Impacto de la Densidad Urbana y la Altura de los Edificios en el Uso de Energía en las Ciudades

Se ha atribuido a las ciudades compactas un menor uso de energía per cápita. Sin embargo, la complejidad de las relaciones entre los elementos que constituyen el consumo de energía en el sistema urbano se comprende muy poco. Existe poca o ninguna investigación sobre la relación entre los costos energéticos de construir más alto y los beneficios energéticos de transporte e infraestructura de construir de manera más densa. Este estudio proporciona una evaluación teórica de cómo el uso de energía está relacionado con la densidad urbana en un área densamente poblada, para ayudar al desarrollo de ciudades sostenibles y la planificación del uso del suelo. El documento construye un modelo paramétrico holístico para estimar el uso total de energía urbana para calefacción de espacios, energía incorporada del edificio, energía de transporte y energía de infraestructura vial, y cómo estas se relacionan con la densidad urbana. Esto se logra variando la altura del edificio y otras características urbanas relacionadas con la densidad, con el objetivo de identificar los parámetros más influyentes en cuanto al consumo de energía. También se investiga la posibilidad de una altura óptima de los edificios y densidad urbana. Una estructura de ciudad mucho más densa y alta de lo que es normal en las ciudades hoy en día parece ser óptima para un bajo uso de energía urbana. Se encuentran que los indicadores de densidad urbana más influyentes son el nivel de servicio de vivienda (m2/cap) y la vida útil del diseño del edificio. La energía de transporte se vuelve cada vez más importante con un aumento de la población. Los resultados indican que dependiendo de la población y la vida útil del edificio existe una altura óptima de edificio en el rango de 7-27 pisos. Se encuentra que el clima influye significativamente en los resultados energéticos. Estos hallazgos preliminares son indicativos de tendencias generales, pero se necesita más investigación y desarrollo del modelo para reducir las incertidumbres.