Introducción

La urbanización mundial posiciona a las ciudades como principales consumidores de energía, representando entre el 60% y el 80% del consumo global. En particular, el sector de las edificaciones en el año 2022 fue responsable de alrededor del 34% de la demanda final de energía a nivel mundial, incluyendo el uso operativo y la energía utilizada para la producción de materiales de construcción (PNUMA, 2022), lo que subraya su papel en el aumento del calentamiento global. Este contexto ha demandado un replanteamiento hacia modelos de urbanización más sostenibles, donde la compactación, la reducción del uso de transporte, la eficiencia en el uso del suelo y la concentración de servicios se han vuelto cruciales (Ahlfeldt; Pietrostefani, 2017).

La forma urbana y la densificación inciden significativamente en el micrcolima local y en el desempeño energético de las edificaciones. Alteraciones en la absorción y emisión de radiación, provocadas por cambios morfológicos urbanos, modifican el balance energético y generan microclimas locales (Chen; Han; De Vries, 2020; Oke et al., 2017). Las infraestructuras urbanas y la generación de calor producto de las actividades humanas, contribuyen al aumento de la temperatura generando el efecto de Isla de Calor Urbana (ICU) (Gago et al., 2013). El aumento de la temperatura, sumado a las características climáticas locales, puede conducir a un aumento significativo en la demanda de refrigeración. Según Santamouris (2014) el aumento de la temperatura en áreas urbanas, sumado al calentamiento global, puede incrementar el consumo de energía de los edificios en hasta un 11%. Aumentando la carga eléctrica máxima hasta 4.6% por cada grado de aumento de la temperatura, con un aumento en el consumo total eléctrico de hasta 8.5% (Santamouris et al., 2015). En la misma línea, Li et al. (2019) identificó que el efecto ICU puede aumentar en promedio el consumo de energía eléctrica para refrigeración en torno a 19%.

El cambio climático y el efecto de isla de calor urbano representan desafíos significativos para el desempeño térmico de los edificios en entornos urbanos. Estudios recientes han demostrado que este efecto, combinado con proyecciones climáticas futuras, incrementa considerablemente la demanda energética de refrigeración en regiones de climas cálidos y templados. Por ejemplo, Salvati y Kolokotroni (2023) encontraron que en ciudades como Cádiz, España, la demanda de refrigeración podría aumentar hasta un 76% bajo escenarios futuros que consideran el efecto ICU, mientras que, en Londres, Reino Unido, el incremento podría superar el 106%. Estos hallazgos subrayan la importancia de incluir datos meteorológicos específicos del entorno urbano en simulaciones térmicas, permitiendo una evaluación más precisa del consumo energético y del confort térmico en edificios expuestos a estas condiciones.

La evolución de los modelos computacionales ha sido fundamental para entender cómo la forma y la densificación urbana afectan el rendimiento energético de los edificios. Se ha observado en varios estudios el efecto de la sombra mutua, las múltiples reflexiones generadas entre los propios edificios, la reducción en el potencial de ventilación natural en edificios en entornos urbanos, como afectan significativamente el desempeño energético de los edificios y por lo tanto los resultados de las simulaciones computacionales (Han; Taylor; Pisello, 2017; Pisello et al., 2012; Santamouris et al., 2001; Xie et al., 2022).

La integración de simulaciones microclimáticas con análisis energético, han demostrado ser una herramienta eficaz para evaluar la relación entre la forma urbana y el desempeño energético de edificios. Yang et al. (2012) propuso un método que combina ambos modelos a través de la plataforma Building Controls Virtual Bed (BCVTB), considerando variables como radiación solar, radiación de onda larga, temperatura, humedad relativa y velocidad del aire generadas en el modelo microclimático. Sus resultados mostraron que las condiciones microclimáticas locales pueden influir significativamente en las cargas térmicas de los edificios, con variaciones de hasta un 18,8 % en refrigeración debido a las obstrucciones. Aunque el método no fue validado formalmente, los resultados son consistentes con investigaciones previas.

Por otro lado, Tsoka et al. (2018) desarrollaron y validaron un método para incorporar condiciones microclimáticas urbanas en los conjuntos de datos de año meteorológico típico mediante la integración de ENVI-met y la generación estocástica de datos con Meteonorm. Los resultados evidenciaron un aumento en las temperaturas del aire urbano de hasta 1,0 °C en invierno y 0,75 °C en verano, acompañado de una reducción en las velocidades del viento debido a la obstrucción de edificaciones. La validación del modelo, basada en comparaciones entre simulaciones de ENVI-met y mediciones in situ, mostró una buena concordancia estadística (RMSE y MAE), aunque con pequeñas desviaciones como la subestimación de temperaturas diurnas y la sobreestimación nocturna.

También Natanian et al. (2019) desarrollaron un flujo de trabajo que integra simulaciones microclimáticas con ENVI-met y simulaciones energéticas con EnergyPlus mediante Grasshopper. Sus hallazgos destacan un aumento de hasta un 49 % en la demanda de refrigeración al considerar las condiciones del microclima urbano, en comparación con datos rurales, y un incremento de hasta 3 °C en la intensidad de la isla de calor urbana en escenarios de mayor densidad urbana.

En un estudio reciente Shareef y Altan (2022) evalúan como diferentes configuraciones urbanas afectan el microclima y el consumo energético en el clima de Dubai mediante la integración de la simulación en ENVI-met e IES-VE. Observa como una configuración sinuosa reduce la temperatura del aire en 1,9 °C, mejora la ventilación urbana y disminuye la carga de refrigeración en un 4,9% de los edificios comparada con configuraciones urbanas en cuadriculas tradicionales.

