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寒冷地における第4世代住宅のバルコニー構成の炭素削減・省エネ・温熱快適性の連成解析

Coupled Analysis of Fourth-Generation Residential Balcony Configurations in Cold Regions with Carbon Reduction, Energy Efficiency, and Thermal Comfort (原題)

Zhou Jiping, Kunpeng Song, Jianjun Xia

Sustainability📚 査読済 / ジャーナル2026-07-03#省エネOrigin: CN経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction
DOI: 10.3390/su18136762
原典: https://doi.org/10.3390/su18136762

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、寒冷地の第4世代住宅(垂直森林)のバルコニー構成が年間エネルギー消費、炭素削減、温熱快適性に与える影響を、Ladybug/Honeybeeを用いたシミュレーションとパレート最適化により分析した。南向きバルコニーはエネルギー消費が高く、東西南の組み合わせが快適性と省エネのバランスに優れることを示した。寒冷地での設計指針に示唆を与える。

English

This study analyzes how balcony configurations in fourth-generation residential buildings in cold regions affect annual energy consumption, carbon reduction, and thermal comfort using Ladybug/Honeybee simulations and Pareto optimization. It finds that south-facing balconies increase energy use, while east-west-south combinations offer the best balance of comfort and efficiency, providing design guidance for cold climates.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本の寒冷地(北海道・東北)でのZEH・省エネ基準や、今後の住宅設計におけるバルコニー配置の最適化に示唆を与える。特に、冬季の日射取得と夏季の遮蔽のバランスは、日本の気候風土にも応用可能な知見である。

In the global GX context

This research contributes to global discourse on building energy efficiency and carbon reduction in cold climates, offering quantitative evidence on balcony design trade-offs. It aligns with international efforts to decarbonize the building sector, though its Chinese context may limit direct transferability.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a methodological framework for multi-objective optimization of building envelope design in cold regions.

🏢実務担当者:Offers actionable insights for architects and developers on balcony orientation to balance energy and comfort.

🏛政策担当者:Informs building codes and incentives for low-carbon residential design in cold climates.

📄 抄録(日本語訳)

高品質な住宅への需要に牽引され、第4世代住宅建築—国際的には「Vertical Forest」、中国では「Urban Forest Garden」として知られる—は急速に発展してきた。当初は温暖な南部地域で建設されたが、近年ではより寒冷な北部地域にも拡大しており、山西、河北、陝西、甘粛などの省で50以上のプロジェクトが進行中である。複数の都市が設計基準と優遇措置を導入し、中国工程建設標準化協会は「都市森林庭園住宅設計基準」を発行している。しかし、冬が長く寒冷で夏が短く暑い寒冷地域において、バルコニー設計が建物の炭素削減、エネルギー効率、室内温熱快適性にどのように影響するかに関する体系的な定量研究は不足している。この研究ギャップに対処するため、本論文は以下の研究課題を提示する:(1) 寒冷地域の第4世代住宅建築において、バルコニーの方位の異なる組み合わせは年間エネルギー消費量と室内温熱快適性にどのように影響するか?(2) どのバルコニー構成が炭素削減、エネルギー効率、温熱快適性の間で最適なバランスを提供するか?40以上のプロジェクトからのテラス構成の統計分析に基づき、12の典型的な構成モデルが特定された。Grasshopperプラットフォーム上のLadybugおよびHoneybeeツールを用いて、建築エネルギー消費量と室内温熱快適性がシミュレーションされた。多目的トレードオフ分析はParetoフロント法を用いて実施された。本研究では、室内温熱快適性はPMV(予測平均申告)指標を用いて評価された。PMVはFanger教授によって提案された指標であり、空気温度、湿度、風速、平均放射温度、人体代謝率、衣服の熱抵抗を考慮して、人間の温冷感を総合的に反映する。その典型的な範囲は−3(寒い)から+3(暑い)であり、本研究では快適域は−1 ≤ PMV ≤ 1と定義された。主要な発見:(1) 南西+南のテラス構成は最も高い年間エネルギー消費量を示し、最低値(北西+西)を2.7%上回っており、南向きテラスは炭素削減にあまり有利ではないことを示している。(2) 最良の温熱快適性は東、西、南の方位で達成される。最も快適でない組み合わせ(南西+北西)と比較して、PMV快適割合の差は2.4%に達する。(3) Paretoフロントは、一定の快適性レベルを超えるとエネルギー消費量が急激に増加することを明らかにしている。西+南および東+南の組み合わせは、比較的低いエネルギー消費量(17.98 kWh/m2)を維持しながら最も高い温熱快適性(49.4%)をもたらす。したがって、寒冷地域では、第4世代住宅設計は南向きと側面方位を統合したテラス組み合わせを優先し、冬の日射取得と夏の日射遮蔽のバランスを取るために純粋なコーナー構成を避けるべきである。

AI 翻訳(deepseek-v4-flash)。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract(原文)

Driven by the demand for high-quality housing, fourth-generation residential buildings—known internationally as “Vertical Forest” and in China as “Urban Forest Garden”—have developed rapidly. Initially built in mild southern regions, they have recently expanded to colder northern areas, with over 50 projects underway in provinces such as Shanxi, Hebei, Shaanxi, and Gansu. Several cities have introduced design standards and incentives, and the China Association for Standardization of Engineering Construction has issued the “Design Standards for Urban Forest Garden Housing.” However, in cold regions, where winters are long and cold and summers are short and hot, there is a lack of systematic quantitative research on how balcony design affects building carbon reduction, energy efficiency, and indoor thermal comfort. To address this research gap, this paper poses the following research questions: (1) In fourth-generation residential buildings in cold regions, how do different combinations of balcony orientations affect annual energy consumption and indoor thermal comfort? (2) Which balcony configurations offer the best balance between carbon reduction, energy efficiency, and thermal comfort? Based on statistical analysis of terrace configurations from more than 40 projects, 12 typical configuration models were identified. Using Ladybug and Honeybee tools on the Grasshopper platform, building energy consumption and indoor thermal comfort were simulated. Multi-objective trade-off analysis was performed using the Pareto front method. In this study, indoor thermal comfort was evaluated using the PMV (Predicted Mean Vote) index. PMV is an index proposed by Professor Fanger that comprehensively reflects human thermal sensation, taking into account air temperature, humidity, wind speed, mean radiant temperature, human metabolic rate, and clothing thermal resistance. Its typical range is −3 (cold) to +3 (hot); in this study, the comfort zone was defined as −1 ≤ PMV ≤ 1. Key findings: (1) The southwest + south terrace configuration shows the highest annual energy consumption, exceeding the lowest (northwest + west) by 2.7%, indicating that south-facing terraces are less favorable for carbon reduction. (2) The best thermal comfort is achieved with east, west, and south orientations. Compared to the least comfortable combination (southwest + northwest), the difference in PMV comfort percentage reaches 2.4%. (3) The Pareto front reveals that beyond a certain comfort level, energy consumption increases sharply. The west + south and east + south combinations yield the highest thermal comfort (49.4%) while maintaining relatively low energy consumption (17.98 kWh/m2). Therefore, in cold regions, fourth-generation residential designs should prioritize terrace combinations integrating south-facing and side-facing orientations and avoid pure corner configurations to balance winter solar gain and summer shading.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。