Redalyc. García Grijalva, Guillermo; Tejeda Martínez, Adalberto

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1 Redalyc Sistema de Información Científica Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal García Grijalva, Guillermo; Tejeda Martínez, Adalberto Consumos eléctricos para climatización de viviendas ante escenarios de cambio climático en el estado de Veracruz, México Palapa, vol. III, núm. II, julio-diciembre, 2008, pp Universidad de Colima México Disponible en: Palapa ISSN (Versión impresa): palapa@ucol.mx Universidad de Colima México Cómo citar? Número completo Más información del artículo Página de la revista Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto

2 Palapa issn: Vol. 1ii Núm. ii [07] pp Julio-diciembre de 2008 INVESTIGACIÓN RESEARCH Consumos eléctricos para climatización de viviendas ante escenarios de cambio climático en el estado de Veracruz, México Electrical consumptions for air conditioning of houses in basis on climate change scenarios for the state of Veracruz, Mexico Guillermo García Grijalva y Adalberto Tejeda Martínez 1 Recibido: 03/09/08 Dictaminado: 07/11/08, 22/10/08 Aceptado: 15/11/08 Resumen 1 Los consumos eléctricos domésticos en el estado de Veracruz se verán afectados ante el cambio climático, por lo que este trabajo presenta proyecciones de consumos eléctricos esperados para las décadas de 2020, 2050 y Se partió de las normales climatológicas de 216 estaciones del estado de Veracruz, de las cuales se obtuvo la demanda por enfriamiento requerida para alcanzar los niveles de confort en diversos estratos altitudinales. Se utilizaron los índices bioclimáticos de temperatura efectiva y humidex, y se usaron las salidas del modelo regional Precis para condiciones de cambio climático. El resultado es que hacia finales del siglo se espera un incremento de más del doble de consumo eléctrico respecto al actual. Debe aclararse que en esta primera aproximación no se incorporan las tendencias arquitectónicas y de tecnología de climatización artificial que habrán de darse a lo largo del siglo. Abstract The domestic electrical consumption in the state of Veracruz will be affected by climate change. This paper presents projections of future electrical consumption for the 2020s, 2050s and 2080s. Normal Climatic data bases ( ) of 216 stations were used. From this data, the cooling demand was obtained to reach the levels of comfort at diverse height layers. In order to estimate this demand, the bio-climatic indices of effective temperature and humidex were used on outputs of the climate regional Precis model. Results show that electrical consumption more than doubles towards the end of the century. In this paper the trends of architectural design and technology for air conditioning were not considered. PALABRAS CLAVE escenarios eléctricos, cambio climático, índices bioclimáticos. KEY WORDS electrical scenes, climatic change, bio-climatic index. 1 ggrijalvag@gmail.com atejeda@uv.mx Grupo de Climatología Aplicada, Facultad de Instrumentación Electrónica y Ciencias Atmosféricas Universidad Veracruzana Revista de Investigación Científica en Arquitectura Journal of Scientific Research in Architecture 39

3 Introducción La generación de escenarios futuros de consumos eléctricos en edificaciones ante el cambio climático global requiere hacer al menos tres consideraciones: los cambios en el clima (principalmente en cuanto a temperatura y humedad), la aclimatación de los individuos y las tendencias en el diseño arquitectónico (y quizá hasta el urbanístico), así como la tecnología de los aires acondicionados. El ejercicio que se presenta en este artículo sirve para definir la proyección de una línea base en ausencia de consideraciones arquitectónicas y tecnologías de climatización artificial. Asimismo, postula algunos métodos sencillos para incorporar el aspecto climático y la aclimatación de los usuarios. Rodríguez (2004), entre otros, estimaron los incrementos de consumos eléctricos domésticos para el estado de Veracruz a partir de los modelos de circulación general g f d l y c c c m. En el presente trabajo se estima la demanda eléctrica para satisfacer las necesidades de enfriamiento del sector residencial en ese