Se puede identificar la importancia de relacionar los procesos de transformación urbana con el comportamiento energético de los edificios, ya que estos tienen un fuerte impacto en la contribución de las emisiones de gases contaminantes. Así cómo también respecto al bienestar de las personas. Por lo tanto, el presente trabajo tiene como objetivo principal analizar por simulación computacional los cambios morfológicos y su impacto en el comportamiento térmico de edificios, a partir de la interrelación del modelo microclimático ENVI-met y EnergyPlus dentro del ambiente de Grasshopper. De esta manera, este análisis permite poner relevancia en una dimensión de análisis para el desarrollo urbano sustentable de la ciudad de Montevideo, Uruguay.

Método

La investigación tiene un enfoque explicativo y se basa en un diseño no experimental, centrado en el análisis de un período específico de condiciones climáticas. En esta sección se describe el caso de estudio seleccionado, los métodos empleados para las simulaciones microclimáticas y energéticas, y el proceso utilizado para integrar ambas simulaciones.

Caso de estudio

El estudio se realizó en el clima de la ciudad de Montevideo, Uruguay (56°11’17’’O, 34°54’11’’S). Montevideo, como la ciudad más poblada y extensa de Uruguay, representa un caso relevante en el contexto local, entre ellos por su proceso de densificación y verticalización, impulsado por normativas recientes como el Decreto N°. 31.912 del año 2021, que define áreas de promoción para intervención urbana prioritaria y modificando los límites de altura máxima permitida sobre algunas avenidas de la ciudad.

Uruguay, de acuerdo con la clasificación de Köppen corresponde a la “cfa”; c, por ser templado húmedo; f, debido a que tiene precipitaciones durante todo el año; a, porque la temperatura de mes más cálido es superior a 22 °C. De acuerdo con la Zonificación Climática UNIT 1026:99, presentada por el Instituto Uruguayo de Normas Técnicas, Montevideo se encuentra en la zona templada fría. Así mismo por la cercanía al Río de la Plata el clima presenta influencia marítima. De acuerdo con las estadísticas climatológicas (período 1961-1990) del Instituto Nacional Uruguayo de Meteorología (INUMET) la temperatura media anual es de 16.5 °C, humedad relativa 75% y velocidad del viento 5.7m/s. En la Figura 1 se muestran las estadísticas climatológicas mensuales.

Para la construcción del escenario urbano de estudio, se decidió tomar como referencia el tramo específico de la Avenida 8 de octubre, entre las calles Merino Moreno y Pan de Azúcar, como se muestra en la Figura 2. Según el Decreto N° 37.912 (Montevideo, 2021), esta avenida fue seleccionada debido a su inclusión como área de promoción para intervención urbana prioritaria, y, además, su configuración presenta un ancho de calle de aproximadamente 24 metros, significativamente menor al de otras avenidas incluidas en el decreto, entre 50 a 24 metros. Este caso particular cuenta con un ancho de calle de aproximadamente 24 metros entre fachadas, y edificaciones a ambos lados con una altura promedio de en torno a los 6 metros. Por lo tanto, representa una relación actual de 0.25 (Altura/Ancho de calle). De acuerdo con nuevas normativas propuestas por las autoridades locales, recientemente se habilitó la posibilidad de construcción de edificios con una altura máxima de hasta 31 metros, lo que podría significar en una relación de hasta 1.30 (Altura/Ancho de calle).

El área de estudio definida abarca una cuadrícula de unas seis manzanas urbanas. En la misma no se consideró vegetación y se unificaron los materiales que la componen. Esta decisión se basó en tres factores principales: primero, el objetivo del estudio se centró en analizar el impacto de la morfología urbana y las condiciones microclimáticas sobre las cargas térmicas de los edificios, priorizando la relación entre las formas urbanas y las variables térmicas y de ventilación. Segundo, la incorporación de vegetación hubiera incrementado significativamente la complejidad del modelo, al requerir datos detallados sobre tipos de especies, densidades y distribución, lo cual podría generar una mayor incertidumbre en los resultados. Finalmente, esta simplificación busca facilitar la reproducibilidad del modelo en futuras investigaciones. Este modelo se generó utilizando la herramienta DeCodingSpaces, componente de análisis y planificación urbana de Grasshopper (Decoding Spaces, 2023).

Se definieron dos escenarios urbanos de análisis principales variando únicamente la altura de las edificaciones y la orientación del eje principal de la calle, como se muestra en la Figura 3. El primer escenario, denominado C31m, representa un desarrollo urbano con edificaciones que alcanzan la altura máxima permitida de 31 metros, conforme a la nueva normativa aplicable sobre los predios con frente a la avenida estudiada. El segundo escenario, C6m, refleja la condición actual del área con edificaciones de una altura promedio estimada en 6 metros. Ambos escenarios se analizaron en dos orientaciones distintas con respecto al eje de la calle central: Norte-Sur (NS) y Este-Oeste (EO). Estas orientaciones fueron seleccionadas porque son ideales para explorar los principios del diseño bioclimático, ya que permiten analizar cómo la exposición solar y la ventilación varían según la dirección de las calles. La orientación Norte-Sur permite evaluar el impacto del sol en las fachadas Este y Oeste, mientras que la orientación Este-Oeste examina la incidencia solar y el sombreado en las fachadas Norte y Sur. Este enfoque inicial facilita una comprensión clara y representativa del impacto de la orientación en el desempeño térmico de los edificios. De esta manera, se generaron cuatro casos de estudio: C6mNS, C6mEO, C31mNS y C31mEO.

