GISデータを用いた都市内における日射量分布解析その7 ALOSデータを用いた都市形状の再現

Analysis on Solar Radiation Distribution in a city with GIS DataPart 7 Reproduction of City Shape Produced by ALOS Data

北海道大学建築環境学研究室

SAR13024 杉原 慧

Hokkaido University

1.1 研究背景

一般的な負荷計算

→ある基準をもとに冷暖房設定

→体感、周辺環境の影響を考慮していない場合が多い

大きなガラス面を持った建物

→強い日射が体感に大きな影響を与え、従来の設定では

快適な空間を実現できない可能性

負荷計算を実施する前に日射量から体感指標の一つであるSET*を調べることで省エネルギーで快適な空間を目指す。

Hokkaido University

1.1 研究背景

一般的な負荷計算

→ある基準をもとに冷暖房設定

→体感、周辺環境の影響を考慮していない場合が多い

大きなガラス面を持った建物

→強い日射が体感に大きな影響を与え、従来の設定では

快適な空間を実現できない可能性

負荷計算を実施する前に日射量から体感指標の一つであるSET*を調べることで省エネルギーで快適な空間を目指す。

Hokkaido University

1.1 研究背景

一般的な負荷計算

→ある基準をもとに冷暖房設定

→体感、周辺環境の影響を考慮していない場合が多い

大きなガラス面を持った建物

→強い日射が体感に大きな影響を与え、従来の設定では

快適な空間を実現できない可能性

負荷計算を実施する前に日射量から体感指標の一つであるSET*を調べることで省エネルギーで快適な空間を目指す。

Hokkaido University

1.1 研究背景

従来の都市形状再現方法

→都市計画基礎調査データを用いて建物形状をモデリング

建物階数のデータから建物高さを求める

→都市計画基礎調査データとDEM5mメッシュ

を用いて建物形状をモデリング

重心位置の標高から建物高さを求める

⇒都市部の複雑な建物形状に対応できない

DSMデータにより詳細なデータが使用可能

→複雑な都市形状再現が可能

Hokkaido University

1.1 研究背景

従来の都市形状再現方法

→都市計画基礎調査データを用いて建物形状をモデリング

建物階数のデータから建物高さを求める

→都市計画基礎調査データとDEM5mメッシュ

を用いて建物形状をモデリング

重心位置の標高から建物高さを求める

⇒都市部の複雑な建物形状に対応できない

DSMデータにより詳細なデータが使用可能

→複雑な都市形状再現が可能

Hokkaido University

1.2 研究目的

DSMデータを用いて都市形状の再現する手法を提案

利用者への日射の影響を解析

Hokkaido University

解析の流れ

1 基盤地図情報、DSMデータを用いて都市形状をモデリング

2 Radianceによってレンダリングし、モデルを検証

3 RadianceのツールであるThree-Phase Methodを用いて

日射量を測定

4 SET*を算出し利用者への日射の影響を把握

Hokkaido University

解析の流れ

1 基盤地図情報、DSMデータを用いて都市形状をモデリング

2 Radianceによってレンダリングし、モデルを検証

3 RadianceのツールであるThree-Phase Methodを用いて

日射量を測定

4 SET*を算出し利用者への日射の影響を把握

Hokkaido University

CG作成及び光環境の解析ができるシミュレーションソフト

解析の流れ

1 基盤地図情報、DSMデータを用いて都市形状をモデリング

2 Radianceによってレンダリングし、モデルを検証

3 RadianceのツールであるThree-Phase Methodを用いて

日射量を測定

