Determinação da Temperatura de Neutralidade em Edificações Públicas, Comerciais e
de Serviço nas Zonas Bioclimáticas 5 e 6 do Estado de Mato Grosso
Determination of Neutral Temperature in Public, Commercial and Service Buildings in
Bioclimatic Zones 5 and 6 of the State of Mato Grosso, BR
Alexandra Marsaro Cella1, Marlon Leão2
Resumo: A obtenção de um ambiente termicamente confortável para o usuário é um dos objetivos do estudo do conforto térmico. O Estado de Mato Grosso possui um clima quente e úmido, características com relação direta às variáveis de conforto térmico. A não aplicação da temperatura de neutralidade pode comprometer o rendimento do trabalhador, bem como o conforto do usuário e o aumento excessivo e/ou desnecessário do consumo de energia. O objetivo geral dessa pesquisa foi determinar a temperatura de neutralidade de edificações públicas, comerciais e de serviço, para as zonas bioclimáticas 5 e 6 do estado de Mato Grosso. A coleta de dados foi baseada no conceito Spot-Monitoring que relaciona a coleta de dados ambientais (por meio de aparelho com sensores) com simultânea aplicação de questionários que coletam as sensações e preferências térmicas dos usuários. Nos períodos de chuva e seca, foram realizadas 247 medições e obtidos 2223 questionários válidos nas cidades de Sinop e Primavera do Leste. Utilizando-se regressões lineares de mínimos quadrados que correlacionaram o voto médio de sensação térmica com a temperatura operativa, obteve-se equações que determinaram a temperatura de neutralidade. Para essas edificações em ambos os períodos, nas referidas cidades a temperatura de neutralidade média foi de 24,6°C.
Palavras-chave: abordagem adaptativa; pesquisa de campo; conforto térmico.
Abstract: Obtaining a thermally comfortable environment for the user is one of the objectives of the thermal comfort study. Mato Grosso state has a hot and humid weather, characteristics with a direct relation with the thermal comfort variables. Failure to apply the neutrality temperature may compromise the worker's performance, as well as user’s comfort and excessive and/or unnecessary increase of energy consumption. This research was a main objective to determine the neutral temperature of public, commercial and services buildings, for the 5 and 6 bioclimatic zones in the Mato Grosso state. The data collection was based on the Spot-Monitoring concept, which relates the collection of environment data (by the usage of equipment with sensors) with a simultaneous appliance of questionnaires that collects sensations and thermal preferences of the users. In the rainy and dry season, 247 measurements were made and 2223 questionnaires were obtained in the cities of Sinop and Primavera do Leste. By utilizing the ordinary least square regression analysis that correlates the thermal sensation vote with the operative temperature, equations that determine the neutral temperature were obtained. For these buildings, in those cities, the mean neutral temperature was 24,6°C.
Keywords: adaptive approach; field research; thermal comfort. 1 Introdução
A obtenção de um ambiente termicamente confortável para o usuário é um dos objetivos do estudo do conforto térmico. Segundo Nicol (2007) esse conforto influencia nos efeitos à saúde humana e na sua produtividade, além de comprometer a economia de energia.
De acordo com Nicol e Humphreys (2001) a aceitação da temperatura no ambiente interno de um edifício é importante não apenas para fazê-lo confortável, mas também, para definir seu consumo de energia e garantir sua sustentabilidade.
As pesquisas realizadas a respeito da influência do conforto térmico no rendimento dos trabalhadores tiveram início em 1916, com a Comissão Americana de Ventilação.
Posteriormente, Fanger (1970), desenvolveu sua pesquisa na Dinamarca que auxiliou normas internacionais importantes. Fanger analisou uma amostra de pessoas em câmaras climatizadas, em que todos os parâmetros de conforto e variáveis pessoais eram constantes e a temperatura operativa era controlada. Com base nessa análise, desenvolveu
duas equações: o Voto Médio Predito - PMV e o Percentual de Pessoas Insatisfeitas - PPD.
