Novasinergia 2025, 8(2), 178-202. https://doi.org/10.37135/ns.01.16.10 http://novasinergia.unach.edu.ec
Artículo de Investigación
Impacto ambiental y térmico de materiales en viviendas sociales según
región climática en Ecuador
Environmental and thermal impact of materials in social housing by climate region in
Ecuador
Ghyslaine Romina Manzaba Carvajal1, Ricardo Andrés Valencia Robles1,
María Isabel Romero Jara1
1Facultad de Arquitectura y Urbanismo, Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador, 091050;
ricardo.valenciar@ug.edu.ec; maria.romeroj@ug.edu.ec
*Correspondencia: ghyslaine.manzabacar@ug.edu.ec
Citación: Manzaba, G.; Valencia, R. &
Romero, M., (2025). Impacto ambiental y
térmico de materiales en viviendas
sociales según región climática en
Ecuador. Novasinergia. 8(2). 178-202.
https://doi.org/10.37135/ns.01.16.10
Recibido: 14 abril 2025
Aceptado: 09 junio 2025
Publicado: 02 julio 2025
Novasinergia
ISSN: 2631-2654
Resumen: Este estudio evalúa el impacto ambiental y térmico de
materiales utilizados en viviendas sociales, considerando las
condiciones climáticas diferenciadas de las regiones Costa y Sierra
del Ecuador. Se emplearon herramientas de modelado energético y
análisis de ciclo de vida (BIM y LCA) para comparar dos prototipos
de vivienda con idéntica morfología, pero ubicados en Guayaquil y
Quito, respectivamente. Los resultados muestran que, en la región
Sierra, la envolvente térmica debe reforzarse para minimizar
pérdidas de calor, mientras que en la Costa es necesario mitigar la
ganancia térmica por radiación solar. Se identificaron diferencias
de hasta 25% en reciclabilidad y 20% en masa estructural entre
regiones. Además, se evidenció que los requerimientos de confort
térmico varían significativamente, lo cual sugiere que los
materiales y estrategias constructivas deben ser adaptados al
contexto climático local. El estudio concluye que los programas de
vivienda social requieren un estudio regionalizado en el uso de
materiales y diseño, y propone lineamientos técnicos y normativos
diferenciados según región climática.
Palabras clave: Confort, Impacto ambiental, Reciclabilidad,
Sostenibilidad, Vivienda social.
Copyright: 2025 derechos otorgados por los
autores a Novasinergia.
Este es un artículo de acceso abierto distribuido
bajo los términos y condiciones de una licencia
de Creative Commons Attribution (CC BY NC).
(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
Abstract: This study evaluates the environmental and thermal impact of
materials used in social housing, considering the distinct climatic
conditions of Ecuador's Coast and Highland regions. Building
Information Modeling (BIM) and Life Cycle Assessment (LCA) tools were
applied to compare two housing prototypes with identical morphology but
located in Guayaquil and Quito, respectively. Results indicate that in the
Highland region, the thermal envelope must be reinforced to reduce heat
losses, while in the Coast region, it is necessary to mitigate solar heat
gains. Up to 25% differences in recyclability and 20% in structural mass
were identified between regions. The thermal comfort requirements varied
significantly, suggesting that material selection and construction
strategies should be adapted to the local climate context. The study
concludes that social housing programs require a region-specific approach
in both materials use and design, and it proposes technical and regulatory
guidelines differentiated by climatic region.
Keywords: Comfort, Environmental impact, Recyclability,
Sustainability, Social housing.
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 179
1. Introducción
En América Latina, el déficit habitacional continúa siendo un desafío estructural,
especialmente en países como Ecuador, donde se estima que más del 45% de las viviendas
presentan carencias cualitativas relacionadas con materiales, confort térmico y durabilidad
[1]. A pesar de múltiples programas de vivienda social promovidos desde la década de 1990,
estas intervenciones han priorizado la rapidez y economía constructiva, con escasa
consideración del contexto climático y ambiental específico de cada región [2].
La creciente demanda por soluciones habitacionales sostenibles plantea la necesidad de una
transformación metodológica en el diseño y evaluación de viviendas. En este marco,
herramientas como el análisis de ciclo de vida (LCA) y el modelado de información para la
construcción (BIM) se han posicionado como puntos clave para estimar impactos
ambientales y optimizar decisiones constructivas desde etapas tempranas [3], [4]. Estas
herramientas permiten considerar no solo los materiales empleados y sus emisiones
asociadas, sino también su reciclabilidad, masa estructural y contribución al confort térmico
en función de la ubicación geográfica.
En Ecuador, estudios recientes han evidenciado la necesidad de adaptar el diseño de
viviendas sociales a las condiciones climáticas específicas. Por ejemplo, se ha demostrado
que estrategias pasivas como la ventilación cruzada o el aislamiento en cubierta no siempre
resultan efectivas si no se articulan con variables como orientación solar, vegetación urbana
y composición de materiales [5], [6]. Además, evaluaciones empíricas de percepción térmica
en contextos urbanos, como las realizadas en Loja, muestran que la normativa nacional
(NEC-HS-EE) no refleja plenamente las necesidades reales de confort de los usuarios [2].
Este estudio tuvo como objetivo comparar el impacto térmico y ambiental de materiales de
construcción en viviendas sociales ubicadas en dos regiones climáticamente distintas del
Ecuador: la Costa (Guayaquil) y la Sierra (Quito). Para ello, se aplicaron herramientas de
simulación energética y análisis ambiental integradas a través de BIM, sobre un mismo
modelo arquitectónico. Con esta aproximación, se busca evidenciar las implicaciones que
tiene el contexto climático en el rendimiento térmico y la sostenibilidad de los materiales
empleados, así como proponer lineamientos diferenciados para el diseño y regulación de la
vivienda social.
2. Metodología
Se adoptó una metodología comparativa aplicada con visión técnico-ambiental,
diseñada para evaluar el impacto térmico y ambiental de materiales de construcción
empleados en viviendas sociales de dos regiones climáticas contrastantes del Ecuador: la
Costa (Guayaquil) y la Sierra (Quito). Esta aproximación responde a la necesidad de
regionalizar las estrategias constructivas en función de las condiciones climáticas, tal como
lo sugieren estudios recientes sobre confort térmico en contextos ecuatorianos [1], [2].
La base técnica del estudio se apoya en la integración de herramientas digitales como el
modelado de información de construcción (BIM) y el análisis de ciclo de vida (LCA), cuya
eficacia ha sido ampliamente demostrada en contextos latinoamericanos por autores como
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 180
[4], [7] y [3]. Estas herramientas permiten modelar el comportamiento energético y
ambiental de edificaciones desde sus etapas iniciales de diseño, con altos niveles de
precisión y replicabilidad [8].
2.1. Fundamentos del estudio y criterios para la selección de casos
De estrategia cuantitativa comparativa para evaluar el impacto ambiental y térmico
de materiales constructivos en viviendas sociales de dos regiones climáticas del Ecuador: la
Costa y la Sierra. Se analizó si la selección adecuada de materiales, considerando
propiedades térmicas, higrométricas y de reciclabilidad, puede mejorar el confort térmico y
reducir la huella ambiental de la edificación, de acuerdo con las condiciones específicas de
cada región [4], [7].
La metodología se sustenta en la combinación de tres herramientas digitales
complementarias: el Modelado de Información de la Construcción (BIM), el Análisis de
Ciclo de Vida (LCA), y la simulación térmica mediante Autodesk Forma. Esta integración
permite un abordaje integral desde el diseño hasta la evaluación del desempeño térmico y
ambiental.
