فصلنامه مدیریت محیط زیست شهری

تحلیل نظام‌مند مطالعات شبیه‌سازی شهری در برآورد تقاضای انرژی: درس‌آموخته‌هایی برای اقلیم‌های چهارگانه ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دکتری شهرسازی، دانشکده معماری و شهرسازی، دانشگاه هنر اسلامی تبریز، تبریز، ایران.

2 دکتری شهرسازی، دانشکده معماری و شهرسازی، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران

چکیده
افزایش جمعیت شهری و رشد مصرف انرژی، همراه با محدودیت منابع سوخت فسیلی و بحران‌های زیست‌محیطی، ضرورت توجه به مدیریت مصرف انرژی در شهرها را برجسته نموده است. شبیه‌سازی انرژی شهری با استفاده از مدل‌های سه‌بعدی معنایی، به دلیل کاهش هزینه‌ها، صرفه‌جویی در زمان و امکان ارزیابی سناریوهای متنوع، ابزاری مؤثر برای پیش‌بینی و بهینه‌سازی مصرف انرژی در بافت‌های شهری موجود و طراحی محله‌ها و شهرهای جدید محسوب می‌شود. این پژوهش مطالعات ده سال اخیر شبیه‌سازی شهری در برآورد تقاضای انرژی را بررسی نموده است. نتایج نشان می‌دهد که مدل‌های سه‌بعدی معنایی، امکان محاسبه دقیق تقاضای انرژی، شبیه‌سازی مصرف، تحلیل پتانسیل انرژی‌های تجدیدپذیر و ارزیابی سناریوهای نوسازی ساختمان‌ها را فراهم می‌کنند. استفاده بهینه از فضای سقف‌ها، ساده‌سازی اجزای ساختمانی و یکپارچه‌سازی داده‌های کالبدی، انرژی و آب‌وهوا موجب افزایش دقت و کاهش زمان شبیه‌سازی می‌شود. با لحاظ نمودن تنوع اقلیمی ایران، مشخص شد که پارامترهای شبیه‌سازی انرژی باید متناسب با ویژگی‌های هر اقلیم تنظیم شوند: در مناطق گرم و خشک و گرم و مرطوب، تمرکز بر مدیریت بار سرمایشی و بهره‌گیری از انرژی خورشیدی است؛ در اقلیم سرد و کوهستانی، کاهش بار گرمایشی و عایق‌کاری ساختمان‌ها اهمیت دارد و در اقلیم معتدل و مرطوب، الگوهای مصرف ترکیبی و کنترل رطوبت و گرمایش-سرمایش باید لحاظ شوند. بر این اساس، توسعه مدل‌های سه‌بعدی شهری، ایجاد بانک داده انرژی ساختمان‌ها، تهیه نقشه‌های انرژی شهری و شبیه‌سازی دینامیک انرژی می‌تواند ابزار مؤثری برای مدیریت مصرف انرژی، ارتقاء بهره‌وری، برنامه‌ریزی پایدار و پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌های کلان در حوزه معماری و شهرسازی ایران فراهم نماید.

