co/article/view/4050BioclimaticClimate filesDaylightComputational simulationArchivo climáticoBioclimáticaIluminación naturalSimulación computacionalEstudio de las discrepancias en los tipos de cielo para análisis dinámico de la luz natural según los archivos climáticos disponibles. Caso ColombiaStudy of discrepancies in sky types for dynamic daylight analysis according to available climate files. Colombia caseArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPublicationOREORE.xmltext/xml2803https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/41e0bd42-4fa1-4f23-b9f7-675e19c79a56/download87a1fd3eae143159d5ff5e829a77ee83MD5110983/28970oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/289702023-03-24 17:15:10.564https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0Lucas Arango-Díaz, Alejandro Ortiz Cabezas, Maria Beatriz Piderit Moreno - 2022https://repository.ucatolica.edu.coRepositorio Institucional Universidad Católica de Colombia - RIUCaCbdigital@metabiblioteca.com

Estudio de las discrepancias en los tipos de cielo para análisis dinámico de la luz natural según los archivos climáticos disponibles. Caso Colombia

Publicaciones similares