Figura 1. Vivienda social terminada – Región Costa, programa Creamos Vivienda, 2021 [14].
Se estructura a partir de un modelo arquitectónico unificado proporcionado por el
programa estatal “Creamos Vivienda”, cuya planta tipo (Figura 3) se aplicó a ambas
regiones. Las viviendas fueron modeladas en Revit (Figura 2), y se diferenciaron
principalmente por las soluciones constructivas de cubierta, adaptadas a las condiciones
climáticas regionales: ventilación cruzada con caña guadua en la Costa (Figura 5), y
mampostería continua en la Sierra (Figura 4).
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 181
En total se seleccionaron seis ubicaciones (Figura 6): tres en la región Costa (Guayaquil,
Machala y Santo Domingo) y tres en la Sierra (Quito, Loja y Riobamba), lo que permite
capturar una muestra representativa de condiciones geográficas, climáticas y altitudinales
del país.
Tabla 1. Condiciones geográficas, climáticas y altitudinales de seis ciudades representativas del Ecuador.
Ciudad
Región
Altitud (msnm)
Clima
Humedad Relativa
(%)
Loja
Sierra
2100
Templado seco
65
Riobamba
Sierra
2754
Frío seco
60
Quito
Sierra
2850
Frío húmedo
75
Chongón
Costa
30
Tropical seco
80
Machala
Costa
6
Tropical húmedo
85
Santo Domingo
Costa
625
Tropical monzónico
88
Fuente: Elaboración propia con base en datos del Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología del Ecuador [9], [10] y
estudios regionales publicados en [4], [1], [2].
El modelo permitió calcular dos variables clave: (i) el peso volumétrico total de los
materiales por categoría constructiva, y (ii) el porcentaje de materiales reciclables, siguiendo
parámetros técnicos del CTE (Tabla 2) y propiedades térmicas según conductividad y
resistencia (Tabla 3). Estas métricas fueron vinculadas a las simulaciones térmicas,
ejecutadas para el 21 de marzo (equinoccio), con el fin de asegurar condiciones comparables
en las 6 ciudades analizadas.
Figura 2. Levantamiento digital de casos de estudio, programa Creamos Vivienda, 2021.
Para garantizar resultados comparables y técnicamente sólidos en contextos climáticos
distintos, fue indispensable reconocer las variables ambientales que condicionan el
desempeño térmico de los materiales constructivos. En este proceso, se priorizó la
evaluación de propiedades como la densidad y la respuesta térmica de los materiales, datos
que fueron extraídos del [11] y adaptados al modelo arquitectónico desarrollado por [14],
basado en un prototipo unifamiliar estándar. Esta estrategia ha sido respaldada por
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 182
investigaciones que integran información técnica con simulaciones para optimizar el
rendimiento de materiales en función del contexto climático [12], [13].
Tabla 2. Densidad de materiales por elementos y categorías constructivas.
Categoría
Elemento constructivo
Material
Densidad ρ
(kg/m³)
Cimentaciones
Vigas
Hormigón simple (f'c=210 kg/cm²)
2.000
Armaduras
Acero de refuerzo fy=4200 kg/cm². Unidad ≈
7.800
Acondicionamiento del
terreno
Relleno
Subbase clase III
1.600
Estructura
Pilares
Bloque estructural 15x24x40 cm. 13.6 Mpa sólidos
densos
2.000
Vigas
Hormigón simple (f'c=210 kg/cm²)
2.000
Armaduras
Acero de refuerzo fy=4200 kg/cm²
7.800
Acero estructural ASTM A36
7.800
Contrapiso
Hormigón simple (f'c=210 kg/cm²)
2.000
Muro
Hormigón armado
2.500
Fachadas
Mampostería
Bloque (20×10×40cm (Mpa)) NTE-INEN 826
1.000
Mortero monocapa
1.900
Carpintería ventanas
Aluminio natural
2.700
Vidrio claro 4mm
2.500
Carpintería puertas
Plancha (0.9mm) tool galvanizado
7.800
Cubierta
Panel superior
Panel sándwich con alma de lana mineral 15mm
175
Canaletas
Caña guadua
650
Canal de aguas lluvias
Plancha LAF (0.7mm) tool galvanizado
7.800
Particiones interiores
Mampostería
Bloque (20×10×20cm (Mpa)) NTE INEN 306
1.150
Carpintería puertas
Madera laminada con marco y tapamuros
750
Revestimientos
Mampostería
Mortero monocapa
1.900
Pintura vinil + sellador
1.050
Piso
Revestimiento con apariencia de tablilla de madera
1.200
Cerámica nacional
2.300
Fuente: Datos tomados de [11], [14], y especificaciones técnicas de materiales utilizados en vivienda social.
Se identificó que materiales como el hormigón o el acero, por su elevada densidad, aportan
robustez estructural, mientras que soluciones ligeras como los paneles tipo sándwich
favorecen la eficiencia térmica sin incrementar significativamente la masa constructiva [15].
Adicionalmente, se incluyeron parámetros térmicos clave como la conductividad y la
resistencia térmica, fundamentales para predecir el comportamiento energético de cada
componente dentro del sistema constructivo [4].
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 183
Tabla 3. Conductividad y resistencia térmica por elementos constructivos.
Categoría
Elemento
constructivo
Material
λ Conductividad
térmica W/m·K
R Resistencia térmica
m²·K/W
Cimentaciones
Vigas
Hormigón simple (f’c=210
kg/cm²-25cm)
1,65
0,182
Armaduras
Acero de refuerzo fy=4200
kg/cm². Unidad: Kg
50,00
0,360
Acondicionamiento del
terreno
Relleno
Subbase clase III
0,55
0,636
Estructura
Pilares
Bloque estructural
E=15×24×40 cm. 13.6 Mpa
sólidos densos
0,96
0,250
Vigas
Hormigón simple f’c=210
kg/cm²-25cm
1,65
0,121
Armaduras
Acero de refuerzo fy=4200
kg/cm²
50,00
0,00024
Acero estructural ASTM
A36
50,00
0,0002
Contrapiso
Hormigón simple f’c=210
kg/cm²
1,65
0,0606
Muro
Hormigón armado
2,50
0,060
Fachadas
Mampostería
Bloque (20×10×40cm
(Mpa)) NTE-INEN 826
0,26
0,680
Mortero monocapa
1,30
0,025
Carpintería
ventanas
Aluminio natural
230,00
0,000244
Vidrio claro 4mm
1,00
0,004
Carpintería
puertas
Plancha (0.9mm) tool
galvanizado
50,00
0,000018
Cubierta
Panel superior
Panel sándwich con alma
de lana mineral 15mm
0,04
0,375
Canaletas
Caña guadua 1–10cm
0,12
0,150
Canal de aguas
lluvias
Plancha 1/32” (0.7mm) tool
galvanizado
50,00
0,000014
Particiones interiores
Mampostería
Bloque (20×10×20cm
(Mpa)) NTE-INEN 306
0,173
0,520
Carpintería
puertas
Madera laminada con
marco y tapamuros
0,23
0,357
Revestimientos
Mampostería
Mortero monocapa
1,30
0,025000
Pintura vinil + sellador
0,20
0,000670
Piso
Fibrocemento con
apariencia de tablilla de
madera
0,35
0,017100
Cerámica nacional
1,30
0,008300
Fuente: Valores técnicos obtenidos de [11], [16], fichas de fabricantes, y especificaciones técnicas de [14].
