Desenvolvimento e análise de incerteza de método de zoneamento bioclimático para edifícios brasileiros

Como os ambientes das edificações são sistemas bioclimáticos específicos e complexos, são essencialmente necessários métodos de classificação climática adequados para desenvolver diretrizes e normas para edificações. Para resolver isso, a presente pesquisa introduz um novo método de agrupamento para o zoneamento bioclimático baseado no desempenho higrotérmico e energético de edificações brasileiras. A disponibilidade de dados climáticos confiáveis e precisos é crucial para a implementação de um método de zoneamento eficaz, mas outras incertezas como os microclimas e as condições climáticas futuras também podem influenciar. Assim, o estudo também tem como objetivo investigar como a incerteza em relação aos dados climáticos pode influenciar a classificação climática, explorando o impacto da acurácia do banco de dados climáticos, dos microclimas e do comportamento climático futuro. Este zoneamento bioclimático foi desenvolvido para atualizar uma normativa brasileira e foi validado em vários climas e tipologias de edificações (residenciais e comerciais) no Brasil. Numa análise preliminar, foram desenvolvidos três métodos de classificação utilizando Kmeans e Árvore de Decisão para classificar os climas de acordo com o desempenho do edifício. Posteriormente, um método final de zoneamento bioclimático foi desenvolvido utilizando uma versão customizada do melhor método projetado para aplicações do mundo real no contexto brasileiro. O desempenho do zoneamento bioclimático desenvolvido foi comparado com três classificações climáticas existentes: Köppen-Geiger, ASHRAE 169-2020 e ABNT-NBR 15220-3 (Norma Brasileira). Os resultados mostraram que o novo método de zoneamento bioclimático superou os existentes para agrupar os indicadores de desempenho da edificação. Além disso, bancos de dados climáticos de alta resolução espacial, como NASA-POWER, CRU e ERA5-Land, foram processados e analisados para serem empregados em locais sem dados medidos adequadamente. Três metamodelos de indicadores climáticos foram desenvolvidos e comparados com estas bases de dados para selecionar as fontes de dados climáticos mais precisas. Por fim, essas bases de dados foram utilizadas para classificar todos os 5.570 municípios brasileiros de acordo com o zoneamento bioclimático final, o que possibilitou o desenvolvimento de um mapa preciso e de alta resolução. O estudo também avalia a incerteza na acurácia dos dados climáticos comparando dados de reanálise (ERA5-Land) e uma rede neural artificial (ANN) com dados de anos meteorológicos típicos (TMYx.2007-2021). Para avaliar o microclima é utilizado o software Urban Weather Generator (UWG), que é calibrado com base na temperatura de bulbo seco de uma estação meteorológica urbanizada, utilizando Particle Swarm Optimization (PSO) e posteriormente aplicado em Zonas Climáticas Locais (LCZs). A análise das mudanças climáticas considerou dois cenários de emissões (RCP2.6 e RCP8.5), três modelos GCMs (HadGEM2, MPI-ESM e NorESM1) e dois modelos RCMs (RegCM e REMO). Todas as cidades brasileiras (5.570) foram analisadas, mas uma análise profunda foi realizada em 34 delas. Por fim, a avaliação das três fontes de incerteza resultou em diferenças significativas. Essas diferenças impactam na classificação bioclimática das cidades analisadas.