Vásárhelyi Pál Építőmérnöki és Földtudományok Doktori Iskola 

BME Építőmérnöki Kar, Építőanyagok és Magasépítés Tanszék

Témavezető: Dr. Szalay Zsuzsa

Épületek nyári túlmelegedéssel szembeni sérülékenysége

A kutatási téma néhány soros bemutatása

Az épületek nyári túlmelegedése rendkívül aktuális problémakör, amellyel nem csak komfort, hanem egészségügyi szempontból is foglalkoznunk kell. A populáció sérülékenysége szempontjából nem csak az egészségügyi, szocio-ökonómiai adottságok számítanak, hanem épületeink minősége is, mivel időnk nagy részét itt töltjük. Kutatásomban épületek nyári túlmelegedésével és sérülékenységével foglalkozom. Főként helyszíni monitoring mérésekkel, illetve dinamikus teljes épületszimulációk segítségével vizsgálom a lakóépületeket, paraméterérzékenységi vizsgálatokkal állapítom meg a különböző épülettípusok túlmelegedésének mértékét. Ezek a vizsgálatok a jövőben hozzájárulhatnak pozitív épületüzemeltetési szokások, stratégiák, felújítások kidolgozásához és megismertetéséhez; meglévő épületállományunk komfortosabbá és energiahatékonyabbá tételéhez, továbbá megmutatják, melyik épülettípusokra kell jobban odafigyelnünk, melyek a veszélyeztetettebbek a nyári túlmelegedéssel szemben.

A kutatóhely rövid bemutatása

Kutatásomat Dr. Szalay Zsuzsa vezetésével végzem a BME Építőanyagok és Magasépítés Tanszékén, az ÉM-KÉK (Klíma- és energiatudatos, fenntartható építés) kutatócsoporttal együttműködésben. Számos hazai és nemzetközi projektben veszünk részt, és közös munkával olyan fenntartható és környezetbarát építési megoldásokat fejlesztünk, amelyek hatékony választ adnak az éghajlatváltozás kihívásaira. Átfogó épületfizikai és épületenergetikai vizsgálatokat végzünk, figyelembe véve az épületek energiahatékonyságát, hő- és nedvességtechnikai jellemzőit, valamint a belső komfortot.

A kutatás történetének, tágabb kontextusának bemutatása

Az elmúlt időszakban sokat hallhattunk a klímaváltozásról, illetve az ezzel kapcsolatos kutatásokról. Ahogyan az 1. ábrán látható „klímacsík” mutatja, az évi középhőmérsékletek értéke a 2000-es évek után egyre magasabb az azt megelőző időszakhoz képest.

 1. ábra – Budapest klímacsíkja 1870-től (adatok forrása: OMSZ)

A felmelegedés egyik hozadéka, hogy a hőhullámos napok száma és intenzitása is emelkedni fog [1, 2]. Számos kutatás bizonyította azt, hogy nyáron a külső magasabb hőmérséklet mellett a mortalitás, morbiditás is emelkedik [3–5]. Felmerül a kérdés, hogy a meglévő épületállományunk hogyan tud adaptálódni ezekhez a változásokhoz [S1] és milyen passzív stratégiák állnak rendelkezésre a komfort növeléséhez [S2].

Korábban ezt a témát jártam körbe idősotthonok esetében [S3–S5], mivel az idősebb korosztály (65+) kiemelten veszélyeztetett csoportnak számít. Az idősotthonok között végzett kérdőíves felmérés szerint az épületek túlmelegedése egy valós probléma, amivel foglalkozni kell. Az épületek vizsgálatához dinamikus teljes épületszimulációt alkalmaztunk, mellyel megállapítottuk a túlmelegedés mértékét. További megfigyelésem volt, hogy a hőszigetelt épületek esetében a túlmelegedési mutató értéke megnőtt, az alkalmazott hőszigetelés típusától és mértékétől függően változó mértékben. Az éjszakai szellőztetés növelése jelentősen hozzájárult a belső hőmérséklet csökkenéséhez: 4 1/h légcsere szám alkalmazásával 36–54%-kal, 6 1/h értéknél pedig 52–66%-kal épülettípustól függően. Ezeket a vizsgálatokat folytatva, kiterjesztve mind módszertanban, mind léptékben, különböző lakóépületek nyári túlmelegedését vizsgálom.

