都市ヒートアイランド現象の影響を受ける異なる日照照射の表面における温度、湿度、風速、二酸化炭素の変化を測定するシンプルで効果的な環境モニタリングプロトコルです。
このコンテンツを表示するには、JoVEへの購読が必要です。 または、無料トライアルをお申し込みください。
この記事について
サマリー
要約
都市化と急速な土地利用の変化により、都市ヒートアイランド現象(UHIE)が強化され、周囲の気温上昇、湿度の変化、密集都市環境での二酸化炭素(CO2)の蓄積増加を引き起こしています。これらの微気候の変化は熱的快適性に影響を与えるだけでなく、屋外の空気質にも影響し、結果として室内換気のダイナミクスにも影響を及ぼします。衛星リモートセンシングや都市規模の大気質観測所などの現在のモニタリング手法は貴重な洞察を提供しますが、建物レベルの介入に必要な外観レベルの空間解像度が不足しています。
本研究は、非分散赤外線(NDIR)ベースのセンサーとマイクロコントローラのデータロガーを統合し、ファサード特異のCO2、温度、湿度を再現可能かつ低コストで監視するプロトコルを提示します。センサーモジュールは、太陽光に当たるファサードや日陰のファサードなど対照的な熱ゾーンに展開され、24時間サイクルにわたる日曜変動を捉えます。屋外の基準CO2濃度に対する校正により、測定の精度とセンサー間の比較可能性が保証されます。この方法は、異なる都市形態を持つ4つのインドの都市で検証されました。結果は一貫して、密集した建築ゾーンで隣接する緑地ファサードよりもCO2濃度が高く、その差はインド・プネーの19ppmからチェンナイの78ppmまで幅広く示されました。これらの勾配はさらに、局所的な最大2°Cの温度上昇や相対湿度の低下と関連しており、UHIEが汚染物質の蓄積を悪化させる役割を裏付けています。
提案されたプロトコルは、都市の微気候評価、HVAC最適化、環境健康研究において、スケーラブルで現場に適したアプローチを提供します。CO2を超えて、この手法はPM₂.₅、PM₁₀、VOCなどの追加の大気質パラメータを取得することも可能で、都市の大気質の包括的な評価を可能にします。ファサードレベルのリアルタイムインサイトを提供することで、このモニタリングフレームワークは持続可能な建築設計、インテリジェント換気システム、長期的な気候強靭性都市計画のためのデータ駆動型意思決定を支援します。
概要
都市ヒートアイランド現象(UHIE)は、都市部が農村部に比べて気温が高くなる持続的な気候現象であり、主に人為的な熱放出、密集した地表物質、植生被覆の減少により発生します。都市部の気温上昇は局所的な微気候を変化させ、風の流れや湿度、そして大気中のCO2の保持に影響を与えます。密集した環境では、熱層化が自然な空気混合を減少させ、歩行者レベルでのCO₂蓄積を強め、それが大気質と公衆衛生の両方に影響を及ぼします5,6。
都市形態は、特に建物や近隣スケールで微気候の挙動やCO2ダイナミクスに強く影響を与えます。日陰のあるファサードと日光に当たるファサードの太陽被曝の差は、温度、湿度、汚染物質濃度に測定可能な勾配を生み出します。衛星やリモートセンシングのアプローチは広範なUHIEパターンを効果的に捉えますが、ファサードや建物スケールでの現地モニタリングは依然として限られています。
この細かい解決は、気候変動がUHIEの強度を増幅させる中でますます重要になっています。都市は熱および大気質リスクを監視・軽減するために、コスト効率が高く拡張可能な方法を必要としています 4,7,8。このギャップを埋めるために、本研究では都市の微小環境におけるCO2変動の空間的・時間的モニタリングのためのセンサーベースのプロトコルを導入しています。低コストのNDIR CO2センサーと熱湿度計が日光照射や日陰のあるファサードに展開され、熱曝露と気流がCO2保持に与える影響を評価しました。高密度の市街地と緑陰のある地域の両方からデータを収集し、土地利用が排出パターンに与える影響の評価を可能にしました。
ファサードレベルの微気候に焦点を当てることで、このアプローチは実際の建築条件下で大気化学に影響を与える重要な環境勾配を特定します。これらの発見は、都市気候学、大気質モデリング、持続可能な建築、HVAC設計など、複数の分野に関連しています。具体的には、CO2が豊富なファサード、車両排出ホットスポット、換気の悪いゾーンを特定することで、取気口の配置、受動換気戦略の指針、気候対応型の都市設計の支援に役立つことができます。グリーンルーフ、反射コーティング、植生の多いファサード、高SRI素材などの緩和策の採用により、正確なファサードレベルのモニタリングは性能の検証と長期的な気候耐性のある介入策の定量的証拠を提供します3,8。
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