کلیدواژه‌ها


1.خسروی کزازی، ع. و حسینعلی، ف. (1399). ارزیابی قابلیت داده های مکانی داوطلبانه در ایجاد منظر سه بعدی شهر. برنامه ریزی و آمایش فضا.
2.میروهابی ، س. و عباسپور، ر. (1395). استخراج مدل CityGML ساختمان‌ها در سطح 4 جزئیات از اطلاعات پایگاه داده داوطلبانه OSM. علوم و فنون نقشه برداری، دوره ششم، شماره 1، 185-198.
3.وکیلی نژاد، ر. (1398). بررسی ضرورت آموزش جامع شبیه سازی انرژی به دانشجویان کارشناسی ارشد معماری. فصلنامه آموزش مهندسی ایران، 79-100.
4. یکتا، م. و گل افشان ، س. (1394). بررسی انواع شیوه های نوین شبیه سازی انرژی در حوزه طراحی شهری. کنفرانس و نمایشگاه بین المللی رویکردهای نوین در نگهداشت انرژی.
5. Jang, Y.-H., Park, S. l., Kwon, T. H., & Lee, S.-H. (2021). CityGML urban model generation using national public datasets for flood damage simulations: A case study in Korea. Journal of Environmental Management.
6. Murshed, S. M., Picard, S., & Koch, A. (2018). Modelling, Validation and Quantification of Climate and Other Sensitivities of Building Energy Model on 3D City Models. ISPRS International Journal of Geo-Information.
7. Agugiaro, G. (2015). Energy planning tools and CityGML-based 3D virtual city models: experiences from Trento (Italy). Appl Geomat, 41-56.
8. Ang, Y. Q., Berzolla, Z. M., & Reinhart, C. F. (2020). From concept to application: A review of use cases in urban building energy modeling. Applied Energy.
9.Barnes , M., & Finch, E. L. (2008). COLLADA – Digital Asset Schema Release 1.5.0. Sony Computer Entertainment Inc.
10. Chen, Y., Hong, T., Luo, X., & Hooper, B. (2019). Development of city buildings dataset for urban building energy modeling. Energy and Buildings, 252-265.
11. Clarke, J. (2001). Energy simulation in building design. Butterworth-Heinemann.
12. Coors, V., & Zipf, A. (2007). MoNa 3D – mobile navigation using 3D city models. 4th International Symposium on LBS and Telecartography. Hong Kong.
13.De Jaeger, I., Reynders, G., Ma, Y., & Saelens, D. (2018). Impact of building geometry description within district energy simulations. Energy, 1060-1069.
14.  Egusquiza, A., Prieto, I., Izkara, J. L., & Béjar, R. (2018). Multi-scale urban data models for early-stage suitability assessment of energy conservation measures in historic urban areas. Energy & Buildings, 87-98.
15.Goetz, M., & Zipf , A. (2013). The Evolution of Geo-Crowdsourcing: Bringing Volunteered Geographic Information to the Third Dimension. In D. Sui, S. Elwood, & M. Goodchild, Crowdsourcing Geographic Knowledge (pp. 139-159). Springer, Dordrecht.
16.  Hopfe, C. J. (2009). Uncertainty and sensitivity analysis in building performance simulation for decision support and design optimization. PhD thesis, Technische Universiteit Eindhoven.
17. Kolbe, T. H. (2019). 3D City Database for CityGML. Chair of Geoinformatics, Technische Universität München.
18. Kolbe, T. H. (2009). Representing and Exchanging 3D City Models with CityGML. In J. Lee , & S. Zlatanova, Lecture Notes in Geoinformation and Cartography (pp. 15-31). Springer, Berlin, Heidelberg.
19. Kolbe, T. H., Gröger, G., & Plümer, L. (2008). CityGML – 3D city models and their potential for emergency response.
20.Malhotra, A., Shamovich, M., Frisch, J., & van Treeck, C. (2022). Urban energy simulations using open CityGML models: A comparative analysis. Energy & Buildings.
21.Metral, C., Falquet, G., & Karatzas, K. (2012). Ontologies for the Integration of Air Quality Models and 3D City Models. ArXiv.
22.Paiho, S., Ketomäki, J., Kannari, L., Häkkinen, T., & Shemeikka, J. (2019). A new procedure for assessing the energy-efficient refurbishment of buildings on district scale. Sustainable Cities and Society.
23.Rodríguez, L. R., Duminil, E., Ramos, J. S., & Eicker, U. (2017). Assessment of the photovoltaic potential at urban level based on 3D city models: A case study and new methodological approach. Solar Energy, 264-275.
24.Saran, S., Wate, P., Srivastav, S. K., & Murthy, K. (2015). CityGML at semantic level for urban energy conservation strategies. Annals of GIS, 27-41.