Es importante destacar que, en todos los escenarios, las edificaciones circundantes al cañón urbano de estudio, que no tienen frente a este, se mantuvieron con una altura fija de 6 metros. Esta decisión se basó en la observación detallada de la zona de estudio y se alinea con la normativa de construcción local, que establece una altura máxima permitida de hasta 8 metros.

Simulación

Se detalla el enfoque de simulación adoptado para analizar el impacto de las diferentes configuraciones urbanas en el comportamiento microclimático y el desempeño energético de edificios en este contexto. Primero la simulación microclimática, se examina cómo las variaciones en la estructura urbana afectan los parámetros climáticos locales como la temperatura, la humedad, velocidad del viento y la radiación solar sobre el plano horizontal. Luego, la simulación energética, se enfoca en evaluar las cargas térmicas de los edificios en contextos urbanos. Tercero, la simulación integrada, permite evaluar la variación de las cargas térmicas de los edificios en contextos urbanos utilizando las condiciones microclimáticas simuladas.

Simulación microclimática

Para la simulación microclimática del área de estudio se utilizó el modelo ENVI-met v5.0.2, con la licencia Science. Este modelo tridimensional permite calcular la interacción entre el aire y las superficies del entorno urbana en diferentes resoluciones espaciales y temporales, basado en la dinámica de fluidos (Bruse; Fleer, 1998). Es un modelo que permite gran nivel de detalles en cuanto a los resultados, pero requiere una considerable capacidad de procesamiento del computador. Por este motivo, generalmente se consideran periodos de simulación no mayor a 72hs (3 días), y se recomienda no utilizar los datos de las primeras 24hs para conseguir resultados más estables. Según Duarte et al. (2015); Goldberg; Kurbjuhn; Bernhofer (2013) el modelo necesita un período inicial de estabilización para equilibrar las condiciones iniciales y amortiguar las oscilaciones internas del modelo.

Para definir el período de estudio, se utilizó el archivo climático EPW disponible en el portal climate.onebuilding.org, el cual se basa en datos históricos recopilados durante 58 años (1958-2018) en la estación meteorológica del Aeropuerto Internacional de Carrasco, ubicada a aproximadamente 15 km del área de estudio. Este archivo contiene información sobre seis períodos climáticos: dos correspondientes a verano e invierno (uno típico y uno extremo) y uno típico para otoño y primavera. En este caso, se decidió trabajar con el período extremo del verano, correspondiente a la semana del 10 al 16 de febrero de 2013, que representa condiciones particularmente cálidas. La elección de este período responde a dos factores: primero, la creciente relevancia de los eventos extremos de calor debido al cambio climático y su impacto en el microclima urbano; luego, la expectativa de un aumento significativo en el consumo energético asociado a la refrigeración en contextos urbanos, lo que hace de este período una referencia crítica para evaluar el desempeño energético en condiciones futuras proyectadas. La Figura 4 muestra las variables climáticas durante esta semana.

El modelo ENVI-met permite dos métodos principales de simulación: Simple Forcing y Full Forcing. Mientras el primero proporciona una simulación basada en condiciones generales y patrones climáticos típicos, el Full Forcing, que fue el utilizado en este estudio, permite un control detallado y específico de las condiciones climáticas para inicialización del modelo. Posibilita la definición de condiciones meteorológicas precisas y personalizadas, como la temperatura, humedad, velocidad y dirección del viento y radiación solar o cobertura de nubes. Los datos, con frecuencia de 30 minutos, pueden ser generados a partir de mediciones experimentales o de archivos climáticos típicos.

Para inicializar el ENVI-met, es necesario introducir los datos climáticos de las primeras 24hs, sobre las cuales el modelo basa la simulación de las horas subsiguientes. En este caso, se seleccionó el día 12 de febrero porque presentó la mayor temperatura dentro de la semana extrema, lo que lo convierte en un caso representativo para evaluar condiciones climáticas críticas, utilizando el método Full Forcing, a partir de las variables temperatura del aire, radiación solar y humedad relativa.

Durante la inicialización del modelo ENVI-met, se presentaron algunas dificultades con los datos del viento provenientes del archivo EPW. El módulo no lograba inicializarse adecuadamente debido a las notables fluctuaciones en estos datos. Consultando con el equipo de soporte de ENVI-met, en la comunidad web de soporte oficial, se recomendó no utilizar los datos horarios de velocidad y dirección del viento incluidos en el archivo EPW. Siguiendo esta sugerencia, se decidió emplear valores promedio para el viento, que se mantuvieron constantes a lo largo de toda la simulación: una velocidad de 2.2m/s y una dirección de 135° con respecto al norte.

La geometría tridimensional se generó a partir de los modelos urbanos definidos, la cual es traducida de Grasshopper al formato de ENVI-met utilizando el complemento Dragonfly 0.69. El área de simulación, de 339,0 m x 246,0 m, con una resolución de grilla de 5 m en todas las direcciones (x, y, z), incluyó seis manzanas urbanas con dimensiones de 100 m x 100 m cada una. A partir del Plan de Ordenamiento Territorial de la zona, se utilizó como parámetro una Tasa de Ocupación Máxima del suelo del 80%, lo que permitió definir las parcelas. Sobre estas, se modelaron los edificios como prismas rectangulares, con alturas de 6 m y 31 m, representando los escenarios analizados. Además, se estableció un ancho de calle de 24 m para la vía principal de estudio y de 12 m para las calles secundarias.