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 184
A partir de las características resumidas en la Tabla 1, se profundizó en el análisis
comparativo de seis ciudades ecuatorianas que representan dos contextos climáticos
marcadamente distintos. En la región Costa, Chongón-Guayaquil, Santo Domingo y
Machala comparten condiciones de alta temperatura y humedad relativa, propias de un
clima cálido-húmedo que exige materiales con buena capacidad de disipación térmica. En
contraste, las ciudades andinas de Quito, Riobamba y Loja, ubicadas a más de 2.000 msnm,
se caracterizan por un clima templado-frío, con amplias oscilaciones térmicas y pérdidas de
calor nocturnas, lo que vuelve prioritario el uso de materiales con alta resistencia térmica.
Esta diversidad ambiental condiciona no solo el desempeño técnico de los materiales, sino
también la percepción de confort por parte de los usuarios [1], [2].
La comparación entre estos entornos no debe entenderse únicamente desde un enfoque
técnico-estandarizado, sino como una aproximación sensible a las distintas formas de
habitar. La Figura 6 ilustra la localización de las ciudades seleccionadas por su peso urbano,
representatividad climática y disponibilidad de datos. Las diferencias térmicas entre
regiones —que alcanzan hasta 10 °C en condiciones exteriores según lo detallado en la Tabla
1— refuerzan la necesidad de estrategias de diseño diferenciadas. Desde esta perspectiva,
repensar la vivienda social en Ecuador implica reconocer su diversidad climática como un
insumo clave para soluciones constructivas más contextualizadas y equitativas.
Figura 3. Planta tipo Región Costa y Sierra. Fuente: Elaboración Propia en programa Autodesk Revit 2024, Autodesk Inc.
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 185
Figura 4. Alzado Vivienda región Sierra. Fuente:
Elaboración Propia en programa Autodesk Revit 2024,
Autodesk Inc.
Figura 5. Alzado Vivienda región Costa. Fuente:
Elaboración Propia en programa Autodesk Revit 2024,
Autodesk Inc.
Figura 6. Localizaciones geográficas Región Costa y Sierra.
2.2. Diseño arquitectónico y parámetros técnicos
El modelo arquitectónico utilizado en este estudio fue proporcionado por la Empresa
Pública “Creamos Vivienda” [14], y corresponde a una unidad habitacional unifamiliar tipo,
diseñada para contextos de vivienda social. Este modelo fue replicado en ambos escenarios
climáticos (Costa y Sierra), manteniendo su morfología, superficie construida, distribución
funcional y criterios de habitabilidad. La Figura 3 del artículo muestra la planta
arquitectónica tipo, mientras que la Figura 2 ilustra el modelo tridimensional desarrollado
en Autodesk Revit.
La caracterización de los elementos constructivos se realizó a partir del Catálogo Técnico de
la Edificación del Ecuador, priorizando materiales compatibles con las condiciones
climáticas locales, tanto cálidas como frías, y considerando su disponibilidad en el entorno
regional. La Tabla 2 recoge estas especificaciones, organizadas por componente (cubierta,
cerramientos, pisos), incluyendo variables esenciales como la densidad, la resistencia
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 186
térmica y el porcentaje de reciclabilidad. Para establecer una comparación técnica integral,
se definieron tres indicadores clave: el peso estructural por volumen, el potencial de reciclaje
de los materiales y su capacidad de conducción térmica.
Estas variables fueron integradas en los modelos digitales desarrollados en BIM y
vinculadas a los módulos de simulación energética y análisis de ciclo de vida (LCA), lo que
permitió evaluar de forma conjunta el rendimiento térmico y el impacto ambiental desde la
fase de diseño. Como referencia normativa, se utilizó la NEC-HS-EE, que define umbrales
de transmitancia y especificaciones para la envolvente térmica. Sin embargo, estudios como
el de [2] advierten que, en contextos como Loja, las experiencias térmicas reales de los
usuarios no siempre coinciden con los estándares definidos. Por ello, esta investigación no
se limitó al cumplimiento técnico, sino que incorporó una lectura crítica de su aplicabilidad,
buscando soluciones coherentes con el confort real de los habitantes.
2.3. Modelado digital y simulación térmica
Para analizar el comportamiento térmico de viviendas sociales en contextos
climáticos contrastantes, se adoptó una metodología digital integrada basada en la
interoperabilidad entre Autodesk Revit y Autodesk Forma. En primer lugar, se modelaron
arquitectónicamente dos prototipos según la configuración constructiva para climas cálidos
(Costa) y fríos (Sierra), los cuales fueron exportados en formato IFC para su evaluación en
tiempo real en Autodesk Forma. Allí se establecieron condiciones de uso estándar
(ocupación, horarios, carga interna, ventilación) y se simularon los escenarios climáticos
correspondientes al 21 de marzo, fecha del equinoccio, seleccionada por representar un
punto de equilibrio en términos de radiación solar y duración del día. En línea con [4] y [7],
se analizaron tres métricas clave: temperatura interior promedio, estrés térmico acumulado
y energía neta estimada para calefacción o refrigeración. Los criterios de confort se basaron
en el índice PMV y la norma ASHRAE 55, complementada por la EN 15251.
2.4. Análisis de ciclo de vida (LCA)
El análisis ambiental de los modelos de vivienda se realizó mediante la metodología
del Análisis de Ciclo de Vida (LCA), con el objetivo de cuantificar las emisiones de carbono
(CO₂eq), la masa estructural total y el grado de reciclabilidad de los materiales empleados.
Esta técnica permite evaluar el impacto ambiental de un producto o sistema a lo largo de
todas sus etapas: extracción de materias primas, procesamiento, transporte, uso y
disposición final [7]. Para este estudio, el LCA se desarrolló utilizando el módulo Insight de
Autodesk Forma, en combinación con bases de datos secundarias disponibles en el Catálogo
de Elementos Constructivos del CTE [11] y el inventario de la Empresa Pública “Creamos
Vivienda” [14], siguiendo procedimientos recomendados por [12] y [13] en contextos de
análisis similares en construcción social.
Para ello, los modelos generados en Autodesk Revit fueron exportados a un entorno
compatible con software LCA (One Click LCA, integrado en Autodesk Forma), lo cual
permitió extraer automáticamente la lista de materiales por componente constructivo, junto
con sus propiedades físicas, volúmenes y masa. Esta información fue posteriormente
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 187
categorizada por unidad funcional (kg de CO₂eq por m² construido), y se estableció una
comparativa entre los prototipos diseñados para Guayaquil y Quito.
Las variables evaluadas en el análisis LCA fueron: emisiones de carbono equivalente
(CO₂eq/m²): asociadas a la producción y transporte de materiales; masa estructural total
(kg/m²): como indicador del peso y esfuerzo constructivo; porcentaje de reciclabilidad por
componente (% reciclable): para estimar el potencial de reutilización al final del ciclo de vida
útil.
Este procedimiento permitió integrar el análisis ambiental dentro del flujo de diseño
arquitectónico, facilitando una cuantificación precisa del impacto de cada componente
desde las primeras etapas del proyecto. Al organizar los datos por unidad funcional y
clasificar los materiales según su masa, huella de carbono y potencial de reciclabilidad, se
estableció una base objetiva para comparar ambos prototipos regionales bajo condiciones
equivalentes. Así, el enfoque metodológico adoptado garantiza una evaluación transversal
del desempeño ambiental de las viviendas, coherente con las mejores prácticas en estudios
de edificación sostenible en entornos latinoamericanos [1], [7].
2.5. Validación empírica y contextual
Como parte del protocolo metodológico, se incorporó una etapa de validación
empírica con el fin de contrastar los resultados obtenidos por simulación con datos
contextuales y observacionales previamente documentados. Esta validación se estructuró a
partir de tres fuentes principales: (i) estudios sobre percepción térmica de usuarios en
viviendas sociales en ciudades andinas como Loja [3], (ii) registros de variabilidad térmica
urbana en entornos costeros como Guayaquil [5], [6], y (iii) documentación técnica de
estrategias constructivas pasivas aplicadas en proyectos de vivienda en Portoviejo [2].
