建築物におけるバイオミミクリーの適用とその効果－Self-Shading Wall の効果に関する数値シミュレーション－
Application of Biomimicry in Buildings and its Effects－Numerical Simulation of the Effect of Self-Shading Wall－
光山 武宏＊，三田村 輝章＊＊
Takehiro Koyama and Teruaki Mitamura

keywords: Biomimicry, Façade, Numerical simulation, Self-Shading Wall
バイオミミクリー，ファサード，数値シミュレーション，Self-Shading Wall
１．はじめに現在、地球上に存在する自然が有する形態や仕組みは、途方もなく長い時間の中で淘汰され、生き残ってきたものである。そこには地球の環境に適応し生存するための手段が表れていると考えられる。こうした自然に学んで生活を豊かにしようという試みは昔から行われており「バイオミミクリー」などと呼ばれている。身近な例としては、植物の実を模した面ファスナー（マジックテープ）の開発や、鳥のくちばしを元に設計した新幹線などがあり、その分野は多岐にわたる。
また、このバイオミミクリーは建築の分野においても実践されている。その有名な例が、アフリカのジンバブエに建つイーストゲートセンターである。この商業施設は、シロアリの巣に築かれる煙突状の構造物が受動的に換気を行う仕組みを模倣して設計された。これにより、同規模・同地域の建物に比べ、消費エネルギーが 3 割ほど小さくなったことが報告されている 1)。この他にもバイオミミクリー建築は複数提案されているが、そのすべてが実際に建設されているとは限らず、また建設されている事例においても、バイオミミクリーの成果が具体的に報告されているとは限らない。
本研究では、バイオミミクリー建築の一手法として Self-Shading Wall を取り上げ、これを単室モデルに適用し、その効果について数値計算を用いて検証する。
２．シミュレーション概要
2.1 Self-Shading Wall の概要
M. Shahda（2020）は、建築物におけるバイオミミクリーの一環として、サボテンや蟻塚から着想を得た Self-Shading Wallを提唱した。当研究では一部の壁面にこの Self-Shading Wall を適用したモデルを用い、夏期のエジプトの気象条件下においてシミュレーションを行った。図 1 に Self-Shading Wall の概念図を示す。シミュレーションの結果、Self-Shading Wall は外壁の表面温度を低下させることが示され、特に水平方向に SelfShading Wall を設けたモデルにおいてそれが顕著であることが報告された 2)。なお、Self-Shading Wall は日射を遮る外部構造物という点では外付けルーバーに類似しており、これについては多くの研究が存在する 3)。しかしながら、Self-Shading Wallは日射を遮蔽する部分が躯体と一体化しているという点で、ルーバーとは性質を異にする。

図 1 Self-Shading Wall の概念図（文献 2 を元に作成）＊＊＊

前橋工科大学大学院・工学研究科 博士前期課程
Master ’s Program., Graduate School of Engineering, Maebashi Institute of Technology
前橋工科大学・工学部 准教授・博士（工学）Assoc. Professor, Faculty of Engineering, Maebashi Institute of Technology, Dr. Eng.

Case 0（比較用）
全面窓のみ

Case 1
垂直窓のみ

Case 2垂直 S-SW

Case 3
水平窓のみ

Case 4水平 S-SW

Case 5全面窓
垂直ルーバー

Case 6垂直窓
垂直ルーバー（壁揃え）Case 7垂直窓
垂直ルーバー（窓揃え）Case 8
全面窓
WingwallCase 9垂直窓
Wingwall（壁揃え）Case 10垂直窓
Wingwall（窓揃え）Case 11
全面窓
水平ルーバー

