Heat island effect related ecosystem services on an urban setting Las Condes case study

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FACULTAD DE INGENIERÍA

INGENIERÍA CIVIL

“HEAT ISLAND EFFECT RELATED ECOSYSTEM SERVICES ON AN URBAN SETTING: LAS CONDES CASE STUDY”

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil

MATÍAS ERNESTO AGUILAR YÁÑEZ

PROFESOR GUÍA

MAURICIO TOLEDO VILLEGAS

SANTIAGO – CHILE

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RESUMEN

El trabajo propone nuevas alternativas para la planificación urbana que consideren el valor e impacto de la infraestructura verde como servicio ecosistémico de regulación para la mitigación, en microclimas barriales de una gran ciudad, del efecto Isla de Calor Urbana (ICU) provocado por la acción antropogénica. Este problema ha sido escasamente estudiado en el país debido a que no se han usado las herramientas de simulación más adecuadas para cuantificar su incidencia en este nivel, que son las basadas en la dinámica computacional de fluidos (CFD).

Mediante revisión de la literatura, se eligió el software ENVI-met, un modelo computacional de pronóstico basado en las leyes fundamentales de la dinámica de fluidos y la termodinámica que trabaja a escala de microclima urbano, simulando las interacciones entre el aire y la superficie del entorno, por lo que resultó apto para modelar los escenarios deseados a partir de datos meteorológicos públicos y predecir el comportamiento de estos microclimas con y sin la presencia de vegetación, ya que es muy utilizado para evaluar los efectos de la introducción de arquitectura verde. Cuenta con una resolución horizontal típica de 0,5 a 5 metros y un marco de tiempo típico de 24 a 48 horas con un intervalo de tiempo de 1 a 5 segundos, lo que permite analizar interacciones a pequeña escala entre edificios, superficies y plantas individuales.

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ABSTRACT

Present work proposes new alternatives for urban planning that consider the value and impact of green infrastructure as a regulation ecosystem service in neighborhood microclimates on a large city, related to the Urban Heat Island Effect (ICU) caused by anthropogenic action. This is a problem scarcely studied in Chile because the most appropriate simulation tools have not been used to quantify their incidence at this neighborhood level, which are based on computational fluid dynamics (CFD).

Through a review of the literature we identified and choose ENVI-met to perform our analyses. This is a computer software based on the fundamental laws of fluid dynamics and thermodynamics that works at the urban microclimate scale, simulating the interactions between the air and the surface of the environment. Thus, it was suitable to model the desired scenarios from publicly available meteorological data and to predict the behavior of these microclimates with and without the presence of vegetation, as it is widely used to evaluate the effects of the introduction of green architecture. It has a typical horizontal resolution of 0.5 to 5 meters and a typical time frame of 24 to 48 hours with a time interval of 1 to 5 seconds, which allows analyzing small-scale interactions between buildings, surfaces and individual plants.

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TABLA DE CONTENIDOS

1 INTRODUCCIÓN ... 1

1.1 Objetivos ... 4

1.1.1 Objetivo General ... 4

1.1.2 Objetivos Específicos ... 5

1.2 Intuición ... 5

1.3 Revisión de la literatura ... 6

1.4 Preguntas de investigación ... 12

2 METODOLOGÍA ... 13

2.1 Metodología de la investigación ... 13

2.2 Tareas de investigación ... 14

3 RESULTADOS ... 17

3.1 Datos de entrada del modelo computacional ... 17

3.1.1 Datos meteorológicos ... 17

3.1.2 Datos geométricos... 19

3.2 Modelación de Casos de Estudio en la comuna de Las Condes ... 20

3.2.1 Caracterización Caso de Estudio N°1: El Golf ... 20

3.2.2 Caracterización Caso de Estudio N°2: Nueva Las Condes ... 22

3.3 Diagramas de Temperatura del Aire- Caso de Estudio N°1: El Golf ... 24

3.3.1 Diagramas de Temperatura para las 14:00 hrs ... 24

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3.5 Comparación entre casos de estudio y escenarios planteados ... 44

3.4.1 Temperaturas Mínimas y Máximas, Escenario Base E0 ... 44

3.4.2 Diferenciales de Temperatura, producto del Escenario Extremo E1 ... 45

3.4.3 El efecto Isla de Calor en ambos casos de estudio ... 48

3.6 Valoración Servicio Ecosistémico provisto ... 51

3.7 Propuesta metodológica ... 53

4 CONCLUSIONES ... 56

4.1 Contribuciones al conocimiento ... 56

4.2 Importancia práctica ... 56

4.3 Futuras investigaciones ... 57

5 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ... 58

6 ANEXOS ... 67

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INDICE DE TABLAS

Tabla 1 Registros de temperatura y humedad relativa de casos de estudio ... 18

Tabla 2 Datos geométricos de entrada para caso de estudio 1 – El Golf ... 19

Tabla 3 Datos geométricos de entrada para caso 2 – Nueva Las Condes ... 20

Tabla 4 Comparación Temperaturas Mínimas y Máximas, Escenario Base E0 ... 45

Tabla 5 Temperaturas de entrada y resultantes para ambos casos de estudio ... 46

Tabla 6 Aumento de la demanda energética para ambos casos de estudio ... 53

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INDICE DE FIGURAS

Fig. 1 Representación de los diversos tipos de ICU ... 8

Fig. 2 Representación de la investigación con CIFE Horseshoe ... 13

Fig. 3 Representación esquemática de las tareas de investigación ... 15

Fig. 4 Área real Caso 1 ... 21

Fig. 5 Área Simulada con Envi-met Caso 1. Vista en planta (E0 y E1) y vista isométrica 3D ... 22

Fig. 6 Área real Caso 2 ... 23

Fig. 7 Área Simulada con Envi-met Caso 2. Vista en planta (E0 y E1) y vista isométrica 3D ... 23