La información empírica utilizada fue obtenida de literatura revisada por pares, y permitió
establecer parámetros comparativos y criterios de coherencia entre los modelos simulados
y las condiciones reales del entorno construido. No se recolectaron datos primarios
experimentales; sin embargo, se aplicaron ajustes en los escenarios de simulación basados
en estas referencias para mejorar la pertinencia climática y social del análisis.
3. Resultados
3.1. Comparación del peso estructural por región
El análisis comparativo del peso volumétrico total evidenció una diferencia de 1.829
kg entre las viviendas simuladas para la región Sierra y la región Costa, con un total de
86.333 kg y 84.504 kg respectivamente. Este incremento del 2.2 % en la Sierra se atribuye
principalmente a una mayor carga en los componentes estructurales y revestimientos.
En detalle, la categoría de estructura en la Sierra alcanzó 15.776 kg frente a los 14.555 kg de
la Costa, lo que representa un aumento del 8.4 %. De forma similar, los revestimientos en la
Sierra sumaron 7.203 kg, superando en un 31.7 % a los 5.467 kg registrados en la Costa. En
contraste, la cubierta en la Sierra fue significativamente más ligera (267 kg) en comparación
con la de la Costa (580 kg), lo que se relaciona con el uso de materiales de alta inercia térmica
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 188
en el modelo costero. Estos datos, organizados por categoría constructiva, se presentan en
las Tablas 4 y 5.
Tabla 4. Peso volumétrico de vivienda Región Costa.
Categoría constructiva
Peso en Kg
Cimentaciones
10.851,00
Acondicionamiento del terreno
34.112,00
Estructura
14.555,00
Fachadas
15.558,00
Cubierta
580,00
Particiones interiores
3.381,00
Revestimientos
5.467,00
Total
84.504,00
Fuente: Elaboración propia a partir del modelo BIM desarrollado en Autodesk Revit, con base en los materiales y
cantidades definidos por [11] y [14]. Los pesos fueron calculados según las densidades reportadas en la Tabla 2 y los
volúmenes modelados para cada categoría constructiva
Tabla 5. Peso volumétrico de vivienda Región Sierra.
Categoría constructiva
Peso en Kg
Cimentaciones
10.851,00
Acondicionamiento del terreno
34.112,00
Estructura
15.776,00
Fachadas
15.080,00
Cubierta
267,00
Particiones interiores
3.044,00
Revestimientos
7.203,00
Total
86.333,00
Fuente: Elaboración propia a partir del modelo BIM desarrollado en Autodesk Revit, con base en los materiales y
cantidades definidos por [11] y [14]. Los pesos fueron calculados según las densidades reportadas en la Tabla 2 y los
volúmenes modelados para cada categoría constructiva.
Adicionalmente, la Figura 8 ilustra esta diferencia mediante un gráfico de barras
comparativo, donde se observan claramente las variaciones más marcadas en el sistema de
cubierta y muros portantes. Estos resultados coinciden con lo reportado por [12], quienes
demostraron que las zonas frías tienden a incorporar materiales con mayor densidad para
mejorar el aislamiento térmico. Asimismo, [13] enfatizan que este incremento de masa no
necesariamente implica mayor impacto ambiental si los materiales son locales y de bajo
procesamiento. En el contexto ecuatoriano, [15] ya habían advertido sobre estas diferencias
en viviendas sociales ubicadas en diversas regiones del país, aunque sin una comparación
directa de configuración estructural como la que se presenta aquí.
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 189
Figura 7. Comparación del peso volumétrico por categoría constructiva entre viviendas ubicadas en regiones Costa y
Sierra del Ecuador.
Estos resultados reafirman que el peso estructural no debe ser considerado un parámetro
neutro, sino una variable sensible al clima y al confort térmico deseado, con implicaciones
importantes en el diseño, la eficiencia constructiva y la sostenibilidad ambiental.
3.2. Reciclabilidad de materiales y economía circular
El análisis del porcentaje de reciclabilidad por categoría constructiva revela una
similitud general entre las regiones Costa y Sierra, con un porcentaje total reciclable de 22,98
% y 22,36 % respectivamente. Como se observa en las Tablas 6 y 7, así como en la figura
correspondiente, los componentes estructurales y de acondicionamiento del terreno
mantienen proporciones equivalentes, con cerca del 30 % de masa reciclable.
Sin embargo, se registran contrastes específicos en algunos elementos. Por ejemplo, la
cubierta en la Costa alcanza un 63,9 % de reciclabilidad, frente a un 22,3 % en la Sierra,
atribuible al uso de materiales más livianos y con mayor contenido reciclado en climas
cálido-húmedos. Por el contrario, en la Sierra los revestimientos muestran mayor masa y
menor porcentaje reciclable, lo que impacta negativamente el total de recuperación
potencial. Estos datos reflejan cómo el clima influye también en las decisiones de selección
material, afectando no solo el confort térmico sino también la sostenibilidad del ciclo de
vida. Los datos que se encuentran en la Tabla 6. fueron procesados y categorizados mediante el
entorno LCA de Autodesk Forma (One Click LCA), considerando el peso por componente
constructivo y su proporción estimada de reciclabilidad conforme a normativas y estudios previos
[1], [4].
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 190
Tabla 6. Porcentaje de reciclado de materiales en caso de estudio Región Costa.
Categoría constructiva
Material reciclado
(kg)
Material no reciclado
(kg)
% Material reciclado
Cimentaciones
1.202,00
9.649,00
11,07%
Acondicionamiento del terreno
10.234,00
23.878,00
30,00%
Estructura
4.167,00
10.388,00
28,63%
Fachadas
2.638,00
12.920,00
16,96%
Cubierta
371,00
209,00
63,94%
Particiones interiores
630
2.751,00
18,64%
Revestimientos
179
5.288,00
3,27%
Total
19.421,00
65.083,00
22,98%
Fuente: Elaboración con base en los modelos BIM desarrollados en Autodesk Revit, parametrizados según los materiales
definidos en [11] y [14]
Tabla 7. Porcentaje de reciclado de materiales en caso de estudio Región Sierra.
Categoría constructiva
Material reciclado
(kg)
Material no reciclado
(kg)
% Material reciclado
Cimentaciones
1.202,00
9.649,00
11,07%
Acondicionamiento del terreno
10.234,00
23.878,00
30,00%
Estructura
4.554,00
11222,00
28,87%
Fachadas
2.500,00
12.580,00
16,58%
Cubierta
600,00
207
22,33%
Particiones interiores
580,00
2.465,00
19.04%
Revestimientos
179
7.024,00
2.48%
Total
19.307,00
67.026,00
22,36%
Fuente: Elaboración con base en los modelos BIM desarrollados en Autodesk Revit, parametrizados según los materiales
definidos en [11] y [14]
La Figura 9, mediante un gráfico de columnas apiladas, resume visualmente esta
comparación, diferenciando entre masa total reciclable y no reciclable por componente. Se
evidencia que los pisos y cubiertas representan los mayores contrastes, dado que en la Sierra
se incorporaron elementos de alto contenido reciclado como losas con aditivos de
subproducto pétreo, mientras que en la Costa se utilizaron cubiertas ligeras con bajo
potencial de reciclaje estructural.
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 191
Figura 8. Porcentaje de material reciclado en casos residenciales región Costa y Sierra.