Já Humphreys (1979) propôs que as pessoas têm diferentes respostas ao meio que estão inseridas. Essas respostas são medidas adaptativas do corpo para se ajustar ao meio térmico. Sua pesquisa mostra que os resultados obtidos das câmaras climatizadas e controladas pelo pesquisador tem divergências com ambiente climatizado naturalmente. Essas divergências acontecem, pois naturalmente o indivíduo se adapta ao ambiente em que vive, e, por isso, a abordagem adaptativa traz resultados mais reais. O conforto térmico depende de variáveis quantificáveis (temperatura e velocidade do ar, umidade, entre outros) e não quantificáveis (hábitos, estado mental cultura, entre outros), por isso não pode ser considerado um conceito exato. Não encontra-se uma temperatura precisa, pois cada ocupante tem seu próprio tempo de aclimatação e preferência de conforto (SILVA, 2006).
Segundo Kuchen et al. (2011) a combinação entre essas variáveis tem grande influência sobre o conforto em espaços reais de trabalho, sendo por isso que vários autores, Hellwing e Bischof (2006), Boestra (2006), Raue et al. (2004), Nicol e Humphreys (2002), De Dear (2004), sustentam que a utilização de normas que se baseiam no modelo de abordagem estática de Fanger, como a ISO 7730 (ISO, 2005), apresentam 1Graduanda em Engenharia Civil, UNEMAT, Sinop, Brasil,
alexandramcella@gmail.com
2Doutor-Engenheiro, Professor Efetivo, UNEMAT, Sinop, Brasil, leao@unemat.br
desvios que são próprios do método de obtenção do mesmo.
Apesar de a abordagem adaptativa ter suas origens posteriores à estática e ser mais completa em suas considerações, o objetivo das duas pesquisas tem um fator comum: alcançar o conforto térmico em ambientes reais.
Pensando nesse objetivo, muitas pesquisas têm sido desenvolvidas. Humphreys (1976) observou que a aclimatação afetava a temperatura de neutralidade e índices de conforto variavam em relação à temperatura média da região estudada. Isso foi possível revisando os parâmetros existentes e confrontou o que Fanger mostrou em seus estudos, que a aclimatação não afetaria os requisitos de conforto.
Oseland (1994), realizou sua pesquisa no Reino Unido e buscou determinar uma temperatura de neutralidade, comparando os votos médios preditos, PMV, de Fanger, com as sensações relatadas por moradores de casas nos períodos de inverno e verão. Assim, notou que em ambos os períodos, os limites demostrados pelos moradores foram superiores aos calculados. Em seus estudos Kuchen e Fisch (2009) desenvolveram um método para avaliar tanto os fatores subjetivos como os objetivos. O conceito do
Spot-Monitoring utiliza a abordagem adaptativa para
encontrar uma zona de conforto térmico, determinando uma temperatura de neutralidade, a partir das características do local, da edificação como um todo e de seus ocupantes.
Em suas pesquisas na Alemanha, Kuchen et al. (2011), avaliaram o conforto térmico em ambientes de trabalho de edifícios de escritórios. Em suas avaliações, estudaram 30 edifícios, realizando medições e aplicando questionários no local. Assim, puderam desenvolver um método estatístico para determinar a temperatura de neutralidade, 23,3°C, que foi menor que a encontrada pelo modelo de Fanger.
Andreasi e Lamberts (2006) realizaram uma pesquisa no Mato Grosso do Sul, com voluntários em atividades sedentárias em ambientes ventilados naturalmente. Verificaram um intervalo de aceitabilidade térmica de 23°C a 31°C.
Goto e Leão (2015) desenvolveram seu estudo na cidade de Sinop em Mato Grosso, analisando as condições de conforto térmico de habitações de interesse social. Os autores utilizaram a metodologia proposta por Andreasi (2009) em habitações com ventilação natural, onde encontraram uma temperatura de neutralidade de 27,97°C.
Os edifícios de domínios públicos e privados, de forma comercial e de serviço, possuem um grande número de usuários que necessitam de um conforto térmico tanto para um rendimento adequado no ambiente de trabalho, quanto aquele que utiliza de forma transitória o espaço comercial.
A solução normalmente adotada para a obtenção de ambientes mais confortáveis termicamente é a utilização de condicionamento artificial, estratégia atual que contraria fatores importantes como consumo e conservação de energia (ANDREASI, 2009).
O Estado de Mato Grosso, com seu território extenso, possui elevadas temperaturas. Cada zona bioclimática
apresenta uma característica diferente, e semelhança no regime de chuvas e seca.
As duas cidades determinadas para essa pesquisa, mesmo situadas no mesmo estado, possuem características diferentes e não devem utilizar uma mesma característica de construção. O Estado carece de zonas de conforto térmico e temperaturas de neutralidade definidas.
