La arquitectura y el urbanismo contemporáneos ya no pueden entenderse sin la mediación de modelos computacionales capaces de integrar información ambiental, morfológica y social. La transición del dibujo al dato no ha sido únicamente una cuestión técnica, sino epistemológica: el proyecto se ha convertido en un proceso de simulación, donde la forma surge de la interacción entre energía, materia y sociedad. En este marco, el análisis y la simulación ambiental constituyen herramientas proyectuales que permiten articular la tipología urbana con el comportamiento climático y, al mismo tiempo, con las condiciones sociales y de uso que estructuran el espacio.
De la morfología a la termodinámica urbana
Durante gran parte del siglo XX, la planificación urbana se basó en la morfología: la forma de la manzana, la altura del edificio, la proporción del vacío. Hoy, sin embargo, la lectura de la ciudad debe incorporar su dimensión termodinámica: cómo los flujos de radiación, temperatura, viento y humedad se distribuyen y afectan de manera desigual las condiciones de habitabilidad. El diseño computacional ambiental no es solo una herramienta de verificación, sino un instrumento de pensamiento urbano, capaz de cuantificar la interrelación entre geometría, energía y bienestar.
El arquitecto suizo Philippe Rahm propone precisamente una arquitectura basada en el metabolismo energético, en la que el proyecto se concibe como un sistema de gradientes térmicos y flujos de aire. En lugar de definir programas, se definen condiciones físicas: temperaturas, humedades relativas, densidades de CO₂. El edificio o el barrio se convierten así en un organismo climático, cuya forma se deriva de su eficiencia energética y de su capacidad para redistribuir el confort (Rahm, 2009).
Aplicado a la escala urbana, este enfoque implica pasar de una concepción estática del espacio —donde el bloque o la manzana son figuras geométricas cerradas— a una concepción metabólica, donde las tipologías se definen por su comportamiento dinámico: cómo respiran, cómo disipan calor, cómo intercambian energía con el entorno y con los cuerpos que lo habitan.
El diagrama Spacemate como marco tipológico-climático
El diagrama Spacemate, desarrollado por Berghauser Pont y Haupt (2010), ofrece una estructura cuantitativa para relacionar morfología urbana y comportamiento ambiental a través de cuatro indicadores fundamentales:
- FSI (Floor Space Index): superficie construida total en relación al suelo disponible.
- GSI (Ground Space Index): porcentaje de suelo ocupado por edificación.
- OSR (Open Space Ratio): relación entre espacio abierto y volumen construido.
- L (Layers): número medio de plantas edificadas.
Estas variables no solo describen densidad o forma, sino que se correlacionan directamente con parámetros microclimáticos como el Sky View Factor (SVF), la temperatura superficial o la velocidad del aire. Un FSI alto con un OSR bajo tiende a generar acumulación térmica, menor ventilación y aumento de la temperatura nocturna; mientras que un GSI moderado y un OSR elevado facilitan la disipación de calor y reducen el efecto de isla urbana.
La potencia del Spacemate reside en su capacidad de servir como interfaz entre la geometría urbana y la simulación ambiental. Cada punto en el diagrama puede vincularse a un conjunto de datos de temperatura, velocidad de viento o radiación obtenidos de modelos CFD (Computational Fluid Dynamics) o de análisis de radiación solar. Esto permite construir mapas de equilibrio térmico urbano, que integran información física y morfológica con indicadores de uso y densidad.
Así, la tipología urbana deja de ser un tema formal y se convierte en un problema de equilibrio ambiental y social: ciertos tejidos —bloques cerrados con bajo OSR, alta inercia térmica y escasa vegetación— concentran calor y reducen la calidad ambiental. El urbanismo digital permite cuantificar estas relaciones y proyectar ajustes precisos de densidad, altura y porosidad para recuperar un balance térmico y espacial sostenible.
Flujo computacional: del dato al proyecto
En términos operativos, un flujo de simulación ambiental tipológico se desarrolla en varias etapas. Primero, se construye una malla urbana con resolución de entre 5 y 10 metros, donde cada celda se caracteriza por su FSI, GSI, OSR y L. A partir de esta estructura, se aplican modelos simplificados de transferencia de calor, radiación y ventilación para estimar el comportamiento térmico del entorno.
