Modelos preditivos de conforto térmico: quantificação de relações entre variáveis microclimáticas e de sensação térmica para avaliação e projeto de espaços abertos

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Monteiro, Leonardo Marques
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Conforto térmico; Espaços abertos; Modelos preditivos; Outdoor spaces; Predictive models; Thermal comfort
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/16/16132/tde-25032010-142206/

O objeto desta pesquisa é a relação entre as variáveis microclimáticas urbanas e as de sensação térmica. Parte-se da hipótese de que a predição de conforto térmico em espaços abertos requer modelos com calibração e validação específicas para dada população adaptada a determinadas condições climáticas. O objetivo é propor um método para quantificar as correlações entre variáveis microclimáticas urbanas (temperatura, umidade e velocidade do ar e radiação térmica) e variáveis subjetivas (percepção e preferência de sensações térmicas), mediadas por variáveis individuais (vestimentas e atividade física), possibilitando a predição do grau de adequação térmica de espaços abertos para uma população adaptada às condições climáticas em que se encontra (no caso específico, na cidade de São Paulo). O método utilizado é indutivo experimental (levantamento em campo de variáveis microclimáticas, individuais e subjetivas) apoiado por método dedutivo computacional comparativo (simulação preditiva). Os resultados do estudo experimental e computacional comparativo fornecem subsídio para duas proposições: (a) calibração de índices interpretativos para modelos existentes, por meio de método iterativo; (b) proposição de nova modelagem preditiva, por meio de método numérico apoiado por método analítico. Os produtos finais da pesquisa são: (I) procedimento para quantificação empírica de variáveis, (II) quadro comparativo de modelos, (III) calibração de modelos para o caso em estudo, (IV) método de calibração de modelos para outros casos, (V) novo modelo preditivo para o caso em estudo, (VI) método de modelagem preditiva para aplicação em outros casos, (VII) análise e síntese crítica do caso em estudo e dos metódos desenvolvidos.