A falta de uma temperatura de neutralidade definida em cada tipo de edificação e sua especificidade de tipos de usuários acarreta na má utilização da edificação. E como consequência, compromete o rendimento do trabalhador, bem como o conforto do usuário e o aumento excessivo e/ou desnecessário do consumo de energia.
Atualmente, as edificações não são projetadas visando o conforto térmico ou a eficiência energética e sim, obedecendo exigências técnicas de produção ou de estética (RUAS, 2001). Como é o caso de edificações públicas e comerciais que possuem um modelo a ser seguido sem avaliar o clima ou individualidades do local que será construído.
Entretanto, há a necessidade de se obter um ambiente confortável termicamente nessas edificações para a melhoria da produtividade e saúde humana. Andreasi (2009) ressalta que pesquisas realizadas por Lorsh e Abdou (1994), entre outros pesquisadores, mostravam que melhores condições térmicas no trabalho tendem a aumentar a produtividade e quando a temperatura atingisse níveis desconfortáveis a produção humana é reduzida.
Segundo Bernadi (2001) o desconforto térmico pode levar o usuário à sonolência, aumento do suor, alteração de batimentos cardíacos, e tanto a longo quanto a curto prazo comprometer assim, a saúde e a produtividade.
A determinação de uma temperatura de neutralidade em edificações públicas, comerciais e de serviço, pode nortear projetos de edifícios eficientes térmica e energeticamente.
Quando o edifício possui conforto térmico, ele traz a melhoria da qualidade de vida do usuário e, principalmente, na produtividade em ambientes de trabalho. Se aliado com a eficiencia energética traz a redução do consumo de energia. Como é o caso dos edifícios avaliados nessa pesquisa, ainda mais, tendo em vista que sua ocupação é feita nos períodos mais quentes do dia e utilizados por um grande número de pessoas.
Assim, esse trabalho tem por objetivo determinar a temperatura de neutralidade em edificações públicas, comerciais e de serviço para as zonas bioclimáticas 5 e 6 do Estado de Mato Grosso.
Com objetivos específicos de caracterizar as variáveis pessoais, ambientais, os votos de sensação e preferência térmica dos usuários com relação ao ambiente térmico das edificações públicas, comerciais e de serviço; comparar os índices voto médio predito (PMV) e porcentagem de pessoas insatisfeitas (PPD) desenvolvidos por Fanger (1970) com as sensações relatadas e a porcentagem de insatisfeitos reais verificados na pesquisa de campo; e, determinar a temperatura de neutralidade nas edificações públicas, comerciais e de serviço para os períodos de chuva e
seca nas zonas bioclimáticas 5 e 6 compreendidas no Estado de Mato Grosso.
Apesar de não ser a única variável necessária, esse tipo de temperatura é muito importante para o usuário atingir o conforto térmico. Buscando, assim, haver um aumento da qualidade térmica no ambiente de trabalho e uma redução do consumo de energia.
2 Metodologia
Para a determinação da temperatura de neutralidade em edificações públicas, comerciais e de serviço foram realizadas coletas de dados em duas cidades escolhidas para representar as zonas bioclimáticas 5 e 6 do Estado de Mato Grosso. A pesquisa foi feita nos períodos de chuva (janeiro e fevereiro/2017) e seca (julho e agosto/2017).
A coleta de dados foi baseada no conceito
Spot-Monitoring desenvolvido por Kuchen (2008). Esse
método relaciona a coleta de dados ambientais com simultânea aplicação de questionários que coletam as sensações e preferências térmicas dos usuários. A pesquisa foi dividida em dois momentos: a medição dos índices em pesquisa de campo e a obtenção e análise estatística dos dados.
Nas pesquisas de campo, coletou-se variáveis ambientais e pessoais. O questionário utilizado para a coleta das variáveis pessoais é semelhante ao utilizado em outras pesquisas de conforto térmico, como a de Kuchen et al. (2011) e Straub et al. (2016). Para a obtenção das variáveis ambientais, utilizou-se um
Datalogger conectado a sensores que coletaram e
armazenaram dados como temperatura, umidade relativa, e velocidade do ar e temperatura radiante média.
2.1 Área de estudo
O Estado de Mato Grosso está localizado na Região Centro-Oeste (IBGE, 2014) e possui em seu território dois climas diferentes: Equatorial e Tropical Brasil Central.
