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...

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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

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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.
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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). 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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. 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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

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