Modelos estadísticos de confort
Los modelos estadísticos de confort se suelen derivar de estudios de campo en edificios reales, por ejemplo oficinas o viviendas. En esos estudios se pregunta a los ocupantes regulares, en determinados intervalos, sobre sus sensaciones de confort respecto a una escala predefinida. Al mismo tiempo se registra lo más detalladamente posible las características de las personas, su vestimenta y las actividades que realizan, así como las condiciones ambientales en el exterior y el interior de los edificios. En ocasiones también se registran las acciones que las personas llevan a cabo para tratar de mantenerse en confort, como modificar su vestimenta, abrir ventanas, activar dispositivos de sombreado o encender ventiladores.
A partir de los datos recopilados se desarrollan análisis estadísticos para establecer modelos que expresen la relación entre las sensaciones subjetivas de confort de las personas y las condiciones ambientales de su entorno. La gran mayoría de los modelos estadísticos se sustentan en el concepto de confort adaptativo, y tienen como objetivo establecer temperaturas interiores con las cuales la mayoría de las personas se sentirían razonablemente confortables. Esas temperaturas de confort se calculan casi siempre a partir de las temperaturas exteriores en el sitio.
Ahora bien, dado que existen diferencias importantes en la forma en que las personas se ven afectadas por las condiciones ambientales, las temperaturas de confort calculadas mediante los modelos estadísticos se suelen extender hacia arriba y hacia abajo para establecer lo que se conoce como zona o rango de confort. En lugar de temperaturas de confort únicas, la zona de confort define un rango de temperaturas en el cual la mayoría de las personas, de manera previsible, se sentirían cómodas. Algunos autores recomiendan establecer la zona de confort a partir de rangos de ±2.0°C respecto a la temperatura de confort calculada, cuando se emplea la temperatura promedio anual del sitio, y de ±1.75°C cuando se emplean promedios mensuales. Sin embargo otros autores, como S. Szokolay, proponen rangos de ±2.5°C o incluso superiores. En todo caso, esos límites pueden ser un tanto subjetivos y su uso dependerá del nivel de flexibilidad que se desea asumir.
La principal ventaja de los modelos estadísticos de confort es que desarrollarlos resulta relativamente fácil y económico. La principal desventaja es que, debido a los cambios simultáneos en muchas de las variables observadas (principalmente asociadas al comportamiento de los ocupantes), es difícil generalizar los resultados, especialmente si las encuestas son de tamaño reducido. Por fortuna, al existir una gran cantidad de estudios de ese tipo ha sido posible llevar a cabo metaanálisis que permiten una mayor generalización de los modelos propuestos.
Otro aspecto que ha generado debates en torno a los modelos estadísticos de confort es el hecho de que la tolerancia de las personas a condiciones ambientales extremas depende no solo del modo de funcionamiento de los edificios y de las características climáticas del sitio, sino también de su condicionamiento histórico y cultural. En ese sentido, algunos autores platean que lo ideal sería contar con modelos de confort adaptados a diferentes entornos culturales.
En los siguientes apartados describiremos algunos de los modelos estadísticos de confort más conocidos y usados, incluyendo modelos para edificios que funcionan en modo mecánico y pasivo, así como modelos más genéricos (funcionamiento desconocido o variable). Pero antes revisaremos los principales planteamientos del confort adaptativo, que representa la base conceptual de este tipo de modelos.
Sobre el confort adaptativo
El concepto de confort adaptativo tiene su origen en los numerosos estudios de campo que, con métodos principalmente estadísticos, han desarrollado modelos de confort a partir del registro de las sensaciones y el comportamiento de ocupantes regulares en edificios reales. Muchos de esos estudios descubrieron que los modelos matemáticos de confort, como el de Fanger, eran poco adecuados para predecir la sensación de confort en ciertos edificios, por ejemplo aquellos en los que no había condiciones internas estrictamente controladas y en los que los ocupantes podían llevar a cabo acciones para mejorar sus condiciones de confort. También encontraron importantes discrepancias debido a las características climáticas del sitio. En resumen, esas investigaciones hallaron que muchas personas consideraban confortables condiciones ambientes completamente fuera de los rangos predichos por los modelos matemáticos de confort.