25.Shiode, N. (2000). 3D urban models: Recent developments in the digital modelling of urban environments in three-dimensions. GeoJournal, 263-269.
26.Strzalka, A., Alam, N., Duminil, E., Coors, V., & Eicker, U. (2012). Large scale integration of photovoltaics in cities. Applied Energy, 413-421.
27. Zhu, W., Simons, A., Wursthorn, S., & Nichersu, A. (2016). Integration of CityGML and Air Quality Spatio-Temporal Data Series via OGC SOS. Geospatial Sensor Webs Conference.
28.E. Kamel, A.M. Memari, Review of BIM’s application in energy simulation: Tools, issues, and solutions, Autom. Constr. 97 (2019) 164–180.
29.J.-S. Chou, D.-K. Bui, Modeling heating and cooling loads by artificial intelligence for energy-efficient building design, Energy Build. 82 (2014) 437–446.
30.S. Seyedzadeh, F.P. Rahimian, I. Glesk, M. Roper, Machine learning for estimation of building energy consumption and performance: A Review,Visualiz. Eng. 6 (1) (2018) 1–20.
31.D.R. Wulfinghoff, V. Garg, V. Garg, J. Mathur, Energy Conservation Building Code tip sheet, 2009.
32.Seyedzadeh, F.P. Rahimian, I. Glesk, M. Roper, Machine learning for estimation of building energy consumption and performance: A Review, Visualiz. Eng. 6 (1) (2018) 1 20.
33.J.-S. Chou, D.-K. Bui, Modeling heating and cooling loads by artificial intelligence for energy-efficient building design, Energy Build. 82 (2014) 437–446.
34.E. Kamel, A.M. Memari, Review of BIM’s application in energy simulation: Tools, issues, and solutions, Autom. Constr. 97 (2019) 164–180.
35.D.R. Wulfinghoff, V. Garg, V. Garg, J. Mathur, Energy Conservation Building Code tip sheet, 2009.
36.A. Tulsyan, S. Dhaka, J. Mathur, J.V. Yadav, Potential of energy savings through  implementation of Energy Conservation Building Code in Jaipur city, India, Energy Build. 58 (2013) 123–130.
37.D.G. Sanchez, B. Lacarrière, M. Musy, B. Bourges, Application of sensitivity analysis in building energy simulations: combining first-and second-order elementary effects methods, Energy Build. 68 (2014) 741–750.
38.R. Baetens, R. De Coninck, F. Jorissen, D. Picard, L. Helsen, D. Saelens, Openideas-an open framework for integrated district energy simulations, Build. Simul345–354 (2015).
39. D. Crawley, J. Hand, M. Kummert, B. Griffith, Contrasting the capabilities of building energy performance simulation programs, Build. Environ. 43 (2008) 661–673, https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2006.10.027.
40.G. Gröger, T.H. Kolbe, C. Nagel, K.-H. Häfele, OGC City Geography Markup Language (CityGML) Encoding Standard, Version: 2.0.0, Tech. rep, Open Geospatial Consortium, OGC (2012) 12–019.
41..J. Benner, A. Geiger, G. Gröger, K.-H. Häfele, M. Löwner, Enhanced LoD concepts for virtual 3D city models, ISPRS Ann. Photogram., Remote Sens. Spatial Inform. Sci. 2 (2013) 51–61.
42.Sameer Saran, Parag Wate, S.K. Srivastav & Y.V.N. Krishna Murthy (2015) CityGML at semantic level for urban energy conservation strategies, Annals of GIS, 21:1, 27-41, DOI: 10.1080/19475683.2014.992370
43.N. Nurhasanah, The Effort of Germany on Addressing Climate Change Through Climate Action Plan 2050, Ph.D. thesis, University of Muhammadiyah Malang (2019).
44.J. Huang, Exploring Climate Framework Laws and The Future of Climate Action, Pace Environmental Law Review 38 (2) (2021) 285.
45.R. Kinley, M.Z. Cutajar, Y. de Boer, C. Figueres, Beyond good intentions, to urgent action: Former UNFCCC leaders take stock of thirty years of international climate change negotiations, Climate Policy 21 (5) (2021) 593–603.
46.S. Oberthür, C. Dupont, The European Union’s international climate leadership: towards a grand climate strategy?, J Eur. Public Policy (2021) 1–20.
47. Institute for Housing and Environment, TABULA WebTool (2017). URL: https://webtool.building-typology.eu/#bm.
48. Remondino F, Poli D (2014) Back to the future: Il ritorno della fotogrammetria. GEOmedia 2014(2):6–8

  • تاریخ دریافت 25 بهمن 1404
  • تاریخ بازنگری 03 اسفند 1404
  • تاریخ پذیرش 16 اردیبهشت 1405
  • تاریخ اولین انتشار 16 اردیبهشت 1405
  • تاریخ انتشار 01 فروردین 1405