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Braga (São José de São Lázaro), Portugal
Due to the continuous urban growth and its impact over the microclimate temperature raise, it is highly important to incorporate climatological aspects during the urban planning process.
Computer simulation models are valuable in this sense. However, during the early stages of urban planning, the precise building location and geometry may be subjected to uncertainties. Therefore, using simplified and generic geometries may be appropriate for these modelling cases.
By comparing the results of a detailed geometry model with four simplified geometry models in ENVI-met (Verion.4.2.0.-Summer 17 - free version) simulation, in a hypothetical urban scenario, this research assessed the air temperature, wind speed and sky view factor prediction errors. The results show low error magnitude, below 1°C for the air temperature metric, 1,25 m/s for the wind speed metric, and 0.3 for the sky view fator metric. Also, it indicated that the simplified models’ performance may vary according to the assessed metric and position of the data receptor.
Em um cenário marcado pela contínua expansão urbana e sua decorrente influência sobre o aumento da temperatura do microclima, torna-se cada vez mais importante incorporar aspectos climatológicos no planejamento urbano. Modelos computacionais de simulação são valiosos neste sentido. No entanto, durante os delineamentos iniciais de planejamento, a localização e geometria precisa das edificações podem estar sujeitas a incertezas. Portanto, o uso de geometrias simplificadas e mais genéricas pode ser mais apropriado para este tipo de método de modelagem. Esta pesquisa verificou o erro de predição da temperatura do ar, velocidade do vento e fator de visão de céu em quatro simplificações geométricas, de um cenário urbano hipotético, em relação a uma geometria detalhada no software ENVI-met (Versão.4.2.0.-Summer 17 - free version). Os resultados apresentam baixa magnitude de erro, com valores inferiores a 1°C para a temperatura do ar, 1,25 m/s para a velocidade do vento, e 0.3 para o fator de visão do céu.
Além dito, indicam que o desempenho das simplificações pode variar de acordo com a métrica escolhida para análise e com a localização do receptor de dados.
