La calculadora online de consumo de agua en edificios hace una estimación del consumo de agua de una edificación, con la introducción de unos pocos parámetros.
El método de cálculo llega a un compromiso entre la facilidad de uso, y el error en la predicción de los consumos.
En una auditoria hídrica personalizada, se tienen en cuenta datos más pormenorizados, como largas series de datos meteorológicos diarios registradas en la zona de estudio, textura de los diferentes suelos (en la calculadora se usa una textura franco-arenosa por defecto), coeficientes de consumo exactos para cada especie (no solo bajo, medio o alto), condiciones específicas de microclima de las diferentes partes del jardín, etc.
Para cada tipo de vegetación que se puede elegir en la calculadora, se ha calculado el consumo medio anual por metro cuadrado, realizando una simulación a largo plazo con nuestro software MHS1, en 40 localidades distribuidas por el territorio español.
Con estos resultados se ha establecido un modelo lineal de regresión que relaciona la evapotranspiración de referencia media anual con el consumo, uno para cada tipo de vegetación.
Se ha observado que los mayores errores porcentuales se dan en los climas más extremos del territorio: fríos y lluviosos en el norte, muy cálidos y secos en el sur de las islas canarias, o mucha altitud; por lo que los datos de estas estaciones de medición, se han excluido de los ajustes de los modelos y se avisa del uso de la calculadora en dichas zonas. En ese caso mejor recurrir a una auditoría personalizada directamente.
Con esto, se han conseguido errores bastante bajos, generalmente por debajo del 10% y prácticamente todos debajo del 15% en todos los tipos de vegetación.
La variación de consumo entre localidades se acentúa más con especies de consumo bajo y gran profundidad radicular, y se iguala con especies de mayor consumo y poca profundidad.
Estos errores se consideran muy aceptables, más si cabe teniendo en cuenta que los errores que se pueden cometer al introducir datos por parte del usuario en las mediciones o la elección del tipo de vegetación, pueden ser mayores.
De hecho, el resultado ha sido bastante sorprendente ya que no se pensaba que se pudieran conseguir errores tan pequeños, teniendo en cuenta los pocos datos introducidos por el usuario.