プロトコル
1. センサーのキャリブレーションとセットアップ
図1:交流電源センサーモジュールハウジング。 230V交流電源のセンサーユニットで、CO2、温度、湿度センサーを内蔵し、連続的な微気候モニタリングに使用されます。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。
- センサーモジュールを準備しろ。
- NDIR CO₂センサーと温度・湿度プローブを組み合わせてセンサーモジュール(図1)を組み立てます。
- マイクロコントローラベースのデータロガーにリアルタイムクロックモジュールと安全なデジタル(SD)カードシールドを組み合わせてください。
- ログの頻度を10分ごとに1回に設定してください。
- アセンブリを耐候性のあるハウジング(通常はポリプロピレン製の筐体)内に設置し、すべての配線が絶縁され、コネクタがしっかり固定されていることを確認してください。
- センサーの機能を屋外でテストし、校正を行います。
- すべてのCO2および温度・湿度センサーを換気の良い屋外に設置してください(図2)。
- 安定した電源に接続してください。できれば230Vの交流直流アダプターか、24時間連続運転可能なバッテリーバンクが望ましいです。
- センサーを5〜10分間安定させ、基準となるCO₂レベル(約410ppm±3%)を記録し、デバイス間の一貫性(±3%または±10ppm以内)を確認します。
- 注:統合データログを備えたCO₂、温度、湿度センサーは市販されており、標準化された環境モニタリングアプリケーションにおいてコスト効率の高い選択肢を提供します。
図2:センサーキャリブレーションのセットアップ。 230V交流電源のセンサーモジュールを、すべての展開センサーで測定の一貫性を確保するために校正が可能になりました。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。
2. センサーモジュールの設置場所選定と展開
- 対照的な熱ゾーンを特定しましょう。
- 地域内で通常は関心のある建物やゾーン周辺で対照的な都市タイプを2つ以上選びます:(a) 高密度の市街地、(b) 隣接する低密度の緑地または日陰のエリア、(c) 道路に面したファサード、(d) 屋外のHVAC熱除去ユニットを備えたファサード。
- 必要に応じて複数のファサードにセンサーを設置し、熱変動や汚染物質の変化を捉えましょう。
- センサーを取り付けてください。
- センサーモジュール(図3)は、ステンレス製のブラケットを石工のネジで固定し、窓のグリルや壁掛けに固定したハーネスロープで取り付けます。
- 各ファサードの設置高さは、床面の各ファサードで標準的に床面より1〜2m高に保ちましょう。正確な高さは、アクセスのしやすさ、利用可能なインフラ、ファサードの形状によって、階や建物によって異なる場合があります。
- 方向性(例:道路に隣接する東向きのファサード)や近くの障害物(例:HVACユニット、壁)を記録します。
- 電源とログ設定をしてください。
- 継続的な電力供給を確保しましょう。モジュールをサージ保護付きの230V ACから12V DCアダプターに接続するか、少なくとも24時間動作可能なリチウムイオンバッテリーバンクを使用します。
- ディスプレイやロガーインターフェースでリアルタイムの読み取りを観察して、安定した接続とアクティブなデータ記録を確認し、センサー出力を検証します。
注意:230V交流機器は絶縁手袋を着用し、設置時には通電線との接触を避けてください。
図3:現場展開センサー筐体。 チェンナイの建物の外壁に設置された雨水防止センサーハウジングで、CO2、温度、湿度データを収集します。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。
3. データ収集
- データ収集を開始しろ。
- ロガーに電力を供給して、日中の測定サイクルを記録し始めます。
- ロガーを24時間連続稼働させ、10分のデータログ間隔でCO₂濃度、温度、湿度の1日の変動を捉えます。
- 展開前後のすべてのセンサーでタイムスタンプが同期されているか確認してください。
- フィールドログブックに開始・終了時刻を手動で記録し、冗長なバックアップドキュメントを提供します。
4. データ検索と可視化
図4:ダッシュボードの監視インターフェース。 リアルタイムおよび過去のセンサーデータの可視化を示すクラウドベースのダッシュボードのスナップショット。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。
- データを取得。
- 安全にSDカードを取り出し、カードリーダーに差し込む;CSVデータファイルを指定されたプロジェクトフォルダにコピーしてください。
