Seconde étape de la méthode : analyse de concepts formels

Nazzal (2005) considerou que o desconforto por ofuscamento pode ser predito matematicamente baseando-se na equação do DGI. Para avaliar o desconforto gerado por luz solar direta, através de qualquer tipo de abertura disposta em um plano vertical, propôs um método de avaliação e uma alteração a tal equação, considerando a luminância da janela, a adaptação à luminância do ambiente e a luminância exterior. O método foi desenvolvido com o intuito de que arquitetos e designers de iluminação adotem-no na avaliação do desempenho dos sistemas de iluminação natural, e assim melhorar a qualidade do ambiente visual.

A modificação da equação do DGI realizada por Tuaycharoen et al. (2007) testou a importância de dois fatores: interesse na visual enxergada e a razão entre a luminância máxima e mínima. Os resultados obtidos demonstraram maior sensibilidade ao interesse na visual e a expressão matemática resultante é expressa pela Eq.10:

I 10.log₁₀0,478 s 1,6_. 0,8 b 0,07 0,5 s IV Eq. 10 Onde

IV interesse na cena, sendo 0 nenhum interesse na visual, 1 pouco interesse na visual e 6 muito interesse na visual.

Os valores do DGI obtidos com esta equação são menores que os valores obtidos com a equação tradicional, demonstrando que a sensação de conforto visual é afetada por questões estéticas e não só por parâmetros físicos.

Em relação ao campo visual e suas características, o projeto de Inanici e Navvab (2006)consistiu em criar um laboratório virtual para o estudo das condições da iluminação, chamado Virtual Lighting

Laboratory (VLL), focando as analises na quantidade, distribuição e

direcionalidade da luz, presença de fontes de ofuscamento e qualidade do espectro luminoso. Para testar o VLL foram geradas imagens a partir de simulações computacionais em um ambiente de escritório e, definindo três tarefas visuais: leitura na tela do computador, leitura de documentos e olhar através da janela. Essas imagens foram criadas desde diferentes pontos de vista, para conhecer a quantidade de luz no campo visual do observador, assim como as exigências de iluminação de cada uma das tarefas.

A distribuição da luz no campo visual foi analisada pelos pesquisadores por um método simplificado, mediante a comparação do valor médio da luminância com o valor máximo e mínimo da luminância no campo visual, a partir das imagens geradas no dia 21 de dezembro, desde as 09 horas até as 17 horas. As imagens foram decompostas em cada um dos elementos presentes na cena visual (Figura 10), para estabelecer as faixas de luminância em cada um deles e ter uma ideia geral da cena luminosa, o que revelou aos pesquisadores os problemas gerados pelo excesso de luz em algumas situações.

Figura 10: Cena decomposta nos elementos arquitetônicos para análise de luminâncias. Fonte: Inanici e Navvab (2006)

Outra possibilidade de análise do campo visual que permite o

VLL é a discriminação das regiões do campo visual para ter melhor

diferentes tarefas, identificando as variações da luminância em cada uma destas regiões.

Nas pesquisas mais recentes, a avaliação do ofuscamento tem sido estudada desde a probabilidade de se ofuscar dentro de um espaço, sendo denominado como Daylight Glare Probability (DGP). Wienold (2009) em sua pesquisa afirma que para analisar uma solução de fachada ou a sensação de conforto em um espaço, é necessário avaliar o comportamento dos usuários durante um período de tempo maior e não só sob uma condição específica de iluminação. Para o cálculo dinâmico do ofuscamento o pesquisador se baseou no cálculo simplificado do DGP e a iluminância vertical no olho do observador, usando o software Daysim, que emprega o coeficiente de luz diurna, e o software Radiance, que se baseia em avaliações de usuários para calcular a probabilidade de ofuscamento.

Com o intuito de diminuir o tempo consumido em cada simulação e nas imagens que devem ser geradas para a análise do

DGP, o autor procurou simplificar este cálculo utilizando a iluminância

no olho do observador (WIENOLD; CHRISTOFFERSEN, 2006), sempre que não haja luz solar direta no plano do olho. A estrutura da equação (Ver Eq.11) é dividida em duas partes: a primeira contém a informação da iluminância no olho e a segunda parte os dados da fonte de luz.

Ps 6,22 10 5 Ev 0,184 Eq. 11

O objetivo da simplificação é obter imagens com as principais fontes de ofuscamento e a distribuição geral das luminâncias dentro do espaço. Baseando-se nas avaliações dos usuários o Simplified

Daylight Glare Probability (DGPs) sugere faixas de conforto que variam

desde imperceptível até intolerável, classificando os espaços em três categorias de acordo com o intervalo de tempo no qual é possível sentir ofuscamento.

Já, Wymelenberg, Inanici e Johnson (2010) estudaram as preferências e aceitabilidade dos padrões de luminância em um ambiente iluminado naturalmente, usando HDRI e repetidas medições aperfeiçoando a metodologia. Nessa pesquisa foram explorados métodos para analisar e avaliar a quantidade e distribuição das luminâncias em um espaço de escritório. As medições de iluminância foram realizadas para ter uma referência e comparar com as medições de luminância e as preferências dos ocupantes. Para analisar o limiar

da luminância usaram os métodos apresentados na ¡Error! No se

encuentra el origen de la referencia., a seguir:

a. luminância média da cena b. luminância média da fonte

c. luminância média da área da tarefa d. luminância média da posição da tarefa

Figura 11: Limiares de luminância usados. Fonte: Wymelenberg, Inanici e Johnson (2010)

Dos testes de avaliação realizados, o mais efetivo foi aquele que considerava a luminância média da fonte (Figura 11, a e b), sendo que este foi identificado como sete vezes a luminância média da posição da tarefa (Figura 11, c e d). Dos resultados da pesquisa de Wymelenberg, Inanici e Johnson (2010) foi mostrado que em todas as cenas de “Preferência” menos de 10% do campo visual possuía luminâncias que excediam 2000 cd/m².

Os pesquisadores apontam que comparando o DGP com o DGI o primeiro teve melhor desempenho quando a luminância base era de 2000cd/m². Contudo, a melhora no cálculo comparada com o tempo consumido na análise é tão pequena, que não justifica em muitas situações o uso do DGP em lugar do DGI (WYMELENBERG; INANICI; JOHNSON, 2010). Apesar das conclusões da pesquisa, os autores não esclarecem como foi desenvolvida a parte referente ao DGP e as

simulações dinâmicas usadas para este índice, pois os pesquisadores avaliaram uma condição estática e específica, na qual os dados obtidos por medições são os usados no cálculo do DGI.