Los investigadores de Dear y Brager (1998) plantean que, en términos generales, la adaptación se puede describir como la reducción gradual de la respuesta de un organismo a una estimulación repetitiva del ambiente. Y que dentro de esa definición general es posible distinguir tres tipos de adaptación ambiental:
Adaptación comportamental. Incluye acciones conscientes o inconscientes que las personas realizan para modificar su balance térmico. Entre esas acciones se encuentran las que se podrían definir como personales (quitarse o ponerse una prenda), tecnológicas (encender un ventilador, desplegar una persiana) y culturales (hacer una siesta en las horas de más calor).
Adaptación fisiológica. Son cambios en las respuestas fisiológicas, que resultan de la exposición prolongada a determinadas condiciones ambientales y llevan a una disminución gradual del estrés producido por dicha exposición. Se pueden clasificar como adaptación genética (cambios intergeneracionales) y aclimatación (durante el periodo de vida de las personas).
Adaptación sicológica. Se refiere a cambios en la percepción y la respuesta a la información sensorial recibida, debido a las experiencias pasadas y a las expectativas de las personas. Las consignas de confort personales están lejos de ser estáticas, y la disminución de las expectativas se pueden vincular al concepto de “habituación” de la psicofísica, que indica que la exposición repetida a un estímulo reduce la magnitud de la respuesta.
Por otro lado, de acuerdo con Nicol y Humphreys (2002), la hipótesis básica del concepto de confort adaptativo es que “si ocurre un cambio que genera disconfort, las personas reaccionan llevando a cabo acciones para volver al estado de confort”. Así, las condiciones ambientales que las personas encuentran confortables dependerán de la interacción entre ellas y su entorno, y las personas que tienen más oportunidades para adaptarse al ambiente, o para adaptar el ambiente a sus propios requerimientos, tendrán menos posibilidades de sufrir disconfort. En esa línea, los autores identifican tres variables contextuales de gran importancia:
El clima. Las características del clima tienen gran influencia en la adaptación fisiológica de los grupos humanos a su entorno y, por lo menos hasta hace poco, en la forma en que se diseñan los edificios. Aunque los mecanismos básicos de interacción entre el cuerpo humano y su ambiente no cambian con el clima, numerosas investigaciones han arrojado que este afecta en gran medida la respuesta de las personas a las condiciones ambientales internas de los edificios.
El edificio. Las características y prestaciones de los edificios afectan en buena medida la respuesta de las personas a las condiciones ambientales. No es lo mismo, desde el punto de vista ambiental, un edificio mal diseñado que otro bien diseñado. Pero, sobre todo, hay diferencias importantes entre los edificios en los que las personas poco pueden hacer para modificar sus condiciones de confort y aquellos en los que pueden llevar a cabo determinadas acciones, como abrir ventanas, desplegar persianas o incluso cambiar su puesto de trabajo.
El tiempo. Las actividades de las personas, y sus respuestas a las condiciones ambientales, tienen lugar en un marco temporal, lo que conlleva cambios continuos en los requerimientos de confort. La velocidad con la que se dan esos cambios debe tenerse en cuenta si se desea desarrollar modelos de confort realistas.
En resumen, el concepto de confort adaptativo tiene gran relevancia para el desarrollo de modelos de confort que tengan en cuenta la capacidad de adaptación de las personas, sobre todo cuando estas cuentan con recursos para modificar sus condiciones ambientales. Esos modelos son indispensables para evaluar de manera adecuada el desempeño de edificios que emplean estrategias de climatización pasiva, como el calentamiento y el control solar, la ventilación natural o la elevada masa térmica.