A kutatás célja, a megválaszolandó kérdések

A hőhullámokkal szembeni sérülékenység meghatározására rendelkezésre állnak már különböző módszerek, pl. HVI indikátorok (heat vulnerability index) [S6], sérülékenységi térképek, melyek segítenek a döntéshozóknak a hőhullámokra legérzékenyebb területek azonosításában, az alkalmazkodási/adaptációs tervek létrehozásában. A valóban hatékony védekezés érdekében azonban szükség van új megközelítésekre és továbbfejlesztett módszerekre. A HVI indexek nagyon széles körű adatokat, változókat tartalmaznak pl. kor, egészségügyi állapot, UHI - Urban Heat Island, LST - Land Surface Temperature, jövedelem. Míg egyes mutatók helyspecifikusak, mások – például az épületek jellemzői – szélesebb körben alkalmazhatók, de jelenleg kevésbé használt változói a sérülékenységnek. Kutatásom során a hőhullámokkal szembeni sérülékenységet elemzem, és egy új perspektívát, módszertant kínálok a vizsgálatokhoz. Fontos, hogy általános képet kapjunk a klímaváltozással kapcsolatos hozzáállásról, a hazai épületállományról. A jelenleg rendelkezésre álló kevés mérési adatot bővítve vizsgálom meg az épületek nyári viselkedését, túlmelegedését, a különböző építéstechnikai sajátosságok és épületüzemeltetési szokások hatását a túlmelegedésre. Ezeket a mérési eredményeket dinamikus teljes épületszimulációkhoz is felhasználom és validálom az elkészült modelleket. Az általam végzett dinamikus teljes épületszimulációk és modellek kidolgozása lehetővé teszik a további vizsgálatokat, például a felújítási lehetőségek és a felhasználói szokások elemzését. A dinamikus szimulációk további vizsgálatokra is alkalmasak; a mért épületeken túl, további épülettípusokra paraméterérzékenységet is vizsgálok, mellyel megállapítom az épületek túlmelegedését befolyásoló legfontosabb paramétereket.

Módszerek

A kutatás módszertana, összefoglalója a 2. ábrán látható. Készült a témakörben egy kérdőíves felmérés, mely általános képet ad a lakók véleményéről, tapasztalatairól, illetve a hazai épületállományról. Ezt követően helyszíni monitoring méréseket végeztünk különböző épülettípusok esetében [S7, S8], ahol bizonyos lakásokban, szobákban szenzorhálózatot telepítettünk. Előzetesen a lakás belső elrendezéséről LiDAR technológiával modell készült, mely nagyban segítette a mérőrendszer előszerelését.

2. ábra – a kutatás főbb elemei

Az elhelyezett szobai (3. ábra) szenzorok képesek rögzíteni a levegő hőmérsékletét, relatív páratartalmát, a CO2-koncentrációt, illetve a jelenlétet. Ezen kívül a felhasználói szokások is monitorozásra kerültek, melyet ablak- és redőnymodulokkal végeztünk el. Rögzítettük az ablak pozícióját (zárt, bukó, nyíló), illetve a redőny állását is, mely további értékes adatokat szolgáltatott. Az értékelés során – adatelőkészítést, tisztítást, szűrést követően –­ különböző statisztikai mutatókat használtunk a mért értékek vizsgálatára és jellemzésére, valamint az ODH₂₆ mutatót a lakás túlmelegedésének leírására. Az ODH₂₆ mutató (Overheating Degree Hours above 26 °C) a 26 °C feletti órák számát jelenti, és a túlmelegedés időtartamán túl annak mértékét is jelzi (Kh – Kelvin × óra).

 

3. ábra – monitoring rendszer elemei: a) – e) ablakmodul, reed-switch, f) router g) szobai modul

A mért lakásokat 3D-s dinamikus teljes épületszimulációs eljárással vizsgáltuk (videó) a Design Builder szoftverrel, mely az EnergyPlus számítási motort használja és a BESTEST [6] alapján validált eszköz. Meglévő épülettipológia alapján további épülettípusokat is bevontunk az elemzésbe.