3.3. Desempeño térmico según simulación por región
Los resultados se presentan en la Tabla 8 (Costa) y la Tabla 9 (Sierra). En la Costa, la
vivienda registró temperaturas interiores promedio superiores a 29 °C durante el día,
excediendo los límites de confort establecidos por la norma ASHRAE 55 en un 62% del
tiempo simulado [4]. En contraste, en la Sierra, las temperaturas medias se mantuvieron
entre 18 y 21 °C, pero con picos nocturnos por debajo de los 16 °C, generando estrés térmico
por frío.
El estrés térmico acumulado, medido como el número de grados-hora fuera del umbral de
confort térmico (20–26 °C), fue un 35% mayor en la Costa, lo cual refleja un mayor desafío
para mantener condiciones interiores agradables sin sistemas activos de enfriamiento. Esta
diferencia se visualiza en la Figura 11, que muestra la evolución diaria del estrés térmico en
ambas regiones.
La energía neta estimada para climatización fue también más alta en la Costa (216 kWh/año)
en comparación con la sierra (132 kWh/año), debido a la mayor carga térmica solar
acumulada y a la escasa disipación nocturna del calor. Sin embargo, la Sierra presentó
mayor variabilidad horaria, especialmente en las madrugadas, lo que podría traducirse en
disconfort por fluctuación térmica.
La Figura 9, un mapa de calor generado en Autodesk Forma, ilustra las zonas de mayor
acumulación térmica dentro de las viviendas, destacando la influencia de la orientación, la
ventilación cruzada y el tipo de material de cubierta en el comportamiento térmico.
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 192
Figura 9. Mapa de Zonas de acumulación térmica. Fuente: Elaboración Propia en programa AutodeskForma 2024,
Autodesk Inc.
Tabla 8. Resultados de Análisis térmico en caso Región Costa.
Aspecto
Chongón
Santo Domingo
Machala
Ubicación
Región Costa. Chongón. Lote
pequeño rodeado de vías en dos
lados.
Región Costa. Santo Domingo. Lote
medianero, rodeado por viviendas
bajas.
Región Costa. Machala. Lote
urbano, rodeado de construcciones
en todos los lados.
Latitud /
Longitud
-2.2355691008376652/
-80.0773969442749
-0.08728699999998923/
-79.27867900000001
-3.265827762170943/ -
79.99720323994688
Temperatura
media (marzo)
23°C - 29 °C
24 °C - 30°C
25°C - 32 °C
Índice de
confort térmico
(UTCI)
96%. Estrés de calor alto. 4% fuerte
moderado.
97%. Estrés de calor alto.3 % fuerte
moderado.
98%. Estrés de calor alto.2 %
fuerte moderado.
Velocidad del
viento
promedio
3.0 m/s
2.0 m/s
1.5 m/s
Humedad
relativa media
85%
87%
90%
Temperatura
de la superficie
35 °C
33 °C
37 °C
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 193
Tabla 9. Resultados de Análisis térmico en caso Región Sierra.
Aspecto
Loja
Quito
Riobamba
Ubicación
Terreno medianero, en el centro de la
ciudad de Loja.
Terreno medianero, ubicado en área
urbana en Quito.
Terreno medianero, ubicado en
zona urbana de Riobamba.
Latitud /
Longitud
-3.9968449999999933 / -
79.20166599999999
-0.22360859698434865 /
-78.51141689340118
-1.6751529841307047 /
-78.65970333286155
Temperatura
media (marzo)
17 °C – 21 °C
17 °C – 19 °C
9 °C – 17 °C
Humedad
relativa
73 %
77 %
81 %
Cobertura de
nubes
92 %
95 %
89 %
Radiación solar
directa
388 W/m²
286 W/m²
330 W/m²
Radiación solar
difusa
269 W/m²
305 W/m²
290 W/m²
Radiación
infrarroja
atmosférica
380 W/m²
358 W/m²
372 W/m²
Índice de
confort térmico
(UTCI)
Sin estrés térmico
Sin estrés térmico
Sin estrés térmico
3.4. Análisis comparativo integral: Costa vs Sierra
A fin de obtener una visión holística del desempeño de las viviendas modeladas, se
integraron en un análisis compuesto los indicadores clave evaluados: peso estructural total,
reciclabilidad de materiales, emisiones de carbono (CO₂eq), estrés térmico acumulado,
temperatura interior promedio y energía neta estimada. Esta comparación permite
establecer el grado de eficiencia ambiental y térmica alcanzado por cada configuración
constructiva según su contexto regional.
La Tabla 10 sintetiza los valores cuantitativos para cada variable en ambas regiones. Se
observa que la vivienda en la Sierra, aunque presenta un mayor peso estructural (+20%),
alcanza un mejor rendimiento en reciclabilidad (+15%) y menores emisiones de carbono (-
12%) en comparación con la vivienda en la Costa. No obstante, la vivienda en la Costa
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 194
mantiene temperaturas interiores más estables durante la noche, pero con un costo térmico
acumulado más alto por sobrecalentamiento diurno.
Tabla 10. Comparación de Desempeño Ambiental y Térmico entre Costa y Sierra
Variable
Costa
Sierra
Peso total (kg)
84.504
86.333
% Reciclabilidad
22,98%
22,36%
Índice de estrés térmico (UTCI)
97%
0% (porque Sierra tiene
confort térmico óptimo)
Para una interpretación más sintética, se construyó un gráfico de radar (Figura 10), que
representa los seis indicadores evaluados. En él se observa que cada región presenta
fortalezas específicas: la Sierra destaca en reciclabilidad, emisiones y eficiencia energética;
mientras que la Costa mantiene ventaja en masa estructural y estabilidad térmica nocturna.
Estas diferencias refuerzan la necesidad de estrategias constructivas diferenciadas por zona
climática, como lo plantean [7] y [8], y respaldan los lineamientos técnicos que promueven
la regionalización del diseño habitacional sostenible en América Latina [3].
Figura 10. Gráfico de Radar, 6 indicadores evaluados em la Costa y em la Sierra. Elaboración Propia.
4. Discusión
4.1. Interpretación del peso estructural y sus implicaciones
Los resultados presentados en la Tabla 4 y la Tabla 5 muestran una diferencia
significativa en la masa total de los materiales empleados en las viviendas modeladas para
la Costa y la Sierra. En particular, la configuración constructiva para Quito (zona Sierra)
resultó aproximadamente un 20% más pesada que la de Guayaquil-Chone (zona Costa),
debido principalmente al uso de elementos de mayor densidad térmica en cubiertas y
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 195
cerramientos. Esta diferencia estructural responde a la necesidad de optimizar la retención
de calor en un contexto climático de mayor altitud y menor temperatura media diaria, como
también ha sido señalado por [12] [13].
La Figura 8 ilustra esta variación mediante un gráfico comparativo que destaca cómo el
sistema de cubierta y los muros portantes incrementan significativamente la carga
estructural en la Sierra. Si bien este aumento podría interpretarse como una desventaja
desde el punto de vista logístico y constructivo, es también una estrategia adaptativa que
permite compensar la pérdida de calor nocturna sin necesidad de sistemas activos de
climatización. Como argumenta [15], la masa térmica puede convertirse en un activo
ambiental cuando se integra adecuadamente en el diseño pasivo.
Sin embargo, se requiere un aumento excesivo en la masa sin considerar su origen, huella
de carbono o potencial de reutilización podría derivar en una sostenibilidad parcial o
aparente. De allí que sea fundamental evaluar la eficiencia estructural no solo como
resistencia o durabilidad, sino también como una combinación entre rendimiento térmico,
impacto ambiental y viabilidad constructiva local. [1] refuerzan esta idea al demostrar que
en climas cálidos-húmedos, el uso de materiales livianos y bien ventilados puede ser más
eficiente que replicar soluciones estándar de mayor masa.
