Qu'est-ce qu'un aménagement du territoire durable du point de vue du climat ?

Introduction: villes et changement climatique

Figure : Diagramme schématique reliant l'urbanisme et les décisions de conception à leurs effets climatiques aux échelles urbaines, régionales et globales. Fig. 15.30 in Oke et al. (2017).

Trois thématiques principales

1. Effets du changement climatique sur les villes
2. Effets des villes sur le climat global
3. Effets des villes sur le climat local

Effets du changement climatique sur les villes (Chap. 6 in IPCC AR6 WGII)

Question

• Quels sont selon vous les principaux aléas climatiques qui ont/auront des conséquences graves sur les populations des villes et les infrastructures ?

Aléas climatiques impactant les villes

• Élévation du niveau de la mer
• Vagues de chaleur
• Sécheresses
• Modifications des écoulements fluviaux
• Inondations
• Incendies
• Dégel du pergélisol

Certaines populations urbaines particulièrement à risque (IPCC AR6 WGII TS.B.8)

Au niveau mondial,

• l'exposition aux aléas climatiques,
• en combinaison avec l'urbanisation rapide et
• au manque de planification urbaine tenant compte du climat, ainsi que
• les menaces persistantes des îlots de chaleur urbains,

accroissent la vulnérabilité des populations urbaines marginalisées et des infrastructures clés au changement climatique (confiance élevée).

Certaines populations urbaines sont exposées à un risque disproportionné :

Les communautés à faibles revenus dans les établissements informels	Les enfants
Les personnes âgées	Les handicapés
Les personnes travaillant à l'extérieur	Les minorités ethniques

Figure : TS9a in IPCC (2022).

Risques clés pour les villes et les infrastructures (Tab. 6.4 in IPCC AR6 WGII)

• Risque pour les populations à cause de l'augmentation de la chaleur.
• Dommages causés sur les infrastructures par les inondations et les tempêtes sévères.
• Risque pour les populations exposées aux sécheresses urbaines.
• Risques pour la santé dus à l'exposition à la pollution de l'air dans les villes.
• Risque sanitaires et pour la santé dus à l'exposition à la pollution de l'eau dans les villes.

• La chaleur est un risque croissant sanitaire croissant dû à l'urbanisation et à l'augmentation des températures extrêmes.
• Dans les villes, l'effet d'ICU augmente encore plus les températures.
• Les données ne tiennent pas compte des vagues de chaleur, qui devraient également augmenter et peuvent causer des milliers de décès.

Risques comme intersection de l'aléa, de l'exposition et de la vulnérabilité

Figure : TS.2 in IPCC AR6 WGII (2022).

Risque pour les populations à cause de l'augmentation de la chaleur (Sect. 6.2.2.1 in IPCC AR6 WGII)

Où ? Global, en particulier dans les villes tempérées et tropicales.

Conséquences graves :

• Augmentation des épisodes de stress thermique, de mortalité et de morbidité dus à l'urbanisation et au changement climatique.
• Augmentation des risques sanitaires et de la mortalité dans les populations âgées ; vulnérabilité des jeunes à la chaleur.

Conditions des aléas qui contribueraient à rendre ce risque grave :

• Augmentation substantielle de la fréquence et de la durée des épisodes de chaleur extrême, exacerbée par les effets d'îlot de chaleur urbain.
• Concentration d'un mélange de chaleur extrême et d'humidité.

Conditions de vulnérabilité qui contribueraient à rendre ce risque grave :

• L'évolution démographique due au vieillissement des populations, la persistance de la pauvreté, la lenteur de la pénétration et l'augmentation du coût de la climatisation, l'amélioration insuffisante de la santé publique.
• Logements inadaptés et professions exposées à la chaleur.

Conditions d'exposition qui contribueraient à rendre ce risque grave :

• Forte augmentation de l'exposition sous l'effet de la croissance démographique, de l'évolution de la démographique et des schémas d'urbanisation projetés.

• L'urbanisation augmente la température moyenne annuelle de l'air en surface de plus de 1°C.

• Corrélation entre la hausse des températures et

  • l'augmentation de la capacité thermique des structures urbaines,
  • le dégagement de chaleur anthropique et
  • la réduction de l'évaporation urbaine.

Options d'adaptation présentant le plus fort potentiel de réduction des risques :

• Solutions basées sur la nature, par exemple, verdure urbaine à plusieurs échelles spatiales; végétation; ombrage; toits verts; jardins communautaires; amélioration de la climatisation des bâtiments; un accès plus large aux systèmes de santé publique pour les populations les plus vulnérables.
• Réduction des contraintes économiques imposées aux résidents par les services publics, notamment l'électricité.
• La plantation d'arbres dans les communautés qui manquent de verdure urbaine.