 

 

 

A dinamikus szimulációkkal vizsgálható például épületszerkezeti felújítás, felhasználói szokás (tudatos, nem tudatos), jövőbeli klímaszcenáriók hatása az épületre, továbbá egyes épületeken paraméterérzékenység vizsgálat is végezhető (pl. hőszigetelés hatása, tájolás, árnyékolás stb.). Az értékelésnél összehasonlíthatók épületen belüli lakások, szobák, illetve az épületek egymással való összehasonlítása is lehetséges. Az eredmények lekérése után itt is kiszámolható az ODH₂₆ indikátor, illetve a CIBSE TM52 [7], TM59 [8] szerint is végezhető túlmelegedést számszerűsítő vizsgálat. Az értékelés történhet továbbá sérülékenységi görbék segítségével, mely megmutatja, hogy adott napi külső átlaghőmérséklet mellett mekkora annak a valószínűsége, hogy az adott épülettípus belső napi átlaghőmérséklete egy bizonyos hatérték felett lesz (pl. 26 °C, 28°C). Ekkor, azonos peremfeltételek mellett szükséges vizsgálni az épületeket, többféle időjárásadat mellett, hiszen így kaphatunk objektívebb képet és hasonlíthatjuk össze megfelelően az épületeket. A további változó paramétereket, pl. szellőztetés, belső terhelés, árnyékolás célszerű további paraméterérzékenységi vizsgálatokkal elemezni [S9]. Ezen túl, helyspecifikus adatok használatával úgynevezett veszélyeztetettségi görbéket is létrehozhatunk, mely az időjárásra vonatkozó statisztikai adatokon alapul. A két típusú görbe felhasználásával pedig már épületre és helyre vonatkozó objektív értéket tudunk adni az épület várható felmelegedésére.

Eddigi eredmények

A vizsgált épületek Budapest különböző részein (XI. és XVIII. kerület) találhatók és a mérések is más időszakban készültek a két épületben. Ezek közül a Havanna-lakótelepen található panel épület esetében látható, hogy az eddig mért egy teljes nyári hónap során minden szobában elérte az átlaghőmérséklet 26 °C-ot, a két hálószoba esetében pedig a 28 °C-ot is megközelítette, mely jóval magasabb, mint a túlmelegedési határértékként gyakran használt 26 °C. Az ODH₂₆ indikátor értékei ezen időszak alatt: 1543 Kh a konyhában, 1013 Kh a nappaliban, 1765 Kh a kis hálószobában és 1717 Kh a nagy hálószobában [S8]. Ha ezt kicsit részletesebben szeretnénk megvizsgálni, úgy lehetőségünk van órai sűrűséggel megjeleníteni az indikátor elemeit. A 4. ábra mutatja azon órák számát, amikor a belső hőmérséklet a szobákban 26 °C felett volt. A cellák színe jelzi, hogy milyen mértékben lépték túl ezt a határértéket. A kép alapján látható, hogy a túlmelegedés az éjszakai órákban is probléma lehet, amennyiben a külső levegő hőmérséklete nem elég alacsony, a lakók nem tudják hatékonyan szellőztetni a szobát.

4. ábra – ODH₂₆ indikátor értékei óránként négy mért szobában

A hosszú távú adatok alapján az is megfigyelhető, hogy az őszi, téli és tavaszi időszakokban általában magasabb szén-dioxid (CO₂) koncentráció jellemző a lakóterekben. Különösen a hálószobában mutatkoznak kiemelkedően magas értékek, amelyek éjszakai időszakban akár 5–6000 ppm-re is emelkedhetnek. Fontos megjegyezni, hogy 1500 ppm feletti CO₂ koncentráció már negatív élettani hatásokkal járhat, mint például fejfájás és fáradtságérzet, így mindenképp érdemes felhívni a lakók figyelmét, hogy komfort szempontjából a levegő minősége is kiemelten fontos.

A másik, XI. kerületi társasház monitoring vizsgálati eredményei alapján elmondható, hogy a 2. emeleten található nappali hőmérséklete átlagosan 27,4 °C volt az elemzett időszakban, és több mint 92%-ban meghaladta a 26 °C-ot. Habár ez a társasház tégla szerkezetű, és részben felújításon is átesett, látható, hogy a nyári túlmelegedés ebben az épületben is probléma lehet [S7]. Ezen monitoring eredményeket felhasználva az épületről dinamikus teljes épületszimulációt készítettem, ahol különböző modellezési megközelítéssel végeztem el vizsgálatokat. V1 esetben a vizsgált lakás esetében a monitoring eredményeket használtam, a többi lakást „default” értékkel vettem figyelembe. A V2 modell esetében az összes lakásnál „default” értékeket használtam, míg a V3 esetben a szellőztetés modellezését is leegyszerűsítettem. A V1 modellben átlagosan csak 0,91 °C eltérést mutatott a valósághoz képest. A V2 modellben 1,13 °C, míg a V3 modell esetében az átlagos eltérés 1,70 °C volt (5. ábra). Az eredmények azt mutatják, hogy a kalibrált modell nagyobb pontosságot ér el a „default” értékekhez képest, a kalibrációs eljárás használata szignifikánsan javította a dinamikus szimulációk pontosságát.