Los materiales de los elementos del entorno se definieron a partir de la base de datos propia de ENVI-met, seleccionando aquellos que representan las características típicas del área. Para las calles de utilizó Asphalt Road (ID 0100ST), con reflectancia de 0.20 y emisividad d 0.90. Para las veredas se utilizó Concrete Pavment Gray (ID 0100PG), con reflectancia 0.50 y emisividad de 0.90. Ambas superficies cuentan con un perfil de suelo compuesto de arcilla y arena denominado Sandy Loam (ID 000SL). Las paredes y cubiertas de los edificios se definen a partir de materiales que se agregaron a la base de datos, asegurando mejor concordancia con los materiales que se utilizarán posteriormente en el modelo EnergyPlus.

La selección de estos materiales no se basó en una caracterización específica del sitio real, ya que no era el objetivo de este estudio reproducir fielmente el entorno construido del área. En cambio, se optó por materiales estándar representativos que permitieran capturar de manera general las interacciones térmicas y climáticas del entorno urbano. Este enfoque fue adoptado para simplificar el modelo y mantener la coherencia metodológica entre las simulaciones microclimáticas y energéticas, facilitando la evaluación comparativa de los escenarios morfológicos propuestos.

Simulación energética

Para el análisis energético se utilizaron los complementos de Grasshopper Laydybug 1.4 y Honeybee 1.4, con el motor de cálculo de EnergyPlus. De esta forma fue posible trabajar dentro de un mismo entorno utilizando la geometría urbana anteriormente construida y facilitando la interacción posterior con los resultados de la simulación microclimática.

Debido a que el decreto de promoción incentiva el desarrollo de edificaciones principalmente de tipo residencial, por lo tanto, se definió una tipología de edificio de residencial simplificada. En el escenario de máxima, la edificación tiene 9 pisos (31 metros) y en el caso de mínima 2 pisos (6 metros). Se dividió el interior en 4 zonas térmicas perimetrales, como se muestra en la Figura 5, siguiendo el trabajo de Natanian y Auer (2020). Las paredes externas en contacto directo con edificaciones laterales se consideran como adiabáticas, y las paredes interiores se consideraron sólidas y sin intercambio de aire. Para la construcción del modelo se utilizaron materiales representativos de construcción de Montevideo, con bade en el Primer reporte técnico sobre eficiencia energética en el sector residencia (CURTO-RISO et al., 2021), que se detallan en la Tabla 1.

Los ambientes interiores se consideraron ventilados naturalmente cuando la temperatura exterior es mayor a 12 °C y menor a 26 °C, y la interior es mayor a 22 °C y menor a 25 °C. Este rango de temperaturas exteriores fue seleccionado basándose en las recomendaciones del Standard 55 (ASHRAE, 2013), que sugiere que estas condiciones son favorables para estrategias de ventilación natural en climas cálidos-templados, como el de Uruguay. En cuanto a las temperaturas interiores, el intervalo de 22 °C a 25 °C garantiza el confort térmico según las directrices del mismo estándar, que considera la actividad metabólica baja y vestimenta ligera.

Asimismo, se configuró un sistema HVAC del tipo Ideal Loads, con temperaturas de setpoint de 18 °C para calefacción y 23 °C para refrigeración. Estas configuraciones son consistentes con normativas internacionales como ANSI/ASHRAE Standard 90.1 (ASHRAE, 2022) y con estudios locales como el de Curto-Riso et al. (2021), que aplican la Norma Técnica Brasileña NBR 15575-1 (ABNT, 2021).

Simulación integrada

La simulación energética integrada buscó considerar las condiciones microclimáticas, generadas por los cambios en la altura de los edificios, introduciendo los datos en EnergyPlus. Por lo tanto, como se mencionó anteriormente, se realizó modificando las variables de temperatura y humedad relativa del aire y velocidad del viento en el archivo EPW original (EPWo), lo cual resultó en un archivo climático modificado (EPWm).

Para realizar la comparación entre considerar las características microclimáticas del entorno o usar el archivo EPW habitual, se seleccionó el día 13 de febrero, día siguiente al que se utilizó para inicializar el modelo microclimático ENVI-met. Como estrategia, al usar el archivo climático modificado en EnergyPlus, se resolvió realizar tres simulaciones en ENVI-met de 72hs previas al día seleccionado. Esto permitió generar una serie de cinco días previos para que el modelo entre en régimen.

Los datos de salida del ENVI-met son cargados en el ambiente de Grasshopper y se seleccionan las tres variables climáticas a modificar. De esta forma la temperatura del aire y velocidad del viento se obtienen del promedio horario de los datos frente a la fachada del edificio de acuerdo con la Figura 6. La humedad relativa se obtiene a partir del promedio horario de los datos dentro del cañón urbano a una altura de 2.5 metros.

Finalmente, se ajustaron los datos de las variables climáticas en el archivo climático EPW original (EPWo) para crear el archivo climático modificado (EPWm), que se empleó en la simulación energética con EnergyPlus. Se generó un archivo para el escenario con edificaciones de 31 metro. Así, el período modificado abarco del 9 al 14 de febrero.