Los datos climáticos de entrada (por ejemplo, archivos EPW) permiten generar simulaciones horarias de temperatura y radiación durante todo el año. Estas simulaciones se cruzan con capas de densidad, movilidad o uso del suelo, lo que permite construir un mapa de equilibrio climático-espacial.
A continuación, se definen objetivos de proyecto: reducción de temperatura superficial media en 2 °C, aumento de la velocidad de aire en espacios públicos a más de 0,8 m/s, incremento del factor de sombra en un 30 %, o mejora del SVF en 0,1. Estos objetivos se integran en un proceso de optimización multiobjetivo, basado en algoritmos evolutivos (NSGA-II, SPEA2), que exploran miles de combinaciones posibles de FSI, GSI, OSR y vegetación hasta encontrar configuraciones equilibradas entre densidad y confort.
Este proceso puede complementarse con modelos de agentes (Agent-Based Models, ABM) que simulan el comportamiento de los habitantes, la movilidad peatonal y la accesibilidad a equipamientos. De esta forma, el flujo computacional no solo evalúa el rendimiento ambiental, sino también el impacto funcional y la coherencia del tejido urbano como sistema adaptativo.
Proyecto metabólico: un ejemplo operativo
Imaginemos un barrio periférico con un FSI de 1,8, GSI de 0,6 y OSR de 0,22: un tejido denso, de bloques cerrados y escasa vegetación. Los datos climáticos indican un diferencial térmico de 2,5 °C respecto al promedio urbano y una baja ventilación natural. Al aplicar el modelo Spacemate, se identifica que pequeñas variaciones volumétricas (reducción del GSI a 0,45 y aumento del OSR a 0,3 mediante retranqueos y patios abiertos) podrían mejorar el comportamiento térmico en un 18 %.
Mediante simulaciones CFD, se evalúan diversas estrategias pasivas: inserción de corredores vegetales alineados con el viento dominante, sombreados en fachadas oeste, y techos reflectantes con albedo superior a 0,6. Los resultados muestran un aumento de la velocidad media del aire en las calles principales de 0,4 m/s y una disminución promedio de 2,1 °C en la temperatura superficial. En términos energéticos, las edificaciones reducen la carga térmica en un 12 %, y los espacios públicos amplían sus horas de confort bioclimático en un 25 %.
Desde la perspectiva de Rahm, el barrio se ha convertido en un sistema metabólico: la tipología no es una figura sino un equilibrio energético en constante intercambio con el entorno. La ciudad se diseña, entonces, no solo para alojar cuerpos, sino para regular flujos: térmicos, sociales y materiales.
Simulación multiescalar y acoplamiento térmico
El verdadero reto del diseño computacional ambiental reside en su integración multiescalar. Los modelos de microclima urbano (resoluciones de 5–10 m) deben acoplarse con simulaciones a escala arquitectónica (resoluciones inferiores a 1 m), lo que requiere un intercambio coherente de condiciones de contorno. Por ejemplo, un análisis CFD urbano puede ofrecer el campo medio de velocidad del aire y temperatura superficial, que luego se traduce en condiciones de contorno dinámicas para los análisis de ventilación natural y carga térmica en los edificios.
Este acoplamiento permite ajustar estrategias pasivas con precisión contextual: el dimensionado de patios, la disposición de chimeneas solares o la proporción de aberturas puede calibrarse según la dirección y magnitud de los vientos dominantes simulados a escala urbana. Asimismo, la inercia térmica de los materiales —expresada en su capacidad calorífica y conductividad— se convierte en una variable de diseño computacional, evaluando combinaciones de masa térmica y aislamiento en función de las oscilaciones diarias de temperatura.
La simulación ambiental no solo mide, sino que informa la toma de decisiones proyectuales, construyendo una relación directa entre parámetros de forma (FSI, GSI), parámetros físicos (albedo, emisividad, conductividad térmica) y resultados de confort (PMV, PPD).
