緑化が空調システムの省エネルギーに及ぼす効果の予測法と検証に関する研究
Prediction and Verification of the Energy Savingof HVAC Systems Brought by Tree-planting
研究代表者

京都大学大学院工学研究科 助教王福林

Kyoto University, Graduate school of Engineering, Assist. Prof. Fulin WANG

和文アブストラクト
環境問題･エネルギー問題は現在および将来にも非常に重要かつ厳しい問題である。本研究では建築物における環境改善･エネルギー削減に着目し，建物近傍にある樹木･屋上緑化などの日射遮蔽や蒸散が空調システ
ムの熱負荷とシステムの効率に与える影響を明らかにし，緑の日射遮蔽や蒸散による空調システムのエネル
ギー削減効率予測法を開発した。つぎに，水気耕栽培屋上緑化と空調システムの冷房熱源と組み合わせ，気温冷却による効率向上効果を実測し，開発した手法の有効性を検証した。蒸散量の実測より，日積算蒸散量の期間平均は6.3kg/m2 で，最大は8.3kg/m2 であった。日積算蒸散量の期間最大値は潅水のあるセダムの1.8 倍にあたり，単木に匹敵する程度であった。空気冷却温度差の実測より，散水実験日・降雨日を除いた期間の10:00 ～ 16:00 の平均冷却温度差は1.3℃であり，散水実験日は3.0℃と約2.3 倍になることがわかった。空調システムのエネルギー削減効率予測法を用いて，札幌・東京・大阪・那覇の気候異なる四地域での建物に水気耕屋上緑化の日射遮蔽・蒸散冷却効果を空調室外に適用する場合の省エネ効果を予測した。各地域で省エネルギー率は同程度であり，効率向上量の高・中・低の三グループ冷房熱源機において，それぞれ約8%，6%，1%であることがわかった。

Abstract
Environmental and energy issues are very important and serious now and even in future. So this research focuses on
improving the environment of buildings and reducing building energy consumption using the trees and other plants
around a building to reduce the cooling load and improve the energy efficiency of air-conditioners. The mechanism of
how plants transpiration and solar-shading influencing air-conditioners’ energy efficiency is analyzed and a method isdeveloped to predict the energy saving brought by plants transpiration and solar-shading. Then an experimental system
was set up through combining a roof planting of hydroponic-cultivated sweat potato with an air-conditioner to verify theaccuracy of the energy saving prediction method. The transpiration rate and air-cooling effect caused by thesolar-shading and transpiration of roof planting were measured. The daily transpiration is 6.3kg/m2 in average and8.3kg/m2 at the maximum, which is 1.8 times of well-sprinkled roof planting of Sedum, a commonly used roof planting
type. The air temperature differences cooled down by the roof plant are 1.3 oC in average for clear day, and 3.0oC in
average by sprinkling water. After the energy saving prediction method accuracy is verified, it is used to check how
much an air-conditioner’s energy efficiency can be improved at four areas with different weather conditions of Sapporo,Tokyo, Osaka, and Naha. The energy saving ratios at four different areas are similar, which are 8%, 6% and 1%
respectively for the air-conditioners with high, middle and low efficiency improvement rate accompanying to thedecrease of outdoor air temperature.

-1-１．研究目的

2.1

緑による空調システムのエネルギー削減効率

予測法

環境問題･エネルギー問題は現在および将来にも非常に重要かつ厳しい問題である。一方，建築のエ

植物葉の蒸散モデルを利用・改良し，空気冷却温ネルギー消費は全消費の約30％を占め，さらに空調度差を推定する物理モデルおよび冷房熱源のエネル

設備システムは建築のエネルギー消費量の1/3～1/2

ギー消費量推定モデルを作成し，空気冷却からの冷と大きな割合を占めるため，その省エネルギーは地房熱源効率向上予測法を開発する。

球温暖化防止とエネルギー削減に重要である。そこ

１）気孔の蒸散制御仕組みを考慮した蒸散モデルて，本研究は建物の近く間にある樹木や屋上緑化な

Jarvisの提案した式に基づき，小杉らが改良した

どの日射遮蔽や蒸散が，建物の熱負荷をどの程度削モデル式を本研究で採用する。但し，この蒸散モデ減できるか，建物の室内環境をどの程度改善でき，ルでは空気境界層コンダクタンスgaが一定値と仮定

その結果どの程度の省エネルギーが達成できるか，して計算するが，本研究では外部風速を考慮したga

空調システムの屋外機の効率上昇にどの程度貢献すの計算式（式 9）を導入し，蒸散量Mを計算した。

るのか，などを明らかにすることを目的とする。研

外部風速を考慮すると考慮しない場合に計算した蒸究は，葉の気孔コンダクタンスを実測してモデルを散速度と実測した値と比較した。二ヶ月の実測期間作成すること，樹木の日射遮蔽や蒸散をシミュレーに亘って平均誤差は 5.5%から 3.0%に，%RMSEはションで推定すること，それによって生ずる屋外温20.3%から 18.8%になり，モデル精度を向上するこ

