GISデータを用いた都市内における日射量分布解析

その6 画像データベースの構築

○森 太郎（北海道大学）

大沢 飛智（北海道大学）

研究の目的

• すべての分野でのエネルギー消費量削減の必要性

• 建築分野ではアクティブおよびパッシブソーラー技術の適用が積極的に行われている．

• 日射利用，制御に関する技術は，周辺環境の強い影響をうけるが，その影響を解析する手法が十分に適用されていない．

• 近年，フリー，または安価に提供されるようになってきたGISデータを用いて対象の建物の周辺環境を構築し，シミュレーションに利用．

簡単に手法を説明すると

使っているデータ基盤地図情報（都市計画基礎調査）建物の外形線建物の情報（用途等）地盤面高さ

4

20km 2km

簡単に手法を説明すると

5

建物の外形線は基盤地図情報から

地盤面の高さは基盤地図情報から

ALOSのデータを使って建物の高さを求める

簡単に手法を説明すると

Orthography Sky Image

(OSI) from GIS data

→ with solar position

→ climate data

Energy plus, Esp-r

→ thermal load

thermal environment

→Not heavy

6

簡単に手法を説明すると

Build Urban Geometry by GIS data

→ Obstacles

→ Detail Analysis

Radiance (3 phase method) + our personal code

→ thermal load

thermal environment

7

簡単に手法を説明すると

8

今回紹介する方法

正射影画像

X(西)

Z(天空)

Y(南)

Q2h

A

O

Q1

Q

250px

L

0100200300400500600700800900

010

020

030

040

050

060

070

080

090

0

時刻別水平面全天日射量 (energy-plus)[Wh/m²]

時刻別水平面全天日射量 (本手法)[Wh/m²]

• あらかじめデータを作っているので，計算時間はモデルを作成した場合の1/150なのでパラメータを振った計算が可能

• 気象データといえばテキストデータだったけれども画像データでも気象データは保管が可能

• テキストよりも視覚に訴えて理解が進む可能性

• 但し，障害物が「ある」または「ない」を判断すればよい

• 画像データは情報が入っていない場所が多く，効率が悪い→改善

今回紹介する方法の特徴

利用する画像フォーマット

• 32bit，tiffフォーマット

• 1pixelにRGBそれぞれの色信号（単精度実数，但し，最大値は1）

• ８区分作ることができる．

画像の特性を生かした補正

• 本手法は視点の情報を用いているため，建物の重心が変化すると誤差が生じる．

画像の特性を生かした補正

区分 距離範囲[m] スクリーン位置[m]

区分1 0～20 10

区分2 20～40 30

区分3 40～60 50

区分4 60～80 70

区分5 80～100 90

区分6 100～120 110

区分7 120～140 130

区分8 140～200 170

周辺建物 200～2000 200

補正結果

重心座標を西に9m移動

BA

元データ補正後

本手法 すべてモデリング

重心座標を南に9m移動

BA

補正結果

元データ補正後

本手法 すべてモデリング

重心座標を上に9m移動

BA

補正結果

元データ補正後

本手法 すべてモデリング

画像データの供給方法

まとめ

• GISデータを利用して日射障害物を再現する方法を紹介

• 正射影画像を用いる方法について紹介

• Tiffフォーマットを用いたデータベースの作成方法，補正方法を紹介

• 画像データの供給方法について紹介

• パッシブ手法を用いた住宅の暖房負荷解析

• PV，太陽熱集熱量の分析