Fig. 28 Diferenciales de temperatura en los distintos escenarios ... 47

Fig. 29 Efecto ICU en caso de estudio El Golf ... 48

Fig. 30 Efecto ICU en caso de estudio Nueva Las Condes ... 49

Fig. 31 Distribución de T° Superficiales Caso 1 - 20:00 hrs – E0 ... 50

Fig. 32 Distribución de T° Superficiales Caso 2 - 20:00 hrs – E0 ... 51

Fig. 33 Temperaturas máximas en ambos casos de estudio y escenarios... 52

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1. INTRODUCCIÓN

El cambio climático es una realidad indesmentible y Chile se está viendo claramente afectado, no sólo por las complicaciones que ello trae a la agricultura (sequías y estrés hídrico, eventos extremos de precipitaciones, por ejemplo) sino también por el aumento históricamente comprobado de la temperatura en el valle central y la cordillera (Ministerio del Medio Ambiente, 2017). Esto afecta directamente a las concentraciones urbanas, y en especial a una gran urbe como Santiago, que en las últimas décadas ha visto cómo aumentan las temperaturas extremas, tanto la máxima como la mínima (Ministerio del Medio Ambiente, 2011:429). En diciembre de 2016, por ejemplo, se registró la temperatura más alta de los últimos 101 años (37,3ºC), atribuible a los efectos del calentamiento global (DMC, 2016). En los últimos 40 años, ha habido un aumento de la temperatura de alrededor de 1ºC. (IPCC, 2014).

El mayor impacto en el cambio climático es por influencia humana, debido a las concentraciones de gases de efecto invernadero. Según el IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) en su Informe 2013, “las emisiones continuas de gases de efecto invernadero causarán un mayor calentamiento y nuevos cambios en todos los componentes del sistema climático.” (IPCC, 2014a).

Generalmente, el problema de las emisiones de gases invernadero se aborda desde una perspectiva global, pero también es evidente que las consecuencias se sienten de diferente forma (y deben ser estudiadas) a nivel local (Saavedra y Budd, 2009), haciéndose necesario realizar estudios comparativos en los niveles urbano-rural e intra e interurbanos, puesto que se dan notorias diferencias entre barrios y zonas dentro de la misma ciudad, específicamente en Santiago (Romero, Salgado y Smith, 2010).

El clima urbano es producto tanto de las características geográficas del sector en que se asienta una urbe determinada, como del uso y la cobertura del suelo. Un factor también incidente es el tipo de urbanización y construcción (cañones urbanos) en relación con los vientos y su dirección (Romero, Salgado y Smith, 2010a). Sobre esta base, es posible identificar “islas de calor urbanas” (ICUs), sectores en que la temperatura es notablemente más alta que en el entorno, principalmente por la urbanización, debido a:

 La edificación en altura, que representa aumento del calor por superficies construidas con materiales de baja reflectancia y alta capacidad de absorción energética; el uso de cubiertas vidriadas que provocan reflexiones múltiples, y la obstrucción de los movimientos de aire, en particular la falta de ingreso nocturno de flujos de aire frío.

 La reducción de áreas verdes y su reemplazo por pavimentos impermeables, limitando la evotranspiración.

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El calor antropogénico (de origen humano) se ve asimismo incrementado por el mayor consumo energético para climatizar las edificaciones. (Thomsen y Matzatrakis, 2009; Gálvez, 2013; Yi-Ling et al., 2014)

Las islas de calor se producen en la superficie del suelo y en la atmósfera. En verano, techos y pavimentos llegan a temperaturas entre 27-50° C más calientes que el aire, mientras que las superficies sombreadas o húmedas permanecen con temperaturas cercanas a la del aire. Las islas de calor urbano del dosel superficial (ICCD) suelen estar presentes de día y de noche, pero tienden a ser más fuertes durante el día cuando el sol brilla. Particularmente durante el verano, tienen múltiples impactos y contribuyen a las islas de calor urbanas atmosféricas más altas, pudiendo afectar el medio ambiente y la calidad de vida de una comunidad (EPA, 2017). Las ICUs superficiales se hacen notar más durante la noche.

Múltiples investigaciones han demostrado la gran incidencia de la vegetación (parques, áreas verdes en plazas, jardines, techos o cubiertas verticales “verdes”) en la mitigación de los efectos de las ICUs superficiales e ICCD, contribuyendo a regular la temperatura ambiente (Acero, 2010; Cedeño, 2010; CEE, 2013; Corredor et al, 2012; Fagandini et al, 2013; Greene y Millward, 2017; Gunawardena et al., 2017; Honjo et al., 2003; Irie, 2017; Klein et al., 2008; Norton et al., 2013; O’Malley et al., 2015; Rodríguez, 2012 y 2014; Scodelaro, 2014; Tumini, 2010; Valenzuela, 2012; Vásquez, 2016).

En este sentido, la vegetación cumple importantísimas funciones dentro de varios

servicios ecosistémicos, término que designa a “la multitud de beneficios que la

naturaleza aporta a la sociedad” (Daily, 1997; FAO, 2017). Se agrupan según los beneficios potenciales que los ecosistemas pueden entregar y que se concretan en servicios reales al ser demandados, usados o disfrutados, o sea, cuando la sociedad les asigna valores instrumentales (Corredor, Fonseca y Páez, 2012:77).

Según el EnviroAtlas de EPA (2016), la vegetación posee un rol fundamental de

regulación (mantención de la calidad del aire y reducción de contaminantes, mantención de un clima favorable al reducir los gases de efecto invernadero, reducción en el uso de energía, reducción de escorrentía e inundaciones, reducción de uso de fertilizantes y mantención de suelos sanos con menos efectos negativos para la salud, filtración de partículas de polvo atmosférico y reducción de ruido por pantallas de vegetación). Rodríguez (2014) destaca además los servicios culturales

(estéticos – ambientes “bonitos” – y mayor plusvalía de las propiedades; recreativos, ya que las áreas verdes contribuyen a la salud física y mental humana), de soporte

(habitat para múltiples especies, lo que aumenta la resiliencia de la biodiversidad) y de producción (la biomasa reduce el uso de fertilizantes y los costos del manejo de desechos).

