Zonificación climática del CTE

Zonificación climática del CTE

Acerca de este proyecto

Zonificación climática localidades españolas según severidades del Código Técnico de la Edificación

El Código Técnico de la Edificación (CTE) permite asignar a cada localidad una zona climática, que se obtiene a partir de su capital de provincia y la altitud sobre el nivel del mar.

Las tablas del Anejo B del Documento básico de Ahorro de Energía del CTE (CTE DB-HE) recogen esta zonificación y se elaboraron a partir de datos climáticos correspondientes a las capitales de provincia, realizando interpolación geométrica y calculando dos indicadores, la severidad climática de invierno (SCI) y la severidad climática de verano (SCV). Dichas severidades se codifican como zonas climáticas mediante una letra (zona climática de invierno, ZCI) y un número (zona climática de verano, ZCV) que, combinadas, definen una zona climática (ZC).

Esta zonificación climática está vinculada a las exigencias reglamentarias de eficiencia energética de los edificios, especificadas en el CTE DB-HE, pero también se utilizan para cuantificar el bono social térmico, etc.

Propuesta

Con la disponibilidad de datos de satélite más precisos para cualquier punto georeferenciado, se plantea el ejercicio de obtener con esa información la zonificación climática y comparar los resultados con la zonificación actualmente existente del CTE DB-HE 2019.

Este análisis se propone como un caso de ciencia reproducible.

Cómo replicar el flujo de trabajo

Si quieres hacerlo en tu máquina local: ejecuta desde el 1 al 3 y luego elige entre hacerlo con conda o con snakemake
También puedes ejecutarlo directamente con binder

Para reproducir el análisis realizado debe seguir el siguiente flujo de trabajo:

Clonar el repositorio

  git clone https://github.com/curso-reproducibilidad-team4/zonificacion-climatica-cte.git

Acceder al directorio

  cd zonificacion-climatica-cte

Asignar permisos de ejecución para los scripts

  chmod -R +x ./src

Opción 1. Mediante un entorno de conda

Si no tienes conda, puedes ver cómo instalártelo aquí

4a. Generamos un entorno de conda

conda env create -f environment.yml

5a. Activamos el entorno

conda activate zonificacion-climatica-env

6a. Ejecutamos los scripts del apartado Pasos a ejecutar

Opción 2. Mediante Snakemake

Para la instalación de Snakemake consulte su documentación.

  snakemake -c1

Opción 3. Mediante Binder

Puede ejecutar el análisis de este proyecto usando Binder

Siga en una consola los pasos del apartado Pasos a ejecutar

Software necesario

Python para el tratamiento previo de datos

Python versión 3

Dependencias relevantes de Python:

- numpy == 1.19
- pandas == 1.2
- requests == 2.25

Fuentes de datos

Municipios y geolocalizción:

Fuente:
- Nomenclator oficial del Centro Nacional de Información Geográfica (CNIG)
- Centro de descargas
Licencia: Compatible CC BY 4.0
Formato: archivo de datos separados por comas .csv
Ruta en el repositorio: datos/ign/MUNICIPIOS.csv

Información climática

Fuente: Joint Research Center (JRC)
- PV-GIS (JRC)
- Descarga a través de API para obtener TMY:
- API Support page
- Estructura de URL: https://re.jrc.ec.europa.eu/api/v5_2/tmy?lat=40.409&lon=-3.724&usehorizon=1&browser=1&outputformat=csv&startyear=2005&endyear=2020&userhorizon=&js=1&period=1
Licencia: CC BY 4.0. Notal legal EU
Formato: Año meteorológico tipo (TMY) en formato .csv
Ruta de descarga en el repositorio: `datos/output/tmy

Pasos a ejecutar

Definición de la secuencia de tareas
1. Generación de los datos para la descarga de archivos climáticos:
  
  python3 src/select_input.py
2. Descarga de archivos climáticos (8130)
  
  python3 src/download_TMY.py
3. Cálculo de indicadores
  
  python3 src/compute_indicators.py
4. Representación gráfica
  
  jupyter nbconvert --to notebook --execute --allow-errors notebooks/graficas.ipynb

Resultados

Archivo con datos de municipios:
- data/output/Municipios.csv
Archivos climáticos:
- data/output/tmy/*.csv
Archivo de datos de zonificación:
- data/output/Results.csv
Gráficas:
- data/output/plots/*.png
Descripción de los resultados y conclusiones
- ...TODO

Proceso de análisis

Obtención de datos:
- Latitud y longitud de municipios a partir del nomenclator oficial del Centro Nacional de Información Geográfica (CNIG):
- https://datos.gob.es/gl/catalogo/e00125901-spaignngbe
- http://centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/catalogo.do?Serie=NGMEN
- Información climática (radiación y temperatura)
- Año meteorológico tipo (TMY):
- PV-GIS (JRC)
- API para obtener TMY:
  - https://re.jrc.ec.europa.eu/api/v5_2/tmy?lat=40.409&lon=-3.724&usehorizon=1&browser=1&outputformat=csv&startyear=2005&endyear=2020&userhorizon=&js=1&period=1
  - https://re.jrc.ec.europa.eu/api/v5_2/tmy?lat=40.409&lon=-3.724&usehorizon=1&browser=1&outputformat=json&startyear=2005&endyear=2020&userhorizon=&js=1&period=1
Cálculo de indicadores
- índices de severidad climática de invierno (SCI) y verano (SCV)
- zonas climáticas de invierno (ZCI, una letra) y verano (ZCV, un número), a partir de SCI y SCV
- zona climática ZC (letra de ZCI y número de ZCV)
- Depende de GD y n/N: Documento de apoyo de climas
  - S.A. Kalogirou, Solar energy engineering: processes and systems (2nd ed.), Elsevier Inc. (2014)
  - n (duration of sunshine) - horas en las que la radiación directa (beam solar irradiance) > 120 W/m² (World Meteorological Organization)
  - N (número teórico máximo de horas de luz) - duración del día (en horas) = 2/15. cos^-1(-tan(L)tan(delta)), L=latitud, delta = declinación (grados) = 23.45.sin(360/365(284 + día_del_año)))
- GD: Grados día (cálculo de datos horarios):
  - $GD_{T_b} = \sum {{T_b - T_{ah}} \over 24} \cdot \left\lfloor T_b > T_{ah} \right\rfloor$
Representación de resultados
- Mapa ZCI
- Mapa ZCV
- Mapa de diferencias entre ZCI calculada y de las tablas CTE DB-HE
- Mapa de diferencias entre ZCV calculada y de las tablas CTE DB-HE

curso-reproducibilidad-team4 / zonificacion-climatica-cte

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