Un protocollo semplice ed efficace di monitoraggio ambientale per misurare temperatura, umidità, velocità del vento e variazioni di anidride carbonica su superfici urbane con diverse esposizioni alla luce solare influenzate dall'effetto isola di calore urbana.
È richiesta un abbonamento a JoVE per visualizzare questo contenuto. Accedi o inizia la tua prova gratuita.
Articolo metodologico
Monitoraggio a livello di facciata della variabilità del CO2 in condizioni urbane di isola di calore utilizzando registratori dati dei sensori a basso costo
In questo articolo
Sommario
Abstract
L'urbanizzazione e il rapido cambiamento dell'uso del suolo hanno intensificato l'effetto isola di calore urbana (UHIE), portando a temperature ambientali elevate, umidità alterata e aumento dell'accumulo di anidride carbonica (CO2) in ambienti urbani densi. Questi cambiamenti microclimatici influenzano non solo il comfort termico, ma influenzano anche la qualità dell'aria esterna e, di conseguenza, la dinamica della ventilazione interna. Gli approcci attuali di monitoraggio, come il telerilevamento satellitare e le stazioni urbane per la qualità dell'aria, forniscono preziose informazioni ma mancano della risoluzione spaziale a livello di facciata necessaria per informare gli interventi a livello di edificio.
Questo studio presenta un protocollo riproducibile e a basso costo per il monitoraggio specifico della facciata di CO2, temperatura e umidità utilizzando sensori basati su infrarossi non dispersivi (NDIR) integrati con data logger a microcontrollore. I moduli sensori sono impiegati su zone termiche contrastanti - facciate esposte al sole e ombreggiate - per catturare variazioni diurne in un ciclo di 24 ore. La calibrazione rispetto alle concentrazioni diCO2 di base esterne garantisce accuratezza e comparabilità tra i sensori. Il metodo è stato convalidato in quattro città indiane con forme urbane distinte. I risultati hanno rivelato costantemente concentrazioni più elevate diCO2 nelle zone densamente costruite rispetto alle facciate verdi adiacenti, con differenze che variano da 19 ppm (Pune, India) a 78 ppm (Chennai, India). Questi gradienti erano inoltre associati a aumenti localizzati di temperatura fino a 2 °C e a una riduzione dell'umidità relativa, confermando il ruolo dell'UHIE nell'aggravare la ritenzione degli inquinanti.
Il protocollo proposto offre un approccio scalabile e adatto al campo per la valutazione del microclima urbano, l'ottimizzazione dell'HVAC e la ricerca sulla salute ambientale. Oltre alCO2, la metodologia può essere estesa per cogliere parametri aggiuntivi di qualità dell'aria come PM₂.₅, PM₁₀ e VOC, consentendo una valutazione completa della qualità dell'aria urbana. Fornendo informazioni a livello di facciata in tempo reale, questo framework di monitoraggio supporta decisioni basate sui dati per la progettazione sostenibile degli edifici, sistemi di ventilazione intelligenti e una pianificazione urbana a lungo termine resiliente al clima.
Introduzione
L'effetto isola di calore urbana (UHIE) è un fenomeno climatico persistente in cui le regioni urbane sperimentano temperature elevate rispetto all'ambiente rurale, principalmente a causa delle emissioni di calore antropiche, della densità di materiali superficiali e della ridotta copertura vegetale 1,2,3. Le temperature urbane elevate alterano i microclimi localizzati, influenzando il flusso del vento, l'umidità e la ritenzione delCO2 1,4 atmosferico. In ambienti densamente costruiti, la stratificazione termica riduce la miscelazione naturale dell'aria, intensificando così l'accumulo di CO₂ a livello pedonale, che a sua volta influisce sia sulla qualità dell'aria che sulla salutepubblica 5,6.
La morfologia urbana influenza fortemente il comportamento microclimatico e la dinamica delCO2, specialmente a scala di edifici equartieri 2. Le variazioni nell'esposizione solare tra facciate ombreggiate e esposte al sole generano gradienti misurabili di temperatura, umidità e concentrazione di inquinanti. Sebbene gli approcci satellitari e di telerilevamento catturano efficacemente modelli UHIE su larga scala, il monitoraggio in situ sulla facciata o sulla scala dell'edificio rimanelimitato 5,6.