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superficiales (De la Barrera, Bachmann-Vargas y Tironi, 2015). Para realizar este tipo de comparaciones se requiere disponer de datos e informaciones que permitan identificar, cuantificar y valorar las variaciones espaciales de los climas al interior de las ciudades, en ejes específicos, algo que no proporcionan las informaciones de las estaciones meteorológicas convencionales, ya que generalmente se encuentran ubicadas en los aeropuertos (fuera de la ciudad) o sobre paisajes estandarizados que buscan precisamente evitar el efecto de los factores urbanos locales.

Muchas investigaciones realizadas en el mundo usan simultáneamente “datos provenientes de estaciones fijas de mediciones instaladas en áreas representativas de ciertas tipologías de edificaciones y paisajes de la ciudad, y transectos móviles que la cruzan a lo largo y ancho, midiendo temperaturas, humedad y vientos en las áreas de cambio de usos y coberturas de los suelos” (Romero, Salgado y Smith, 2010a), lo que resulta muy caro y difícil de realizar (Sarricolea y Martín-Vide, 2014). También se utilizan imágenes satelitales termales, adquiridas para una grilla regular de la superficie construida. Estas imágenes tienen igualmente costos, y – como señalan Sarricolea y Martín-Vide (2014) – no están a “una escala adecuada para observar los cañones urbanos”, a diferencia de ·ENVI-met, que alcanza una resolución típica de 0,5 a 10 m en el espacio cada 10 segundos en tiempo.

Se busca, entonces, dimensionar – mediante herramientas de libre acceso para la modelación de microclimas urbanos, que no requieran presencia en terreno – el impacto de la vegetación en la formación/mitigación de ICUs del tipo ICCD en ejes de gran congestión edilicia en el sector oriente de Santiago, donde se ha construido intensivamente en altura (utilizando cubiertas verticales de hormigón o de vidrio reflectante) y se ha cubierto amplias zonas de suelo – que antiguamente contaban con vegetación – con pavimentos de bajo albedo, para facilitar el acceso de grandes cantidades de vehículos hacia sus centros comerciales.

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Alonso de Córdova y Manquehue, y la calle Cerro Colorado. Este polo de actividad se ha ido conformando desde fines de la década de 1970.

Ambos ejes concentran mucha edificación en altura y grandes congestiones vehiculares, pero mientras en El Golf no se ha logrado mitigar el impacto pese a las promesas iniciales (Alaluf, 2006; López y Arévalo, 2007; Tisi, cit. por EFE, 2010; Echenique, 2012; Robles, 2012; Romero, 2012; Laborde, 2014), llegando a decirse que “no hay urbanidad a pesar de haber estado en una mano” (Echenique, 2012), en el sector Presidente Riesco-Parque Araucano se cuenta con la cercanía del gran pulmón representado por los parques Araucano-Juan Pablo II, con 30 hectáreas de áreas verdes y gran cantidad de infraestructura pública y privada para la recreación (Felsenhardt y Muhr, 2007; Bregovic, 2008; Olguín, 2010; Codoceo, 2012; Plataforma Urbana, 2012; Imagina Santiago, 2017; Vida Parque, 2017), incluso pese a las intervenciones comerciales que se le han efectuado (López y Arévalo, 2007a; Blanche, 2012; Valck, 2015).

A partir de la convicción adquirida en la revisión de la literatura respecto de la relevancia de la vegetación como servicio ecosistémico de mitigación para evitar o aminorar las ICCD, se buscará una herramienta computacional de libre acceso que, usando los datos de temperatura públicos (Dirección Meteorológica de Chile), permita determinar la incidencia de las áreas verdes en la formación de ICCD en estos sectores.

1.1. Objetivos

Se busca proponer un sistema de trabajo que permita identificar, cuantificar y valorar la provisión de servicios ecosistémicos de regulación como potencial de mitigación del efecto Isla de Calor Urbana en la comuna de Las Condes. Esta propuesta espera representar un aporte para los planificadores urbanos acerca del potencial beneficio que representa la infraestructura verde como servicio ecosistémico, que debe ser considerado en la toma de decisiones a este respecto. Según la literatura, se recomienda el uso de métodos numéricos como herramienta de diseño y planificación urbano/ambiental, puesto que presentan ventajas sobre las mediciones exhaustivas de campo y gran versatilidad en el tratamiento de múltiples datos. Por ello, se plantea:

1.1.1. Objetivo General

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1.1.2. Objetivos Específicos

- Seleccionar, mediante revisión de la literatura disponible, una herramienta computacional de libre acceso que permita la modelación numérica (CFD) del efecto isla de calor urbana ICCD con la resolución suficiente a escala de microclima urbano (0,5 a 10 m en el espacio).

- Identificar, mediante revisión de la literatura y el uso de la herramienta computacional seleccionada, la presencia de islas de calor urbanas ICCD en los dos puntos claves seleccionados de la comuna de Las Condes.

- Cuantificar el efecto de la isla de calor urbana ICCD y la incidencia de la vegetación en los dos casos de estudio señalados a través de la modelación numérica, contrastando escenarios base (E0: situación actual) versus escenarios extremos (E1: situación deforestada).

- Valorar la importancia de la infraestructura verde a través de la validación de los resultados obtenidos que permitan reflejar aportes a la calidad de vida ciudadana (como la disminución del consumo energético) derivados de este servicio ecosistémico en su función de regulación.

1.2. Intuición

La intuición o hipótesis es que el software de modelación numérica permitirá simular satisfactoriamente los escenarios deseados a partir de los datos meteorológicos públicos. Se espera demostrar que resultará apto para predecir el comportamiento de los microclimas urbanos con y sin la presencia de vegetación, como es el caso de los puntos claves seleccionados en la comuna de Las Condes. Lo que se busca es que se convierta en una herramienta accesible y verdaderamente útil para la planificación urbana responsable, que considere el valor de los servicios ecosistémicos de regulación.