Resultados y discusiones

En la presente investigación se abordan dos aspectos claves. Primero, se analizan las variaciones microclimáticas provocadas por los cambios en la forma urbana. Segundo, se examinan las fluctuaciones en las cargas térmicas de refrigeración del edificio, teniendo en cuenta tanto el entorno urbano como las variaciones microclimáticas.

En el apartado de variaciones microclimáticas en el cañón urbano, se presentan resultados de temperatura del aire, humedad relativa y velocidad del viento únicamente para la orientación Este-Oeste, ya que no se observaron diferencias significativas al compararla con la orientación Norte-Sur. Sin embargo, para la radiación solar directa sobre el plano horizontal, sí se identificaron variaciones importantes entre ambas orientaciones, por lo que se muestran los resultados tanto para la orientación Este-Oeste como para la Norte-Sur.

En el caso de la variación de las cargas térmicas, se incluyen los resultados de los escenarios con edificaciones de 31 metros de altura en ambas orientaciones (Este-Oeste y Norte-Sur). Para las edificaciones de 6 metros, no se observaron diferencias significativas en las cargas térmicas al comparar el edificio con y sin entorno debido a la baja altura de las construcciones, por lo que solo se presentan los resultados para el edificio de 6 metros con orientación Este-Oeste.

Finalmente, en el apartado de influencia del microclima sobre las cargas térmicas, se presentan resultados únicamente para el escenario con edificaciones de 31 metros de altura durante el 13 de febrero, correspondiente al período caluroso. Esta decisión se tomó debido a los tiempos de simulación, priorizando el análisis de un día representativo dentro del período extremo.

Variaciones microclimáticas en el cañón urbano

La Figura 7 muestra el comportamiento horario de la temperatura del aire (Tar), humedad relativa (Hr) y velocidad del viento (Vv). Estos parámetros se analizan respecto a los datos del archivo climático (EPW) y para diferentes configuraciones urbanas: entorno con edificaciones de 31 metros (C31m) y 6 metros (C6m) de altura, todos para la orientación Este-Oeste (EO) del cañón. Según los datos del archivo climático EPW, la Tar varía desde una mínima de 20.8 °C a las 6:00 a.m. hasta una máxima de 30.0 °C a la 1:00 p.m. A partir de la simulación realizada en ENVI-met revelan que en el escenario C31m, la Tar mínima es de 20.7 °C a las 5:00 a.m. y la máxima de 31.1 °C a la 1:00 p.m. Para el escenario C6m, la Tar registra una mínima de 20.6 °C a las 5:00 a.m. y una máxima de 30.9 °C a la 1:00 p.m. Estos resultados indican una variación mínima en la Tar de 0.1 °C entre ambos escenarios, y en comparación con el archivo EPW, una diferencia de 0.1 °C para el C31m y de 0.2 °C para el C6m. En cuanto a la Tar máxima, se observa una diferencia de 0.2 °C entre ambos escenarios C31m y C6m, en relación con el archivo EPW, el C31, muestra una variación de 1.1 °C y el C6m de 0.9 °C, siendo ambas mayores.

Respecto a la Hr, se observa un comportamiento similar entre los datos comparados. El archivo EPW presenta una variación de la Hr mínima a las 4:00 p.m. de 48% a una máxima a las 6:00 a.m. de 89%. Respecto a los resultados de la simulación en ENVI-met, revelan para el escenario C31m, la Hr mínima de 49.8% a las 4:00 p.m. y máxima de 89.4% a las 5:00 a.m. Para el escenario C6m, la Hr registra un mínimo de 50.1% a las 4:00 p.m. y máximo de 89.7% a las 5:00 a.m.

Estos resultados muestran que los valores simulados de Hr son ligeramente más altos que los del archivo EPW, con una diferencia de hasta 2.1% en los valores mínimos (48% en el EPW frente a 50.1% en C6m). En contraste, las diferencias en los valores máximos son menores, con una discrepancia de solo 0.7% entre el archivo EPW y los escenarios simulados. Esto sugiere que el microclima urbano tiene un mayor impacto en los valores mínimos de humedad relativa que en los máximos, debido a las variaciones locales en la ventilación y el intercambio de calor durante las horas de mayor temperatura.

Respecto a la Vv, se observa una estabilidad importante de los resultados de la simulación respecto a los datos del archivo EPW. Resultado esperable debido a la simplificación que se realizó para inicializar el modelo. Aunque estas decisiones limitan la representación de detalles específicos del entorno urbano, no afectan significativamente la confiabilidad de los resultados dentro del marco del estudio, ya que las simulaciones se diseñaron para identificar tendencias generales más que para replicar condiciones precisas a escala local. Además, los patrones observados en la reducción de la velocidad del viento debido a las edificaciones son consistentes con el comportamiento esperado en entornos urbanos densos, lo que respalda la validez de los resultados en relación con los objetivos planteados.

Se puede observar que el archivo EPW presenta una Vv promedio diaria de 2.4 m/s, con una variación que alcanza una máxima de 4.1 m/s. De acuerdo con los resultados de la simulación en ENVI-met, el escenario C31m presentó una Vv promedio diaria de 0.7 m/s. El escenario C6m mostró una Vv promedio diaria de 1.2 m/s. Respecto al promedio diario del archivo EPW, se observa que el el C31m la Vv fue 1.7 m/s menor, y en el escenario C6m fue 1.2 m/s menor. Al comparar ambos escenarios se observa que la Vv es 0.5 m/s mayor en el escenario C6m.