No entanto, torna-se difícil uma classificação climática satisfatória devido à existência de muitas variações de temperatura, precipitação, vegetação, solo, topografia, latitude, altitude, além das alterações na superfície de fontes naturais ou de atividades humanas e até mesmo da insuficiência de dados meteorológicos (MAITELLI, 2005).
Maitelli (2005) indica que as classificações climáticas apresentadas por Arthur Strahler e Wladimir Köppen são as que mais se destacam. De acordo com Strahler o Estado de Mato Grosso apresenta os climas Equatorial Quente e Úmido e Tropical Seco e Úmido. O norte do Estado é caracterizado pelo clima Equatorial Quente e Úmido com estação chuvosa estendendo-se até meados do outono e pequena amplitude térmica anual. O centro-sul é caracterizado pelo clima Tropical Seco e Úmido com estação chuvosa entre outubro e março e estação seca entre abril e setembro, apresentando maior amplitude térmica anual.
Outra classificação traz que o clima do Estado do Mato Grosso é divido em três unidades: I – Clima Equatorial Continental Úmido, com estação seca definida da Depressão Sul-Amazônica, II – Clima Subequatorial
Continental Úmido, com estação seca definida do Planalto dos Parecis e III – Clima Tropical Continental Alternadamente Úmido e Seco das chapadas, planaltos e depressões de Mato Grosso (TARIFA, 2011).
A NBR 15220-3 (ABNT, 2005) traz um zoneamento bioclimático brasileiro que compreende oito diferentes zonas. O Estado de Mato Grosso apresenta 5 das 8 zonas bioclimáticas presentes no Brasil. As cidades classificadas que correspondem às cidades avaliadas nesse estudo são Vera – MT situada na zona bioclimática 5 e Meruri – MT situada na zona bioclimática 6. Por questões de representatividade em função da população, as cidades de Vera e Meruri foram substituídas pelas cidades de Sinop e Primavera do Leste, respectivamente. A Figura 1 traz uma adaptação das zonas bioclimáticas presentes no Estado de Mato Grosso.
A cidade de Primavera do Leste situada na zona bioclimática 6, está em latitude -15°33’32” e longitude 54°17’46”, com temperatura média anual de 22°C, segundo o Portal do Mato Grosso (2008a). Já Sinop, zona bioclimática 5, encontra-se na latitude -11°51’51” e longitude -55°30’09”, com temperatura média anual de 24°C, segundo também o Portal do Mato Grosso (2008b).
Figura 1. Zoneamento bioclimático segundo NBR 15220-2003 para o Estado de Mato Grosso. Fonte: Adaptado de
Sanches et al., 2011. 2.2 Objeto de estudo
A pesquisa foi realizada em edificações públicas, comerciais e de serviço, que utilizam climatização artificial, homogêneas e estacionárias.
As edificações foram definidas por meio de permissões e acordos de cooperação que garantem total anonimato na pesquisa, referente tanto ao nome da instituição como aos usuários que responderam ao questionário.
Cinco setores foram avaliados, são eles: farmácias, supermercados, bancos, lojas varejistas e órgãos públicos. Foi determinado para cada setor uma
edificação para medição. Portanto, a medição foi realizada em 5 edificações em cada cidade.
2.3 Instrumentação
A coleta dos dados ambientais foi realizada pelo aparelho HD 32.1 Delta OHM utilizando o programa A: análise de microclima e medidor de stress térmico. O aparelho é portátil e para a medição foram conectados sensores que fizeram a leitura de dados como temperatura do ar (ta), temperatura média radiante (tr), umidade relativa (UR) e velocidade do ar (va), que posteriormente foram passados para o computador.
Os sensores utilizados foram: sensor para medição de temperatura e umidade relativa do ar, termômetro de globo negro e anemômetro omnidirecional de fio quente.
2.4 Medições
O aparelho foi posicionado a uma altura de 1,10m (Figura 2), conforme sugere a ISO 7726 (ISO, 1998) e seguindo a linha de pesquisa de Kuchen (2011).
Figura 2. Equipamento posicionado a 1,10m com sensores. Fonte: Acervo pessoal, 2017.
Em cada edificação analisada, o equipamento permaneceu em aclimatação por 30 minutos, ou até que as variáveis estabilizassem. Esse período é necessário pela diferença de temperatura entre os ambientes externo e interno. No início do período matutino ou vespertino, aguardou-se um período de 30 minutos para que houvesse a aclimatação do ambiente e dos usuários.
