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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/36991
Tipo: Tese
Título: Conforto térmico em atividade de escritório no clima quente e úmido: influência das ações adaptativas no trabalho presencial e remoto
Autor(es): Nogueira, Barbara Lumy Noda
Primeiro Orientador: Leder, Solange Maria
Primeiro Coorientador: Leão, Celina Pinto
Resumo: Este estudo investigou a influência das ações adaptativas na percepção térmica de ocupantes durante a jornada laboral em duas tipologias de edificações – escritórios com climatização artificial e residências com predominância da ventilação natural – localizadas em uma cidade de clima quente e úmido. Utilizando dados empíricos de medições ambientais e 632 questionários respondidos pelos participantes, foram testados os potenciais preditivos das ações adaptativas na percepção térmica em cada tipologia, no trabalho presencial e remoto. A etapa preditiva aplicou seis algoritmos de aprendizado de máquina para prever a percepção de conforto, desconforto por calor ou frio, testando diferentes combinações de variáveis ambientais, pessoais e adaptativas. Os ambientes nos edifícios de escritórios e nas residências apresentaram condições térmicas e percepções térmicas contrastantes, assim como as ações adaptativas, que variaram conforme a tipologia. Nos escritórios, destacaram-se o consumo de bebidas e o uso de roupas adicionais; nas residências, predominaram roupas leves e a abertura de janelas. Nos escritórios, a inclusão de variáveis adaptativas múltiplas melhorou o desempenho dos modelos (destaque para Máquinas de Vetores de Suporte, pontuação F1 = 0,83, e Floresta Aleatória, pontuação F1 = 0,81). Já nas residências, os modelos apresentaram alta performance independentemente da inclusão dessas variáveis (pontuação F1 = 0,95). Os resultados confirmam a importância das variáveis adaptativas na previsão da percepção térmica em edifícios climatizados, ressaltando a necessidade de considerar o comportamento humano na modelagem do conforto térmico. Em contraste, nas residências, embora as ações adaptativas, como “usar roupas leves”, fossem frequentes no contexto do trabalho remoto, elas não impactaram significativamente a predição. A homogeneidade desse comportamento dificultou a identificação de diferenças estatísticas, reduzindo o poder explicativo das variáveis adaptativas na modelagem do conforto subjetivo. Esta tese reforça a importância do desenvolvimento de modelos preditivos ainda mais inclusivos e representativos das realidades locais, sensíveis à diversidade dos perfis ocupacionais e das condições ambientais reais, particularmente em países de clima quente e úmido, cuja realidade frequentemente escapa aos modelos e parâmetros estabelecidos por normas internacionais.
Abstract: This study explored how adaptive actions affect occupants' thermal perception during the workday in two types of buildings—offices with artificial air conditioning and homes with mostly natural ventilation—in a hot and humid climate city. Using empirical data from environmental measurements and 632 questionnaires completed by participants, the study assessed the predictive power of adaptive actions on thermal perception in each building type during both face-to-face and remote work. The predictive analysis employed six machine learning algorithms to forecast comfort levels, heat or cold discomfort, testing various combinations of environmental, personal, and adaptive variables. Office and home environments displayed contrasting thermal conditions and perceptions, as did the adaptive actions, which varied by building type. In offices, drinking beverages and wearing extra clothing were common; in homes, light clothing and opening windows were predominant. Including multiple adaptive variables improved model performance for offices (notably Support Vector Machines, F1 score = 0.83, and Random Forest, F1 score = 0.81). For households, the models performed well regardless of these variables (F1 score = 0.95). The results confirm the importance of adaptive variables in predicting thermal perception in air-conditioned buildings, highlighting the need to consider human behavior in thermal comfort models. Conversely, in homes, although actions like “wearing light clothing” were common during remote work, they did not significantly improve prediction accuracy. The consistency of this behavior made it difficult to identify statistical differences, reducing the explanatory power of adaptive variables in modeling subjective comfort. This research highlights the importance of creating more inclusive and locally representative predictive models that consider diverse occupational backgrounds and real environmental conditions, especially in hot and humid regions, where actual circumstances often go beyond international standards.
Palavras-chave: Conforto térmico
Comportamento adaptativo - Clima quente e úmido
Edifício de escritórios
Trabalho remoto
Aprendizado de máquina
Thermal comfort
Adaptive behavior
Office buildings
Remote working
Machine learning
Hot and humid climate
CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ARQUITETURA E URBANISMO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal da Paraíba
Sigla da Instituição: UFPB
Departamento: Arquitetura e Urbanismo
Programa: Programa de Pós-Graduação em Arquitetura e Urbanismo
Tipo de Acesso: Acesso aberto
URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/36991
Data do documento: 30-Mai-2025
Aparece nas coleções:Centro de Tecnologia (CT) - Programa de Pós-Graduação em Arquitetura e Urbanismo

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