Questa risoluzione a grana fine è sempre più critica man mano che il cambiamento climatico amplifica l'intensità dell'UHIE. Le città necessitano di metodi economici e scalabili per monitorare e mitigare i rischi termici e di qualità dell'aria 4,7,8. Per colmare questa lacuna, il presente studio introduce un protocollo basato su sensori per il monitoraggio spaziale e temporale delle fluttuazioni del CO2 nei microambienti urbani. Sensori NDIR CO 2 a basso costo e termoigrometri sono stati installati su facciate esposte al sole e ombreggiate per valutare l'influenza dell'esposizione termica e del flusso d'aria sulla ritenzione delCO2. I dati sono stati raccolti sia da zone edificate ad alta densità sia da aree sombreggiate da green, permettendo di valutare gli impatti dell'uso del suolo sui modelli di emissione.
Concentrandosi sui microclimi a livello di facciata, questo approccio identifica gradienti ambientali critici che influenzano la chimica dell'aria in condizioni costruite reali 1,2,5. I risultati sono rilevanti per molteplici ambiti, tra cui climatologia urbana, modellazione della qualità dell'aria, architettura sostenibile e progettazione HVAC. In particolare, identificare facciate ricche diCO2, punti caldi di emissioni veicolari e zone poco ventilate può informare il posizionamento delle prese d'aria, guidare le strategie di ventilazione passiva e supportare un design urbano sensibile al clima 4,7. Con l'adozione di strategie di mitigazione come tetti verdi, rivestimenti riflettenti, facciate vegetate e materiali ad alto contenuto SRI, un monitoraggio accurato a livello di facciata fornisce evidenze quantitative per convalidare le prestazioni e informare interventi a lungo termine e resilienti al clima 3,8.
Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.
Protocollo
1. Calibrazione e configurazione dei sensori
Figura 1: Alloggiamento del modulo sensore alimentato in corrente alternata. Un'unità sensore alimentata in corrente alternata da 230 V contenente sensori diCO2, temperatura e umidità, utilizzata per il monitoraggio microclimatico continuo. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
- Preparate i moduli sensori.
- Assemblare il modulo sensore (Figura 1) utilizzando un sensore NDIR CO₂ e una sonda combinata temperatura-umidità.
- Configura il data logger basato su microcontrollore con un modulo di clock in tempo reale e una protezione per schede digitali sicure (SD).
- Imposta la frequenza di registrazione a una lettura ogni 10 minuti.
- Posizionare l'insieme all'interno di un involucro resistente alle intemperie, tipicamente in un involucro in polipropilene, e assicurarsi che tutti i cavi siano isolati e i connettori ben fissati.
- Testare la funzione del sensore ed eseguire la calibrazione all'aperto.
- Posizionare tutti i sensori diCO2 e temperatura-umidità in un'area esterna ben ventilata (Figura 2).
- Collegati a una fonte di alimentazione stabile, preferibilmente un adattatore AC-DC da 230 V o a una batteria adatta a un funzionamento continuo 24 ore.
- Permettere ai sensori di stabilizzarsi per 5-10 minuti e registrare i livelli di CO₂ di base (circa 410 ppm ± 3%) per verificare la coerenza tra i dispositivi (entro ±3% o ±10 ppm).
- NOTA: Sensori di CO₂, temperatura e umidità con registrazione dati integrata sono disponibili in commercio e offrono un'opzione economica per applicazioni di monitoraggio ambientale standardizzate.
Figura 2: Configurazione di calibrazione del sensore. Un modulo sensore alimentato in corrente alternata da 230 V configurato per la calibrazione per garantire la coerenza delle misurazioni su tutti i sensori dispiegati. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
2. Selezione del sito e distribuzione dei moduli sensori
- Identifica le zone termiche contrastanti.
- Seleziona due o più tipologie urbane contrastanti all'interno della località, tipicamente intorno all'edificio o alla zona di interesse: (a) area edificata ad alta densità, (b) area adiacente a bassa densità verde o ombreggiata, (c) facciata rivolta verso la strada e (d) facciata con unità esterne HVAC di rigetto del calore.
- Installare sensori su più facciate dove necessario per catturare le variazioni termiche e inquinanti.
- Montate i sensori.
- Montare il modulo sensore (Figura 3) utilizzando staffe in acciaio inox fissate con viti in muratura o corde di imbracatura ancorate a griglie per finestre o ganci da parete.