Nos ambientes, cada medição teve duração de 5 minutos, com registro de dados para média a cada 30 segundos. Foram realizadas 247 medições ao total e realizada a média por setor, cidade e estação.
2.5 Consulta de opinião
Para a coleta das variáveis pessoais foram aplicados questionários simultaneamente a coleta das variáveis ambientais. O modelo utilizado, é baseado em questionários utilizados em outras pesquisas de conforto térmico (KUCHEN, 2008; KUCHEN, et al., 2011).
O questionário possui perguntas de caráter subjetivo, referentes a aspectos psicológicos e fisiológicos e físicos do usuário com relação ao ambiente estudado. As perguntas de aspecto psicológico coletaram os dados de voto de conforto – CV e o voto de preferência térmica – PV, a partir da escala sétima (ASHRAE, 2005) e da escala de três pontos, respectivamente. O CV foi utilizado para os cálculos da temperatura operativa, enquanto o PV foi utilizado para comparação com o PMV e PPD que são cálculos teóricos.
As perguntas de aspecto fisiológicos e físicos são referentes a ingestão de alimentos, atividade metabólica e isolamento da roupa. A vestimenta interfere na resistência térmica do usuário com relação ao ambiente. As atividades recentes influenciam na taxa metabólica. A ingestão recente de líquidos e/ou alimentos foi utilizada para verificação de possíveis influências na percepção térmica dos usuários. O questionário foi invalidado quando, nos casos em que a ingestão de líquidos e/ou alimentos pode ter influenciado a resposta de sensação de conforto muito divergente dos demais entrevistados.
2.6 Análise dos resultados
Para a análise, cada momento da pesquisa seguiu uma metodologia já consolidada.
Não foi realizado nenhum tipo de pré-seleção como ocorrido nos estudos de Fanger (1970). Então, as sensações e preferências puderam ser afetadas por estado de saúde, metabolismo ou vestimentas. Para o cálculo da taxa metabólica e do isolamento térmico das vestimentas, utilizou-se das tabelas presentes na ISO 7730 (ISO, 2005).
Para o cálculo do PMV foi utilizada a metodologia descrita na ISO 7730 (ISO, 2005), seguindo estudo realizado por Fanger (1970).
Para o cálculo da neutralidade térmica, a metodologia utilizada foi adaptada do método proposto por Kuchen
et al. (2009). Para temperatura seguiu-se os cálculos
propostos pela ASHRAE (2005).
De acordo com a ISO 7730 (ISO, 2005), a temperatura operativa (to) é a temperatura uniforme de um ambiente negro radiante, onde um ocupante poderia trocar a mesma quantidade de calor por convecção e radiação que no ambiente real. A temperatura operativa é calculada conforme a Equação 1.
t
r
t
)
1
-
A
(A
=
t
o a (Equação 1) Em que, ta = temperatura do ar;A = constante em função da velocidade do ar; tr = temperatura média radiante.
Após obtidas as variáveis foram calculados os valores de PMV e PPD.
Para a determinação da temperatura de neutralidade, dois índices foram correlacionados, a temperatura operativa e os votos de sensação térmica.
Para essa correlação foram realizadas regressões lineares simples de mínimos quadrados para os edifícios públicos, comerciais e de serviço
condicionados artificialmente das zonas bioclimáticas 5 e 6 do estado de Mato Grosso para cada estação. Assim, obteve-se uma equação que determina a temperatura de neutralidade.
Straub et al. (2016) obtiveram seus resultados a partir de análises de regressão linear simples de mínimos quadrados obtidas para os períodos chuvoso e seco. Em sua pesquisa, os autores analisaram instituições de ensino superior para as zonas bioclimáticas do Estado de Mato Grosso.
Segundo Straub et al. (2016) a análise dessa equação é feita pela interseção da reta, com os valores de +1 e -1, que significam um pouco frio e um pouco quente, permitindo encontrar um intervalo de temperatura operativa. Esse intervalo resulta na aceitabilidade térmica dos ocupantes.
Ainda segundo os autores, a determinação dos valores de neutralidade térmica é realizada a partir da inserção de sensações de conforto nas equações de regressão obtidas para o voto de sensação térmica igual a “zero”. Assim, resulta em uma temperatura operativa coincidente com a temperatura de neutralidade. As regressões foram validadas por meio de análises de variância e testes de normalidade dos resíduos de Kolmogorov-Smirnov (STRAUB et al., 2016).