mismo estado, a partir de escenarios bioclimáticos aplicados a dos franjas latitudinales, para escenarios del modelo Precis de las décadas de 2020, 2050 y En un trabajo previo (Tejeda et al., 2008) se postularon modelos estadísticos simples para la estimación de la humedad atmosférica y temperaturas extremas en 53 observatorios meteorológicos del país. Las variables independientes para estos modelos son la temperatura media, la precipitación y la insolación, que son salidas comunes en los modelos de circulación general usados para obtener escenarios de cambio climático. Dichos modelos estadísticos serán aplicados para la generación de proyecciones de líneas base de consumos eléctricos domésticos para el estado de Veracruz, siguiendo el procedimiento de Ruiz y Gómez (2008). Datos y método Para la generación de proyecciones de consumos eléctricos se utilizó la base de datos del conteo de población del Instituto de Nacional del Estadística y Geográfica (i n e g i, 2005) a para 20 mil 513 localidades, que contiene las coordenadas geográficas y población de cada una de ellas. También se utilizaron los datos de temperatura máxima, mínima y media de las normales climatológicas , para 216 estaciones del estado de Veracruz. A pesar del número de estaciones utilizadas, se está lejos de resolver la necesidad de asignar de manera confiable una temperatura media mensual observada a cada usuario (toma) de energía eléctrica para cada una de las localidades, por lo que se buscó modelarla estadísticamente en función de la altitud. a) Estimación de la temperatura media mensual Se utilizó la metodología de Utrera (2004). Para las normales climatológicas de las estaciones usadas se realizaron regresiones lineales para estimar las temperaturas medias mensuales (Tem) en función de la altitud (Z en metros): TABLA 1 Tem a bz (1) Las 12 ecuaciones se muestran en la tabla 1. Ecuaciones de temperatura media estimadas para Veracruz por altitud. R es el cociente de correlación y ESE es el error estándar de estimación. Mes Ecuaciones R ESE (ºC) Enero Tem = *Z Febrero Tem = *Z Marzo Tem = *Z Abril Tem = *Z Mayo Tem = *Z Junio Tem = *Z Julio Tem = *Z Agosto Tem = *Z Septiembre Tem = *Z Octubre Tem = *Z Noviembre Tem = *Z Diciembre Tem = *Z TABLA 2 Relación entre las tarifas eléctricas domésticas de la c f e y la altitud, según Tejeda et al. (2005). Franja º a menos de 19ºN (altitud msnm) Franja º a 22.9ºN (altitud msnm) Tarifa 1C Tarifa 1B Tarifa 1A Tarifa Las estaciones utilizadas para la obtención de los modelos de regresión fueron divididas en dos franjas: la primera va de 17º a menos de 19ºN y la segunda de 19.0º a 22.9ºN. Así fue posible establecer la relación entre los consumos eléctricos medios por usuario reportados por la Comisión Federal de Electricidad (c f e), siguiendo el esquema de tarifas eléctricas propuesto por Tejeda et al. (2005), y que responde a una división en estratos altitudinales para cada una de las franjas señaladas en la tabla 2. Es decir, se pudo establecer la relación entre el consumo medio reportado por la c f e y los diversos estratos altitudinales de Veracruz. 40 Palapa Vol. 1ii Núm. ii [07] Julio-diciembre de 2008

4 Los valores medios que representan los estratos altitudinales de cada franja latitudinal se obtuvieron ponderando las temperaturas con respecto a la población de cada localidad para las variables de temperatura máxima, mínima y media, como se muestra en las ecuaciones 2, 3 y 4. Tmax _ i Tmin _ i Tem _ i Pob Pob Tmax localidad Tmax localidad Pob Pob localidad localidad (2) (3) localidad localidad (4) Pob Tem Pob Para cada estrato altitudinal Tmax_i, Tmin_i y Tem_i son las temperaturas máximas, mínimas y medias; Tmax localidad, Tmin localidad y Tem localidad son las temperaturas máximas, mínimas y medias de las localidades, y Pob localidad es la población. b) Aplicación de la temperatura efectiva y humidex Se aplicó el índice bioclimático de temperatura efectiva (TE), definida por Missenard (1937) como el equivalente a la temperatura del aire en calma que experimentaría un sujeto sedentario, sano, a la sombra, vestido con ropa de trabajo, si la humedad relativa fuera de 100%. Su expresión matemática es: HR TE Ta 0.4( T 10) T a es la