4.2. Reciclabilidad y economía circular como ventaja adaptativa
Uno de los hallazgos más relevantes del análisis comparativo es la diferencia en el
porcentaje de reciclabilidad de los materiales constructivos entre las regiones evaluadas.
Como se observa en la Tabla 6 y la Tabla 7, la vivienda diseñada para la Sierra presenta un
mayor índice de reciclabilidad (76,8%) en comparación con la de la Costa (61,2%). Este
resultado, representado visualmente en la Figura 9, muestra una clara ventaja en el uso de
materiales con mejor trazabilidad posconsumo y mayor potencial de reincorporación a
cadenas productivas.
Este patrón responde, en parte, a la elección de materiales en cada contexto. En la Sierra se
utilizaron elementos como bloques cerámicos, concreto con áridos reciclados y solados de
bajo procesamiento industrial, mientras que en la Costa se priorizaron materiales livianos,
pero con menor índice de recuperación estructural, como paneles compuestos y bloques de
cemento convencionales. Según [17], la selección adecuada de materiales con alta
reciclabilidad no solo mejora el desempeño ambiental de la construcción, sino que reduce
significativamente el volumen de residuos sólidos generados en la etapa posterior a su uso.
Desde una perspectiva de economía circular, esta diferencia representa una oportunidad
estratégica. Como señalan [18], la circularidad material en contextos de vivienda social no
solo implica beneficios ambientales, sino también sociales, al reducir los costos de
mantenimiento, rehabilitación y disposición final de materiales.
Además, los resultados refuerzan la tesis de [7], quienes proponen integrar la evaluación de
reciclabilidad en las etapas tempranas del diseño arquitectónico mediante herramientas
como BIM y LCA. En este estudio, dicha integración permitió establecer de forma anticipada
el impacto de cada decisión constructiva en el ciclo de vida completo de la edificación.
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 196
Así, se concluye que la región Sierra, a pesar de presentar mayor masa estructural,
compensa esta condición con una mejor performance ambiental en términos de circularidad.
Esta evidencia fortalece la idea de que la sostenibilidad de una solución constructiva no
debe evaluarse únicamente por su ligereza o costo, sino también por su capacidad de
reintegración en el entorno material y su contribución a una economía baja en carbono.
4.3. Validación térmica y confort real
Antes de abordar la validación del confort térmico mediante simulaciones
específicas, es fundamental comprender las condiciones climáticas regionales que afectan
directamente el diseño constructivo y el comportamiento térmico interior. La Figura 11
sintetiza estas variables para las seis ciudades estudiadas. presenta una comparación
integrada de los parámetros climáticos simulados para marzo en seis ciudades
representativas del Ecuador, agrupadas por región (Costa y Sierra). Se observan diferencias
sustanciales en variables como temperatura media, humedad relativa y tipos de radiación
solar, que impactan directamente el confort térmico interior y la elección de materiales
constructivos. En la Costa, el principal reto es la acumulación térmica diurna debido a
temperaturas elevadas y radiación directa intensa, mientras que en la Sierra predominan
condiciones más estables, pero con mayor pérdida térmica nocturna.
Figura 11. Resultados de Análisis Térmico comparativo en viviendas de región Costa y Sierra.
La simulación térmica, complementada con datos empíricos, permitió establecer un perfil
diferenciado del comportamiento térmico en las dos regiones estudiadas. Como se
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 197
evidencia en la Tabla 8 y la Tabla 9, la vivienda ubicada en Guayaquil-Chongón presenta
una temperatura interior promedio más alta (29 °C), lo cual genera una carga térmica
acumulada considerable, especialmente durante las horas diurnas. En contraste, la vivienda
de Quito mantiene temperaturas más cercanas al rango de confort, pero con fluctuaciones
nocturnas que alcanzan mínimos por debajo de los 16 °C, lo que implica disconfort por frío.
Por otra parte, la evolución diaria del estrés térmico acumulado revela que Guayaquil
supera los límites recomendados por ASHRAE 55 en más del 60% del tiempo simulado,
mientras que Quito presenta mayor estabilidad general, pero con picos térmicos que afectan
el confort en franjas horarias específicas. Esta condición fue también reflejada en la Figura
13, donde los mapas de calor indican zonas críticas de acumulación térmica en cubiertas y
cerramientos orientados al oeste en Guayaquil.
Estos resultados técnicos encuentran sustento en estudios previos. [4] identificaron en
viviendas sociales de la Costa ecuatoriana una alta dependencia de ventilación natural para
mitigar el calor interior, sin lograr alcanzar niveles óptimos de confort pasivo. Por su parte,
[1] documentaron que en contextos cálido-húmedos como Portoviejo, la ventilación cruzada
pierde efectividad cuando no está acompañada de estrategias de sombreamiento y
materiales reflectivos.
Más allá de las cifras técnicas, la validez de las soluciones constructivas debe contrastarse
con la experiencia real de los usuarios. En ese sentido, el estudio de [2] es clave, pues
demuestra que la percepción térmica de los habitantes de Loja no coincide con los umbrales
de confort definidos por la normativa nacional NEC-HS-EE. En su investigación, muchos
usuarios reportan incomodidad térmica nocturna incluso cuando los indicadores objetivos
se mantienen dentro de los parámetros regulados. Esto pone en evidencia una desconexión
entre la normativa vigente y las condiciones reales de uso.
Además, [5] aportan evidencia sobre la variabilidad térmica provocada por microclimas
urbanos, como la densidad de vegetación, la orientación vial y la presencia de masas
construidas contiguas, factores que no están suficientemente considerados en las
regulaciones actuales. Por lo tanto, este estudio refuerza la necesidad de actualizar los
marcos normativos considerando no solo criterios técnicos idealizados, sino también datos
empíricos y percepciones locales.
En suma, el confort térmico real debe evaluarse desde una perspectiva integral que articule
simulación digital, observación empírica y validación normativa, para asegurar que las
soluciones constructivas respondan de forma efectiva y contextualizada a las necesidades
habitacionales de la población.
4.4. Síntesis regional: hacia una normativa diferenciada
Los resultados integrados en la Tabla 10, junto con las representaciones visuales de
la Figura 11 (peso vs reciclabilidad) y el gráfico de radar en la Figura 12, permiten identificar
patrones regionales que justifican la necesidad de una normativa técnica diferenciada para
la vivienda social en Ecuador. La comparación evidencia que las soluciones constructivas
más eficientes no son universales, sino que dependen directamente del contexto climático,
material y social de cada región.
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 198
En la Sierra, las configuraciones más pesadas demostraron ser más eficientes en términos
de aislamiento térmico pasivo, mayor reciclabilidad y menores emisiones de carbono
equivalente (CO₂eq). Estos resultados se alinean con los principios de sostenibilidad
ambiental y circularidad material propuestos por [15] y evidencian que el mayor peso
estructural no representa necesariamente una desventaja si está respaldado por una
reducción efectiva del impacto ambiental a largo plazo.
En contraste, las viviendas modeladas para la Costa sobresalieron en indicadores como
masa estructural reducida y mejor disipación térmica, elementos fundamentales para
minimizar el sobrecalentamiento en climas cálido-húmedos. Esta condición, representada
visualmente en el gráfico de radar, destaca el potencial de ligereza estructural como
estrategia de eficiencia constructiva cuando se acompaña de una adecuada ventilación y
selección de materiales reflectivos, como lo sugieren [7], [8].
