CIENCIAS AGRARIAS, DE LA ING. Y DE MATERIALES
Investigadores del CONICET participaron en un estudio internacional sobre predicción de deslumbramiento
La investigación determinó el modelo más eficaz para predecir este fenómeno, que afecta el confort visual de las personas.
La determinación de los niveles de iluminación adecuados es una variable fundamental a la hora de diseñar proyectos de construcción orientados al aprovechamiento de la luz solar. De no tenerse en cuenta este aspecto, pueden surgir algunos problemas que afecten el bienestar de quienes habitan esos espacios.
Por este motivo, un grupo internacional de especialistas, en el que participaron investigadores del CONICET, realizó un estudio con el objetivo de determinar el modelo más eficaz de predicción de deslumbramiento por luz diurna. Un fenómeno asociado a la iluminación que puede afectar el confort visual de las personas.
“Todos sabemos que la luz natural es beneficiosa y permite ahorrar energía. Se puede pensar en introducir iluminación natural en espacios interiores con un criterio de sustentabilidad, pero eso puede contradecir otros criterios que tienen que ver con el bienestar de las personas, ya que la luz natural también puede afectar el confort térmico o visual”, explica Roberto Rodríguez, investigador adjunto del CONICET en el grupo de iluminación natural del Instituto de Ambiente, Hábitat y Energía (INAHE, CONICET), dirigido por Andrea Pattini, investigadora principal.
Con datos aportados por científicos de Argentina, Dinamarca, Alemania, Israel, Japón, Suiza y Estados Unidos, la investigación, publicada en la revista Lighting Research & Technology, evaluó, por medio de una validación cruzada, el rendimiento y la solidez de veintidós modelos de predicción de deslumbramiento en interiores.
“Para generar las métricas de predicción se crean diferentes condiciones de iluminación y se realizan test psicofísicos a personas que tienen que evaluar la sensación de deslumbramiento que perciben. Se registran variables fotométricas y se analiza cuál de todas es la que mejor se correlaciona con esa sensación”, detalla Julieta Yamín, investigadora asistente del CONICET en el mismo instituto.
Sin embargo, según Rodríguez, es esta evaluación sobre seres humanos lo que hace que los resultados obtenidos por estos modelos de manera independiente sean poco fiables y, muchas veces, erróneos: “El problema que hay con la predicción de deslumbramiento es que los modelos se basan en estudios psicofísicos. En este trabajo se evaluaron veintidós modelos que, por separado, no funcionan del todo bien, fallan en muchas ocasiones en anticipar si habrá o no deslumbramiento. De todos los modelos existentes que hay, se hizo una valoración de cuál es el más robusto y confiable, cuál predice mejor el deslumbramiento”.
La variabilidad en la ubicación, las zonas climáticas y otros factores de influencia, como el cultural, permitió evaluar el rendimiento y la solidez de los modelos de deslumbramiento y obtener un modelo mucho más confiable que el basado solamente en los datos obtenidos por un único equipo de investigación.
“Un problema que había es que cada país sacaba su índice de deslumbramiento y lo interesante de este análisis fue que se utilizó una metodología de validación cruzada. Es una técnica muy específica porque se tomaron datos de distintos grupos, en diferentes contextos, con algunas diferencias en equipamiento. Después, el coordinador hizo un tratamiento de los datos para que estuviesen en igualdad y así poder formar una única muestra”, indica Rodríguez.
Otro de los aportes de este estudio fue que permitió determinar valores de referencia para los índices que integran el modelo: “Otra cosa interesante es que hemos podido determinar puntos de corte o valores umbral a partir de ciertos índices como por ejemplo, iluminancia vertical. Es decir, cuál es el valor a partir del cual ocurre ese fenómeno. Esa información se puede transferir a normas, legislación o reglamentaciones”, indica la investigadora.
Los investigadores argentinos no sólo aportaron datos de sus experimentos, sino además un método de análisis establecido sobre una premisa inédita: “En una publicación previa sobre el tema, lo que hicimos fue tomar un criterio epidemiológico. Los modelos matemáticos desarrollados para la predicción de deslumbramiento pueden ser considerados como test de diagnóstico en el sentido médico del término, porque en definitiva se está corroborando si ocurre o no el fenómeno. Esta aproximación original nos permitió extender métodos de análisis propios de la epidemiología para conocer el desempeño diagnóstico de los modelos de predicción de deslumbramiento”, destaca Rodríguez.
La selección de este modelo, más confiable y robusto a la hora de predecir el deslumbramiento, permitirá evaluar las mejores opciones a la hora de diseñar espacios internos que incluyan la luz diurna como fuente de iluminación: “Los datos aportados por estos modelos se introducen en programas de simulación energética y con los resultados obtenidos vamos a saber qué decisiones de diseño conviene tomar para efectivamente producir confort visual y ahorro energético”, concluye Yamín.
Por Leonardo Fernández – Centro Científico Tecnológico (CCT) CONICET Mendoza
Sobre investigación
Dr-Ing J. Wienold (LIPID, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, Switzerland)
Dr-Ing. T. Iwata (Department of Architecture and Building Engineering, Tokai University, Japan)
PhD M. Sarey Khanie (ICIEE, Technical University of Denmark, Denmark)
PhD E. Erell (BIDR, Ben-Gurion University of the Negev, Sde Boqer Campus, Israel)
PhD E. Kaftan (BIDR, Ben-Gurion University of the Negev, Sde Boqer Campus, Israel)
PhD R.G. Rodriguez (INAHE, CONICET, Mendoza, Argentina)
PhD J.A. Yamin Garreton (INAHE, CONICET, Mendoza, Argentina)
PhD T. Tzempelikos (School of Civil Engineering, Purdue University, USA)
PhD I. Konstantzos (The Durham School, University of Nebraska, USA)
PhD J. Christoffersen (VELUX A/S, Hoersholm, Denmark)
Dr. T.E. Kuhn (Fraunhofer Institute for Solar Energy Systems ISE, Freiburg, Germany)
MScEng C. Pierson (Universitee Catholique de Louvain, Louvain-la Neuve, Belgium)
PhD M. Andersen (LIPID, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, Switzerland)