Esto se basa en que la utilización de métodos numéricos (CFD) como herramienta de diseño y planificación urbano/ambiental ha resultado ventajosa, según la literatura, respecto de las mediciones de campo, demostrando versatilidad para tratar variables múltiples y procesos atmosféricos (Alchapar y Correa, 2016c). Especificamente, el software ENVI-met – actualmente en la versión 4.1 – ha dado muy buenos resultados en la planificación urbana sustentable. Ha demostrado ser una herramienta adecuada para pronosticar los cambios microclimáticos de los entornos urbanos. Esto porque permite introducir diversas variables con buen desempeño en cuanto al grado de ajuste de la temperatura del aire en las curvas simuladas a partir de los datos disponibles procedentes de estaciones meteorológicas de meso-escala, lo que permite suponer la fiabilidad de los resultados predictivos (Huttner y Bruse, 2009)

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1.3. Revisión de la literatura

Los puntos de partida necesarios para respaldar la investigación se obtuvieron de la revisión de una vasta literatura, que permitió definir con claridad los objetivos a alcanzar. Los temas más relevantes que debieron ser estudiados fueron:

1. La formación de islas de calor urbanas (ICUs), identificando sus tipos y sus causas específicas (en el mundo y en el caso particular de Santiago de Chile). 2. Servicios ecosistémicos que permitan aminorar el impacto del efecto ICU,

cuantificando y valorando su incidencia, mediante...

3. Modelos numéricos CFD capaces de calcular la radiación solar y térmica, velocidad del aire, temperatura y humedad en espacios urbanos complejos, incluyendo los elementos vegetales.

1. El trabajo se inició con la revisión de la literatura acerca de las ICUs en general, y específicamente en Santiago. Varios investigadores, especialmente Romero (Romero y Molina, 2008; Romero, Salgado y Smith, 2010; Romero, Irarrázaval, Opazo y Salgado, 2012) y Sarricolea (2013; Sarricolea y Martín-Vide, 2014), han estudiado largamente el fenómeno mediante información meteorológica y satelital, estableciendo parámetros históricos, aunque no en microclimas. Las particulares condiciones del asentamiento urbano y la casi inexistente planificación articulada han dado como resultado que Santiago, como la mayoría de las megalópolis que han crecido inorgánicamente, presenten enclaves donde se producen ICUs por congestión edilicia, organización de los cañones urbanos en relación con los vientos, pérdida de servicios ecosistémicos de regulación (vegetación, agua) y calor antropogénico asociado.

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modifica en gran medida las variables climatológicas, la dirección de los vientos y la temperatura del aire, generándo microclimas en los espacios públicos, que se modifican al interior de los edificios mediante climatización artificial. Este es el fenómeno que se puede observar en los sectores elegidos, que son producto – como otros barrios de Santiago – de la modificación de los planos reguladores (Zúñiga, 2008) durante el gobierno militar y en la década de los 90s, que vieron un masivo incremento de la edificación de gran altura tanto para vivienda como para fines comerciales (Riveros, 2005).

Naredo (1994; cit. por Martínez, 2010:45-46) señala que “la simple respiración de la población que se concentra en las aglomeraciones actuales plantea un déficit de O2 y un exceso de CO2 que sólo puede paliar en una pequeña parte la fotosíntesis de la vegetación del territorio ocupado.” El número de habitantes es un factor decisivo en la formación de ICUs. En las ciudades con una población de 500.000 a 1.000.000 de habitantes, la temperatura del aire aumenta en promedio 1.1-1.2ºC respecto de las zonas no urbanas en el entorno. En las ciudades con más de 1 millón de habitantes, la temperatura se eleva en 1.2-1.5ºC, aunque las diferencias máximas observadas pueden llegar a ser mucho mayores (Wypych y Bokwa, 2004). Smith y Andrade (2013) concluyen, basadas en diversos estudios previos, que el clima urbano puede ser entendido como una “perturbación del clima regional”.

El efecto ICU se produce, entonces, en las áreas urbanas donde se concentra gran cantidad de población, permanente o flotante (como en los casos de estudio), con un alto porcentaje de superficies absorbentes de calor (edificios de hormigón o con cubiertas verticales que reflejan y “rebotan” la luz con reflexiones múltiples, techos oscuros, estacionamientos y calles asfaltadas, con lo que se conoce como bajo albedo) que retienen y “encapsulan” la radiación solar, aumentando la temperatura del área. La edificación de altura, como se dijo, obstruye el movimiento del aire, y la evotranspiración se reduce drásticamente al haber poca o nula vegetación, ya que los pavimentos son impermeables (Blender, 2015). Además de la implicación energética negativa de la necesidad de acondicionar el aire más cálido, el efecto ICU también genera smog de superficie, que agrava las enfermedades respiratorias. Gran parte de esto se debe también a la congestión vehicular, con el calor y los gases de los motores de combustión (Martínez, 2014).

Son varios los factores que contribuyen a la ocurrencia e intensidad de las islas de calor: clima, localización geográfica, hora del día y estación, forma y funciones de la ciudad. Según O’Malley et al. (2015), los efectos se pueden categorizar en personas y (micro) climas. Sin embargo, ambos se interinfluyen.

Según Voogt (2008), hay tres tipos de islas de calor, que pueden ser:

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que se extiende en la dirección del viento más allá de la ciudad, habitualmente en forma de pluma.

- De superficie (ICS), que expresa el calor relativo de las superficies urbanas.

Fig. 1. Representación de los diversos tipos de ICU. En el nivel de Microescala (c) se muestra la ICCD (Urban Canopy Layer, UCL); la ICS (Surface Layer, SL) aparece en la Escala Local (b), y la ICCP, con

su característica “pluma” se grafica en la Mesoescala (a). (Fuente: Sholahuddin, 2014)

Habitualmente, las temperaturas del aire para la ICCD y la ICCP se miden directamente usando termómetros, mientras que la ICS es medida con sensores remotos instalados sobre satélites o aviones (Voogt, 2008). En el presente estudio, se analiza principalmente el impacto de la ICCD en los microclimas seleccionados, por el tipo de datos de que se dispone.

Aunque los efectos de las ICUs en la climatología urbana respecto del entorno rural se conocen desde hace décadas, ha sido en los últimos años en que ha habido una mayor preocupación respecto de los impactos del cambio climático en la calidad del hábitat, especialmente en lo relativo a comodidad térmica y el consumo de energía necesario para salvaguardar dicha comodidad (Singh et al., 2014).

