Análisis de datos espaciales para la erradicación de la pobreza energética en la rehabilitación urbana : el caso de Madrid

Abstract

La tesis se basa en el desarrollo conceptual de un Modelo de Análisis de Datos Espaciales capaz de recoger y procesar grandes cantidades de información acerca de la eficiencia energética del parque edificado. El modelo incorpora datos procedentes de diversas fuentes y a varias escalas, con objeto de evaluar las necesidades de barrios enteros y priorizar las actuaciones. Facilita el planeamiento y la gestión de estrategias de rehabilitación energética basadas en la reducción de la demanda desde una perspectiva integral, teniendo en cuenta los aspectos medioambientales, sociales y económicos implicados y el problema de la pobreza energética como elemento vertebrador. Se proponen dos herramientas complementarias para el proceso de información de las principales bases de datos de la edificación existentes en España: el Catastro y los Censos de Población y Viviendas. Estas herramientas generan indicadores energéticos que se utilizan para caracterizar el desempeño térmico de los edificios, los barrios y las ciudades. Los resultados se vuelcan en el modelo, que permite visualizarlos y detectar las áreas residenciales de la ciudad afectadas por problemas de desigualdad asociada al uso de la energía. Se trata de barrios desfavorecidos en los que la ineficiencia de la edificación se convierte en un vector de riesgo de pobreza energética para sus ocupantes. El modelo se valida para el caso de Madrid, evaluando el potencial de mejora de la envolvente térmica de la edificación contenida en los tejidos urbanos característicos de los barrios vulnerables e ineficientes de la ciudad. Para ello se han utilizado Sistemas de Información Geográfica y tecnología de procesos de datos inspirada en la Ciencia de Datos Urbanos. ----------ABSTRACT---------- The thesis proposes the conceptual development of a Spatial Data Analysis Model that can collect large amounts of information about the energy efficiency of the building stock. The model contains information from different databases at various scales, in order to assess the refurbishment needs of entire neighborhoods. It gives the possibility of planning rehabilitation strategies based on energy needs reduction, taking into account the different environmental, social and economic aspects involved in the process. Two complementary tools are proposed for the data processing of the main existing bases in Spain: the cadastre and the census. These tools generate energy indicators that are used to characterize the thermal performance of buildings, neighborhoods and cities. The results are inputs for the model, which allows their visualization for the detection of residential areas of the city affected by problems of energy inequality. In these neighborhoods the inefficiency of building becomes a vector of risk of energy poverty for its occupants. The model is validated for the case of Madrid, by assessing the thermal envelope improvement potential of characteristic urban fabrics from deprived and inefficient neighborhoods of the city. For this purpose, Geographic Information Systems and data processing technologies inspired by the Urban Data Science have been used.