4 SET*を算出し利用者への日射の影響を把握

Hokkaido University

解析の流れ

1 基盤地図情報、DSMデータを用いて都市形状をモデリング

2 Radianceによってレンダリングし、モデルを検証

3 RadianceのツールであるThree-Phase Methodを用いて

日射量を測定

4 SET*を算出し利用者への日射の影響を把握

Hokkaido University

温熱環境6要素に心理、生理、物理モデルを組み込んで一つの指標で表現した体感温度

基盤地図情報、DSMデータを用いて

都市形状をモデリング

Hokkaido University

2 使用データ

基盤地図情報(基本項目/数値標高モデル)と

ALOS2mメッシュデータを利用

Hokkaido University

国土地理院が中心となって整備している地理空間情報にうち、電子地図上における地理空間情報の位置の基準となる位置情報

１基本項目

２数値標高モデル

３ジオイド･モデル

2.1 基盤地図情報

基盤地図情報(基本項目/数値標高モデル)とALOS2mメッシュデータを利用

Hokkaido University

2.1 基盤地図情報

基盤地図情報(基本項目/数値標高モデル)とALOS2mメッシュデータを利用

国土地理院が中心となって整備している地理空間情報にうち、電子地図上における地理空間情報の位置の基準となる位置情報

１基本項目

２数値標高モデル

３ジオイド･モデル

Hokkaido University

本研究で利用

2.1.1 基本項目

基盤地図情報(基本項目/数値標高モデル)とALOS2mメッシュデータを利用

道路や河川等の骨格的な10項目の地物の情報

「測量の基準点」

「海岸線」

「行政区画の境界線及び代表点」

「道路縁」

「軌道の中心線」

「建築物の外周線」 建物壁面を再現「標高点」

「水涯線」

「市町村の町若しくは字の境界線及び代表点」

「街区の境界線及び代表点」

Hokkaido University

2.1.1 基本項目

基盤地図情報(基本項目/数値標高モデル)とALOS2mメッシュデータを利用

道路や河川等の骨格的な10項目の地物の情報

「測量の基準点」

「海岸線」

「行政区画の境界線及び代表点」

「道路縁」

「軌道の中心線」

「建築物の外周線」 建物壁面を再現「標高点」

「水涯線」

「市町村の町若しくは字の境界線及び代表点」

「街区の境界線及び代表点」

Hokkaido University

2.1.2 数値標高モデル

数値標高モデル(DEM: Digital Elevation Model)

地表面における約5m間隔の平面位置及び標高値の3次元座標データ

地表面を再現

基盤地図情報(基本項目/数値標高モデル)とALOS2mメッシュデータを利用

Hokkaido University

2.2 ALOS2mメッシュデータ

数値表層モデル(DSM: Digital Surface Model)

建築物や樹木の高さ等における約2m間隔の平面位置及び標高

値の3次元座標データ

建物形状や樹木形状を再現

基盤地図情報(基本項目/数値標高モデル)とALOS2mメッシュデータを利用

Hokkaido University

3 解析モデルの作成

解析に先立ち対象建物と周辺地域の形状を再現

札幌駅

北海道庁

さっぽろテレビ塔

北大植物園

北海道大学

大通公園

対象建物

Hokkaido University

3.1.1 対象建物

Google SketchUpを使用して作成

対象エリア 札幌市中心部

建物基本形状[mm] 幅:46650 奥行:88340 高さ:113950

ガラス条件、日射透過率[-] ペアガラス:0.66 Low-eガラス:0.44

気象条件 拡張アメダス気象データ(標準年):3月21日,6月21日,12月21日

室内日射量解析ソフト Radiance Three-Phase Method

対象建物外観図(北面･東面)