Effets des canicules en France (MTES 2018)

Effets des villes sur le climat global (IPCC AR6 WGIII TS.5.2)

• In 2015, urban emissions were estimated to be 25GtCO2-eq (about 62% of the global share) and in 2020 were 29 GtCO2-eq (67–72% of the global share).
• Around 100 of the highest-emitting urban areas account for approximately 18% of the global carbon footprint (high confidence).
• The urban share of regional GHG emissions increased between 2000 and 2015, with much inter-regional variation in the increase magnitude (high c.).
• Per-capita urban GHG emissions increased between 2000 and 2015, with cities in developed countries accounting for nearly seven times more per capita than the lowest emitting region (medium c.).

Pourquoi l'urbanisation globale est-elle l'un des principaux moteurs du CC global ?

• Perturbation de l'équilibre énergétique de la troposphère par
  • la croissance des concentrations de polluants de l'air (GES/aérosols);
  • les changements de grande échelle de l'usage/la couverture des terres.

Comment quantifier les changements d'équilibre énergétique troposphérique ?

Forçage radiatif (W/m²) : le changement net des radiations à toutes les longueurs d'onde en haut de la troposphère après une perturbation relative à la valeur non-perturbée.

Comment estimer la contribution des villes (d’une ville) ?

• Difficile car dépend de la façon de d'attribuer les responsabilités.

Voir Sect. 13.1-2 in Oke et al. (2017)

Atténuation de l'effet des villes sur le climat en bref

from datetime import timedelta
from IPython.display import YouTubeVideo

start = int(timedelta(minutes=4, seconds=38).total_seconds())
YouTubeVideo('7yHcXQoR1zA', width=640, height=360, start=start)

Effets des villes sur le climat local

• Pédosphère et Lithosphère : modification de la géomorphologie du paysage et altération des sols.
• Hydrosphère : changement de la quantité, du routage et de la qualité de l'eau.
• Biosphère : accélération de la perte de végétation pour l'agriculture ou autre.
• Atmosphère :
  • Changements des propriétés de surface : forme urbaine.
  • Émissions anthropogéniques : function urbaine.

Forme urbaine

• Les matériaux (propriétés radiatives, thermiques et hydriques)
• La couverture de la surface, i.e. les fractions de la surface occupées par divers patches fait de différentes matériaux (partitionnement de la chaleur)
• La structure urbaine, i.e. la configuration 3D des éléments urbains (albedo, rugosité aérodynamique)

Fonction urbaine

• Émissions directes (pertes de chaleur des maisons/voitures, injection de vapeur d'eau des colonnes de refroidissement...),
• ou indirectes : polluants atmosphériques interférent avec le transfert radiatif ou formant des noyaux de condensation...

→ Nécessité de transformer la forme et la fonction des villes en profondeur

Que disent les institutions politiques?

Objectifs internationaux

Accord de Paris

YouTubeVideo('WiGD0OgK2ug', width=640, height=360)

European Green Deal (EGD)

• L'Union Européenne a ratifié l'Accord de Paris
• A soumis sa Contribution Déterminée au niveau National (CDN) actualisée :
  • Réduction des émissions de gaz à effet de serre d'au moins 55 % d’ici 2030 par rapport à 1990
• Concrétisé légalement par la Loi européenne sur le climat
  • Objectif juridiquement contraignant de zéro émission nette de gaz à effet de serre d'ici 2050
  • Reconnait la nécessité de renforcer le puits de carbone de l'UE par un règlement plus ambitieux sur l'UTCATF
  • Stratégie d'adaptation au climat

# Data analysis modules
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import fsolve

# Interactive plotting modules
import holoviews as hv
from holoviews import opts
import hvplot.pandas
import panel as pn
from panel import widgets
hv.extension('bokeh')

# Start date
T0 = 2018
# End date
TF = 2100
# Target CO2 budget (GtCO2)
TARGET_BUDGET = 580
# CO2 emissions at start date (GtCO2)
EMISSIONS_T0 = 36.8


def get_emissions(x, t, t0, *args):
    delta_t = t - t0

    return (x[0] + x[1] * delta_t + x[2] * delta_t**2 + x[3] * delta_t**3 +
            x[4] * delta_t**4)**2


def get_emissions_jac(x, t, t0, *args):
    delta_t = t - t0

    return (2 * (x[1] + 2 * x[2] * delta_t + 3 * x[3] * delta_t**2 +
                 4 * x[4] * delta_t**3) *
            (x[0] + x[1] * delta_t + x[2] * delta_t**2 + x[3] * delta_t**3 +
             x[4] * delta_t**4))


def get_removals(x, t, t0, yearly_removal):
    return yearly_removal * t / t


def get_net_emissions(x, t, t0, yearly_removal, *args):
    emissions = get_emissions(x, t, t0)
    removals = get_removals(x, t, t0, yearly_removal)

    return emissions + removals


def get_budget(x, t, t0, yearly_removal, *args):
    return np.cumsum(get_net_emissions(x, t, t0, yearly_removal))