Estos resultados no solo muestran una reducción de la velocidad del viento en un entorno urbano respecto a los datos originales del archivo EPW, sino que también evidencian la influencia de la configuración urbana en la dinámica del viento. En particular, la altura de las edificaciones juega un papel clave, ya que en cañones urbanos más altos (C31m), la obstrucción es más pronunciado, limitando el flujo del viento y reduciendo su velocidad promedio. Por el contrario, en escenarios con edificaciones más bajas (C6m), el flujo del viento encuentra menos obstrucciones, lo que explica la mayor velocidad promedio observada.

La Figura 8 muestra el comportamiento horario de la radiación solar directa respecto al plano horizontal (Rhz). Estos parámetros se analizan respecto a los datos del archivo climático (EPW) y para diferentes configuraciones urbanas: entorno con edificaciones de 31 metros (C31m) y 6 metros (C6m) de altura, para las orientaciones del cañón Este-Oeste (EO) y Norte-Sure (NS). De acuerdo con los datos del archivo EPW los valores máximos de Rhz se encuentran entre las 10:00 a.m. hasta aproximadamente la 1:00 p.m. alcanzando en torno a 749 W/m².

Las simulaciones realizadas con ENVI-met muestran diferencias en la cantidad de Rhz recibida dentro del cañón urbano, dependiendo de su orientación y la altura de las edificaciones. Para la orientación Este-Oeste, a las 12:00 p.m., el escenario C31m muestra una radiación de 453,6 W/m², significativamente menor que los 742,2 W/m² observados en el escenario C6m a la misma hora. De manera similar, en la orientación Norte-Sur, el escenario C31m registra 602 W/m², mientras que el escenario C6m mantiene valores altos de 742,2 W/m², replicando el patrón observado en la orientación Este-Oeste.

A partir de estos resultados, se puede observar que el aumento de la temperatura del aire en el escenario de C31m puede atribuirse a la acumulación de calor en el cañón urbano, intensificado por la reducción de la velocidad del viento, lo que limita la ventilación natural. La disminución de la Vv es coherente con la obstrucción causada por las edificaciones más altas, que generan una mayor resistencia al flujo del aire. Estos resultados confirman la relación entre la densificación urbana y el incremento de la temperatura urbana, observado en estudios previos como los de Natanian et al. (2019) y Tsoka et al. (2018).

La variación en la radiación solar directa refleja cómo las edificaciones más altas alteran significativamente la distribución solar, lo que influye en las condiciones del espacio urbano exterior, así como en las cargas térmicas de los edificios. Este comportamiento varía según la orientación del cañón, con un impacto más notable en la orientación Este-Oeste debido a la trayectoria del sol.

Las variaciones microlcimáticas observadas tienen implicancias para el diseño urbano en Montevideo. La disminución en la velocidad del viento y el aumento de la temperatura en escenarios de mayor densidad subrayan la necesidad de incorporar estrategias que mitiguen estos efectos. Así como también la radiación directa influye significativamente en el diseño bioclimático, especialmente en climas templados como el de Montevideo, donde el control de las ganancias solares es fundamental en el confort térmico y la eficiencia energética.

Variaciones de las cargas térmicas

En esta sección se presentan los resultados considerando el entorno urbano en las cargas térmicas del edificio. También se muestran los resultados al considerar las condiciones microclimáticas urbanas obtenidas mediante simulación en ENVI-met.

Influencia del entorno

La Figura 9 ilustra las cargas térmicas totales anuales (CtT), que comprenden tanto las cargas de refrigeración (CtTRef) como las de calefacción (CtTCal) acumuladas en todos los pisos del edificio. Este análisis se lleva a cabo para el escenario con edificaciones de 31 metros (C31m), tanto en contextos con entorno construido (CE) como sin él (SE). Además, se examina la influencia de la orientación del cañón urbano, considerando las direcciones Este-Oeste (EO) y Norte-Sur (NS). En la edificación sin entorno urbano, las cargas térmicas totales, sumando refrigeración y calefacción, alcanzan alrededor de 100,33 kWh/m²/a, de las cuales el 40,4% corresponde a calefacción y el 59,6% a refrigeración. Por otro lado, con la consideración del entorno urbano, las cargas térmicas totales se reducen a aproximadamente 93,79 kWh/m²/a; en este escenario, el 66,3% se atribuye a calefacción y el 33,7% a refrigeración. Cabe destacar que cuando la edificación se considera aislada sin entorno, las cargas térmicas son 6,54 kWh/m²/a superiores en comparación con la edificación con entorno urbano, lo que representa una diferencia porcentual de 6,5%.

Si bien esta diferencia porcentual parece moderada en términos absolutos, es significativa en el contexto del análisis, ya que resalta el impacto directo del entorno construido en la reducción de las cargas de refrigeración, particularmente en los pisos inferiores donde el sombreado generado por las edificaciones adyacentes tiene mayor influencia. Además, esta reducción se alinea con el comportamiento esperado en entornos urbanos densos, donde la presencia del entorno construido tiende a redistribuir las cargas térmicas, afectando de manera diferenciada las demandas energéticas por piso.