- Wi-Fi対応のロガーの場合は、ローカルSSID経由で接続し、IPベースのダッシュボードからログをダウンロードしてください(図4)。
- 取得したデータをスプレッドシートやデータ分析ソフトウェアで処理し、可視化の準備を行います。
- プロットを生成しましょう。
- 主Y軸にCO2濃度と温度、二次y軸に相対湿度(RH)を示す多変数線図を作成し、直接的な傾向比較を可能にします。
- x軸を「時間」、主y軸を「CO2(ppm)/温度(°C)」、副軸を「相対湿度(%)」とラベル付けしてください。
- 変数を区別するための凡例を加え、ピーク値(通常11:00〜15:00の範囲)を注釈してサイト間比較を行います。
注:CO₂濃度と時間の代表的なプロットについては 、図5、 図6、 図7、 図8 を参照してください。
5. 品質管理
- データ検証を行います。
- タイムスタンプの不規則性や機器通信エラーでフラグが立てられた異常値やデータポイントを特定し、削除します。
- 必要に応じて再調整してください。
- 実験後の解析でセンサードリフトが3%(±10 ppm)を超えた場合は、ステップ1.2で説明したベースラインキャリブレーションを繰り返し、同じ条件下でデータを再取得します。
6. 任意:季節限定または複数拠点の展開
- 学問分野を広げましょう。
- すべてのファサードおよび複数の垂直レベル(例:地面、中層、屋上)にセンサーを設置し、垂直熱およびCO2勾配を捕捉して展開を拡大しましょう。
- 夏季、冬季、モンスーン期に季節ごとにモニタリングを行い、CO2および気温の時間的および日ごとの変動を評価する。
- 季節傾向分析を行いましょう。
- 地域や季節を横断した結果を分析し、CO2および熱ストレスの繰り返し高騰期間を特定します。
- 建物の向き、土地利用、ファサードの構成がCO2および温度変化に与える影響を評価する比較可視化を作成します。
7. トラブルシューティング
- 停電。
- 展開中に停電が発生した場合は、モジュールを安定した230V交流対5V直流アダプターに接続するか、少なくとも320Wの容量を持つリチウムイオンバッテリーバンクを使用して24時間連続運転を確保してください。
- データ損失を防ぐために、再展開前にバッテリーバンクが完全に充電されていることを確認してください。
- ロガーの故障や不完全なデータ。
- データが記録されない場合は、回路テスターで配線の連続性を確認し、電圧計で電力供給を確認します。
- デジタルマルチメーターを使ってセンサー端子の出力(5V DC)をチェックしてください。
- 破損したSDカードを交換するか、マイコンをリセットし、ベースラインキャリブレーション(ステップ1.2)を繰り返して再展開してください。
- 配管の損傷や配線の緩み。
- 保護配管が損傷したり配線が露出した場合は、直ちに電源を切り、ケーブル径に合ったUV耐性PVC管に交換してください。長さは露出部分の1.5倍で、両側の完全なカバーとクリアランスを確保してください。
- 電源を復旧する前に、導通テスターで接続の完全性を確認してください。
- センサーのドリフトや不正確な測定。
- データが±3%(CO₂は±10ppm)を超えた場合は、ステップ1.2で説明されている屋外ベースライン手順でセンサーを再校正します。
- データ収集を再開する前に、安定化されたベースライン測定値を記録し、正確性を確認しましょう。
- 無線データ伝送の喪失。
- Wi-Fi伝送が失敗した場合は、ロガーサービスセット識別子(SSID)の設定とルーターの範囲を確認してください。マイコンをリセットし、Wi-Fi認証情報を再度入力してください。
- バックアップとして、SDカードを取り外してCSVデータログを手動で取得してください。
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
結果
記録されたデータは一貫した都市横断パターンを示しています。外部CO₂濃度は、隣接する緑地帯に比べて高いコンクリメント化地域で著しく高いです。
チェンナイ(図9)では、コンクリートが優勢な東側ファサード(490 ppm)と陰影の緑色の北側ファサード(412 ppm)の間に78 ppmの差が観察されました。この対比は、東側ファサードに設置された屋外のHVACコンデンサーユニットによってさらに強調され、廃熱が建物間の狭い空間に放出されていました。その結果生じた局所的な熱プルームはセンサー周辺の周囲温度を上昇させ、浮力による再循環を生み出し、車両や近隣の人為的要因からCO2を豊富に含む空気を閉じ込めました。
ピークトラフィック後のCO2希釈に最大2時間の遅れが観察され、HVACコンデンサーユニットを含むファサードでは、CFD研究<...