3 Análise dos Resultados
Nos períodos de chuva e seca, foram realizadas 247 medições e obtidos 2400 questionários para as duas zonas bioclimáticas avaliadas. Desses, 2223 questionários foram considerados válidos. Cada cidade, portanto, obteve, em média, 1112 questionários. Esse valor é encontrado em outras pesquisas da mesma linha, como a pesquisa de Fanger (1970) com 1300 questionários, Xavier (1999) com 1415 questionários, Kuchen (2008) com 1100 questionários e Straub et al. (2016) com 1151 questionários.
Dos questionários válidos, 57,97% foram respondidos por mulheres e 42,16% por homens, com idade média de 33,22 anos. Desses, 58,12% consideraram-se com peso normal. Ainda, 86,36% permaneceram menos de 3 horas no local e 11,31% ficaram entre 6 e 9 horas. As variáveis pessoais e ambientais estão diretamente ligadas a sensação de conforto térmico do usuário. A taxa metabólica, medida em W/m², e o isolamento térmico das vestimentas, medido em clo, são variáveis pessoais de grande influência. Na cidade de Primavera do Leste, a taxa metabólica média foi de 93,49 W/m². Para a cidade de Sinop, a taxa metabólica média obtida foi de 93,39 W/m².
A Tabela 1 traz os principais indicadores pessoais e ambientais, com média e desvio-padrão para as zonas bioclimáticas estudadas no período de chuva e seca.
Tabela 1 - Média e desvio padrão das variáveis coletadas Período de chuva Zona Bioclimática Ta (°C) Va (m/s) Tr (°C) UR (%) Top (°C) PMV PPD (%) Icl (CLO) S I (%) 5 Média 24,09 0,11 24,82 55,78 24,45 0,17 11,36 0,40 0,00 0,17 Desvio padrão 1,29 0,06 1,32 4,38 1,29 0,53 6,21 0,07 0,50 0,19 6 Média 25,05 0,13 25,75 51,98 25,39 0,32 16,85 0,27 0,12 0,13 Desvio padrão 1,60 0,06 1,70 6,46 1,64 0,69 11,26 0,18 0,40 0,18 Período de seca Zona Bioclimática Ta (°C) Va (m/s) Tr (°C) UR (%) Top (°C) PMV PPD (%) Icl (CLO) S I (%) 5 Média 24,60 0,11 25,25 39,39 24,91 0,37 9,76 0,42 0,01 0,07 Desvio padrão 0,80 0,07 1,35 3,09 1,07 0,30 3,80 0,06 0,24 0,10 6 Média 25,76 0,10 26,35 31,77 26,05 0,69 21,17 0,43 0,13 0,08 Desvio padrão 1,48 0,02 1,53 3,38 1,49 0,54 8,32 0,05 0,20 0,09 Fonte: Os Autores, 2017.
As variáveis indicadas na Tabela 1 representam: Ta: temperatura do ar, em °C;
Va: velocidade do ar, em m/s;
Tr: temperatura média radiante, em °C; UR: umidade relativa do ar, em %;
Top: temperatura operativa, em °C;
Icl: isolamento térmico das vestimentas utilizadas pelos ocupantes, em clo;
PMV: voto médio predito, conforme Fanger (1970), adimensional;
PPD: percentual de pessoas insatisfeitas, conforme Fanger (1970);
S: voto de sensação térmica real, obtido através da média de votos emitidos de todos os ocupantes, adimensional, faixa de resposta de +3 a -3;
I: percentual real de pessoas insatisfeitas, obtido conforme proposto por Xavier (1999), com todos os ocupantes que votaram +3, +2, -3, -2 somado a 50% daqueles que votaram +1 e -1.
A Figura 3, mostra a correlação entre o percentual de insatisfeitos real e os votos médios de sensação térmica real, ambos obtidos através do questionário, podendo-se verificar que existe uma dispersão no percentual de insatisfeitos quando analisada a sensação de conforto, ou seja, o voto 0 (zero). Para essa pesquisa, verificou-se R²=0,714. O resultado dessa correlação também demostra que o comportamento dos dados não é tão acentuado e estreito quanto o proposto por Fanger (1970).
