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

1. 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 Data
Part 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

2. 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

3. 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

4. 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

5. 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

6. 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

7. 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

8. 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

9. 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

10. 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

11. 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

12. 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

13. 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

14. 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

15. 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

16. 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

17. 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

18. 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

19. 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

20. 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

21. 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

22. 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

23. 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

24. 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

25. 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

26. Radianceによってレンダリングし検証
Hokkaido University

27. 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

28. 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

29. 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

30. 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

31. 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

32. RadianceのツールであるThree-Phase Methodを
用いて日射量を測定
Hokkaido University

33. 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

34. 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

35. 4.2 日射量の算出
Hokkaido University
96,150
50,200
対象建物1階平面図

36. 96,150
50,200
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

37. 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

38. 0
50
100
150
200
250
300
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
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

39. 0
50
100
150
200
250
300
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
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

40. 0
50
100
150
200
250
300
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
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

41. 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
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
あり/double
あり/low-e
なし/double
なし/low-e
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
日射受熱量[W/(㎡･K)]
時刻

42. SET*を測定し利用者への日射の影響を把握
Hokkaido University

43. 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

44. 20
25
30
35
40
45
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
SET*[℃]
時刻
20
25
30
35
40
45
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
SET*[℃]
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

45. 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
20
25
30
35
40
45
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
SET*[℃]
時刻
20
25
30
35
40
45
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
SET*[℃]
時刻

46. 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
20
25
30
35
40
45
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
SET*[℃]
時刻
20
25
30
35
40
45
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
SET*[℃]
時刻

47. 20
25
30
35
40
45
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
SET*[℃]
時刻
20
25
30
35
40
45
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
SET*[℃]
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
6/21 12/21

48. 20
25
30
35
40
45
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
SET*[℃]
時刻
20
25
30
35
40
45
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
SET*[℃]
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

49. 20
25
30
35
40
45
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
SET*[℃]
時刻
20
25
30
35
40
45
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
double
low-e
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
SET*[℃]
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

50. 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

51. 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

52. 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

53. ご清聴ありがとうございました
Hokkaido University