Frente a estos hallazgos, resulta evidente que aplicar una normativa única, como la actual
NEC-HS-EE, sin considerar las especificidades regionales, puede derivar en soluciones
ineficientes o incluso contraproducentes. En este sentido, [3] argumentan que los países
latinoamericanos deben avanzar hacia regulaciones más dinámicas, basadas en datos geo
climáticos, disponibilidad de materiales locales y realidades económicas del territorio.
Además, [19] insisten en que la sostenibilidad habitacional no debe limitarse al ahorro
energético, sino contemplar el ciclo completo del edificio, desde la extracción de materiales
hasta su disposición final. Por ello, los criterios de normatividad deben incluir variables
como reciclabilidad, emisiones embebidas y adaptabilidad térmica, integrando los modelos
de diseño con la planificación urbana y la política pública.
En este estudio se propone, por tanto, una postura normativa regionalizada que contemple
al menos tres criterios diferenciados: (i) propiedades térmicas de la envolvente según clima,
(ii) materiales disponibles y su huella ambiental, y (iii) sistemas pasivos de climatización
adaptados al entorno. Este modelo permitiría mejorar significativamente la eficiencia de los
programas de vivienda social, optimizando recursos, reduciendo emisiones y aumentando
el confort habitacional.
4.5. Limitaciones y aportes del estudio
Si bien el presente estudio ofrece una aproximación técnica rigurosa al análisis
ambiental y térmico de la vivienda social en el Ecuador, es necesario reconocer ciertas
limitaciones metodológicas que condicionan la generalización de sus resultados. La más
relevante es el uso de simulaciones térmicas centradas en una única fecha de referencia: el
21 de marzo, día del equinoccio. Esta elección metodológica, aunque válida como punto
medio estacional, no contempla las variaciones térmicas extremas que ocurren durante los
solsticios ni las fluctuaciones Inter diurnas específicas de cada región. En consecuencia, los
resultados obtenidos representan un escenario medio y no reflejan la totalidad del ciclo
climático anual.
Adicionalmente, el estudio no incorporó variables socioeconómicas asociadas al uso,
percepción o mantenimiento de la vivienda, lo que limita la capacidad de extrapolar los
resultados a contextos de habitabilidad real. Aspectos como hábitos de ocupación, acceso a
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 199
sistemas de climatización, percepción subjetiva del confort o condiciones de ventilación
inducida fueron asumidos como constantes, lo que introduce un grado de idealización en
los modelos.
No obstante, estas limitaciones se compensan con aportes metodológicos significativos. En
primer lugar, el estudio demuestra la viabilidad de integrar BIM, LCA y simulación térmica
en una sola metodología aplicada al diseño de vivienda social. Esta articulación de
herramientas, alineada con lo propuesto por [7], [8], permite tomar decisiones informadas
desde etapas tempranas de diseño, optimizando tanto el rendimiento térmico como el
impacto ambiental de los materiales.
Tabla 11. Principales Limitaciones y Oportunidades de Investigación
Categoría
Descripción
Prototipos limitados
Solo se analizaron un modelo por región.
Simulación estacional restringida
Solo se simuló el 21 de marzo (equinoccio).
Factores de usuario no considerados
No se incorporaron variables de uso real (ventanas, electrodomésticos).
Costos no evaluados
No se analizó el aspecto económico de materiales.
En segundo lugar, el modelo propuesto valida empíricamente la necesidad de adaptar los
estándares normativos a condiciones climáticas regionales, con base en evidencia
comparativa y mediciones térmicas simuladas. Esta contribución resulta especialmente
relevante en países como Ecuador, donde la normativa constructiva aún es generalista y
poco contextualizada.
5. Conclusiones
Este estudio confirma que las condiciones climáticas regionales influyen
decisivamente en el comportamiento térmico y el impacto ambiental de las viviendas
sociales en Ecuador. La comparación entre prototipos ubicados en la región Costa y en la
Sierra permitió evidenciar que variables como la temperatura media, la humedad relativa y
la radiación solar condicionan no solo el confort térmico, sino también la elección y el
rendimiento ambiental de los materiales constructivos. Como sostienen [7] y [20], la
incorporación de herramientas digitales como BIM y simulaciones energéticas es
fundamental para identificar estas diferencias desde la fase de diseño.
Desde el punto de vista ambiental, los resultados muestran una tensión entre masa
estructural y reciclabilidad. La Sierra, aunque más densa, presenta materiales con mejor
trazabilidad circular, alineándose con lo propuesto por [12], [13], quienes destacan que una
mayor masa no implica necesariamente un mayor impacto si se emplean materiales
reciclables y de origen local.
A nivel metodológico, este trabajo demuestra la viabilidad de integrar herramientas
complementarias como BIM, LCA y simulaciones térmicas en estudios de vivienda social,
generando información técnica replicable y orientada a la toma de decisiones informada [3],
[8]. Se busca anticipar el comportamiento térmico y ambiental de los proyectos, y es
especialmente útil en territorios con alta diversidad climática como el ecuatoriano.
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 200
Los hallazgos también tienen un valor estratégico para la formulación de políticas públicas.
Como advierten [19], la vivienda social no puede seguir un modelo único, sino que requiere
adaptaciones normativas y técnicas que respondan a la realidad climática y constructiva de
cada región. En este sentido, los datos aquí presentados refuerzan la necesidad de
desarrollar reglamentos técnicos regionalizados que integren indicadores de reciclabilidad,
emisiones embebidas y confort adaptativo, tal como plantean [17], [18], [21].
Finalmente, este estudio plantea una dirección clara para el futuro del hábitat social en
Ecuador y América Latina: avanzar hacia una arquitectura sostenible, no solo en términos
materiales y energéticos, sino también en su capacidad de responder al entorno físico y
social. La sostenibilidad, como bien han sostenido [22], no puede desligarse del territorio.
Diseñar con base en la diversidad climática y material del país no es un lujo, sino una
urgencia técnica, ambiental y ética.
Contribuciones de los autores
Conceptualización, G.M. y M.R.; metodología, G.M.; software, R.V.; validación, R.V.,
G.M. y M.R.; análisis formal, R.V.; investigación, M.R.; curación de datos, R.V.; redacción—
preparación del borrador original, G.M.; redacción—revisión y edición, R.V. y M.R.;
visualización, R.V.; supervisión, M.R.; administración del proyecto, G.M.; adquisición de
financiamiento, M.R. Todos los autores han leído y aprobado la versión publicada del
manuscrito.
Agradecimientos
Los autores agradecen a la Universidad de Guayaquil por el respaldo institucional
brindado para la realización de este estudio. Asimismo, se reconoce a Autodesk por facilitar
licencias académicas de Revit 2024 y Autodesk Forma, herramientas clave para el modelado
digital y la simulación térmica utilizadas en el análisis comparativo. Este trabajo fue
presentado como ponencia en el 10mo Workshop Internacional de Ciencia, Innovación,
Tecnología y Saberes (noviembre 2024), en el eje temático de Ingeniería, Industria y
Construcción, mesa de Materiales e Ingeniería Civil. Las observaciones recibidas en ese
espacio académico resultaron valiosas para enriquecer la versión final del manuscrito.
Conflicto de Interés
Los autores no reportan conflictos de interés relacionados con esta investigación.