Hokkaido University

3.1.2 周辺地域

計算負荷軽減のため形状再現方法によって

エリアAとエリアBに分割

札幌駅

北海道庁

さっぽろテレビ塔

北大植物園

北海道大学

大通公園

Hokkaido University

3.1.2 周辺地域

Aビル

北海道警察本部

赤レンガ庁舎

大通ビッセ

札幌市役所

札幌駅

Hokkaido University

3.1.2 周辺地域

エリアＡ 建物壁面 基盤地図情報基本項目建物屋根面 ALOS２mメッシュデータ地表面 数値標高モデル５mメッシュデータ

Hokkaido University

3.1.2 周辺地域

エリアＢ 建物壁面建物屋根面 ALOS２mメッシュデータ地表面

Hokkaido University

Radianceによってレンダリングし検証

Hokkaido University

Radianceによってレンダリングし検証

計測日:拡張アメダス気象データ6/21、12/21

Hokkaido University

3.2 モデルの妥当性の検証

画像から日射受熱量を取得し値の大小をグレースケールで表現太陽高度の違いで季節によって影ができる場所に大きな差がある

低層建物屋上の日射受熱量→他と比べて小さい大通に面する南側立面＞幅が比較的狭い通りに面する西側立面の地表面付近

6/21 12/21

Hokkaido University

3.2 モデルの妥当性の検証

画像から日射受熱量を取得し値の大小をグレースケールで表現太陽高度の違いで季節によって影ができる場所に大きな差がある

低層建物屋上の日射受熱量→他と比べて小さい大通に面する南側立面＞幅が比較的狭い通りに面する西側立面の地表面付近

6/21 12/21

Hokkaido University

3.2 モデルの妥当性の検証

画像から日射受熱量を取得し値の大小をグレースケールで表現太陽高度の違いで季節によって影ができる場所に大きな差がある

低層建物屋上の日射受熱量→他と比べて小さい大通に面する南側立面＞幅が比較的狭い通りに面する西側立面の地表面付近

6/21 12/21

Hokkaido University

3.2 モデルの妥当性の検証

画像から日射受熱量を取得し値の大小をグレースケールで表現太陽高度の違いで季節によって影ができる場所に大きな差がある

低層建物屋上の日射受熱量→他と比べて小さい大通に面する南側立面＞幅が比較的狭い通りに面する西側立面の地表面付近

6/21 12/21

Hokkaido University

RadianceのツールであるThree-Phase Methodを

用いて日射量を測定

Hokkaido University

4.1 Three-Phase Method

Three-Phase Method

i=VTDs (1)

V：近隣の建物と室内の関係T：窓の透過率D：天空と窓面の影響

入射日射量をベクトル計算で算出

4.1 Three-Phase Method

従来の方法

計算に時間がかかる

Radiance ：日射量を求める

1観測点ごとに画像作

成

従来の方法より計算時間を削減出来る

i：日射量[W/m2]

Hokkaido University

4.1 Three-Phase Method

Three-Phase Method

i=VTDs (1)

V：近隣の建物と室内の関係T：窓の透過率D：天空と窓面の影響

入射日射量をベクトル計算で算出

4.1 Three-Phase Method

従来の方法

計算に時間がかかる

Radiance ：日射量を求める

1観測点ごとに画像作

成

従来の方法より計算時間を削減出来る

i：日射量[W/m2]

Hokkaido University

計測点へ到達する日射を3つの段階に分け、ベクトルで表す

4.2 日射量の算出

Hokkaido University

96,150

50,2

00

対象建物1階平面図

96,150

50,2

00

4.2 日射量の算出

Hokkaido University

計測点→各エリア2mメッシュごとに計測点を設置東西南北天地の6方向の平均値を各計測点の日射量

北エリア

東エリア

4.2 日射量の算出

・窓の仕様を変化

・周辺形状あり/周辺形状なし

夏至･冬至における各計測点の日射量の最大値･最小値･平均値を求めた

ペアガラス 日射透過率66%

Loweガラス 日射透過率44%

Hokkaido University

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日射

受熱量

[W/(㎡

･K)]

時刻

4.2 日射量の算出

東エリア(6/21)

周辺建物の有無によって入射日射が始まる時間帯に差がある

日射量最大値は周辺建物ありのデータのほうが高い

→周辺建物の反射によるもの

日射量平均値、最小値は周辺建物なしのデータのほうが高い

→直達日射のある一部エリアで周辺建物の影響を強く受ける

ｖ

Hokkaido University

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日射

受熱量

[W/(㎡

･K)]

時刻

4.2 日射量の算出

東エリア(6/21)

周辺建物の有無によって入射日射が始まる時間帯に差がある

日射量最大値は周辺建物ありのデータのほうが高い

→周辺建物の反射によるもの

日射量平均値、最小値は周辺建物なしのデータのほうが高い

→直達日射のある一部エリアで周辺建物の影響を強く受ける

Hokkaido University

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日射

受熱量

[W/(㎡

･K)]

時刻

4.2 日射量の算出

東エリア(6/21)

周辺建物の有無によって入射日射が始まる時間帯に差がある

日射量最大値は周辺建物ありのデータのほうが高い

→周辺建物の反射によるもの

日射量平均値、最小値は周辺建物なしのデータのほうが高い

→直達日射のある一部エリアで周辺建物の影響を強く受ける

Hokkaido University

4.2 日射量の算出

北エリア(6/21)

日射量最大値、平均値、最小値は周辺建物なしのデータのほうが小さい

→北側窓面では窓近傍だけではない多くの箇所で周辺建物の反射による日

射の影響を受ける

Hokkaido University

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10

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100あ

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日射

受熱量

[W/(㎡

･K)]