熱環境の変化と熱負荷をシミュレートすること，そとが確認した。その比較結果は図 1 に示す。

して，緑化による省エネルギーの総合効果を推定す

M =ると共に実際の建物と空調システムを用いて実証することを目指している。

ρm =２．研究経過ρ m (Wi − Wa )PR (T + 273.15)
rs =Solar Radiation Jux,hb0

Air Boundary Layer

ux+Δx,hbudx,hb

Average Speed ud

ublu0,h0xux,hbf (Q ) =ux+Δx,hb

Transpiration
Rate Mx x+Δx
Outdoor Unit Fanud,hbx

1gs（2）（3）

ra =1ga（4）

g s = g s max ⋅ f (Q) ⋅ f (T ) ⋅ f ( D) （5）Solar Radiation J

Average Speedδ δ+Δδu0,h0Δδ

Wind Speed u0z（1）rs + rax+Δx

g s max ⋅ Q
Q + g s max / a（6）⎛ Th −To ⎞⎧⎜⎟⎫⎛ T − Tl ⎞ ⎪⎛ Th − T ⎞⎜⎝ To −Tl ⎟⎠ ⎪f (T ) = ⎜
⎬ （7）
⎟ ⎨⎜⎟
⎝ To − Tl ⎠ ⎪⎝ Th − To ⎠⎪⎩⎭図 2 境界層モデルで冷却温度差の推定
T ra n s p ira tio n R a te , S o la r R a d ia tio n 2 0 0 7 0 8 1 5 ～ 2 0 0 7 0 8 2 1Transp Rate[L/(m2h)], Solar[kW/m2]

1 .5

S o la r
M e a s u re dC a lc u la te d (W in d n o t c o n s id e re d )C a lc u la te d (W in d c o n s id e re d )10 .5

007/08/1507/08/1607/08/1707/08/1807/08/1907/08/20

図 1 蒸散量モデルの推定結果と実測値の比較-2-07/08/2107/08/22

f ( D) =1
1 + ( D / b1 )b2

気温冷却による効率向上効果を実測し，開発したエ（8）ネルギー削減効率予測法の有効性を検証した。

g a = 0.189 u / d（9）２）空気冷却温度差モデル
屋上緑化の蒸散により空気冷却効果は流体境界層理論を用いて解析する。境界層モデルは図 2 に示す。
外部風速で空気が緑の架台に沿って流れる時に，緑の上で空気境界層が形成する。図 2 に示している x軸の座標 x の地点で幅Δx，y 軸方向で単位長さ，z軸方向で境界層厚さ分の分析対象とすれば，空気質量保守則・空気エネルギー保守則から，緑を通した後の空気の平均比エンタルピー計算式（10，11）を導き，空気冷却温度差を式（12，13）で計算する。
ub > 0の時：hb =h0 ρ0 u0δ l + α Jl
ρb u0δ l

水気耕栽培屋上緑化実験装置

１）日積算蒸散量の実測結果（10）

散水実験日と降雨日を除いた日の日積算蒸散量のh ρ u +α J
ub <0の時：hb = 0 0 d
ρ b udθb =図３（11）

平均は6.3kg/m2であり，期間最大値は8.3kg/m2であった（図４）。既往研究と比較すると，期間最大のhb − xb rw0
C pa + xb C pw

日積算蒸散量は潅水のない屋上緑化(セダム)の13.8（12）倍，潅水のある屋上緑化(セダム)の1.8倍にあたり，

ΔθT = θ 0 −θb（13）

単木にも匹敵する値であるということがわかった。
２）冷却温度差の実測結果

３）冷房熱源のエネルギー消費量推定モデル

冷却温度差日射量が十分にある10:00～16:00の冷熱負荷シミュレートして，これと前述の方法で求却温度差は，散水実験日・降雨日を除いた期間の平めた冷却された空気温度を冷房熱源の消費エネルギ

均で1.3℃であり，散水実験日の平均冷値が3.0℃と，ー推定モデル（式14）に入力して，効率向上量（省約2.3倍になっている（図５）。

エネ量）を推定する。

３）エネルギー削減効率予測法の精度検証

RE = (a1To + b1To + c1 )(a2Ti + b2Ti + c2 )(a3CA2 + b3CA + c3 ) + d
2

2

8月15日から9月23日に実測期間において，空気の（14）冷却温度差が計算し，実測値と比較した。8月15日か

2.2 実測よりエネルギー削減効率予測法の検証

ら22日の一週間の比較は図６に示す。期間全体の平図3に示すような水気耕栽培屋上緑化と空調シス

均推定誤差は3.3%，%RMSEは 94.0%であった。

7単木森林ム）
化（セダム
芝）
地（散水
あ草り）
地（散水なし）

い屋
上緑間
最屋
上
緑

4000m3/h 4000m3/h
2000m3/h 変風量 2000m3/h

4000m3/h

2000m3/h 4000m3/h

6000m3/h2000m3/h

ave(10-12)
ave(13-16)5432
10上散水実験

水のな水のある潅

潅

期

間
平期

化（セダ

大値

冷却温度差(℃)
気温差(℃)

