建築物の省エネルギー設計におけるデータ活用について
建築研究所
三浦 尚志

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本日の発表内容••

建築の設計におけるシミュレーションにおいて、目的に応じた気象データを整備することは極めて重要である。
– エネルギーシミュレーション– 防露・結露計算– 機器の容量選定– 昼光利用シミュレーション など
建築研究所では気象庁のデータを基に設計用気象データに変換・取得できる計算ソフト（ArcClimate：アークラメイト）を開発したので紹介する。

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設計用気象データとは• 建築物のエネルギー消費量をシミュレーションするためには、建設地域の気象データが必要となる。
• 気象データとは主に以下のデータで構成される。
– 外気温度– 外気湿度– 日射や太陽位置（放射を含む）– 風向・風速• 多くの場合、エネルギーシミュレーションは1年単位で実施されることから、気象データは1年間を1時間ごと（データ数は365✕24の8760データ）用意されるのが通常である。
建物データ
エネルギー気象データ
建築研究所のGithuサイト※公表のプログラムを活用すると、設計地点のピンポイントデータでエネルギーシミュレーションが可能に。
※ https://github.com/DEE-BRI/arcclimate/3よく使用されている気象データ• 日本国内で使用されている気象データは、ほとんどの場合、拡張アメダス気象データが採用される。
• 拡張アメダス気象データは株式会社気象データシステムで販売されている。
• 建築物省エネ法では拡張アメダス気象データが使用されている。
• もともとは、建築学会で整備されていたが、建築学会がメンテナンスを放棄したため、現在では鹿児島大学の産学連携枠組みで設立された同社が、更新・メンテナンス・販売を行っている。

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設計用気象データとは• 時々刻々の気象データは気象庁からアメダスとして公開されている。
• 一方で、建築のエネルギー計算などをする場合、特定の年度の気象データを用いると、たまたまその年が冷夏とか暖冬とかの影響を計算結果が受けるため、特定の年の生データを採用するのは得策ではない。
• そこで、10年とか15年など、一定の期間の観測データを平均化したデータがシミュレーションに使用されるのが一般的である。
• 拡張アメダス気象データは10～15年の平均（分散は維持する）と結束処理等をした上で、計算・公開されている。

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世界の気象データ• 世界的に気象データは多種多様である。
• 建築分野でも多くの種類が存在する。
• ただし、気象データを利用するプログラムとして利用頻度が高いのは、暖冷房のエネルギー消費量（暖冷房負荷）を計算するプログラ
ムであり、世界的なデファクトスタンダードは、米国エネルギー省（DOE）が開発したEnergy Plusであり、Energy Plusが使用している気象データはEPWフォーマット（EnergyPlus Weather Data）として整理されている。

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拡張アメダス気象データとEPWデータの収録点数• 拡張アメダス気象データは国内の気象データに特化しており、収録地点数は836地点• EPWデータは9地点

7他分野での気象データに対する位置付け
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気象データの整備は様々な分野で必要とされている。
使用方法としては以下のように大別できる。
① 現在を知るもの② 将来予測③ 過去を何らかの方法で統計処理したもの
多くの場合、上記①や②の需要が高く、例えば、農業分野、スポーツ（登山・サーフィン等）、撮影業務などの分野で多く活用されている（例えばSCW(Super-CWeather)など）。
③については、需要は①や②に比べて低く、かつ目的に応じた統計処理を施す必要があるため、利用可能なデータは少ない。
今回の取り組みは、建築用途に絞った③を気軽に提供することを目指している。

参考：SCW画面

8気象庁におけるデータ整備•••

気象データ活用は、特に農業分野等で非常にニーズがあり、地球シミュレーター等を活用して、実測、一部、シミュレーションを用いながら、（国内836地点といった荒いデータではなく）5kmメッシュといった超高密度でのピンポイントでの気象データ予測が行われてきた。
アメダスデータと地球規模のシミュレーションを相互参照しながら計算精度を高めた上で、1時間ごとの予測値が気象庁から公開されている。
用途に応じて様々なモデルが開発されているが、データの蓄積量や予測精度の観点から、MSM（メソモデル）に注目した。

9データの整理方法••••

気象庁のMSMデータを1時間ごとに整理する方法プログラムを開発した。
他のデータ（絶対湿度・日射量・大気放射量）の予測方法を既往研究をもとに整理し、その方法に基づいて演算するプログラムを開発した。
メッシュデータから任意の地点におけるデータを空間補間する方法を開発した。標高補正を行うにあたって、国土地理院のデータを活用した。
年単位で設計用データに変換する方法を拡張アメダスを参考に整理し、演算するプログラムを開発した。

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プログラム開発• 基整促E12で開発した計算方法を束ねて１つのプログラムとし、高速化やデータ・ストレージの整備などを行い、誰でも使える形に整備した。
• これにより、誰でも、任意の緯度・経度を入力すると、気象データが取得できるようになる。計算プログラムは建築研究所環境研究グ
ループのgithubページにおいて公開済みである。
• サービス名は「arcclimate」（アークラメイト）

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より一般的に使用される工夫• 一方で、このソフトを使うためには、①動作する言語 python のインストール、②公開されているプログラムのダウンロード、③コマンドラインに対する知識が必要であり、一般的ではない。

• そこで、これらのビジュアルを整え、計算サイトのモックアップを民間会社に協力依頼して作成頂いた。
• このようなサイトを用意すると一般的な設計実務者でも容易に気象データを取得することができ、社会的に極めて有用である。

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メッシュマップの作成事例
例として2011年12月21日12時を示す

空間補間を行っているため、任意の緯度・経度で１時間ごとの値を生成することが可能である。

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気象データセットの位置付け
メソスケール数値予報モデルをベースとした任意の地点の気象データセット

面的に表示

他にも様々なモデル・アプリが存在する

参考：SCW画面
メソスケール数値予報モデルをベースとした任意の地点の気象データセット

建築設計に活用できる
統計的処理

面的に表示

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統計処理をしたデータの公開

建築物省エネ法における地域の区分・年間の日射地域区分

市町村別に表形式で提供されている。

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公開「arcclimate」（アークラメイト）

建築研究所環境研究グループのgithubで公開（MITライセンス）
建築公開情報をもとにしたデータを可視化したサイトも存在（民間企業）

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17まとめ• 同地点において本データセットと観測値との比較を行い、大きなずれが無いことを確認した（一部、風速などについては、もう少し精度改善の余地がある。）• メッシュマップの作成例を示した。
• 統計的処理の例として建築物省エネ法における「地域の区分」と「年間の日射地域区分」を示した。
• 今後、建築設計に関する他の統計的処理（例えば、年間エネルギー消費性能、壁体内・表面結露の設計、設備容量設計などの与条件）を追加していく予定である。
成果

報告書 プログラム

民間プログラム活用

国土交通省の建築基準整備促進事業E12「エネルギー消費性能の評価の前提となる気候条件の詳細化に向けた検討 （R1～R2）」
建築研究所・北方建築総合研究所・鹿児島大学の共同研究

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