Peut-on améliorer l'estimation de la température et de sa dangerosité en ville en différentiant ‎les températures notamment en fonction de l'orientation de la rue et des étages et de profils types ?

Université Paris-Est, école doctorale Mathématiques et Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication

IFSTTAR : Anne Ruas

Peut-on améliorer l'estimation de la température et de sa dangerosité en ville en différenciant les températures notamment en fonction de l'orientation de la rue et des étages et de profils types ?

 La ville est aujourd’hui au cœur des problématiques d’environnement. Plus de la moitié de la population mondiale vit en ville et environ 80% de la population française est urbaine.

Du fait de l’actuelle prise de conscience de la réalité du réchauffement climatique, une plus grande attention est portée au réchauffement urbain. Décrire et comprendre les interactions entre le milieu urbain et son environnement apparait donc comme un défi devant faire appel à des approches diversifiées et pluri-disciplinaire.

La climatologie urbaine résulte de l’interaction entre la morphologie urbaine et la climatologie régionale, via des transferts énergétiques et hydriques entre l’atmosphère, les bâtiments, les surfaces et le sous-sol. Cette discipline est au cœur des problématiques d’ambiance climatique et d’ilots de chaleur urbain.

L’îlot de chaleur urbain, phénomène propre au microclimat urbain, est un phénomène climatique induit par les zones urbaines traduisant le fait que la température de l’air d’une ville est plus élevée que la température qu’aurait cette air sans les constructions urbaines.

Le CNRM GAME (Laboratoire Météo-France CNRS) a étudié au cours des projets interdisciplinaires les impacts croisés du changement climatique et de l’expansion urbaine sur de grandes agglomérations jusqu’à l’échelle du quartier. Cependant, il reste affiner la description de ces impacts à échelle fine mais tout en gardant les effets de plus grande échelle, comme l’îlot de chaleur urbain.

La thèse a donc pour but d’améliorer l’estimation des températures en zones urbaines denses en désagrégeant la maille afin de réduire l’espace couvert et d’avoir une meilleure information à l’échelle de la rue. Cela nous permettra de différencier les températures dans les rues en fonction entre autre de l’altitude puis d’intégrer la temporalité afin d’identifier des zones critiques. Ces zones critiques sont le reflet d’une portion d’espace où la température est particulièrement élevée pendant un certain temps.

Thése reliant le projet RepExtrem

Les phénomènes de canicules existent. Des modèles permettent de les estimer en intégrant les composantes urbaines (bâtiments, végétation…)

Mais ces modèles font des estimations sur des grands territoires (zones urbaines) et fournissent une estimation de la température sur une maille trop large pour décrire les variations de températures locales. 

Afin de représenter le flux d’information des mesures à la représentation, nous utilisons un SGBD (PostGis) pour stocker et  structurer les données en sortie. Les logiciels de SIG et de statistique permettent d’analyser le phénomène et ses interactions avec l’espace pour différencier les situations.

Dans cette architecture nous intégrons le modèle de simulation TEB qui fournit des températures dans chaque maille .

La démarche globale est la suivante :

- analyse des modèles d'estimation (TEB)

- structuration des données en sortie dans un SGBD

- estimation d'écarts locaux par des tests et analyse biblio (modèles de distribution d'écarts de température selon des configurations type)

- récupération des paramètres internes de TEB pour enrichir la description

- analyse de l'espace géographique ‎pour différencier les situations

- fusion des données de TEB et des modèles pour améliorer les estimations en fonction de l'analyse spatiale

- prise en compte de la durée et de profils types pour estimer la dangerosité

- visualisation des estimations

- état de l'art sur les modèles d'estimation de la température en ville

- analyse du modèle TEB et récupération de données

- premier test en ville dans un immeuble (non climatisé) pour estimer les écarts et la relation des ‎températures extérieures et intérieures en période chaude

Pinson L., Ruas A., 2014, Apport de la géomatique pour le risque caniculaire. SAGEO