62.3 異なる地域でのエネルギー削減効率の予測

8/15
8/16
8/17
8/18
8/19
8/20
8/21
8/22
8/23
8/24
8/25
8/26
8/27
8/28
8/29
8/30
8/31
9/1
9/2
9/3
9/4
9/5
9/6
9/7
9/8
9/9
9/10
9/11
9/12
9/13
9/14
9/15
9/16
9/17
9/18
9/19
9/20
9/21
9/22
9/23

98
7
6
54
32
10均値

日積算蒸散量(kg/m2 )テムの冷房熱源と組み合わせた実験装置を作成し，

図４．蒸散量の実測結果

下散水実験

下散水実験

図５．冷却温度差の実測結果-3-上散水実験み合わせた装置を実用化することが考えられる。

オフィス用標準問題に準じ，簡略化した建物モデルを作成し，札幌・東京・大阪・那覇の四地域での５．発表論文リスト（印刷中も含む）

建物の熱負荷をシミュレートし，各地域でそれぞれ

1 Fulin Wang, Harunori Yoshida, Satoshi Masuhara1,どの程度省エネ効果を得られるかを検討した。そのHiroaki Kitagawa, and Kyoko Goto, Simulation-Based

結果をTable.1に示す。二ヶ月間の積算エネルギー消

Automated Commissioning Method for Air-Conditioning

費量は，空調熱源機の効率向上率が小のグループでSystems and Its Application Case Study, Proceedings of

約1%，中のグループで約6%，高のグループで約8%

the 9th International Building Performance Simulationのエネルギー削減できることがわかった。

Association Conference, Building Simulation 2005

３．研究成果(BS2005), Montreal, Canada, pp. 1307-1314, 2005

緑の日射遮蔽や蒸散による空調システムのエネル

2 Fulin Wang, Harunori Yoshida, Hiroaki Kitagawa,

ギー削減効率予測法を開発した。それから，水気耕Keiji

栽培屋上緑化と空調システムの冷房熱源と組み合わ

Commissioning for Filters of Room Air-conditioner,

せた実験装置を用いて開発した手法の有効性を検証

International Journal of Energy and Buildings, Vol. 37/12,

した。この手法を用いて異なる地域での省エネ効果

pp. 1225-1233, 2005

Matsumoto,

Kyoko

Goto,Model-basedを予測した。結果，各地域で空調熱源機の効率向上

3 F. Wang, H. Yoshida, K. Matsumoto: Energy

率の大，中，小の8%，6%，1%程度の省エネ効果がConsumption Estimation for Room Air-conditioners得られることがわかった。

Using Room Temperature Simulation with One-Minute

４．今後の課題と発展Intervals, Journal of Harbin Institute of Technology,

今後の研究としては，樹木と空調室外機との配置

Vol.13, 2006.9, pp. 341-347

よい測定･実験対象を見つけなかったため，十分の研

4 山下道子，吉田治典，王福林，水気耕栽培屋上究費を確保することできれば，樹木と空調室外機と緑化を利用した冷房熱源の効率向上に関する研究，組み合わせた実験装置を作成して，樹木の空調シス（その１）水気耕栽培屋上緑化の冷却効果の実測おテム効率に与える影響と省エネルギー効果を解明す

よび解析，空気調和・衛生工学会近畿支部学術研究

るのは，この研究の継続と補足と考える。研究の発発表会論文集，2008.3，pp.161-164，（その２）冷房展としては，水気耕栽培屋上緑化と空調室外機と組熱源の効率向上予測， pp.253-256

T e m p e r a t u r e D if f e r e n c e 2 0 0 7 0 8 1 5 ～ 2 0 0 7 0 8 2 15M e a s u re d
C a lc u la t e d

4 .5

Temp Difference[oC]

4
3 .5
32 .5
2
1 .5
10 .5
007/08/15

07/08/16

07/08/17

07/08/18

07/08/19

07/08/20

07/08/21

07/08/22

図６ 冷却温度の推定値と実測値との比較
Table.1 Energy saving estimation for four cities from August 1st to September 30thGroup 1
Group 2Group 3Manufactuer

AEnergy related Energy consumption[kWh]to use or not
Use
Not Useuse roof plant

Energysaving
rateE
Energy consumption
[kWh]
Use
Not UseEnergysavingrate

CEnergy consumption
[kWh]
Use
Not UseEnergysavingrate

DEnergy consumption
[kWh]
Use
Not UseEnergysavingrate
6.6%

Sapporo32396.30 32449.91

0.2%26876.48 28371.19

5.3%24250.59 26250.85

7.6%24733.34 26492.37

Tokyo6353.16

6430.231.2%

5396.265726.885.8%

5252.815690.677.7%

4970.745355.23

7.2%

Osaka10314.08 10438.78

1.2%

9595.27 10211.44

6.0%

8669.729465.128.4%

9089.369880.86

8.0%

Naha

12675.15 12801.64

1.0%12050.77 12845.89

6.2%10430.95 11445.15

8.9%11388.72 12430.08

8.4%-4-