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将来気候・極端日射熱事象に適応する住宅のレジリエンス設計

～機械学習と多目的最適化によるテヘラン事例研究～

＜ポイント＞

• 将来気候（A2, RCP4.5, RCP8.5）および極端日射熱事象を考慮し、住宅建築の長期適応性を定量評価。
• EnergyPlus（OpenStudio/Ladybug）による動的シミュレーションとNSGA-II多目的遺伝的最適化を統合。最適解の抽出にK-means／クラスタリング・Parallel Coordinate Plot（PCP）・MCDAを併用。
• SHAP（SHapley）による感度解析で設計変数の寄与度を可視化。日よけ角（shading angle）が最も影響力の大きい変数と判明。

＜グラフィカルアブストラクト＞

＜概要＞

  本研究は、テヘランにおける代表的集合住宅をケーススタディに、将来気候下（主に2080年代）でのエネルギー消費（EUI）、過熱指標（IOhD/IOcD）、健康・快適指標（HI、Humidex、PPD）を多目的で最適化する枠組みを提案する。気候データはGCMから統計的ダウンスケーリング／CCWorldWeather/Meteonormにより生成し、OpenStudio/Ladybugで建物熱負荷を計算。Wallscei-X／NSGA-IIで受非支配解集合を生成し、機械学習（K-means等）とPCP、MCDAで最終シナリオを決定した。最適化シナリオ（例：S7）は、ベースラインと比べEUI約25%低減、IOhD約24%改善、年当たり過熱時間36%減少、PPD <6%**などの性能向上を示した。日よけ角が最も高い感度を示し、被覆（外皮）系の設計優先度を示唆する。

＜研究の背景＞

• 気候変動に伴う極端高温（熱波）の頻度増加は，室内過熱リスクとエネルギー需要構造を大きく変化させる。
• 既往研究は最適化や感度解析を用いるものの、将来気候＋極端日（heat-wave）を組み入れた多指標最適化は限定的であるため、本研究はそのギャップを埋める。

＜研究の内容（手法概要）＞

• 対象：テヘランの代表的集合住宅（ゾーニングに空調／非空調区画あり）。
• 気候データ：GCM→統計的ダウンスケール→EPW（A2, RCP4.5, RCP8.5）、極端日事象を比較。
• シミュレーション：Rhinoceros＋Grasshopper（Ladybug/OpenStudio）で建物モデル→EnergyPlus経由で熱負荷計算（検証誤差 ±8％以内）。
• 最適化：NSGA-II（Wallacei-X）による多目的最適化（目的関数：HI, Humidex, IOhD, IOcD, PPD, EUI）。
• 解の選定と解析：K-meansクラスタリング／PCPによる候補選別、MCDAで重みづけ評価、SHAPで感度ランキング。

＜主要知見と効果＞

• 最適化効果：代表最適シナリオ（S7）は2080年評価で EUI = 34.07 kWh·m⁻²（ベースライン57） → ≈25.2%削減、PPD ≈5.56％、IOhD低減などを達成。
• 過熱・健康：最適設計は年あたりの過熱時間を約36％削減し、HI／Humidex／IOhD等の健康指標を快適域へ近づける。
• 感度分析：SHAPにより日よけ角（shading angle）が最も影響力が大きく、設計上の優先改良点として提示。
• 注意点：単一GCM（HadCM3）や古いSRESシナリオ利用の限界があり、複数GCM・最新シナリオでの検証が今後必要。

＜今後の展開＞

• 複数GCM・最新RCP/CMIP6シナリオへの拡張と不確実性評価
• 相変化材料（PCM）、可変反射材料、AI制御空調の組み込み評価と費用便益分析
• 中東・乾燥暖温帯の他都市への横展開および規模拡張（集合住宅→集合住宅群／都市スケール）

＜掲載誌情報＞

• 雑誌：Energy Conversion and Management（Elsevier）(IF: 10.9; Cite Score: 19.8)
• 論文名：Designing resilience building for climate change adaptation (future climate and extreme daily heat event): machine learning and multi-objective algorithms for decreasing heat stress and energy efficiency
• 著者：Banafsheh Tezeri, Mostafa Mohajerani, Javad Eiraji, Jihui Yuan（責任著者）
• DOI：https://doi.org/10.1016/j.enconman.2025.120698

＜研究内容に関する問い合わせ先＞

大阪公立大学大学院生活科学研究科

准教授　袁 継輝（えん けいき）

TEL：06-6605-2833

E-mail：yuan［at］omu.ac.jp

※［at］を＠に変更してください。