Case 12水平窓
水平ルーバー（壁揃え）Case 13水平窓
水平ルーバー（窓揃え）Case 14
全面窓
Overhang

表 1 照度計算に係る材料設定

Case 15
水平窓
Overhang（壁揃え）Case 16
水平窓
Overhang（窓揃え）

図 2 計算モデルの断面パース部位設定値

天井0.90

壁0.60

床0.20

ルーバー0.60

地表面0.20

窓0.81

種類

可視光反射率

可視光透過率2.2 計算モデル

2.3 計算ソフト

本研究では Self-Shading Wall を適用した単室モデルを対象として数値シミュレーションを行い、その結果を冷暖房負荷などによって評価・考察する。ただし、日本国内での使用を想定し、モデルには開口部を設けることとした。図 2 に計算モデルの断面パースを示す。Case 0、5、8、11、14 は壁面全体に、Case 1、2、6、7、9、10 は鉛直方向に、Case 3、4、12、13、15、16 は水平方向に開口部が設けられている。このうち Case 2 と 4 のモデルが評価対象の Self-Shading Wall に該当する。また、比較のために Case 5～16 には外付けルーバーを設けた。Case 6 と 7、9 と 10、12 と 13、15 と 16 は、それぞれ窓とルーバーの位置関係が異なっている。なお、Self-Shading Wall の特性に注目するため、開口部とそれに付随する Self-Shading Wall およびルーバーは南に面する壁にのみ設け、他の面はすべて完全断熱とした。

計算にはシステム・シミュレーションツールの TRNSYS18 を使用する。屋外の気象条件は東京の拡張アメダス気象データの標準年を用いる。計算期間は 1 年間、計算間隔は 1 時間とし、1か月間の助走期間を設ける。換気は 0.5 [回/h]で 24 時間稼働させる。暖房、冷房の設定温度はそれぞれ 21℃、28℃とし、8 時～18 時の間のみ稼働させる。また、暖房期間は 12 月 1 日～3 月31 日、冷房期間は 6 月 1 日～9 月 30 日とする。加えて光環境の計算については Daysim（Radiance）を TRNSYS 経由で利用する。材料設定には表 1 の条件を用いるほか、場所を東京（北緯35.69°、東経 139.76°、海抜 40m）とし、窓にはペアガラス（ガラス厚 2.5mm、中空層 12.7mm、U 値 2.95 [W/m2･K]）を用いる。また、照度センサーは各モデルの中心部に 1 つだけ設定する。

３．計算結果
冷房負荷

図3 に年間の冷暖房負荷を示す。
いずれのモデルにおいても、暖房負荷が冷房負荷を大幅に上回る結果となった。なお、Case0 は暖房負荷が非常に小さいため、ここでは冷房負荷のみが示されている。これと同じ窓面積の Case 1、3、5、8、11、14 は暖房負荷が小さく、年間の熱負荷は低い傾向にある。まだ、遮蔽物を設置したモデルの中で比較すると、水平の壁面にOverhangを施した Case 15 や、垂直の壁面に Wingwall を施した Case 9 で小さくなっている。Self-Shading Wall を用いた Case 2 と 4 については、同一の方向にルーバーを設けたモデルより冷房負荷は低く、暖房負荷や冷暖房の合計の負荷は高い傾向にあった。
3.2 日射遮蔽率

暖房負荷

図 4 に Case 2 と 4 の日射遮蔽率のヒートマップを示す。垂直に Self-Shading Wall を設けた Case 2 では、年間を通じて 12 時付近で大きく遮蔽率が低下し、また冬期にこの性質が強まる。これは太陽が 12 時付近で真南に位置し、突出部の影がほとんど生じないためである。一方、水平方向に Self-Shading Wall を設けた Case 4 では、年間を通じて日射遮蔽率がおおむね安定している。これは南面において太陽高度があまり大きく変化せず、常に突出部の影が生じていることが原因と考えられる。しかしながら、太陽高度の低くなる冬期には遮蔽率が低下しているほか、Self-Shading Wall を東西面に向けた場合ではこれと異なる傾向を示すものと推測される。
3.3 照度
図 5 に Case 2 と 4 の室内照度のヒートマップを示す。ここでは 3000 [lux]以上の値をすべて赤く表示している。双方のモデルにおいて、10 月～3 月は 3000 [lux]を超える時間が長く、眩しさを感じやすい室内環境になっている。一方で夏期はおおよそ2000 [lux]前後で変動しており、建物の中心においては過不足ない照度が確保されている。なお、今回の計算では照度センサーをモデルの中心部にしか配置しておらず、照度の変動が激しい傾向にあった。今後は照度センサーを増やし、5 点法などによって求めた平均照度を評価していくことが望ましいと思われる。
3.4 光環境の各指標
図 6 に各モデルにおける DA（昼光自律性）、CDA（連続昼光自律性）、UDI（有用昼光照度）、DF（昼光率）を示す。ここで、各評価指標の内容を以下に示す。
・DA ：300 [lux]以上の照度のある時間が年間に占める割合
・CDA：DA の閾値よりやや低い照度も含めた指標
DA よりも値が大きくなる
・UDI ：100～2000 [lux]の間の照度のある時間が年間に占める割合
・DF ：屋外照度に対する室内照度の割合
DA は Case 5 と 11 で著しく低下している。すなわちこの 2つは他のモデルより明るい時間が長いということだが、同じ窓面積を持ち遮蔽のないCase 0 よりも明るい時間が長いとは考えにくい。ルーバーからの反射が影響している可能性もあるが、さらなる検証が必要である。また Case 5 と 11 の CDA は DA と比べ 2 倍ほどの値になっている。これは 300 [lux]よりやや低い照度の時間帯が多くなることを示すが、その原因についても今後明らかにしていく。なお、Case 2 と 4 の DA および CDA は、ルーバーを用いた各モデルと大きな差が見られなかった。
また、UDI は遮蔽物のない Case 0 や 1 などで低く、それ以外熱負荷 [MJ/年]