temperatura del aire en grados centígrados y HR la humedad relativa en porcentaje. Otro índice bioclimático es el humidex (Hx), elaborado por Masterson y Richardson (1979), para facilitar al usuario de información meteorológica la compresión del efecto combinado de la temperatura de bulbo seco y la humedad relativa, cuya expresión matemática es: (5) 5 Hx T a ( ea 10) (6) 9 e a es la presión parcial del vapor en hpa. Ambos índices bioclimáticos se utilizan en este estudio para efectuar el cálculo de la demanda eléctrica para las décadas de 2020, 2050 y 2080, a partir de la evaluación de las necesidades de enfriamiento (unidades grados frío) para obtener condiciones de confort. Para conocer las condiciones bioclimáticas de las diversas localidades son necesarios datos horarios representativos, que se estimaron a partir de datos medios mensuales. Con el procedimiento propuesto por Tejeda (1991) y Tejeda y Rivas (2001) se obtuvieron los valores horarios medios mensuales de temperatura y humedad para las franjas y estratos altitudinales mostrados en la tabla 2. HR hor T hor b ct T at e )( T T ) (7) min ( max min b ct HR 1 at e )( HR HR ) (8) min ( max min T hor es la temperatura horaria promedio mensual, HR hor es la humedad relativa horaria promedio mensual, a=0.096, b=2.422, c=-0.339, t es la hora del día a partir del amanecer, T max, T min, HR max y HR min, son los promedios mensuales de temperaturas máxima y mínima, y de humedades relativas máxima y mínima. Posteriormente se calcularon los valores horarios medios mensuales para los índices bioclimáticos de las ecuaciones 5 y 6. Para definir la temperatura neutra o de confort se tomó el promedio de seis modelos bioclimáticos adaptativos encontrados en una revisión bibliográfica (Humphreys, 1978; Auliciems y Dear, 1986; Humphreys y Nicol, 2002; Nicol y Roaf, 1996; Brager y de Dear, 2001, y Heidari y Sharples, 2002): Tn Tem (9) Tn es la temperatura neutra y Tem es la temperatura media mensual Sensación 4 térmica T e m p e r a t u r a d e b u l b o s e c o Lineal (Media - 2S) Lineal (Media + 2S) Lineal (Media) FIGURA 1 obtención gráfica del intervalo de confort para Veracruz, aplicando el enfoque adaptativo, considerando el intervalo de dos desviaciones estándar alrededor de la media. El intervalo de confort se obtuvo de la sensación térmica que expresaron 152 individuos encuestados en la ciudad de Veracruz, durante septiembre de 2006, a quienes se les interrogó sobre su sensación de confort al tiempo que se Palapa Vol. 1ii Núm. ii [07] Julio-diciembre de

5 tomaron registros de temperatura, humedad y viento al que estaban expuestos en el interior de sus viviendas. Los resultados indican que las condiciones en las que fue realizada la encuesta configuran un clima asimétrico (Nicol, 1993) en el que las respuestas se sitúan solamente por encima de la sensación de confort (abscisa 4). Por tal motivo, el intervalo de confort se estimó mediante el método propuesto por Gómez-Azpeitia et al. (2008), con tres regresiones lineales, una aplicada a los puntos de la temperatura media y las otras dos aplicadas a los puntos obtenidos para la temperatura media más dos desviaciones estándar y menos dos desviaciones estándar de los datos (± 2S), mostrados en la figura 1. Así se obtuvieron los puntos de intersección en el nivel de confort (nivel 4), los cuales se proyectan en el eje de las abscisas para obtener el intervalo de +2.5ºC y 2.5ºC, que sumados a la ecuación 9 resulta: Tn erior Tem (10) inf Tn erior Tem (11) sup Sustituyendo el valor de la temperatura media mensual por la temperatura neutra inferior y superior en cada índice, se obtienen los límites del intervalo de confort para los índices bioclimáticos. Este procedimiento es similar al que fue aplicado para la SET (temperatura efectiva estándar) por la norma ANSI/ASHRAE 55 (2004). Las necesidades de calentamiento (NC) y de enfriamiento (NE) en horas-grado se calcularon con las ecuaciones 12 y 13: NC NE n i1 n i1 ( x i ) A x i ( ) xi y i A (12) (13) α es el límite inferior del intervalo de confort, β es el límite superior del intervalo de confort y x i son los valores medios horarios de los índices bioclimáticos (Tejeda y García, 2002) para los datos del escenario