5. ábra – a nappali hőmérsékletének összehasonlítása (mért és szimulált értékek)

Ezen vizsgálatokon túl, sérülékenységi görbéket (6. ábra) állítottam elő dinamikus szimulációk alapján, melyek az épülettípusok belső túlmelegedését mutatják [S9]. Az ábrákon látható, hogy 26 °C és 28 °C belső hőmérsékleti limit esetén a legsebezhetőbb az előregyártott betonpanelből készült T20 épület, míg a legkevésbé sebezhető a T3 családi ház. Az épülettípusok között nincs egyértelmű határ. A külső hőmérséklettől függően változhat az épületek felmelegedésének lefutása. A görbék meredeksége is információt hordoz: a nagyobb meredekségű görbéknél az épület érzékenyebb a külső levegő változásaira, míg a kisebb meredekségű görbéknél az épület kialakítása miatt kevésbé érzékeny. A várakozásoknak megfelelően a panel (T20) épület mutatta a legnagyobb sérülékenységet, elmondható, hogy 26 °C-os napi átlagos külső hőmérséklet esetén ~96%-os esélye van annak, hogy a napi átlagos belső hőmérséklet 26 °C felett lesz, és ~89%-os esélye annak, hogy a napi átlagos belső hőmérséklet 28 °C felett lesz.

6. ábra – sérülékenységi görbék épülettípusonként különböző belső hőmérsékleti limit mellett: T3 – családi ház vagy sorház (1–3 lakás) 1944 előtti; T13 – társasház (4–9 lakás) 1945 előtt; T15 – 4–9 lakásos társasház (1990–2005); T17 – társasház 10 lakás (1944 előtt); T20 – társasház min. 10 lakás (1979 előtt), panel; T23 – társasház min. 10 lakás, (2006–)

Várható impakt, további kutatás

A kutatással olyan épületekről nyerhetünk hosszú távú valós adatokat, melyekről jelenleg kevés információnk van. Ez lehetővé teszi az épületek működésének mélyrehatóbb megismerését, valamint a nagy adatmennyiség alapján a dinamikus szimulációink bemeneti adatainak pontosítását. A dinamikus szimulációs eljárásokkal pedig a korábban felsorolt elemzéseken túl mindenképp érdemes jövőbeli szcenáriókat is megvizsgálni (pl. IPCC RCP 4.5, RCP 8.5 [9] jövőbeli kibocsátási forgatókönyv alapján készült klímafájl), melyből további értékes adaptációs lehetőségeket fejleszthetünk, vizsgálhatunk. Az épületek sérülékenységének ilyen irányú részletes elemzését érdemes beépíteni nagy léptékű vizsgálatokba pl. HVI létrehozása, amely hozzájárul a pontosabb indexek létrehozásához. Emellett érdemes további kutatást végezni a sérülékenységi görbék alkalmazási lehetőségeiről és a gyakorlati integrációról.

Saját publikációk, hivatkozások, linkgyűjtemény

Kapcsolódó saját publikációk listája

[S1] Szagri Dóra, Szalay Zsuzsa: Passzív technikák: Hogyan védekezzünk az épületek túlmelegedése ellen? MÉRNÖK ÚJSÁG 26: 7 pp. 24–26., 3 p. (2019)

[S2] Szagri, Dóra: Klímaváltozás és hőhullámok: Élhetők maradnak-e az épületek? ÉLET ÉS TUDOMÁNY 74: 26 pp. 810–813., 4 p. (2019)

[S3] Szagri Dóra, Nagy Balázs, Csanaky Judit Emília, Szalay Zsuzsa: Investigating Overheating of Nursing Homes to Support Heatwave Risk Analysis Methodology. YRSB19 – iiSBE Forum of Young Researchers in Sustainable Building 2019, Czech Technical University in Prague (2019) pp. 137–146., 10 p.