Figura 3. Correlação entre a porcentagem de insatisfeitos real e votos médios de sensação térmica. Fonte: Os Autores, 2017.
A Equação 2 representa a curva da Figura 3:
I = 0,3539S² - 0,0106S + 0,0662 (Equação 2)
Sendo:
I: percentual real de pessoas insatisfeitas; S: voto de sensação térmica real, adimensional. A Figura 4, expõe a correlação entre o PMV (FANGER, 1970) e os votos médios de sensação térmica real dos ocupantes. Verificou-se que apenas 9,91%
(R²=0,0991) dos dados coincidiu com os valores propostos pela fórmula de Fanger (1970).
A Equação 3 representa a reta da Figura 4.
PMV = 0,4816*S + 0,3407 (Equação 3)
Sendo:
PMV: voto médio predito, adimensional; S: voto de sensação térmica real, adimensional.
Figura 4. Correlação entre PMV e votos médios de sensação térmica real. Fonte: Os Autores, 2017.
A Figura 5 representa a regressão linear feita para a zona bioclimática 5, correspondente a cidade de Sinop, comparando a temperatura operativa com os votos
médios de sensação térmica dos ocupantes nos períodos de chuva e de seca.
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% -3 -2 -1 0 1 2 3 P o rce n ta g e m d e I n sa ti sf e it o s R e a l (I )
Voto de Sensação Térmica (S)
-3 -2 -1 0 1 2 3 -3 -2 -1 0 1 2 3 P M V Sensação Real (S)
Figura 5. Regressão linear entre a sensação térmica real e a temperatura operativa para zona bioclimática 5. Fonte: Os Autores, 2017.
As equações 4 e 5 representam as regressões da Figura 5.
S = 0,2308*Top - 5,6346 (Equação 4)
S = 0,0889*Top - 2,2108 (Equação 5)
Sendo:
Top: temperatura operativa, em °C;
S: voto de sensação térmica real, adimensional. A Tabela 2 apresenta os resultados de temperatura de neutralidade, coeficiente “a” e o coeficiente de determinação da zona bioclimática 5, para as estações de chuva e seca.
Tabela 2 - Caracterização dos resultados da zona bioclimática 5
Período Quest. R² Coeficiente (a) Temperatura de Neutralidade Chuvoso 556 0,350 0,231 24,42
Seco 556 0,163 0,089 24,88 Fonte: Os Autores, 2017.
A Figura 6 representa a regressão linear feita para a zona bioclimática 6, correspondente a cidade de Primavera do Leste, comparando a temperatura operativa com os votos médios de sensação térmica dos ocupantes nos períodos de chuva e seca.
Figura 6. Regressão linear entre os votos de sensação térmica e a temperatura operativa para zona bioclimática 6. Fonte: Os Autores, 2017.
As equações 6 e 7 representam as regressões da Figura 6.
S = 0,1089*Top - 2,6522 (Equação 6)
S = 0,0252*Top - 0,4872 (Equação 7)
Sendo:
Top: temperatura operativa, em °C;
S: voto de sensação térmica real, adimensional.
A Tabela 3 apresenta os resultados de temperatura de neutralidade, coeficiente “a” e o coeficiente de determinação da zona bioclimática 6, para as estações de chuva e seca. -3 -2 -1 0 1 2 3 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 S e n sa çã o T é rm ica ( S )
Temperatura Operativa, Top (°C) Período Chuvoso -3 -2 -1 0 1 2 3 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 S e n sa çã o T é rm ica ( S )
Temperatura Operativa, Top (°C) Período Seco -3 -2 -1 0 1 2 3 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 S e n sa çã o T é rm ica ( S )
Temperatura Operativa, Top (°C) Período Seco -3 -2 -1 0 1 2 3 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 S e n sa çã o T é rm ica ( S )
Temperatura Operativa, Top (°C) Período Chuvoso
Tabela 3 – Caracterização dos resultados da zona bioclimática 6
Período Quest. R² Coeficiente (a) Temperatura de Neutralidade Chuvoso 556 0,188 0,109 24,35 Seco 556 0,076 0,037 22,58 Fonte: Os Autores, 2017.
Os intervalos de aceitabilidade de temperatura não puderam ser determinados devido à grande amplitude dos dados. Os ocupantes possuíam taxas metabólicas e roupas diferentes em situações e ambientes divergentes. Como pôde-se observar na Figura 6 em que, no período seco, a reta possui pouca inclinação e não interseciona os eixos respectivos à sensação de conforto +1 e -1, que determinaria o intervalo de aceitabilidade.