- Mantenere un'altezza di montaggio standard di 1-2 m sopra il livello locale del pavimento per ogni facciata del pavimento. L'altezza esatta può variare tra piani o edifici a seconda dell'accessibilità, delle infrastrutture di supporto disponibili e della geometria della facciata.
- Registra l'orientamento direzionale (ad esempio, facciata esposta a est adiacente alla strada) e gli ostacoli vicini (ad esempio, unità HVAC, muri).
- Configura l'alimentazione e la registrazione.
- Assicurati di fornire energia continua. Collega il modulo a un adattatore da 230 V AC a 12 V DC con protezione contro le sovratensioni, oppure usa una batteria agli ioni di litio con capacità di funzionamento di almeno 24 ore.
- Verifica l'uscita del sensore osservando letture in tempo reale sul display o sull'interfaccia del logger per confermare una connessione stabile e una registrazione attiva dei dati.
ATTENZIONE: Maneggiare apparecchiature 230 V AC con guanti isolati ed evitare il contatto con fili attivi durante l'installazione.
Figura 3: Involucro sensore dispiegato sul campo. Un alloggiamento sensore protetto dalla pioggia è installato sulla facciata di un edificio a Chennai per raccogliere dati diCO2, temperatura e umidità. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
3. Raccolta dati
- Inizia l'acquisizione dati.
- Accendi il loger per iniziare a registrare e catturare il ciclo di misurazione diurno.
- Lasciare che il logger operi ininterrottamente per 24 ore con un intervallo di registrazione dati di 10 minuti per catturare variazioni di concentrazione di CO₂, temperatura e umidità durante tutta la giornata.
- Verifica che i timestamp rimangano sincronizzati su tutti i sensori prima e dopo il dispiegamento.
- Registra manualmente i tempi di inizio e fine in un registro di campo per fornire documentazione di backup ridondante.
4. Recupero e visualizzazione dei dati
Figura 4: Interfaccia del dashboard di monitoraggio. Un'istantanea del cruscotto basato sul cloud che mostra visualizzazioni in tempo reale e storici dei dati dei sensori. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
- Recupera i dati.
- Espelle la scheda SD in sicurezza e inserirla in un lettore di schede; copia i file dati CSV nella cartella designata del progetto.
- Per i logger abilitati al Wi-Fi, collegati tramite l'SSID locale e scarica i log tramite il cruscotto basato su IP (Figura 4).
- Elabora i dati recuperati utilizzando un foglio di calcolo o un software di analisi dei dati per prepararti alla visualizzazione.
- Genera i plot.
- Generare un grafico lineare multivariabile che mostri la concentrazione e la temperatura diCO2 sull'asse primario y e l'umidità relativa (HR) sull'asse secondario y per permettere un confronto diretto delle tendenze.
- Etichetta l'asse x come "Tempo", l'asse y primario come "CO2 (ppm)/Temperatura (°C)" e l'asse y secondario come "Umidità relativa (%)."
- Aggiungi una legenda per distinguere le variabili e annotare i valori di picco (tipicamente tra le 11:00 e le 15:00) per il confronto tra i siti.
NOTA: Consulta le Figure 5, 6, 7 e 8 per grafici rappresentativi della concentrazione di CO₂ in funzione del tempo.
5. Controllo qualità
- Effettuare la validazione dei dati.
- Identificare e rimuovere outlier o punti dati segnalati a causa di irregolarità di timestamp o errori di comunicazione del dispositivo.
- Ricalibra se necessario.
- Se l'analisi post-esperimento indica una deriva del sensore superiore al 3% (±10 ppm), ripetere la calibrazione di base descritta nello step 1.2 e acquisire i dati in condizioni identiche.
6. Opzionale: dispiegamento stagionale o multisito
- Amplia il campo di studio.
- Ampliare il dispiegamento installando sensori su tutte le facciate e a più livelli verticali (ad esempio, terreno, centro e tetto) per catturare gradienti verticali termici e diCO2.
- Effettuare monitoraggio stagionale durante i periodi di estate, inverno e monsone per valutare la variabilità temporale e diurna delCO2 e della temperatura.
- Esegui un'analisi delle tendenze stagionali.
- Analizzare i risultati tra località e stagioni per identificare periodi ricorrenti diCO2 elevato e stress termico.