時刻

SET*を測定し利用者への日射の影響を把握

Hokkaido University

SET*を測定し利用者への日射の影響を把握

温熱環境6要素に心理、生理、物理モデルを組み込んで一つの指標で表現した体感温度

Hokkaido University

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時刻

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SE

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]

時刻

4.4 SET*の算出結果

窓性能によってSET*に差が見られる→窓選択の重要性

平均値は最大値に比べ、比較的低く抑えられている

→窓近傍のエリアに多くの日射が集中している

室内の多くのエリアでは直達日射が到達せず、拡散日射がSET* 算出の大きな要因

窓性能によってはSET*快適域を超える時間帯が存在する

→従来の一定値の冷暖房設定では快適性を保てない

東エリア

Hokkaido University

6/21 12/21

4.4 SET*の算出結果

窓性能によってSET*に差が見られる→窓選択の重要性

平均値は最大値に比べ、比較的低く抑えられている

→窓近傍のエリアに多くの日射が集中している

室内の多くのエリアでは直達日射が到達せず、拡散日射がSET* 算出の大きな要因

窓性能によってはSET*快適域を超える時間帯が存在する

→従来の一定値の冷暖房設定では快適性を保てない

東エリア

Hokkaido University

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SE

T*[℃

]

時刻

4.4 SET*の算出結果

窓性能によってSET*に差が見られる→窓選択の重要性

平均値は比較的低く抑えられている

→窓近傍の一部エリアに多くの透過日射が集中している

室内の多くのエリアでは直達日射が到達せず、拡散日射がSET* 算出の大きな要因

窓性能によってはSET*快適域を超える時間帯が存在する

→従来の一定値の冷暖房設定では快適性を保てない

東エリア

Hokkaido University

6/21 12/21

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]

時刻

4.4 SET*の算出結果

北エリア

室内に到達する日射が少なく、東エリアに比べSET*に大きな変動がない

太陽高度の高い夏至は、室内に到達する日射のエリアも少なくなるため、SET*の1日の変化が冬至に比べやや少なくなっている

7時･16時ではすでに太陽は北側に回りこんでおり、温度が上昇することも考えられる

→太陽高度が低いため周辺の障害物によって日射が遮られている

Hokkaido University

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T*[℃

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時刻

4.4 SET*の算出結果

北エリア

日射が少なく、SET*に大きな変動がない

太陽高度の高い夏至は、室内に到達する日射のエリアも少なくなるため、SET*の1日の変化が冬至に比べやや少なくなっている

7時･16時ではすでに太陽は北側に回りこんでおり、温度が上昇することも考えられる

→太陽高度が低いため周辺の障害物によって日射が遮られている

Hokkaido University

6/21 12/21

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7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

SE

T*[℃

]

時刻

4.4 SET*の算出結果

北エリア

日射が少なく、SET*に大きな変動がない

太陽高度の高い夏至は、室内に到達する日射のエリアも少なくなるため、SET*の1日の変化が冬至に比べやや少なくなっている

7時･16時ではすでに太陽は北側に回りこんでおり、SET*が上昇することも考えられる

→太陽高度が低いため周辺の障害物によって日射が遮られている

Hokkaido University

6/21 12/21

ｖｖ ｖ ｖ

4 日射量、SET*の算出結果

1 日射の影響は周辺障害物の考慮の有無によって

解析結果が大きく変わる場合がある

2 エリアによって周辺障害物の反射の影響を受けて

快適域を超える場合が見られる

Hokkaido University

4 日射量、SET*の算出結果

1 日射の影響は周辺障害物の考慮の有無によって

解析結果が大きく変わる場合がある

2 エリアによって周辺障害物の反射の影響を受けて

快適域を超える場合が見られる

Hokkaido University

5 総括

1)本報では基盤地図情報、DSMデータを用いて、札幌市中心部の都市形状を再現する手法を提案した。

2)そのモデルを用いて、冬至、夏至の日射分布及びSET*の時刻変動を求めた。

3)日射の影響は周辺建物の有無によって解析結果が大きく異なる場合がある。またエリアによって反射による日射の影響を受けてSET*が快適域を超える場合が見られる。

4)ALOSデータには樹木の情報も含まれているため、今後はそれらの情報をもとに、より精密な形状を再現し、より正確なシミュレーションの実現に向けて検討する。

Hokkaido University

ご清聴ありがとうございました

Hokkaido University