Herramienta integral de valoración de la eficiencia energética de edificios de viviendas particulares en altura en etapa post-ocupacional: el habitante como eje fundamental. Casos de estudios en Ciudad de San Juan, Argentina

La problemática ambiental global conduce a numerosos países a incorporar estrategias de eficiencia energética a fin de disminuir el consumo, aspecto que logran mediante métodos de cálculo y sistemas de etiquetado de eficiencia energética, considerando características físicas del entorno urbano, del edificio y/o de los artefactos de consumo. La discusión internacional coincide en que el habitante incide en la eficiencia energética resultante. No obstante, ninguna herramienta existente introduce como variable el nivel de influencia del mismo. El objetivo de este trabajo es desarrollar y validar una herramienta integral de valoración de la eficiencia energética que tome como eje fundamental el comportamiento activo y pasivo del habitante estándar, postulando que el mismo está supeditado a su nivel de conocimiento sobre el uso racional de la energía. Para ello, se lleva a cabo un trabajo de campo en 196 departamentos, distribuidos en 14 edificios de viviendas particulares en altura, emplazados en el área central de la Ciudad de San Juan, Argentina, en base a una metodología cuasi-experimental de tipo pre-post para estudiar una población normal, respecto de un grupo experimental (grupo informado). Se realizan encuestas a fin de evaluar los hábitos que el habitante emplea como estrategias para satisfacer su condición de confort térmico, se analizan aspectos del entorno urbano, físicos del edificio y del equipamiento en relación al consumo eléctrico total, en período cálido. Se lleva a cabo un análisis estadístico univariado, bivariado y multivariado mediante empleo de software SPSS a efectos de caracterizar la muestra, establecer correlaciones, exponer el grado de significancia y contrastar hipótesis. Producto de los resultados del presente estudio, se procede a la construcción del índice de Consumo (IC), del índice del Nivel de Eficiencia Energética del Habitante (NEH) y del índice del Nivel de Eficiencia Energética Integral (NEEintegral). Los mismos se transfieren a una escala gráfica a modo de etiqueta y se diseña un Certificado Energético a fin de lograr aprehensión por parte del habitante estándar. La mayor correlación encontrada se da entre consumo eléctrico total y NEH, con R=-0,767 y nivel de significancia bilateral del orden 0,000, esto es, con un margen de error ρ<0,01. Se concluye que el índice Nivel de Eficiencia Energética Integral sintetiza los aportes de las tres dimensiones de estudio, habitante, edificio y entorno, realizando un aporte a la valoración de la eficiencia energética de edificios de viviendas.The global environmental problem leads many countries to incorporate Energy Efficiency (EE) strategies in order to reduce consumption, an aspect that they achieve by means of EE calculation and labelling methods, considering physical characteristics of the urban env ironment, the building and/or the consumption devices. The international discussion agrees that the inhabitant has an impact on the resulting EE. However, no existing tool introduces its level of influence as a variable. The objective of this work is to develop and validate an integral tool for the evaluation of the EE that takes as its fundamental axis the active and pa ssive behaviour of the standard inhabitant, postulating that it is subordinated to his level of knowledge on the Rational Use of Energy (REU). To this end, fieldwork is carried out in 196 departments, distributed in 14 Private Height Housing Buildings (EVPA), located in the ce ntral area of the City of San Juan, Argentina, based on a quasi -experimental pre-post methodology to study a normal population, with respect to a witness group (informed group). Surveys are carried out in order to evaluate the habits that the inhabitant uses as strategies to satisfy his condition of thermal comfort. Aspects of the urban environment, building physics and equipment are analysed in relation to the total electrical consumption during the hot period (summer 2016-2017). A univariate, bivariate and multivariate statistical analysis is carried out using SPSS software in order to characterize the sample, establish correlations, expose the degree of significance and contrast hypotheses. As a result of the study, the Consumption Index (CI), the Inhabitant Energy Efficiency Level ( IEL) index and the Comprehensive Energy Efficiency Level (EEL) index are constructed, transferred to a graphical scale as a label and an Energy Certificate is designed in order to achieve apprehension by the standard inhabitant. The greatest correlation found is between energy consumption and IEL, with an error of