- Generare visualizzazioni comparative per valutare l'influenza dell'orientamento dell'edificio, dell'uso del suolo e della composizione della facciata sulCO2 e sulla variazione della temperatura.
7. Risoluzione dei problemi
- Interruzione di corrente.
- Se durante il dispiegamento si verifica un'interruzione di corrente, ricollegare il modulo a un adattatore stabile da 230 V AC a 5 V DC oppure utilizzare una batteria agli ioni di litio che fornisca almeno 320 Wh di capacità per garantire un funzionamento ininterrotto 24 ore su 24.
- Assicurati che la batteria sia completamente carica prima del ridispiegamento per evitare la perdita di dati.
- Guasto del logger o dati incompleti.
- Se non vengono registrati dati, verifica la continuità dei cavi usando un tester di circuito e conferma l'erogazione di potenza con un misuratore di tensione.
- Usa un multimetro digitale per controllare l'uscita del terminale del sensore (5 V DC).
- Sostituire le schede SD corrotte o resettare il microcontrollore, poi ripetere la calibrazione di base (passo 1.2) prima di ridistribuire.
- Condotto danneggiato o cablaggio allentato.
- Se il condotto protettivo è danneggiato o il cablaggio esposto, scollega immediatamente l'alimentazione e sostituisci il condotto con tubi in PVC resistenti ai raggi UV con diametro del cavo, con una lunghezza 1,5 volte la sezione esposta per garantire copertura completa e spazio su entrambi i lati.
- Verifica l'integrità della connessione usando un tester di continuità prima di ripristinare l'alimentazione.
- Deriva del sensore o letture imprecise.
- Se i dati superano il ±3% (±10 ppm per la CO₂), ricalibrare i sensori utilizzando la procedura di base all'aperto descritta nel passo 1.2.
- Registra le letture di base stabilizzate per confermare l'accuratezza prima di riprendere la raccolta dati.
- Perdita della trasmissione dati wireless.
- Se la trasmissione Wi-Fi fallisce, controlla la configurazione dell'identificatore del set di servizio (SSID) del logger e l'intervallo del router. Resetta il microcontrollore e inserisci le credenziali Wi-Fi.
- Come backup, rimuovi la scheda SD e recupera manualmente i log dati CSV.
Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.
Risultati
I dati registrati rivelano un modello costante tra le città: le concentrazioni esterne di CO₂ sono significativamente più alte nelle aree con alta concretizzazione rispetto alle zone verdi adiacenti.
A Chennai (Figura 9), è stata osservata una differenza di 78 ppm tra la facciata est a predominanza in cemento (490 ppm) e la facciata nord verde ombreggiata (412 ppm). Questo contrasto è stato accentuato dalla presenza di unità conde...
Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.
Discussione
Un passaggio fondamentale in questo protocollo è la calibrazione e la sincronizzazione di base dei sensori di CO₂, temperatura e umidità. Una calibrazione accurata in ambientazioni ombreggiate e all'aperto è essenziale per garantire la coerenza tra i sensori e ridurre al minimo la deriva durante ildispiegamento 1. Una posizione errata o un'esposizione solare disomogenea possono introdurre gradienti falsi; pertanto, mantenere un'altezza di montaggio di 1-2 m e gara...
Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.
Dichiarazioni
Gli autori non hanno nulla da rivelare.