Modelo adaptativo propuesto por de Dear y Brager
Este modelo fue formulado en el marco del proyecto RP-884 de ASHRAE, el cual abordó el desarrollo de un modelo adaptativo de confort térmico que pudiera emplearse como parte de los estándares de esa organización. Dicho proyecto incluyó la recopilación y tratamiento de una gran cantidad de información proveniente de cientos de estudios de campo alrededor del mundo. Con esa información, una vez tratada y analizada, se conformó una base de datos que contiene más de 21,000 muestras de experiencias de confort térmico tomadas en 160 edificios de oficinas en ciudades de los cuatro continentes, con lo que también se cubre un amplio rango de condiciones climáticas. El modelo final planteado por de Dear y Brager (2002), que ha sido recogido en el estándar ASHRAE 55, se puede expresar mediante la siguiente ecuación:
Donde:
Tconf = Temperatura de confort.
Tp,ext = Temperatura promedio exterior de bulbo seco.
La Figura 1 muestra las temperaturas mensuales de confort calculadas mediante la ecuación anterior, en este caso para la ciudad de Chihuahua, México. Además de la temperatura de confort regular, producto de la aplicación de la fórmula, la gráfica muestra la zona de confort que incluye un rango de ±2.5 K. También muestra las temperaturas exteriores de bulbo seco.
Figura 1. Temperaturas de confort en la ciudad de Chihuahua, de acuerdo con el modelo planteado por de Dear y Brager.
Cabe señalar que inicialmente el modelo se había definido en términos de la temperatura efectiva exterior (ETout), de la siguiente manera:
Sin embargo, todos los miembros del comité encargado del estándar ASHRAE 55 coincidieron en que la ET es un indicador empleado principalmente por investigadores, y que era mucho más probable que los profesionales adoptaran el modelo si las condiciones exteriores se definían con un indicador más familiar y fácil de calcular. Así, el modelo se reformuló en términos de la temperatura promedio exterior de bulbo seco, definida simplemente como el promedio aritmético de las temperaturas medias mínimas y máximas para el mes correspondiente.
También es importante resaltar que el modelo planteado por de Dear y Brager es muy similar al de neutralidad térmica, o termopreferéndum, propuesto por Aluciems (1981), que se puede formular de la siguiente manera:
Donde:
Tconf = Temperatura de confort, o neutralidad térmica.
Tp,ext = Temperatura promedio exterior de bulbo seco.
Modelos de confort de Humphreys y Nicol
Algunos investigadores han abogado por establecer modelos de confort diferenciados de acuerdo con el tipo de funcionamiento térmico de los edificios. En esa línea, Humphreys y Nicol han publicado varios modelos estadísticos de confort, de los cuales aquí mostramos tres. Uno de ellos corresponde a edificios pasivos, otro a edificios con sistemas de climatización, y el último a edificios cuyo funcionamiento es desconocido.
Edificios en modo pasivo
Edificios en modo mecánico
Edificios en modo desconocido
Donde:
Tconf = Temperatura de neutralidad térmica (termopreferéndum)
Tp,ext = Temperatura promedio exterior de bulbo seco
Las gráficas de las Figuras 2 a la 4 muestran las temperaturas mensuales de confort calculadas para la ciudad de Chihuahua con los tres modelos expuestos arriba. Si se comparan los resultados del modelo para edificios pasivos (Figura 2) con los del modelo propuesto por de Dear y Brager (ver más arriba), se observa que las temperaturas de confort aumentan en verano y disminuyen en invierno. En otras palabras, al emplear el modelo adaptativo para edificios en modo pasivo se asume que las personas pueden tolerar temperaturas más elevadas en verano y más bajas en invierno. Con el modelo para edificios en modo mecánico (Figura 3), por otro lado, vemos que los rangos de temperaturas de confort vuelven a estrecharse. De hecho los resultados en este caso son bastante similares a los del modelo propuesto por de Dear y Brager. Finalmente, el modelo para edificios en modo desconocido (Figura 4) ofrece resultados a medio camino entre los dos anteriores, sobre todo para el periodo de verano.