Calibración, validación y retroalimentación de modelos
Para que el diseño computacional ambiental sea fiable, debe basarse en modelos calibrados y validados. En proyectos urbanos reales, esto implica la comparación de resultados simulados con mediciones in situ: temperaturas superficiales captadas por termografía infrarroja, perfiles de velocidad del aire medidos con anemómetros ultrasónicos o concentraciones de humedad relativa.
El procedimiento de calibración utiliza algoritmos de ajuste inverso —como el método de Levenberg–Marquardt o técnicas de Monte Carlo— para minimizar el error cuadrático medio entre los datos simulados y medidos. Este proceso confiere credibilidad a los modelos y permite extrapolar resultados a escenarios futuros de densificación o cambio climático.
La validación no es solo técnica, sino también proyectual: los resultados deben integrarse en los ciclos de decisión, retroalimentando iterativamente el diseño. Esta retroalimentación algorítmica convierte al modelo computacional en un instrumento de negociación entre lo físico y lo social, entre lo normativo y lo ambiental.
Materialidad térmica y urbanismo metabólico
La dimensión térmica del proyecto urbano no se limita a la escala atmosférica: se inscribe en la materialidad misma del entorno construido. El coeficiente de conductividad térmica (λ), la capacidad calorífica (cₚ) y el albedo superficial de los materiales urbanos condicionan la evolución temporal del microclima. Superficies con alta capacidad térmica y bajo albedo retienen energía durante el día y la liberan lentamente durante la noche, agravando el efecto de isla térmica.
El diseño computacional permite optimizar estas propiedades de manera paramétrica: materiales con λ inferior a 0,4 W/mK, albedos mayores de 0,5 y factores de absorción solar reducidos pueden introducirse como variables en los modelos, correlacionándolos con métricas urbanas de densidad y vegetación.
Philippe Rahm aborda esta condición material desde una visión metabólica, entendiendo el espacio como un sistema de intercambio energético. En su proyecto Digestible Gulf Stream (2008), la ventilación, la radiación y la humedad no se controlan mediante instalaciones mecánicas, sino mediante la configuración termodinámica del espacio. Este principio puede trasladarse al urbanismo computacional: diseñar el tejido urbano como un sistema abierto de intercambio continuo, donde la tipología se optimiza en función de su capacidad de metabolizar energía solar y radiativa en equilibrio con su entorno social y climático.
Hacia una ecología computacional del proyecto
Integrar tipología, clima y sociedad mediante herramientas computacionales no es una mera cuestión de eficiencia. Supone un cambio profundo en la idea de proyecto: de la forma como representación a la forma como regulación. La simulación ambiental, cuando se vincula con los indicadores de densidad y uso, permite visualizar la interrelación equilibrada entre los componentes físicos y sociales del espacio urbano.
La arquitectura y el urbanismo computacional abren así la posibilidad de construir una ecología proyectual, donde el equilibrio no se impone desde fuera, sino que emerge de la interacción entre morfología, energía y comportamiento humano. En esta visión, modelar el clima equivale a modelar el metabolismo urbano: una síntesis dinámica entre tipología, medio y forma de vida.
Bibliografía
- Berghauser Pont, M., & Haupt, P. (2010). Spacematrix: Space, Density and Urban Form. Rotterdam: NAi Publishers.
- Berghauser Pont, M., Haupt, P., & Stonor, T. (2017). Measuring Urban Space: The Spatial Parameters and the Role of Urban Density. Delft University of Technology.
- Oke, T. R. (1987). Boundary Layer Climates. London: Routledge.
- Perez, G., & Román, M. (2020). “Urban microclimate simulations and morphological performance: coupling CFD and urban density metrics.” Building and Environment, 177, 106875.
- Rahm, P. (2009). Architecture météorologique. Paris: Archibooks.
- Ratti, C., & Claudel, M. (2015). Open Source Architecture. New York: Thames & Hudson.
- Steemers, K., & Baker, N. (2003). Energy and Environment in Architecture: A Technical Design Guide. London: Taylor & Francis.