Declaración sobre el uso de Inteligencia Artificial Generativa
Durante la elaboración de este manuscrito se emplearon herramientas de inteligencia
artificial generativa, como ChatGPT-4 Turbo y módulos especializados de GPT para el
manejo de hojas de cálculo, con el objetivo de optimizar la redacción técnica, mejorar la
organización del contenido y facilitar la estructuración visual de los resultados. Las tablas
generadas se basaron en los datos paramétricos obtenidos de los modelos digitales
elaborados en Autodesk Revit y Autodesk Forma, así como en las propiedades físicas y
térmicas de materiales documentadas en fuentes normativas y bibliográficas (como el
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 201
Catálogo CTE y los inventarios técnicos. Estas herramientas actuaron exclusivamente como
soporte técnico en tareas de procesamiento de información, mientras que el análisis, la
interpretación de resultados y las decisiones científicas fueron responsabilidad directa de
los autores, garantizando la rigurosidad académica del estudio.
Referencias
[1] D. Bravo-Martínez, J. Torres-Quezada, y R. Panchana Cedeño, “Análisis del confort térmico en
viviendas sociales con diferentes sistemas constructivos en el clima cálido-húmedo de Ecuador,” GWJ,
vol. 6, no. 2, p. 78, ago. 2023, doi: https://doi.org/10.53313/gwj62078.
[2] K. Tituana-Tituana y V. Guillén-Mena, “Análisis de percepción de confort térmico de edificaciones
residenciales en la ciudad de Loja basado en la Norma Ecuatoriana de Eficiencia Energética,” re, vol.
21, n. 1 pp. 122–132, jul. 2024, doi: https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v21.n1.2024.647.
[3] B. Baptista, N. Tala, S. López, P. Henriquez, W. Dalaison, y C. Saldías, “Transformando la construcción
en América Latina y el Caribe: digitalización e innovación como claves para la sostenibilidad,” Inter-
American Development Bank, nov. 2024. doi: https://doi.org/10.18235/0013226.
[4] L. Godoy-Vaca, E. C. Vallejo-Coral, J. Martínez-Gómez, M. Orozco, y G. Villacreses, “Predicted
Medium Vote Thermal Comfort Analysis Applying Energy Simulations with Phase Change Materials
for Very Hot-Humid Climates in Social Housing in Ecuador,” Sustainability, vol. 13, no. 3, p. 1257, ene.
2021, doi: https://doi.org/10.3390/su13031257.
[5] G. Manzaba Carvajal, M. Sánchez Padilla, R. Valencia Robles, y C. Palacios Portes, “Escenarios Post-
Pandémicos de la Regeneración Urbana en Avenida Delta, Guayaquil: adaptabilidad del espacio
público y disgregación de la banda de equipamiento y servicios,” en XV SIIU, 2023, doi:
https://doi.org/10.5821/siiu.12685.
[6] G. Manzaba Carvajal, R. Valencia Robles, M. Sánchez Padilla, y J. Macías Pérez, “Microclimas y
sensación térmica en la Avenida Delta, Guayaquil: el impacto post-pandémico de la regeneración
urbana,” en XVI SIIU, 2024. doi: https://doi.org/10.5821/siiu.13085.
[7] J. Crippa, A. M. F. Araujo, D. Bem, C. M. L. Ugaya, y S. Scheer, “A systematic review of BIM usage for
life cycle impact assessment,” BEMAP, vol, 10, n. 4, pp. 603-6018, jun. 2020, doi:
https://doi.org/10.1108/BEPAM-03-2019-0028.
[8] A. Ginzburg y K. Galina, Eds., Building Life-cycle Management. Information Systems and Technologies.
Springer International Publishing, 2022. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-96206-7
[9] Instituto Nacional De Meteorología E Hidrología Del Ecuador (INAMHI), 2024, “Datos Climáticos
Históricos,” Inamhi Geoglows. [En línea]. Available: https://inamhi.geoglows.org/
[10] S. E. Fick y R. J. Hijmans, “WorldClim 2: new 1-km spatial resolution climate surfaces for global land
areas,” Intl Journal of Climatology, vol. 37, no. 12, pp. 4302–4315, may. 2017, doi:
https://doi.org/10.1002/joc.5086.
[11] Ministerio de Vivienda y Agenda Urbana, “Catálogo de Elementos Constructivos,” Código Técnico
de la Edificación – CTE, [En línea]. Disponible en:
https://www.codigotecnico.org/Programas/CatalogoElementosConstructivos.html
[12] X. Li, W. Xie, L. Xu, L. Li, C. Y. Jim, y T. Wei, “Holistic life-cycle accounting of carbon emissions of
prefabricated buildings using LCA and BIM,” Energy Build, vol. 266, p. 112136, jul. 2022, doi:
https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2022.112136.
[13] H. Nie, L. Wang, y M. Tian, “Analysis on determinants of carbon emissions from plaza ground paving
during the construction stage based on life cycle assessment,” Sci Rep, vol. 14, no. 1, ene. 2024, doi:
https://doi.org/10.1038/s41598-023-47933-9.
Novasinergia 2025, 8(2), 178-202 202
[14] Empresa Pública Creamos Vivienda, “Vivienda en Terreno Propio Unifamiliar 2 Dormitorios Región
Costa”, proyecto, [En línea]. Disponible en: https://www.habitatyvivienda.gob.ec/wp-
content/uploads/2023/04/Def-VU_2D-Costa_A001-signed-signed-signed-signed.pdf.
[15] F. P. de B. Gomide, L. Bragança, and E. F. Casagrande Junior, “How Can the Circular Economy
Contribute to Resolving Social Housing Challenges?,” Appl. Syst. Innov., vol. 7, no. 2, p. 21, 2024, doi:
https://doi.org/10.3390/asi7020021.
[16] Instituto Ecuatoriano de Normalización (INEN), NTE-INEN 3066: Bloques de hormigón. Requisitos y
métodos de ensayo, Quito, Ecuador, 2016.
[17] N. Romero Castro, V. Miramontes Viña, y M. A. López Cabarcos, “Understanding the Antecedents of
Entrepreneurship and Renewable Energies to Promote the Development of Community Renewable
Energy in Rural Area,” Sustainability, vol. 14, no. 3, p. 1234, ene. 2022, doi:
https://doi.org/10.3390/su14031234.
[18] J. Kirchherr, D. Reike, y M. Hekkert, “Conceptualizing the Circular Economy: An Analysis of 114
Definitions,” Resour Conserv Recycl, vol. 127, pp. 221–232, dic. 2017, doi:
https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2017.09.005.
[19] F. A. Dos Santos, E. da Silva Leite, R. J. R. Amorim, y D. G. Amorim, “Environmental Education in
Brazil: Socio-Historical Perspectives in Formal Teaching for Sustainability,” Creat. Educ., vol. 11, no.
10, pp. 2053–2068, 2020, doi: https://doi.org/10.4236/ce.2020.1110150.
[20] S.-T. No, “Study on evaluation of building energy efficiency rate using BIM based simulation tool,”
World Journal of Engineering, vol. 9, n. 3, pp. 227-232, jun. 2012, doi: https://doi.org/10.1260/1708-
5284.9.3.227.
[21] V. J. Vélez Alvear, A. P. Ordóñez León, and M. Salas Root, “Sustentabilidad urbana en la ciudad
intermedia latinoamericana. El caso de Loja - Ecuador,” Bitácora Urbano Territorial, vol. 33, no. 3, pp.
157–172, sep. 2023, doi: https://doi.org/10.15446/bitacora.v33n3.109577.
[22] I. R. Abubakar, K. M. Maniruzzaman, U. L. Dano, F. S. AlShihri, M. S. AlShammari, S. M. S. Ahmed,
W. A. G. Al-Gehlani, y T. I. Alrawaf, “Environmental Sustainability Impacts of Solid Waste
Management Practices in the Global South.” Int. J. Environ. Res. Public Health, vol. 19, n. 19, p. 12717,
oct. 2022, doi: https://doi.org/10.3390/ijerph191912717.