3.1 冷暖房負荷

図 3 年間の冷暖房負荷

では大きくなる傾向が見られる。窓面積の大きいモデルは当然ながら入射光が多く、したがって 2000 [lux]を超える時間が長いため、妥当な結果といえる。ただし先述した Case 5 と 11 についてはこの限りでない。UDI は値が大きくなるほど優秀な光環境を示すことになるが、最も UDI が大きかったのは、垂直の窓面に Wingwall を施した Case 10 であった。次いで、水平の窓面に Overhang を施した Case 16、水平の壁面にルーバーを施した Case 12 などとなった。Case 2 と 4 の UDI はルーバーを用いたモデルの平均値より若干高い傾向にあった。
DF を見ると、遮蔽のない Case 0、8、14 で著しく高くなっている。なお、ここにおいても Case 5 と 11 は顕著に低い値を示しているが、今後の検証で原因を明らかにしていく。Case 2 と4 の DF はルーバーを用いたモデルとおおよそ同じであった。
４．まとめと展望
本研究では、バイオミミクリー建築の事例調査を行い、その結果を分析した。バイオミミクリー建築は一定数の事例があり、多くは温暖な地域に位置することが分かった。また、バイオミミクリー建築の実践として、サボテンの形状を模倣した SelfShading Wall を適用したモデルを用い、シミュレーションを行った。その結果、熱負荷においては、Self-Shading Wall に特筆すべき特性は見当たらなかった。また光環境においてもルーバーと大きな差異は見られなかった。今後は Self-Shading Wall の更なる分析に向け、気象データや方位を変更した際の効果などについても検討を重ねていく。また Self-Shading Wall が足枷となる冬期においては、Kinetic Façade のような概念を適用し、気温や湿度の変化に応じて、電気などを使うことなく SelfShading Wall が格納されるような仕組みの提案を目指していく。
こうした検証を重ねたのちに、例えば、快適性・省エネルギー性能・光環境といった要素を軸にモデルを配置した三軸グラフを作成するなど、多角的な評価に取り組んでいく。
参考文献
1） Mick Pearce: Eastgate Building Harare ， URL:
(https://www.mickpearce.com/Eastgate.html)，
2023 年 9 月20 日閲覧
2） Merhan M. Shahda: Self-Shading Walls to Improve
Environmental Performance in Desert Buildings ，Architecture Research 2020，10，1，pp．1-14，2020．
3） 例えば，佐藤智之 他：統合ファサードにおける室内温熱環境に関する研究 ルーバーの日射遮蔽効果と年間空調負荷のケーススタディ，日本建築学会環境系論文集，第 77 巻，第676 号，pp．467-474，2012 年 6 月

時刻
時刻

月日時刻

時刻

図 4 年間の日射遮蔽率変動（上：Case 2 下：Case 4）月日
図 5 年間の照度変動（上：Case 2 下：Case 4）

図 6 各モデルにおける光環境指標