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2. Si bien algunos estándares de certificación para las construcciones como LEED, ampliamente usado en sectores como los del estudio (Araus, 2013), pueden mejorar las condiciones individuales internas y exteriores de un edificio (CFR, 2009; Arriagada, 2015; Gu, 2015) no consideran el entorno y fallan muchas veces, entonces, en hacer un aporte real al conjunto urbano (Mehaffy y Salingaros, 2013; Hildebrandt Gruppe, 2015). Según O’Malley et al. (2015), los diversos métodos de evaluación (LEED, CASBEE, BREEAM; BEAM) incluyen criterios (más o menos efectivos) para determinar y mitigar las ICUs, aunque CASBEE (que no se aplica en Chile) sería el más completo.

CASBEE, de origen japonés, se preocupa especialmente de la reducción del impacto térmico en los espacios exteriores en verano, asignando valores especiales al diseño y disposición de los edificios considerando los vientos, considerando los materiales de pavimentación para mantener la permeabilidad de suelo, y el revestimiento de paredes y cubiertas, valorando especialmente el uso de vegetación o materiales reflectantes para las cubiertas. Respecto de la infraestructura verde, valora de manera particular la consideración y conservación del microclima en los espacios peatonales en verano, con estrategias de diseño de espacios verdes y para la conservación y regeneración de los recursos naturales, así como puntuando la superficie total destinada a los espacios verdes, incluyendo techos y muros con vegetación. Parte esencial en esta sección es la creación de redes de ecosistemas con corredores verdes, arborización, y espacios verdes que mantengan la calidad del aire y ayuden a promover los hábitat para flora y fauna, así como la reducción del impacto artificial en esos espacios con un plan de vegetación y el diseño de espacios permeables que propicien el desarrollo de los seres vivos (plantas, animales) en los ecosistemas (Rueda, 2011).

La preocupación por los servicios ecosistémicos de regulación, y específicamente por la vegetación o “infraestructura verde” (Vásquez, 2016) es porque estudios como el de O’Malley et al. (2015), entre otros, han puesto de manifiesto que es el recurso más eficaz para aminorar el efecto de las ICUs, ICS e ICCD, muy por sobre lo que se pueda conseguir con los cursos de agua o los materiales de alto albedo, que en algún momento fueron los más recomendados.

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rurales. Pero ya se ha visto que es necesario valorar los ecosistemas en los niveles local y urbano, puesto que cada acción que se realice a nivel local afectará en otro nivel (regional, nacional o global).

Para constituirse en un SS.EE. útil, la vegetación urbana debe formar parte esencial del ecosistema urbano, con sinergias respecto de una cobertura vegetal urbana integral, más sistémica y menos funcionalista, es decir, planificada para aportar a una mayor habitabilidad, considerando las condiciones del suelo y las necesidades de la comunidad residente, antes que con un criterio meramente paisajístico o estético. “Con un adecuado manejo y una planeación acertada, los árboles y bosques urbanos proveerán un amplio rango de beneficios a las ciudades, transformándolas en un ambiente más sano, agradable y saludable para vivir y trabajar.” (Dwyer et al., 1992).

Por ello es muy importante investigar el rol de la vegetación urbana como infraestructura vital para una ciudad sustentable, considerando su valor económico, ecológico y social, e integrando nuevas técnicas medioambientales, procesos naturales y agroforestales a la compleja formación de los nuevos modelos de ciudades (Batlle, 2001). Ya no es posible desconocer los procesos ecológicos en la construcción de un proyecto sustentable de ciudad (Pickett et al., 2011; Alberti, 2007).

La visión tradicional, clásica del paisajismo no se ocupaba de los beneficios ecológicos y medioambientales, valiosos también desde el punto de vista económico, sino que valoraba los aspectos de recreación, ocio y belleza escénica del “jardín” (Thompson, 2002; Sukkop y Werner, 1991), subestimando su rol en el desarrollo urbano y dándole una más baja prioridad política y en la asignación de presupuestos (CABE Space, 2003; Dunnett et al., 2002, Smaniotto et al., 2008).

Benedict y McMahon (2006) definen “infraestructura verde” como "una red interconectada de espacios verdes que conservan las funciones y valores de los ecosistemas naturales y provee beneficios asociados a la población humana". El concepto ya aparece a comienzos del siglo XX pero sólo cobra fuerza en el XXI como aspecto esencial en el diseño y planificación de ambientes urbanos y periurbanos (Tzoulas et al., 2007; Eisenman, 2013).

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En la práctica, los beneficios ecológicos y sociales que aporta la infraestructura verde urbana pueden representar considerables ahorros económicos para los gobiernos (Unión Europea, 2014). En lo inmediato, ya existe consenso en cuanto a que la infraestructura verde puede ayudar a enfrentar el cambio climático en al menos dos vías: primero, contribuyendo al aumento de los niveles globales de resiliencia del sistema urbano-ecológico (Henzen y Bennett, 2012), mejorando su preparación para escenarios de alta incertidumbre, y segundo, proveyendo SS.EE. que aporten en la solución de aspectos específicos relacionados con el cambio climático (Gill et al., 2008), como la formación de ICUs, donde ya se ha visto (O’Malley et al., 2015) que constituye el recurso más útil. Recientemente, la NASA (2015) señaló que la cantidad y tipo de vegetación juega un rol decisivo en cuánto puede la urbanización modificar la temperatura. Un aspecto también muy importante es cuánto puede ahorrarse en consumo energético (y generación de gases de efecto invernadero) con la instalación y gestión racional de infraestructura verde en cuadrantes urbanos de alta densidad como los del estudio.

3. En la búsqueda de una metodología útil para el diseño y análisis del entorno urbano que pudiese procesar datos clave para el diseño como la temperatura del aire, la humedad específica, la velocidad del viento y radiación en entorno urbano con tiempos de cálculo alcanzables por un equipo comercial actual (los anteriores modelos CFD resultaban prohibitivos en ese sentido), se eligió el software ENVI-met, versión 4.1 Basic, una herramienta open source que trabaja en ambiente Windows.