climático base (tabla 3). Las NE de cada franja mostrada en la tabla 3 se relacionaron con el consumo medio por usuario reportado por la c f e para 2004, con lo que se obtuvieron rectas de ajuste por estrato altitudinal, y así se estableció la equivalencia de los índices en consumos por estrato altitudinal (kwh) para el estado de Veracruz. En la tabla 4 se muestran las rectas de ajuste. TABLA 4 Ecuaciones ajustadas de consumos eléctricos (kwh) estimados en función de las NE (horas-grados) para cada índice bioclimático de las franjas 1 y 2. Franja 1 Franja 2 Ecuación Cociente de correlación TE C = NE R = Hx C = 1.217NE R = TE C = NE R = Hx C = NE R = c) Proyecciones de consumos eléctricos para 2020, 2050 y 2080 Para obtener escenarios de consumos eléctricos son requeridas las NE para los periodos a analizar, por lo cual se usaron los incrementos de temperatura según los escenarios de cambio climático para Veracruz de Palma et al. (2007) a partir del modelo Precis, para las décadas 2020, 2050 y Los incrementos esperados en las temperaturas máxima y mínima promedio mensuales, así como en la humedad atmosférica, se obtuvieron de Tejeda et al. (2007). Las NE se sustituyeron en las relaciones estimadas de la tabla 4 y se calcularon los consumos eléctricos por usuario para las tres décadas mostradas en las tablas 5 y 6. De modo que el factor demográfico resulta indispensable para especular sobre futuros consumos eléctricos. Puesto que cada habitante requiere de cierto espacio vital mínimo, resulta evidente que la población del país no po- TABLA 3 Necesidades de enfriamiento y calentamiento en horas grado obtenidas a partir del escenario climático base para las franjas 1 y 2. Franja 1 Franja 2 Consumo medio por NE NC NE NC usuario al año kwh Altura/ Índice TE Hx TE Hx Tefec Hx TE Hx (CFE b ) 0-149m m m, m 900m 850m Palapa Vol. 1ii Núm. ii [07] Julio-diciembre de 2008

6 TABLA 5 Incrementos en los consumos eléctricos por usuario del sector doméstico (en kwh/año) para los índices TE y Hx de la franja 1. Altura 900m m m 0-149m Década / Índice TE Hx TE Hx TE Hx TE Hx TABLA Incrementos en los consumos eléctricos por usuario del sector doméstico (en kwh/año) para los índices TE y Hx de la franja 2. Altura 850m m m 0-149m Década / Índice TE Hx TE Hx TE Hx TE Hx drá seguir creciendo indefinidamente en el futuro. Resultados obtenidos por diferentes caminos parecen apuntar que a largo plazo (después de 2050) la población nacional se acercará a un estado de crecimiento nulo, estabilizándose entre 175 y 250 millones de habitantes (Alonso et al., 1994). Para conocer el incremento en el consumo eléctrico medio para el estado de Veracruz es necesario estimar cómo se incrementará su población. Asociando la población de las localidades del estado de Veracruz por estrato altitudinal, se obtuvo el porcentaje poblacional para cada franja latitudinal (tabla 2) que permitió generar la tabla 7. TABLA 7 Porcentaje poblacional del estado de Veracruz dividido por franjas y estratos altitudinales. Estratos altitudinales Franja 1 Franja m 31% 25% m 7% 4% m, m 3% 3% 900, % 11% Considerando que la población del estado de Veracruz mantenga los porcentajes de cada franja y estrato altitudinal y usando el incremento de población para el total del estado de Veracruz según el Conapo (2008), se pueden estimar las poblaciones para las décadas 2020 y 2050 (tabla 8). Como es altamente probable que la población se estabilice hacia mediados del siglo, la población estimada para la década de 2050 se usará para las proyecciones de consumos eléctricos hacia TABLA 8 Población estimada para el estado de Veracruz por franja y por altitud. Franja 1 Franja 2 Población (millones de habitantes) Altitud (m) Total Aplicando el procedimiento de Rodríguez et al. (2004) se promediaron los valores de cada índice para los incrementos por usuario y se consideró que cada toma eléctrica (usuario) dará servicio a cuatro personas. Así los incrementos de consumos eléctricos futuros para el estado se pueden estimar con las ecuaciones 14, 15 y 16. Los resultados se muestran en las tablas 10 y 11. ICT 2020 = ( P 2020 )/4 *(C actual + C 2020 ) (14) ICT 2050 = ( P 2050 )/4 *(C actual + C 2050 ) (15) ICT 2080 = ( P 2080 )/4 *(C actual + C 2080 ) (16) Donde ICT es el incremento en el consumo total, P/4 es el incremento en los usuarios, C actual es el consumo medio actual y C es el incremento en el consumo eléctrico por cambio climático. TABLA 9 Consumo eléctrico estimado para la franja 1 (en GWh/año) para sus respectivos estratos altitudinales. Década / altura 900m m m 0-149m TABLA Consumo eléctrico estimado para la franja 2 (en GWh/año) para sus respectivos estratos altitudinales. Década / Altura 850m m m 0-149m , , , Palapa Vol. 1ii Núm. ii [07] Julio-diciembre de