Figura 2. Temperaturas de confort en la ciudad de Chihuahua, de acuerdo con el modelo de Humphreys y Nicol para edificios en modo pasivo (1998).
Figura 3. Temperaturas de confort en la ciudad de Chihuahua, de acuerdo con el modelo de Humphreys y Nicol para edificios en modo mecánico (1998).
Figura 4. Temperaturas de confort en la ciudad de Chihuahua, de acuerdo con el modelo de Humphreys y Nicol para edificios en modo desconocido (1998).
Modelos de confort del proyecto SCATs
El proyecto europeo Smart Controls and Thermal Comfort (SCATs), llevado a cabo entre 1997 y 2000, tuvo como objetivo principal desarrollar un algoritmo de control adaptativo que sirviera como alternativa a las consignas de temperatura fijas, reduciendo así los consumos energéticos en edificios climatizados. Involucró estudios de campo en 25 edificios ubicados en cinco países europeos (Francia, Grecia, Portugal, Suecia y Reino Unido). Como parte de ese proyecto, se desarrollaron dos modelos para definir las temperaturas de confort, uno para edificios con funcionamiento en modo pasivo y otro para edificios con funcionamiento en modo mecánico:
Funcionamiento en modo pasivo
Donde:
Tconf = Temperatura de confort (operativa).
Tmm,ext = Temperatura media móvil exterior, exponencialmente ponderada para el día actual.
Funcionamiento en modo mecánico
En cuanto a la temperatura exterior media móvil (Tmm,ext), se puede calcular con la siguiente ecuación:
Donde:
Ted-1 = Temperatura exterior media diaria del día previo.
Ted-2 = Temperatura exterior media diaria del día anterior, y así consecutivamente.
α = Constante entre 0 y 1 (se recomienda emplear 0.8).
Las gráficas de las Figuras 5 y 6 muestran las temperaturas mensuales de confort calculadas para la ciudad de Chihuahua con los dos modelos del proyecto SCATs. Es importante considerar que en este caso, para poder hacer una comparación aproximada con los otros modelos, hemos empleado la temperatura promedio mensual exterior y no la media móvil. Eso significa que los resultados no se ajustan de manera estricta al enfoque original de los modelos. De cualquier manera, se observa que la ecuación para el modo pasivo arroja resultados bastante parecidos a los de los otros modelos de ese tipo, mientras que la ecuación para el modo mecánico produce temperaturas de confort mucho menos variables a lo largo del año.
Figura 5. Temperaturas de confort en la ciudad de Chihuahua, de acuerdo con el modelo del proyecto SCATs para edificios en modo pasivo (2000).
Figura 6. Temperaturas de confort en la ciudad de Chihuahua, de acuerdo con el modelo del proyecto SCATs para edificios en modo mecánico (2000).
La Guía A de CIBSE emplea estas ecuaciones para definir los rangos de temperaturas de confort en edificios de oficinas. La primera ecuación también es usada en el estándar EN 15251 para establecer temperaturas interiores aceptables en edificios sin sistemas de refrigeración, pero que cuentan con ventilación natural controlada por los ocupantes.
Modelo de confort adaptativo de Toe y Kubota
Diversos autores han abogado en los últimos años por desarrollar y aplicar modelos de confort adaptativos ajustados a los diferentes tipos de clima. Es el caso del trabajo de Toe y Kubota (2012), que proponen el siguiente modelo para climas cálido-húmedos:
Donde:
Tconf = Temperatura de confort interior (operativa).
Tp,ext = Temperatura promedio diaria exterior de bulbo seco.
Nota: La temperatura promedio diaria exterior de bulbo seco se calcula como el promedio aritmético de un periodo de 24 horas.