Al variar la orientación del cañón urbano con su eje principal a Norte-Sur, el edificio presenta su fachada principal hacia el Este. En el escenario sin considerar el entorno, las cargas térmicas totales del edificio alcanzan aproximadamente 119,53kWh/m²/a, compuesto en un 36% por calefacción y un 64% por refrigeración, como se muestra en la Figura 10. En contraste, al incluir el entorno urbano, estas cargas disminuyen a 89,49kWh/m²/a, con un 63% correspondiente a calefacción y un 37% a refrigeración, según Figura 10. Esta variación representa una reducción global de 25% en las cargas térmicas. Estos datos sugieren inicialmente que el entorno puede tener un impacto más significativo en esta configuración urbana en comparación con el cañón con orientación Este-Oeste.

La Figura 11 muestra las cargas térmicas totales anuales (CtT), que comprenden tato las cargas térmicas de refrigeración (CtTRef) como las de calefacción (CtTCal) para el edificio con altura de 6 metros (C6m), tanto con entorno urbano (CE) como sin él (SE). Se analiza únicamente considerando la orientación del cañón urbano Este-Oeste (EO). Sin entorno urbano, las cargas térmicas totales, sumando refrigeración y calefacción, alcanzan 7,56 kWh/m²/a, de las cuales el 57,9% corresponde a calefacción y el 42,0% a refrigeración. Por otro lado, considerando el entorno urbano, las cargas térmicas totales se reducen a 6,98kWh/m2/a; en este caso, el 60,8% corresponde a calefacción y el 39,1% a refrigeración. Por lo tanto, cuando la edificación se considera aislada sin entorno, las cargas térmicas son 0,57kWh/m2/a superiores, lo que representa una diferencia porcentual de 7,6%.

Se identifica que el entorno urbano afecta significativamente las cargas térmicas en los escenarios estudiados. En el caso de edificaciones de 31 metros, el sombreado generado por las construcciones adyacentes reduce las cargas de refrigeración en un 6,5% en la orientación Este-Oeste (EO) y hasta un 25% en la orientación Norte-Sur (NS) en comparación con el escenario sin entorno urbano. Este efecto se debe a la limitación de la exposición directa a la radiación solar. Sin embargo, este beneficio en refrigeración se ve contrarrestado por un aumento en las cargas de calefacción, que pasan a representar hasta el 66,3% del total en el escenario con entorno urbano, debido a una menor ganancia solar durante los períodos fríos.

La orientación del cañón urbano también tiene un impacto directo en la distribución de la radiación solar y las demandas térmicas. En EO, las fachadas reciben una radiación más equilibrada durante el día, lo que reduce las cargas térmicas totales. En cambio, en NS, las fachadas Este y Oeste alternan períodos de alta exposición solar (mañana y tarde), intensificando las demandas de refrigeración, que llegan a representar el 64% del total en el escenario sin entorno urbano.

Estos resultados coinciden con hallazgos de Lima, Scalco y Lamberts (2019),quienes reportaron una reducción del 16-18% en las cargas de refrigeración al considerar el entorno urbano en edificios de oficinas en Brasil, con mayores impactos en pisos inferiores. Asimismo, Pisello et al. (2012)observaron diferencias de hasta 42% en cargas térmicas al incluir el entorno urbano, subrayando la relevancia de estas dinámicas en climas templados como el de Montevideo.

Estas observaciones refuerzan la necesidad de incorporar estrategias bioclimáticas en el diseño y planificación urbana, como la optimización de la orientación y diseño de los edificios para equilibrar las necesidades de calefacción y refrigeración según la orientación del cañón urbano; el uso de estrategias de sombreado, incluyendo vegetación y elementos arquitectónicos, para mitigar las cargas de refrigeración en áreas densamente urbanizadas; y la consideración de la altura de los edificios como una variable clave en la gestión de microclimas urbanos y en la planificación de entornos densos.

Influencia del microclíma

Es crucial señalar que el análisis de la influencia del microclima en las cargas térmicas del edificio se realizó únicamente en el escenario de 31 metros y se centró exclusivamente en el período cálido, limitando el estudio a las cargas térmicas de refrigeración. La Figura 12 muestra las cargas térmicas de refrigeración correspondientes al 13 de febrero, donde se contrastan los resultados obtenidos utilizando tanto el archivo climático EPW original (EPWo) como el modificado (EPWm), este último ajustado según los resultados de simulación en ENVI-met, tal como se describe en la metodología. Además, se lleva a cabo una comparativa detallada modificando individualmente las variables de temperatura del aire (EPWmTar), humedad relativa (EPWmHr) y velocidad del viento (EPWmVv) para el edificio en un entorno con edificaciones de 31 metros de altura. De este análisis se desprende una diferencia absoluta en las cargas térmicas totales de refrigeración del edificio de 0.033 kWh/m², representando un incremento del 3% respecto al EPWo.

Si bien el impacto absoluto puede no ser crítico en un solo día, es significativo al considerar periodos prolongados o edificios con mayores áreas construidas, donde los efectos acumulativos podrían traducirse en demandas energéticas más altas. Por lo tanto, este resultado subraya la importancia de integrar el microclima urbano en los análisis energéticos, especialmente en entornos urbanos densos como el estudiado.

La comparación del impacto de cada variable modificada en las cargas térmicas totales de refrigeración del edificio revela hallazgos significativos. Cuando se ajusta exclusivamente la temperatura del aire (EPWmTar), se observa una disminución en las cargas térmicas de 0.068 kWh/m², equivalente a una reducción del 6% en comparación con el archivo EPW original (EPWo). Por otro lado, al modificar la velocidad del viento (EPWmVv), se registra un incremento en las cargas térmicas de 0.115 kWh/m², lo que representa un aumento del 10% respecto al EPWo. Respecto a la humedad relativa (EPWmHr), los resultados son comparables a los obtenidos con el archivo EPWo, lo cual es coherente dado que no se identificaron diferencias significativas en los niveles de humedad relativa entre los datos microclimáticos generados por ENVI-met y los datos del EPW original.