ENVI-met (Bruse, 1988) es un modelo no hidrostático que analiza las interacciones a pequeña escala entre el diseño urbano y el microclima, combinando el cálculo de los parámetros de la dinámica de fluidos, tales como el flujo de viento o turbulencia en los procesos termodinámicos que tienen lugar en la superficie del suelo, las paredes y los techos de las construcciones o en las plantas. Está diseñado para microescala con una resolución horizontal típica de 0.5 a 10 m entre cada punto de la malla y un marco de tiempo máximo para modelar hasta de 48 h, con un intervalo de tiempo de 10 segundos como mínimo para generar resultados. Esta resolución permite analizar las interacciones a pequeña escala entre edificios, superficies y vegetación (Huttner y Bruse, 2009).

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Torres, 2013; Zamudio et al., 2013; Ospina y Rodríguez, 2016), Cuba (Pérez et al., 2011), Brasil (Gusson y Duarte, 2016) y México (González, 2011), pero se ha encontrado sólo un reporte sobre investigaciones que se hayan basado en el uso de este software en Chile (Henríquez y Rodríguez, 2014), por lo que el presente trabajo resulta todavía pionero en este sentido, permitiendo el análisis del efecto ICU en microclimas urbanos.

Debe hacerse notar que, pese a su escasa presencia hasta ahora en la investigación académica nacional, ENVI-met ha sido exitosa y ampliamente utilizado en el mundo, en países con climas tan diversos como Túnez (Achour-Yonsi y Kharrat, 2015), Reino Unido (O’Malley et al., 2015), Canadá (Greene y Millward, 2017), China (Kim et al., 2016), Egipto (Janicke et al., 2015), Malasia (Manteghi et al., 2016), Eslovenia (Vidmar y Roset, 2013) o Detroit, en los Estados Unidos (Meerow y Newell, 2017), además de los países latinoamericanos ya mencionados.

1.4. Preguntas de investigación

Tras la revisión de literatura, un análisis de los objetivos planteados permite formular las siguientes preguntas de investigación:

 ¿Cómo podemos identificar la existencia de islas de calor en los sectores escogidos?

 ¿Cuál será la mejor alternativa computacional para poder cuantificar su impacto a través de una modelación numérica?

 ¿Qué alternativas de modelación permitirán valorar suficientemente la presencia o ausencia de Servicios Ecosistémicos de Regulación, como la infraestructura verde, en las áreas de estudio?

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2. METODOLOGÍA

2.1. Metodología de la investigación

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El problema detectado es que, a raíz del acelerado cambio climático provocado por la acción antrópica, en los sectores urbanos (principalmente en las grandes urbes como Santiago de Chile) se produce el llamada efecto Isla de calor (ICU), lo que se manifiesta no sólo a nivel atmosférico alto sino que también en sectores no investigados habitualmente por considerárselos no tan afectados, como es el caso de la comuna de Las Condes. Allí se observa que hay cuadrantes bastante precisos, como el Barrio El Golf, en los que se produce una gran congestión edilicia, con notable acumulación de tránsito vehicular y peatonal por la presencia de edificios de oficinas de altura y centros comerciales, alcanzando una gran población flotante. Paralelamente, se ha reemplazado la infraestructura verde por pavimentos impermeables, que también tienen notoria incidencia en el efecto ICU.

Se plantea entonces llamar la atención del planificador urbano acerca de la conveniencia de promover y gestionar la infraestructura como servicio ecosistémico de regulación, evitando más contaminación y generando ahorros energéticos, al contrastar el cuadrante El Golf con otro que sí presenta mucha vegetación, como Nueva Las Condes, que tiene en su entorno inmediato el gran pulmón del Parque Araucano. En ambos casos se plantean dos escenarios para comparar las diferencias: uno Base con la situación actual (E0) y otro Extremo con total ausencia de vegetación (E1).

(22)

Fig. 3. Representación esquemática de las tareas de investigación (Fuente: Elaboración propia, 2017)

Habiéndose definido la herramienta computacional que permitirá llevar adelante el proceso de modelación, se procede a efectuar una revisión lo más exhaustiva posible del Efecto Isla de Calor en Contexto Urbano (ICU) y de la validez de su mitigación usando infraestructura verde en la literatura científica reciente disponible a través de diversas bases de datos reconocidas (scielo, Redalyc, Elsevier, entre otras), revistas universitarias, sitios institucionales y medios especializados de prensa nacionales e internacionales, para identificar y describir tanto el fenómeno y sus alcances como las medidas que pueden adoptarse para introducir, mantener o reforzar los servicios ecosistémicos proveídos por la vegetación.

(23)

(24)

3. RESULTADOS

En este capítulo se registran los datos – meteorológicos y geométricos – utilizados para llevar a cabo el proceso de simulación con ENVI-met, y las modelaciones desarrolladas,en cada área debidamente caracterizada, en tres horarios diferentes.

3.1. Datos de entrada del modelo computacional

En esta sección, se describen las temperaturas registradas el día escogido para llevar a cabo el trabajo, que fue el 25 de enero de 2017,día en donde se registraron las temperaturas más altas de la historia en Santiago de Chile desde que se tiene registro, los datos geométricos de cada área de estudio (Barrio El Golf y Nueva Las Condes), que incluyen Latitud, Longitud, Zona horaria, Tamaño del área modelada y Alturas de las construcciones; las características de la malla (Medida del pixel, Borde del área, Cantidad de pixeles de la malla), características de la vegetación (Pasto, Árboles de 10 y 15 m.), y características de los pavimentos (Carpeta de Asfalto, Pavimento de Hormigón Gris, Suelo arcilloso).

