Impact of future climate and heat wave definitions on building energy performance in Brazil

Abstract

Esta tese de doutorado investiga de que forma projeções climáticas futuras e metodologias de detecção de ondas de calor influenciam o desempenho térmico e energético de edificações residenciais brasileiras, com ênfase no risco de superaquecimento interno e na exposição fisiológica dos ocupantes. Foram utilizadas ferramentas de Simulação de Desempenho Energético de Edificações (BES) para avaliar condições térmicas internas e demanda de resfriamento sob diferentes cenários climáticos, sendo a modelagem termo-fisiológica incorporada na etapa final para analisar o risco de superaquecimento associado a distintos métodos de detecção. Foram desenvolvidos conjuntos de dados climáticos futuros para capitais brasileiras a partir de múltiplas projeções de modelos climáticos e diferentes Cenários Climáticos (Representative Concentration Pathways ? RCPs), possibilitando a análise da variabilidade regional e das incertezas das projeções. Esses dados ampliam a disponibilidade de arquivos climáticos futuros de alta resolução para estudos de desempenho de edificações no Brasil e permitem avaliações de resiliência baseadas em múltiplos modelos. Os resultados indicam aumentos substanciais na demanda de resfriamento sob cenários de altas emissões (RCP8.5), enquanto cenários de menores emissões (RCP2.6) apresentam mudanças mais moderadas, porém ainda relevantes. Observou-se que a incerteza associada aos modelos climáticos se propaga diretamente para os indicadores de desempenho das edificações, reforçando a importância de abordagens multi-modelo. Em paralelo, foi conduzida uma revisão sistemática estruturada das definições de ondas de calor aplicadas à pesquisa em edificações, com o objetivo de classificar abordagens de detecção, identificar pressupostos metodológicos e mapear indicadores de desempenho interno. A revisão revelou significativa heterogeneidade nos critérios utilizados, dependência frequente da temperatura de bulbo seco e limitada consideração do estresse térmico cumulativo e da vulnerabilidade populacional. Para avaliar os impactos do calor extremo, diferentes métodos de detecção foram aplicados. As condições internas foram analisadas por meio de simulações de edificações combinadas com modelagem fisiológica (JOS-3), permitindo investigar a sincronização entre eventos externos de ondas de calor e o risco térmico interno. Os resultados mostram que ondas de calor definidas externamente nem sempre coincidem com períodos de maior estresse interno. Métodos sensíveis à umidade e baseados em percentis mais baixos tendem a identificar mais eventos, enquanto abordagens baseadas em anomalias apresentam melhor alinhamento com episódios raros de superaquecimento fisiológico. Indicadores convencionais, como o Heat Index, frequentemente sinalizam risco em climas quentes e úmidos, enquanto a temperatura corporal central raramente ultrapassa o limite fisiológico de segurança, exceto em cenários futuros. Esse resultado não deve ser interpretado como ausência de risco, mas como evidência de que o estresse fisiológico está associado à exposição térmica cumulativa e prolongada. Melhorias no envelope reduziram cargas de pico, mas não limitaram o estresse fisiológico cumulativo. O conjunto de metodologias desenvolvidas integra geração de dados climáticos futuros, revisão sistemática e integração de simulação da edificação com modelo fisiológico em uma abordagem estruturada para relacionar extremos climáticos externos à exposição interna e aos indicadores de desempenho. Em conjunto, os resultados contribuem para o aprimoramento da análise de riscos térmicos e subsidiam estratégias de projeto e políticas mais robustas frente a cenários climáticos extremos futuros.

Abstract: This doctoral thesis investigates how future climate projections and heat wave detection methodologies influence the thermal and energy performance of Brazilian residential buildings, with particular attention to indoor overheating risk and physiological exposure. Building Energy Simulation (BES) tools were employed to evaluate indoor thermal conditions and cooling demand under multiple climate scenarios, and thermo-physiological modelling was incorporated in the final stage to assess overheating risk across detection approaches. Future weather datasets were developed for Brazilian state capitals using multiple climate model projections and Representative Concentration Pathways (RCPs), enabling the analysis of regional climatic variability and projection uncertainty. This dataset expands the availability of high-resolution future weather files for building performance studies in Brazil and supports multi-model climate resilience assessment. Simulations indicate substantial increases in cooling demand under high-emission scenarios (RCP8.5), while lower-emission scenarios (RCP2.6) show more moderate yet significant changes. Climate-model uncertainty propagated directly into performance indicators, reinforcing the importance of multi-model approaches. In parallel, a structured systematic review of heat wave definitions in building research was conducted to classify detection approaches, identify methodological assumptions, and map indoor performance indicators. The review revealed substantial heterogeneity in criteria, frequent reliance on dry-bulb temperature alone, and limited consideration of cumulative thermal stress and population vulnerability. To assess extreme heat impacts, multiple detection approaches were applied. Indoor conditions were evaluated through building simulations combined with physiological modelling (JOS-3), enabling the analysis of the synchronization between outdoor heat wave events and indoor thermal risk. Results show that externally defined heat waves do not necessarily coincide with periods of maximum indoor stress. Humidity-sensitive and lower-percentile methods detect more events, whereas anomaly-based approaches better align with rare physiological overheating episodes. Conventional indicators such as the Heat Index frequently signal risk under hot-humid conditions, while core body temperature rarely exceeds the physiological safety threshold except in future scenarios, reflecting both the strict physiological nature of this limit and the influence of modelling assumptions. These results should therefore not be interpreted as absence of risk, but rather as evidence that physiological overheating is driven by cumulative and sustained indoor thermal exposure. Envelope improvements reduced peak loads but did not consistently limit cumulative physiological strain. The methodological framework developed in this thesis integrates future climate dataset generation, systematic methodological review, and building?physiological modelling into a structured approach for linking outdoor climatic extremes to indoor exposure and performance indicators. Climate projection variability and detection-method differences were examined in complementary but separate analytical stages, highlighting their influence on overheating assessment. Together, these findings advance overheating risk evaluation and support more informed design and policy strategies under future extreme climate conditions.