[S4] Szagri Dóra, Nagy Balázs, Szalay Zsuzsa: Idősotthonok felújításának kérdései a klímaváltozás tükrében. Épületeink és Műemlékeink 2019, Budapest, Magyarország: Konferencia Iroda Bt. (2019) 60 p. pp. 40–46., 7 p.

[S5] Szagri Dóra, Nagy Balázs: Mitigation of the effects of heatwaves in nursing homes (2019) Poster, World Sustainable Energy Days 2019, Young Energy Researchers Conference

[S6] Szagri Dóra, Nagy Balázs, Szalay Zsuzsa: How can we predict where heatwaves will have an impact? – A literature review on heat vulnerability indexes. URBAN CLIMATE 52 Paper: 101711, 43 p. (2023) https://doi.org/10.1016/j.uclim.2023.101711

[S7] Szagri Dóra, Kairlapova Ainur, Nagy Balázs, Szalay Zsuzsa: Calibration of a summer building simulation model based on monitoring of user behaviour ACTA POLYTECHNICA CTU PROCEEDINGS 38 Paper: 8264, 7 p. (2022)

https://doi.org/10.14311/APP.2022.38.0495

[S8] Szagri Dóra, Dobszay Bálint, Nagy Balázs, Szalay Zsuzsa: Wireless Temperature, Relative Humidity and Occupancy Monitoring System for Investigating Overheating in Buildings SENSORS 22: 22 Paper: 8638, 16 p. (2022)
https://doi.org/10.3390/s22228638

[S9] Szagri, Dóra, Szalay Zsuzsa: Theoretical Fragility Curves − A Novel Approach to Assess Heat Vulnerability of Residential Buildings SUSTAINABLE CITIES AND SOCIETY 83 Paper: 103969 (2022) https://doi.org/10.1016/j.scs.2022.103969

 

Linkgyűjtemény

https://www.met.hu

https://designbuilder.co.uk

https://em.bme.hu/em/emkek

https://energyplus.net

https://www.facebook.com/epitoanyagokesmagasepites

https://www.facebook.com/epito.bme

Hivatkozások listája

[1] Cong Yin, Yaping Yang, Xiaona Chen, Xiafang Yue, Yangxiaoyue Liu, Ying Xin: Changes in global heat waves and its socioeconomic exposure in a warmer future. Climate Risk Management, Volume 38, 100459, ISSN 2212-0963, (2022) https://doi.org/10.1016/j.crm.2022.100459.

[2] Nieves Lorenzo, Alejandro Díaz-Poso, Dominic Royé: Heatwave intensity on the Iberian Peninsula: Future climate projections, Atmospheric Research, Volume 258,

105655, ISSN 0169-8095, (2021) https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105655.

[3] Bobvos, J., Málnási, T., Rudnai, T., Cserbik, D., & Páldy, A.: The effect of climate change on heat-related excess mortality in Hungary at different area levels. Időjárás Quarterly Journal Hungarian Meteorology Serv., 121(1), 43–62. (2017)

[4] Páldy, A., Kovats, S., & Hajat, S. (2005). The effect of temperature and heat waves on daily mortality in Budapest, Hungary, 1970–2000. Extreme Weather Events and Public Health Responses, (September 2015).

[5] Vicedo-Cabrera, A. M., et al.: The burden of heat-related mortality attributable to recent human-induced climate change. Nature Climate Change, 11(6), 492–500. (2021). https://doi.org/10.1038/s41558-021-01058-x

[6] "ASHRAE 140-2017 Validation Report - Building Thermal Envelope and Fabric Load Tests", (2021).

[7] CIBSE, “TM52 - The limits of thermal comfort : Avoiding overheating in European buildings,” (2013).

[8] CIBSE TM59 – Design methodology for the assessment of overheating risk in homes. Tech. Memo., 59. (2017).

[9] IPCC, 2022: Climate Change 2022: Mitigation of Climate Change. Contribution of Working Group III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [P.R. Shukla, J. Skea, R. Slade, A. Al Khourdajie, R. van Diemen, D. McCollum, M. Pathak, S. Some, P. Vyas, R. Fradera, M. Belkacemi, A. Hasija, G. Lisboa, S. Luz, J. Malley, (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA. doi: 10.1017/9781009157926