Programa de Pós Graduação em Engenharia Civil

URI Permanente desta comunidade

https://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/623

Navegar

Navegando Programa de Pós Graduação em Engenharia Civil por Autor "Aloísio Joaquim Freitas Ribeiro"

Agora exibindo 1 - 1 de 1
  • Imagem de Miniatura
    Item
    Métodos estatísticos aplicados à calibração de índices de conforto térmico para ambientes urbanos
    (Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2021) Morais, Larissa Mara Costa; Hirashima, Simone Queiroz da Silveira; Ribeiro, Aloísio Joaquim Freitas; http://lattes.cnpq.br/0727161934192510; http://lattes.cnpq.br/3537026574860062; Simone Queiroz da Silveira Hirashima; Aloísio Joaquim Freitas Ribeiro
    A calibração de índices de conforto térmico para ambientes urbanos é feita por meio da utilização de métodos estatísticos, os quais correlacionam o valor numérico do índice com a resposta sobre percepção de sensação térmica das pessoas, visando determinar as faixas de conforto térmico e de desconforto térmico para o calor e para o frio. Estudos que visam calibrar os índices Physiological Equivalent Temperature (PET) e Universal Thermal Climate Index (UTCI) são crescentes em muitos países. Porém, não existe atualmente um método estatístico padrão para a calibração. O presente estudo busca aplicar e comparar os principais métodos de calibração em uma mesma base de dados, visando obter a faixa neutra de sensação térmica. Calibrações foram conduzidas por meio do uso dos três modelos estatísticos mais citados nos estudos precedentes e de três escalas diferentes de percepção térmica (3, 5 e 7 pontos) para uma amostra de 3.630 dados, provenientes de estudos anteriores no município de Belo Horizonte. Foi realizada uma comparação dos resultados obtidos pelo critério AIC (Akaike Information Criterion) e predições corretas. Como resultado, os modelos linear, probito e logito foram os mais utilizados. O modelo linear não foi aplicado neste estudo visto que a natureza da relação entre a escala de sensação térmica e cada uma das variáveis preditoras foi não linear. Assim, optou-se por ajustar um modelo não linear logístico de 4 parâmetros, com ajuste dos escores de sensação térmica entre -0,5 e +0,5. Com este modelo foi obtido apenas o limite superior da faixa de sensação térmica neutra. Os modelos ordinais (logito e probito) foram calibrados por dois métodos de ajuste: método 1 de probabilidades pontuais e método 2 de probabilidades cumulativas. Os modelos logito e probito apresentaram limites da faixa de conforto térmico e valores de AIC similares. A calibração com escalas de sensação térmica diferentes resultou em faixas de conforto térmico com maiores amplitudes para os modelos de 7 pontos e menores amplitudes para os modelos de 3 pontos. Em relação aos dois métodos de ajuste dos modelos ordinais, o método 2 produziu resultados com menor amplitude e o método 1 apresentou maior proporção de classificações corretas. Embora o método 1 tenha se mostrado superior quanto a este critério, o método 2 tem o benefício de produzir faixas de sensação térmica neutra comparáveis, uma vez que não depende do número de categorias de sensação térmica. Assim, tanto o método 1 quanto o método 2 dos modelos ordinais são úteis para o desenvolvimento de soluções sobre conforto térmico de uma determinada área urbana.