ARQUITECTURA VS CAMBIO CLIMÁTICO. ¿CUANTO DE REAL?
De la línea de base
Todo en el universo funciona definido por, a partir de, o basado en, una línea de base. Se trata de esa delgada frontera entre lo esperado y lo fuera de lugar.
Toda línea de base contiene informacion preciada y deseada por otros, su conocimiento permitirá la permeabilidad de lo exterior sobre el interior de un sistema haciéndolo transparente y sensible de incidencia.
Por ejemplo: puedo incidir sobre la eficiencia energética de un sistema, (edificio, por ejemplo), sólo si conozco con certeza su comportamiento comprobado a lo largo de un tiempo razonable. Este comportamiento representa su línea de base y surge entonces la abscisa x = tiempo.
¿Cómo defino y valido una línea de base? Únicamente a través de la evidencia, la que graficada conformará la abscisa y = evidencia comprobada.
Todos los estudios de eficiencia energética, (a nivel urbano, industrial, edilicio complejo o residencial), y el éxito de las medidas implementadas para la mejora, dependen de la fiabilidad de la línea de base de funcionamiento construída.
De la Evidencia
Pero… ¿Que es la evidencia? La evidencia es información ocurrida y cotejada.
En forma general, esta información puede ser: “evidencia empírica (basada en observaciones o experimentos), evidencia documental (documentos escritos, registros, contratos, etc.), evidencia testimonial (declaraciones de testigos), evidencia circunstancial (indicios o hechos que sugieren una conclusión) y más.”, en definitiva, “es la base sobre la cual se construye el respaldo o la comprobación de afirmaciones, argumentos o teorías en diversos campos del conocimiento y que determinará la toma de decisiones. “(1)
En nuestro caso, la evidencia se construirá con parámetros mensurables, o sea, dicho de otra manera, la evidencia surge de la medición y registro de un parámetro a lo largo del tiempo.
Ejemplo:
Pongamos un ejemplo simple: En un edificio se sospecha que se factura más combustible para calefaccionarlo, del que realmente se entrega. Se consulta al profesional relacionado.
Para validar el caso, debemos construir nuestra evidencia. ¿Como lo haríamos? Lo más importante es definir la estrategia, partiendo de lo teóricamente o prácticamente conocido hasta la última variable imparcial con la que contrastar la teoría.
Para este caso:
Primero calculamos las necesidades térmicas del edificio a través de un Balance Térmico (teoría), y analizamos informacion circunstancial como horarios de funcionamiento, las planillas de entregas, quejas y reclamos que también aportan y nos permiten construir un esquema de funcionamiento, un poco precario sí, pero suficiente en esta etapa para saber de qué lado observaremos el problema.
En este punto, hemos recreado el escenario y sus actores, pero nos falta la evidencia y la evidencia es la respuesta concreta del escenario ante tal o cual situación real.
El escenario queda conformado por el edificio, el sistema térmico y el uso que se haga del mismo mientras que a la evidencia deberemos construirla en base a la respuesta del escenario ante la variabilidad climática durante el periodo de uso.
En resumen, para saber cuánto gasta realmente el edificio, debemos saber cuánto es que se le exige al sistema para compensar las carencias térmicas en la temporada de invierno. En este caso, bastante simple, en primera instancia, la evidencia será construida a través de la medición y el registro a lo largo del tiempo de dos parámetros muy sencillos: Temperatura interior y Temperatura exterior.
La diferencia entre ambos, (el delta t), nos permite calcular la energía real necesaria para satisfacer la demanda a lo largo del tiempo.
Un data logger (3), con dos puntas de medición para temperatura interior y exterior, de los usados para el traslado de mercadería en contenedores, es suficiente y su costo ronda en los 30 dólares. Los datos obtenidos nos permitirán simular la primera línea de base real de funcionamiento del sistema. Queda claro que para construir evidencia necesitamos tiempo y la mayor cantidad de datos posibles.
En base a la evidencia, podemos corroborar si la sospecha inicial es válida o se descarta.
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De la validez de la conclusión
La información teórica, más la informacion práctica o de uso, más el análisis de la data obtenida a través de mediciones y registros, nos permiten concluir, pero, ¿cuán válida es la conclusión?
Aclaremos, no debemos confundir exactitud con validez. Las conclusiones obtenidas no serán exactas, pero si nos mostrarán la tendencia y a partir de este punto la historia ya es otra, puedo replantear la estrategia y seguir profundizando.
De la instancia de aprendizaje
NUNCA HA SIDO TAN FACIL OBTENER Y PROCESAR EVIDENCIA COMO EN LOS TIEMPOS ACTUALES.
Hoy por muy poco dinero y el software adecuado, se pueden registrar y analizar fácilmente los miles de datos obtenidos. También muchas plataformas nos brindan información rica en contenido y fiable para el análisis en forma gratuita .
Para los casos sencillos, las exigencias en cuanto a origen del instrumento o calibración no inciden en los resultados finales, recuerden que buscamos tendencias y no necesariamente exactitudes.
¿Qué fue lo que aprendimos?
Mas allá de los aspectos teóricos de un sistema, necesarios pero no suficientes, aprendimos a interpretar los datos de su comportamiento real en el tiempo y este conocimiento será el que nos permita trabajar sobre la linea de base para la mejora de la eficiencia energética.
¿Porque estamos hablando de esto?
El ejemplo planteado en este artículo es de pequeña escala, pero, ¿qué pasa cuando hablamos de grandes edificios en sistemas urbanos, de ciudades, de regiones?
De nuevo, nada de se puede planificar sin conocimiento de la línea de base, indirectamente, sin la evidencia.
Recientemente Rachel Huxley, directora de C40 Cities, afirma: "Creo que es increíblemente importante que la gente de todo el mundo tenga acceso a datos buenos y fiables porque los necesitamos para comprender adecuadamente cuán grave, grande y urgente es el problema del cambio climático”, y continúa: "Hay una gran cantidad de ruido por ahí; los buenos datos ayudan a eliminarlo para mostrar dónde se encuentran los verdaderos problemas y soluciones". (3).
Alumno:
Antes de repetir como loro, analiza, infórmate y cuestiona.
Puedes profundizar el tema del uso de los datos en la Smart City a favor del cambio climático en (3)
Referencias:
(1) : Consulta a: ChatGPT. Open IA.
(2) : Un data logger es un dispositivo electrónico diseñado para recopilar, almacenar y registrar datos de diferentes fuentes durante un período de tiempo determinado. La diferencia con un sensor simple es la capacidad de generar y almacenar los datos en formatos adecuados para el análisis.
Con mucho cariño, Mariela Angerosa. Noviembre 2023.