Materiali
| Nome | Azienda | Numero di catalogo | Commenti |
|---|---|---|---|
| Arduino IDE | Arduino | v2.x | Per la programmazione e il debug delle schede ESP32/Arduino |
| Sensore CO2, NDIR (Infrarosso Non Dispersivo) | Sensirion | SCD40 / SCD41 | Utilizzato per il monitoraggio in tempo reale della CO2 |
| Microcontrollore per la registrazione dei dati (ESP32) | Espressif | ESP32 DevKitC | Per registrare i dati dei sensori; supporta Wi-Fi e scheda SD |
| Sensore di umidità e temperatura | Sensirion | SHT21 | Per la misurazione della temperatura ambiente e dell'umidità relativa |
| Scheda MicroSD (32 GB o superiore) | SanDisk / Kingston | Vari | Memorizza dati di CO2, temperatura e umidità |
| Modulo per Carte MicroSD | Fornitore di generici | N/A | Interfaccia tra ESP32 e scheda SD per la registrazione dei dati |
| Adattatore di alimentazione (AC a 5V DC) | Fornitore di generici | N/A | Converte 230 V AC in alimentazione stabile da 5 V DC |
| Ambiente software Python | Python.org | v3.10 (Pandas 1.5, Matplotlib 3.7) | Per analisi avanzata dei dati, visualizzazione e automazione |
| Involucro per sensori impermeabile | Polipropilene/Stampato 3D | N/A | Involucro perforato per proteggere l'elettronica da pioggia e polvere |
| Corda o imbracatura da montaggio | Generico | N/A | Utilizzato per il faç sicuro; Montaggio ADE all'altezza richiesta |
| Lettore/Scrittore di schede SD | Qualsiasi interfaccia USB | N/A | Per il trasferimento di dati dalla scheda SD al PC |
| Excel | Microsoft | N/A | Per i dati di serie temporale post-elaborazione |
| Calcolo | LibreOffice | N/A | Software per fogli di calcolo, per dati di serie temporali post-elaborazione |
| Cavo USB (Micro/Tipo-C) | Generico | N/A | Utilizzato per la programmazione e l'alimentazione del modulo ESP32 |
Riferimenti
- Hirano, Y., Yoshida, Y. Assessing the effects of CO reduction strategies on heat islands in urban areas. Sustain Cities Soc. 26, 383-392 (2016).
- Gago, E. J., Roldan, J., Pacheco-Torres, R. The city and urban heat islands: A review of strategies to mitigate adverse effects. Renew Sustain Energy Rev. 25, 749-758 (2013).
- Wong, N. H., Jusuf, S. K. Urban Heat Island and Mitigation Strategies at City and Building Level. Advances in the Development of Cool Materials for the Built Environment. , Bentham Science Publishers. (2013).
- Irfeey, A. M. M., et al. Sustainable mitigation strategies for urban heat island effects in urban areas. Sustainability. 15 (14), 10767(2023).
- Pioppi, B., Pigliautile, I., Pisello, A. L. Human-centric microclimate analysis of Urban Heat Island: Wearable sensing and data-driven techniques for identifying mitigation strategies in New York City. Urban Clim. 34, 100716(2020).
- Schiano-Phan, R., Weber, F., Santamouris, M. The mitigative potential of urban environments and their microclimates. Buildings. 5 (3), 783-801 (2015).
- Fadhil, M., Hamoodi, M. N. Mitigating urban heat island effects in urban environments: Strategies and tools. IOP Conf Ser Earth Environ Sci. 1229, 012025(2023).
- Srivastava, V. T., Sharma, A., Jadon, S. S. A review of the formation, mitigation strategies from 50 years of global urban heat island studies. Environ Dev Sustain. , (2024).
- Schaefer, M., et al. Assessing local heat stress and air quality with the use of remote sensing and pedestrian perception in urban microclimate simulations. Sci Total Environ. 794, 148709(2021).
- Ghorbany, S., Hu, M., Yao, S., Wang, C. Towards a sustainable urban future: A comprehensive review of urban heat island research technologies and machine learning approaches. Sustainability. 16 (11), 4609(2024).
- India - satellite imagery and base map data. , Google Maps. Available from: https://www.google.com/maps (2025).
- Cuce, P. M., Cuce, E., Santamouris, M. Towards sustainable and climate-resilient cities: mitigating urban heat islands through green infrastructure. Sustainability. 17 (3), 1303(2025).
- Hong, C., Wang, Y., Gu, Z., Yu, C. W. Cool façades to mitigate urban heat island effects. Indoor Built Environ. 31 (10), 2373-2377 (2022).
- Cvar, N., Trilar, J., Kos, A., Volk, M., Duh, E. S. The use of IoT technology in smart cities and smart villages: similarities, differences, and future prospects. Sensors. 20 (14), 3897(2020).
- Kousis, I., Pigliautile, I., Pisello, A. L. Intra-urban microclimate investigation in urban heat island through a novel mobile monitoring system. Sci Rep. 11, 9732(2021).
- Castaldo, V. L., Pisello, A. L., Pigliautile, I., Piselli, C., Cotana, F. Microclimate and air quality investigation in historic hilly urban areas: Experimental and numerical investigation in central Italy. Sustain Cities Soc. 33, 27-44 (2017).
Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.
Ristampe e permessi