3.1.1. Datos meteorológicos

(25)

Tabla 1. Registros de temperatura y humedad relativa de casos de estudio

(26)

3.1.2. Datos geométricos

Los datos geométricos correspondientes a cada caso de estudio se muestran a continuación:

Tabla 2. Datos geométricos de entrada para caso de estudio 1 – El Golf

Datos de Entrada Caso 1: El Golf

Latitud -33,28°

Longitud -70,38°

Zona horaria GMT -4

Tamaño área modelada 122,500 m2 (350 x 350m)

Alturas de construcciones 10 a 100 m

Características de la malla

Medida del pixel 5 m

Borde del área 3 pixeles

Eje Cantidad de pixeles de la malla Distancia Real

X 76 380 m

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Tabla 3. Datos geométricos de entrada para caso de estudio 2 – Nueva Las Condes

Datos de Entrada Caso 2: Nueva Las Condes

Latitud -33,28°

Longitud -70,38°

Zona horaria GMT -4

Tamaño área modelada 160.000 m2 (400 x 400m)

Alturas de construcciones 10 a 80 m

Caracteristicas de la malla

Medida del pixel 5 m

Borde del área 3 pixeles

Eje Cantidad de pixeles de la malla Distancia Real

X 86 380 m

T1 Árboles de 10 m. Se distinguen sus copas SK Árboles de 15 m. Base delgada

SM Árboles de 20 m muy densos. No se distingue copa

Caracteristicas de los pavimentos

3.2. Modelación de Casos de Estudio en la comuna de Las Condes

En esta sección se caracterizan ambos casos de estudio (ubicación geográfica, graficación y simulación en el modelo), y se modelan los diferentes horarios escogidos (14:00, 15:00, 16:00 y 20:00 hrs.) según los registros de temperatura obtenidos de las mediciones públicas, en los dos escenarios ya descritos.

3.2.1. Caracterización Caso de Estudio N°1: El Golf

(28)

área destinado a edificios residenciales y algunos hoteles, con poca presencia de vegetación.

Para caracterizar el área de estudio, se fija el cuadrante delimitado por las Avenidas Vitacura y Andrés Bello como ejes principales y la calle Ebro (estas en sentido Norte – Sur). De manera transversal, el área se delimita con las calles Isidora Goyenechea al norte y Encomenderos al sur (ambas sentido Este – Oeste), como lo muestra la Fig. 4.

Fig. 4. Área real Caso 1 [Fuente: Google Earth,2017]

(29)

Fig. 5. Área Simulada con ENVI-met Caso 1. A) Vista en planta E0 B) ) Vista en planta E1 C) Vista en planta pavimentos D) Vista isométrica 3D (Fuente: Elaboración Propia, 2017)

3.2.2. Caracterización Caso de Estudio N°2: Nueva Las Condes

El Caso de Estudio denominado “Nueva Las Condes” presenta una superficie casi rectangular de aproximadamente 160.000 m2 (400 m x 400 m), la cual agrupa grandes edificios destinados a oficinas, con la particularidad de que junto a ellos se encuentra un gran pulmón verde, correspondiente a una porción del denominado Parque Araucano, que cuenta con alrededor de 30 hectáreas de áreas verdes.

(30)

Fig. 6. Área real Caso 2 [Fuente: Google Earth,2017]

(31)

Fig. 7. Área Simulada con ENVI-met Caso 2. A) Vista en planta E0 B) Vista en planta E1 C) Vista en planta pavimentos D) Vista isométrica 3D (Fuente: Elaboración Propia, 2017)

3.3. Diagramas de Temperatura del Aire - Caso de Estudio N°1: El Golf

A continuación, se muestran los diagramas de temperatura obtenidos a través de la simulación realizada con el software ENVI-met v4.1 para ambos escenarios de modelación, el Escenario Base E0 y el Escenario Extremo E1 para las horas relevantes de este estudio, que toman como referencia mayor cantidad de gente circulando, horario peak de temperatura y momento en que se oculta el sol y baja también la circulación de público (14:00, 15:00,16:00 y 20:00 hrs.)

3.3.1. Diagramas de Temperatura para las 14:00 hrs.

(32)

Fig. 8. Distribución de T° Caso 1 - 14:00 hrs - E0 (Fuente: Elaboración Propia,2017)

(33)

26

Fig. 9. Distribución de T° Caso 1 - 14:00 hrs – E1 (Fuente: Elaboración Propia,2017)

3.3.2. Diagramas de Temperatura para las 15:00 hrs

(34)

(35)

Fig. 11. Distribución de T° Caso 1 - 15:00 hrs - E1 (Fuente: Elaboración Propia, 2017)

(36)

(37)

Fig. 13. Distribución de T° Superficiales Caso 1 - 15:00 hrs – E1 (Fuente: Elaboración Propia, 2017)

(38)

(39)

Fig. 15. Distribución de T° Caso 1 - 16:00 hrs - E1 [Fuente: Elaboración Propia, 2017]

(40)

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3.4. Diagramas de Temperatura del Aire- Caso de Estudio N°2: Nueva Las Condes

A continuación, se muestran los diagramas de temperatura obtenidos a través de la simulación realizada con el software ENVI-met v4.1 para ambos escenarios de modelación, el Escenario Base E0 y el Escenario Extremo E1 para las horas relevantes de este estudio (14:00, 15:00,16:00 y 20:00 hrs.)

(42)

mínimas (en tonos azules) se encuentra tras el efecto de sombreamiento que producen las grandes torres presentes en el área de estudio.

(43)

(44)

(45)

Fig. 21. Distribución de T° Caso 2- 15:00 hrs –E1 (Fuente: Elaboración Propia, 2017)

(46)

(47)

(48)

(49)

Fig. 25.Distribución de T° Caso 2- 16:00 hrs –E1 (Fuente: Elaboración Propia, 2017)

(50)

(51)

Fig. 27.Distribución de T° Caso 2- 20:00 hrs –E1 (Fuente: Elaboración Propia, 2017)

3.5. Comparación entre casos de estudio y escenarios planteados

El análisis a partir de los diagramas de T° obtenidos permite generar comparaciones entre ambos casos de estudio así como entre los diversos escenarios, lográndose determinar la relevancia de la presencia de infraestructura verde para la atenuación del efecto ICU en ambos sectores, lo que se hace particularmente notorio en el caso Nueva Las Condes, por la proximidad con el entorno del Parque Araucano.