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
ディスカッション
このプロトコルの重要なステップは、CO₂、温度、湿度センサーの基準校正と同期です。日陰のある屋外環境での正確な校正は、センサー間の一貫性を確保し、展開時のドリフトを最小限に抑えるために不可欠です。誤った配置や不均一な太陽照射は誤勾配を引き起こすことがあります。したがって、設置高さを1〜2mに保ち、HVACコンデンサーユニットなどの局所的な熱源から十分な距離を確保することが重要です。5.ロガーのタイムスタンプを展開前後に同期させることで、日のトレンド解析中のずれエラーを防ぎます。
この方法は多様な都市形態に合わせて適応・拡大可能です。例えば、ウェアラブルセンシングは高密度環境でマイクロクライメートのマッピングに応用されていますが、ファサードベースのモニタリングは建物レベルのHVAC統合に適した定常的かつ再現可能な代替手段を提供します。リモートセンシングや衛星観測は都市ヒートア...
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
開示事項
著者たちは何も明かすことはありません。
材料
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| Arduino IDE | Arduino | v2.x | ESP32/Arduinoボードのプログラミングおよびデバッグ用 |
| CO2センサー、NDIR(非分散赤外線) | センシリオン | SCD40 / SCD41 | リアルタイムの環境汚染CO2モニタリングに使用されます |
| データロ깅マイクロコントローラ(ESP32) | エスプレッシフ | ESP32 DevKitC | センサーデータの記録用;Wi-FiおよびSDカードに対応しています |
| 湿度と温度センサー | センシリオン | SHT21 | 周囲温度および相対湿度測定 |
| MicroSDカード(32GB以上) | サンディスク / キングストン | 様々な | 時系列のCO<>sub2、温度、湿度データを保存します |
| MicroSDカードモジュール | ジェネリックサプライヤー | 該当なし | ESP32とSDカード間のデータログインターフェース |
| 電源アダプター(交流から5V DCへ) | ジェネリックサプライヤー | 該当なし | 230 V ACを安定した5 V直流電力に変換します |
| Pythonソフトウェア環境 | Python.org | v3.10(pandas 1.5、matplotlib 3.7) | 高度なデータ分析、可視化、自動化のために |
| 防雨センサーハウジング | ポリプロピレン/3Dプリント | 該当なし | 雨やほこりから電子機器を保護するための穴あきケース |
| ロープまたはマウントハーネス | ジェネリック | 該当なし | 安全なファセディルに使用;指定高さでのADEマウント |
| SDカードリーダー/ライター | 任意のUSBインターフェース | 該当なし | SDカードからPCへのデータ転送用 |
| Excel | マイクロソフト | 該当なし | 後処理時系列データ用 |
| 微積分 | リブレオフィス | 該当なし | 時系列データの後処理用スプレッドシートソフトウェア |
| USBケーブル(マイクロ/Type-C) | ジェネリック | 該当なし | ESP32モジュールのプログラミングおよび電源供給に使用されます |
参考文献
- 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).
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
再版と許可