Los autores desarrollaron su propuesta a partir de nuevos análisis estadísticos de la base de datos de ASHRAE RP-884 (ver más arriba), tratando de establecer criterios más ajustados a los edificios con ventilación natural en climas cálido-húmedos (tropicales), o en climas templados cuyo periodo de verano presenta características similares.
La gráfica de la Figura 7 muestra las temperaturas mensuales de confort calculadas para la ciudad de Chihuahua con el modelo de Toe y Kubota. Aunque aquí el modelo ha sido aplicado a la ciudad de Chihuahua, con el objeto de establecer una comparación general con el resto de los modelos, es importante recordar que fue desarrollado para climas cálido-húmedos, en los que las condiciones ambientales suelen ser similares durante todo el año (no hay estaciones claramente diferenciadas). En todo caso, es fácil apreciar como las temperaturas de confort son bastante más elevadas respecto a los otros modelos, especialmente durante el verano.
Figura 7. Temperaturas de confort en la ciudad de Chihuahua, de acuerdo con el modelo de Toe y Kubota (2012).
Referencias
[1] B. Arballo, E. Kuchen, Y. Alamino Naranjo, and A. Alonso Frank, “EVALUACIÓN DE MODELOS DE CONFORT TÉRMICO PARA INTERIORES,” 2016.
[2] N. Baker and M. Standeven, “Thermal comfort for free-running buildings,” Energy and Buildings, vol. 23, no. 3, pp. 175–182, Mar. 1996.
[3] G. Bravo and E. González-Cruz, “Confort térmico en el trópico húmedo: experiencias de campo en viviendas naturalmente ventiladas,” Ambiente Construido, Porto Alegre, vol. 3, pp. 47–55, Jun. 2003.
[4] R. de Dear and G. S. Brager, “Developing an adaptive model of thermal comfort and preference,” 1998.
[5] R. de Dear, G. Brager, and C. D, Developing an Adaptive Model of Thermal Comfort and Preference - Final Report on RP-884., vol. 104. 1997.
[6] R. J. de Dear and G. S. Brager, “Thermal comfort in naturally ventilated buildings: revisions to ASHRAE Standard 55,” Energy and Buildings, vol. 34, no. 6, pp. 549–561, Jul. 2002.
[7] N. Djongyang, R. Tchinda, and D. Njomo, “Thermal comfort: A review paper,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 14, no. 9, pp. 2626–2640, Dec. 2010.
[8] K. J McCartney and F. Nicol, “Developing an adaptive control algorithm for Europe,” Energy and Buildings, vol. 34, pp. 623–635, Jul. 2002.
[9] K. J. Lomas and R. Giridharan, “Thermal comfort standards, measured internal temperatures and thermal resilience to climate change of free-running buildings: A case-study of hospital wards,” Building and Environment, vol. 55, pp. 57–72, Sep. 2012.
[10] G. Muñoz and A. de Jesús, “El Confort térmico adaptativo. Aplicación en la edificación en España,” Jun. 2012.
[11] F. Nicol, “Comfort Driven Adaptive Window Opening Behavior and the Influence of Building Design.”
[12] F. Nicol and L. Pagliano, Allowing for Thermal Comfort in Free-running Buildings in the New European Standard EN15251. .
[13] J. F. Nicol and M. A. Humphreys, “Adaptive thermal comfort and sustainable thermal standards for buildings,” Energy and Buildings, vol. 34, no. 6, pp. 563–572, Jul. 2002.
[14] D. Robinson and F. Haldi, “An integrated adaptive model for overheating risk prediction,” 2007.
[15] R. Torres, G. Nolasco, and J. Albores, “Evaluación de Confort Térmico en Clima Cálido Subhúmedo,” Congreso Internacional de AcademiaJournals.com, Sep. 2010.
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Autor: Arturo Ordóñez García Última actualización: Sábado, 02 Enero 2021 Categorias: Modelos de confort, Confort y ambiente, Condicionantes de diseño