3.5.1. Temperaturas Mínimas y Máximas, Escenario Base E0

(52)

Tabla 4. Comparación Temperaturas Mínimas y Máximas, Escenario Base E0 correspondiente al pulmón verde que representa el Parque Araucano, especialmente visible a las 20:00 hrs, ya que es el horario en el cual el efecto Isla de Calor superficial empieza a generarse con mayor fuerza, a tal punto que la temperatura se eleva por casi 1°C de diferencia con respecto a El Golf, donde sabemos que la vegetación no representa un gran volumen dentro del área de estudio

3.5.2. Diferenciales de Temperatura, producto del Escenario Extremo E1

(53)

Tabla 5. Temperaturas de entrada y resultantes para ambos casos de estudio

Registro Temperaturas Caso 2: Nueva Las Condes Input: Estación

(Fuente: Elaboración propia, 2017, con datos de Estación Meteorológica de Las Condes)

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Fig. 28.Diferenciales de temperatura en los distintos escenarios (Fuente: Elaboración Propia, 2017)

A)

(55)

3.5.3. El efecto Isla de Calor en ambos casos de estudio

En las Figs. 29 y 30 es posible apreciar el efecto ICU formado principalmente a partir de las 20:00 hrs para ambos casos de estudio, horario en el cual las cubiertas, fachadas y pavimentos comienzan el lento proceso de liberación de energía (calor) acompañados del efecto de ventilación donde la magnitud del vector viento es considerablemente menor en las zonas del área de estudio que presentan mayor congestión edilicia, expresado en la menor longitud de las flechas en el diagrama. Ahora bien, podemos notar que el área de Isla de Calor (tonalidades rojo/rosada) es mayor en la zona de El Golf que en Nueva Las Condes, lo que evidencia el efecto regulador de temperatura que provee el Parque Araucano como SS.EE. en este caso de estudio, permitiendo encontrar condiciones “menos severas”, visibles en tonalidades azul/verde alrededor del enclave de vegetación.

(56)

Fig. 30.Efecto ICU en caso de estudio Nueva Las Condes (Fuente: Elaboración Propia, 2017)

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3.6. Valoración Servicio Ecosistémico provisto

Al momento de valorar el Servicio Ecosistémico provisto desde un punto de vista de consumo energético, es necesario precisar cómo impacta el aumento de la temperatura en este ámbito.

(59)

Fig. 33.Temperaturas máximas en ambos casos de estudio y escenarios (Fuente: Elaboración Propia, 2017)

A)

(60)

Estas gráficas se resumen en la tabla 6, para así obtener el aumento de la demanda energética por refrigeración:

Tabla 6. Aumento de la demanda energética estimada para ambos casos de estudio

(Fuente: Elaboración propia, 2017, sobre estimación EPA 2017)

Según los datos de la tabla anterior, resulta claramente perceptible que existe un aumento por demanda de refrigeración. Por lógica, esto se verá reflejado en el costo que se genere, llevando a tener que pagar hasta un 3.3% más por KWh consumido en términos de climatización, siendo que esta es la carga que controla a la hora de definir la demanda energética que tendrá el edificio. El gasto por climatización cumpliendo los requisitos técnicos mínimos que se señalan.

Registro Temperaturas Caso 1: El Golf

Hora

Output: ENVI-met Escenario E0 Escenario E1

∆Tmax[°C] Criterio EPA _{Aumento Demanda}

Energética

Registro Temperaturas Caso 2: Nueva Las Condes

Hora

Output: ENVI-met Escenario E0 Escenario E1

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Google Earth y Google Maps, verificando la existencia de los edificios y los datos recopilados.

La modelación del área de estudio se realiza incorporando luego todos los datos, geométricos y meteorológicos, que el programa requiere para la construcción de los diversos escenarios, obteniéndose los diagramas de temperatura que permitirán establecer las comparaciones que muestren la relevancia de la infraestructura verde como servicio ecosistémico capaz de mitigar con mayor eficacia el impacto del efecto ICU, valoración que resultará de importancia al momento de definir nuevas intervenciones urbanas.

(62)

(63)

4. CONCLUSIONES

4.1. Contribución al conocimiento

Como contribución al conocimiento, se estima que representa un aporte importante la validación que se obtiene a través del presente trabajo para el uso de ENVI-met como herramienta computacional idónea en la representación de las posibilidades que puede significar la presencia y adecuada gestión de la infraestructura verde como medio de mitigación para el invasivo efecto de las ICUs superficiales e ICCD no sólo en los cuadrantes seleccionados, sino que en diversos barrios y ciudades del país. Se comprueba lo señalado en la literatura en el sentido que permite la simulación con bastante exactitud de los microclimas barriales (algo que no era posible efectuar con otros sistemas), modelando los escenarios deseados a partir de datos meteorológicos públicos y prediciendo el comportamiento de estos microclimas con y sin la presencia de vegetación. Como el programa cuenta con una resolución horizontal típica de 0,5 a 5 metros y un marco de tiempo típico de 24 a 48 horas con un intervalo de tiempo de 1 a 5 segundos, es posible analizar interacciones a pequeña escala entre edificios, superficies y plantas individuales. Es muy valioso poder efectuar este trabajo en equipos convencionales, sin grandes requerimientos que encarezcan el proceso, y a un costo computacional accesible, un trabajo que extremos, demostrando que hay diferencias de hasta 1º atribuibles a la presencia de infraestructura verde, lo que permite no sólo una mejor calidad de vida para los habitantes y usuarios de estos sectores sin consierables ahorros energéticos.

(64)

4.3. Futuras investigaciones

El campo que se abre para investigar es muy amplio. Entre otros trabajos afines que se podrían abordar utilizando el software ENVI-met puede señalarse:

- Investigar en zonas de menor densidad de edificación y circulación, o zonas residenciales.

- Plantear estrategias de mitigación, sobre la base de las modelaciones que permiten visualizar diversos escenarios y los cambios que se producen con su utilización en las ICUs.

(65)

5. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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