Se puede observar que la variable climática modificada en el archivo EPWo con mayor impacto en las cargas térmicas es la velocidad del viento. Estos resultados se justifican ya que, como se mencionó previamente, se empleó un valor constante durante la simulación microclimática, resultando en una velocidad de viento inferior a las del archivo climático EPWo. En estudios anteriores realizados tanto para climas con predominancia en el uso de refrigeración como de calefacción, se ha observado variación en el consumo de energía para refrigeración y calefacción relacionado con el coeficiente de convección exterior, observando un impacto mayor en las cargas de refrigeración (Liu et al., 2015).

Conclusiones

En la presente investigación se ha llevado adelante un estudio que permitió analizar el impacto de las variables microclimáticas y la morfología urbana en las cargas térmicas de edificios, destacando la significativa influencia que estas variables tiene en la eficiencia energética y el diseño de entornos urbanos. A través del análisis basado en simulaciones computacionales utilizando ENVI-met y EnergyPlus, se han obtenido resultados que permiten estudiar la interacción entre el diseño urbano y las condiciones microclimáticas, y su efecto directo en el uso de energía de los edificios.

Una de las conclusiones más destacadas de esta investigación es el impacto que la altura de las edificaciones ejerce sobre las condiciones microclimáticas, particularmente en variables como la temperatura del aire y la velocidad del viento. Se ha observado que, con el aumento de la altura de las edificaciones, la temperatura del aire muestra incrementos, lo cual puede intensificar el fenómeno de isla de calor urbano y aumentar las demandas de refrigeración en los edificios. Este hallazgo resalta la necesidad de integrar estrategias de diseño urbano que mitiguen el aumento de la temperatura, contribuyendo así al confort térmico y a la reducción de la dependencia de sistemas de climatización.

La configuración urbana también incide en la velocidad del viento, alterando los patrones de ventilación natural y resaltando la necesidad de considerar la dinámica del viento en el diseño de espacios urbanos para facilitar el enfriamiento pasivo. Además, se ha observado que la radiación solar directa, influenciada notablemente por la morfología urbana, tiene un impacto directo en las cargas térmicas de los edificios, lo que resalta la importancia de estrategias de diseño que optimicen la captación o el sombreado solar según sea necesario.

Este trabajo representa una contribución metodológica y práctica al integrar herramientas como ENVI-met y EnergyPlus para evaluar de manera detallada la interacción entre el diseño urbano y las demandas energéticas de los edificios. La investigación destaca cómo las configuraciones urbanas, especialmente la altura de las edificaciones y la orientación de los cañones urbanos, pueden influir significativamente en las condiciones microclimáticas y las cargas térmicas. Este enfoque multiple proporciona una base para diseñar entornos urbanos más sostenibles, adaptados a climas cálidos-templados como el de Montevideo, y ofrece una metodología que podría profundizarse y ser replicable para estudios en otros entornos urbanos.

Asimismo, el análisis ha revelado que considerar del entorno urbano en las simulaciones conduce a una reducción en las cargas térmicas totales anuales de los edificios, especialmente en lo que respecta a las necesidades de refrigeración. Además, se ha identificado que la configuración urbana altera la proporción entre las cargas de calefacción y refrigeración, con una inclinación hacia las cargas de calefacción en entornos urbanos densos. Este hallazgo es crucial para el desarrollo de estrategias de diseño bioclimático adaptadas a las especificidades climáticas y urbanas de cada contexto.

La orientación del cañón urbano, ya sea Este-Oeste o Norte-Sur, también ha demostrado ser un factor determinante en las cargas térmicas de los edificios. Este aspecto subraya la importancia de la planificación urbana y la orientación de los edificios como elementos clave para la mejora de la eficiencia energética y la sostenibilidad de los entornos urbanos.

Al integrar las condiciones microclimáticas en la simulación energética, se constató un incremento en las cargas térmicas de refrigeración, especialmente influenciado por la disminución de la velocidad del viento, lo que refuerza la conexión entre los patrones de viento y el consumo energético. Este estudio valida el enfoque metodológico adoptado y subraya la necesidad de un análisis microclimático detallado para optimizar la eficiencia energética de los edificios.

Adicionalmente, se destaca la posibilidad de integrar ENVI-met con simulaciones energéticas en EnergyPlus mediante Grasshopper, aunque se reconoce la necesidad de profundizar en esta interrelación para obtener resultados más precisos y representativos. Las limitaciones observadas, especialmente en la modelización de la velocidad y dirección del viento, junto con la potencialidad de realizar simulaciones energéticas anuales considerando condiciones microclimáticas, sugieren áreas para futuras investigaciones.

Finalmente, se puede concluir que este primer abordaje pone énfasis en la dimensión del uso de energía en edificaciones y su relación con las directrices de planificación urbana. En este sentido continuar avanzando en el desarrollo de métodos de evaluación integrada permitirá transitar hacia lineamientos generales que permitan contribuir con las políticas públicas y la reducción de emisiones de gases contaminantes en uno de los sectores con mayor participación a nivel global.

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