7 Resultados Las ecuaciones desarrolladas para encontrar la temperatura media en función de la altitud fueron validadas con las 216 estaciones de las normales climatológicas Las tablas 5, 6, 9 y 10 muestran que los índices bioclimáticos temperatura efectiva y humidex pueden arrojar resultados de consumos eléctricos similares, que promediados se presentan en la tabla 11. Las figuras 2 y 3 contienen los porcentajes de incrementos de los consumos eléctricos del sector doméstico por usuario y para el total del estado a partir de TABLA 11 Incrementos en los consumos eléctricos del sector residencial por estrato altitudinal para las décadas 2020, 2050 y Altura kwh/usuario año GWh/año m m m m Total Estatal FIGURA 3 porcentaje de los incrementos en los consumos eléctricos del estado, en cada estrato altitudinal para las décadas 2020, 2050 y 2080, en el estado de Veracruz, sin considerar proyecciones arquitectónicas ni de tecnología de sistemas de climatización. En suma, para la década del 2020 los consumos eléctricos domésticos se incrementarán en 35%: 7% debido al crecimiento poblacional y 28% al cambio climático. Para los 2050 la población aportará 62% y el cambio climático 65% (para un incremento total de 127% respecto al presente). Como desde mediados del siglo se espera que la población deje de incrementarse, para la década de los 2080 los consumos eléctricos habrán aumentado con relación a la actualidad en un 62% por factores demográficos (ya considerados para el periodo de 2050), más 93% por el cambio climático global, para hacer un incremento total de 155% respecto del presente. Debe reconocerse que en estas consideraciones no se ha tomado en cuenta el calentamiento por la isla urbana de calor, que deberá incorporarse en análisis posteriores. Bibliografía FIGURA 2 porcentaje de los incrementos en los consumos eléctricos del sector residencial por usuario, en cada estrato altitudinal para las décadas 2020, 2050 y 2080 en el estado de Veracruz, sin considerar proyecciones arquitectónicas ni de tecnología de sistemas de climatización. Los incrementos por usuario más llamativos (figura 2) ocurrirán en las zonas costeras: 10.3%, 20.0% y 43.4% correspondientes a los periodos 2020, 2050 y Estos incrementos disminuirán hacia las localidades situadas en las regiones montañosas y se espera un incremento medio por usuario para el estado de 0.5%, 3.7% y 10.7%, respectivamente para los tres periodos considerados. El incremento total para la zona costera se espera de 25% para el decenio de 2020, 91% para 2050 y de 111% para 2080, mientras que para el estado (figura 2) en su conjunto serán de 35%, 127% y 155%, respectivamente. Alonso, A., Cruz, R. y Fugarolas, E. (1994). Futuros de los recursos energéticos, en El sector eléctrico de México (Daniel Reséndiz Núñez, coordinador), México: Comisión Federal de Electricidad-Fondo de Cultura Económica. a n s i/a s h r a e 55 (2004, 16 de abril). Thermal Environmental Conditions for Human Occupancy American Society of Heating, Refrigerating, and Air-Conditioning Engineers. Auliciems, A. y De Dear, R. (1986). Air- conditioning in Australia: Human thermal factors. Architectural Science Review 29 (3), Dear de, R. y Brager, G. S. (2001). The adaptative model of thermal comfort and energy conservation in the built environment. Int. J Biometeorol, 45, Gómez-Azpeitia, G., González, E., Tejeda, A., Bojórquez, G. Ruiz, P. y Bravo, G. (2008). Defining variable thermal comfort limits in field studies. Mecanoscrito inédito. Heidari, S. y Sharples, S. (2002). A comparative analysis 44 Palapa Vol. 1ii Núm. ii [07] Julio-diciembre de 2008

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