As regressões lineares realizadas nessa pesquisa foram validadas pelas análises de variância. Os resíduos foram avaliados pelo teste de Kolmogorov-Smirnov que demonstrou a normalidade dos dados. Ressalta-se que todas as análises foram realizadas com intervalo de confiança de 95%.
A Tabela 4 traz um resumo com as temperaturas de neutralidade encontradas para cada zona bioclimática nas duas estações, assim como o coeficiente “a” de cada regressão.
Tabela 4 - Temperatura de Neutralidade por zona bioclimática e estação
Período Zona Coeficiente (a) Temperatura de Neutralidade (°C) Chuva 5 0,231 24,42 6 0,109 24,35 Seca 5 0,089 24,88 6 0,037 22,58 Fonte: Os Autores, 2017.
O coeficiente “a” avalia a habilidade dos ocupantes de se adaptarem ao ambiente (KUCHEN, et al., 2011; STRAUB, et al., 2016). Verificou-se que houve grande variação desse coeficiente, tanto quando analisado entre estações da mesma zona bioclimática, tanto avaliando entre as zonas bioclimáticas. Por isso, optou-se por avaliar todos os ambientes de forma conjunta e não por tipo de edificação para cada zona bioclimática e estação.
As pesquisas de campo têm grande importância para o conhecimento das variáveis reais, sendo bastante divergentes de pesquisas realizadas em ambientes controlados defendido pelo método do PMV. Por isso, os resultados obtidos nesse estudo apoiam o modelo adaptativo já defendido por outras pesquisas na área, como de Xavier (1999), Nicol e Humphreys (2002) e Kuchen (2008), que demonstram que o conforto térmico é interpretado de maneira diferente para diferentes populações.
5 Conclusão
A pesquisa foi realizada nas épocas de chuva e seca, no ano de 2017, em duas (ZB 5 e 6) das quatro zonas bioclimáticas do Estado de Mato Grosso. Foram obtidas as variáveis ambientais e pessoais de edificações públicas, comerciais e de serviço climatizadas artificialmente, além de sensações e preferencias térmicas dos usuários, o que possibilitou encontrar as referidas temperaturas de neutralidade para esses tipos de edificação.
A temperatura de neutralidade média encontrada para o Estado de Mato Grosso nas edificações públicas, comerciais e de serviço para as cidades estudadas foi de 24,6°C. Resultado esse um pouco divergente do encontrado por Straub et al. (2016) para salas de aula de ensino superior no Estado de Mato Grosso, que foi de 26,6°C.
Visto que o coeficiente “a” é um indicador de adaptabilidade do usuário e que valores baixos desse indicador significam alta capacidade de adaptação, percebeu-se, avaliando a Tabela 4, que os valores encontrados foram relativamente baixos, principalmente os do período seco. Isso corrobora com a justificativa de não ser possível determinar um intervalo de aceitabilidade.
Quando analisado o desempenho térmico das edificações, percebeu-se que se aliado a aplicação da temperatura de neutralidade encontrada com o emprego de novas medidas construtivas e a adaptação das técnicas de refrigeração térmica das edificações já existentes, é possível oferecer um ambiente mais confortável termicamente aos usuários e possivelmente reduzir o consumo de energia com refrigeração artificial.
Verificou-se que é possível determinar a temperatura de neutralidade para as zonas bioclimáticas estudadas através das equações de regressão. Porém, vale ressaltar que essas equações devem ser utilizadas somente para as zonas bioclimáticas e os ambientes relacionados nessa pesquisa.
Ademais, juntamente com outras pesquisas realizadas no Estado de Mato Grosso, esse trabalho contribui para a formação de estudos de conforto térmico do Estado e suas edificações.
Agradecimentos
Gostaria de agradecer, primeiramente, a Deus, por estar sempre abençoando meu caminho durante a faculdade e a vida.
Agradecer aos meus pais e meu irmão, por estarem sempre me apoiando e me incentivando em todas as minhas escolhas e decisões.
Meu professor orientador e demais professores que auxiliaram no desenvolvimento dessa pesquisa e em minha formação.
Meus amigos que estiveram comigo nessa caminhada. E, especialmente, ao meu namorado que esteve sempre ao meu lado.
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