def func(x, t_net0, t0, yearly_removal, target_budget, emissions_t0):
    t = np.arange(t0, t_net0) + 1

    return [get_budget(x, t, t0, yearly_removal)[-1] - target_budget,
            get_emissions(x, t0, t0) - emissions_t0,
            get_emissions_jac(x, t0, t0),
            get_net_emissions(x, t_net0, t0, yearly_removal),
            get_emissions_jac(x, t_net0, t0)]


def get_scenario(t_net0, yearly_removal=0.):
    '''Get scenario for given year of net zero and yearly CO2 removal.'''
    # Get solution
    x0 = EMISSIONS_T0, 0.5, 0., 0., 0.
    args = (t_net0, T0, yearly_removal, TARGET_BUDGET, EMISSIONS_T0)
    x, _, ier, mesg = fsolve(func, x0, args, full_output=True)

    # Analyze only if a root was found without error
    if ier == 1:
        # Collect resulting emissions and budget in data frames
        time = np.arange(T0, TF) + 1
        df = pd.DataFrame(index=time, dtype=float)
        df2 = pd.DataFrame(index=time, dtype=float)
        args_plot = (time, T0, yearly_removal)
        df['Removals'] = get_removals(x, *args_plot)
        df['Emissions'] = get_emissions(x, *args_plot)
        df['Net Emissions'] = get_net_emissions(x, *args_plot)
        df2['Budget'] = get_budget(x, *args_plot)

        # Stabilize emissions and budget after net zero
        df['Emissions'] = df['Emissions'].where(
            df.index < t_net0, df.loc[t_net0, 'Emissions'])
        df['Net Emissions'] = df['Net Emissions'].where(
            df.index < t_net0, df.loc[t_net0, 'Net Emissions'])
        df2['Budget'] = df2['Budget'].where(
            df2.index < t_net0, df2.loc[t_net0, 'Budget'])

        # Plot
        title = ('Emissions in 2030: \t\t\t\t\t\t\t\t{:.0f} GtCO2\n'
                 'Cumulative emissions: \t{:.0f} GtCO2'.format(
                     df.loc[2030, 'Emissions'], df2['Budget'].loc[t_net0]))
        ylim = (-11, 1.5 * EMISSIONS_T0)
        xticks = np.arange(2020, 2101, 10)
        p = (
            df.loc[:t_net0 + 1, 'Net Emissions'].hvplot.area(
                label='Cumulative Emissions', height=400, ylim=ylim,
                xticks=xticks, title=title, ylabel='Emissions (GtCO2)') *
            hv.VLine(2030) *
            df.hvplot() *
            df.loc[[t_net0], 'Net Emissions'].hvplot.scatter()
        ).opts(opts.VLine(color='black', line_dash='dashed'))

        return p

# Interactive plot
t_net0_slider = widgets.IntSlider(
    start=2040, end=2096, step=5, value=2050, name='Net-Zero Horizon (y)')
yearly_removal_slider = widgets.FloatSlider(
    start=-10., end=0., step=1, value=0, name='Yearly Removal (GtCO2/y)')
pn.interact(get_scenario, t_net0=t_net0_slider,
            yearly_removal=yearly_removal_slider)

Le projet français

• Loi de transition énergétique pour la croissance verte : Réduire les émissions de gaz à effet de serre de 40 % entre 1990 et 2030.
• 2ème Plan national d’adaptation au changement climatique :
  • Mettre en œuvre les actions nécessaires pour adapter, d’ici 2050, les territoires de la France.
• Loi énergie climat :
  • Neutralité carbone en 2050.
  • Pilotage par la Stratégie Nationale Bas Carbone (SNBC, France).

Approche Environnementale de l'Urbanisme (AEU2, ADEME)

Figure : Les objectifs et sous-objectifs convergeant d’un aménagement durable. Fig. 2 in ADEME (2019).

Déclinaison des objectifs

• Mieux appréhender les systèmes énergétiques locaux.
• Faire le lien entre disponibilités énergétiques locales et formes urbaines.
• Réduire les besoins à la source.
• Limiter l'effet d'îlot de chaleur urbain.
• Tenir compte des impacts des systèmes énergétiques sur les paysages et la biodiversité.
• Adapter l'offre énergétique locale au projet et la diversifier.
• Concevoir les territoires, les villes et les projets urbains bas carbones.

Critères climat-énergie

1. Réaliser une approche des potentiels climatiques et énergétiques du territoire.
2. Comparer et évaluer les différents scénarios.
3. Améliorer la composition urbaine au climat et assurer le confort.
4. Définir des exigences en termes d'émissions de gaz à effet de serre.
5. Maîtriser les consommations et limiter les nuisances liées à l'éclairage public.
6. Travailler sur la morphologie et la conception des bâtiments.
7. Performance énergétique des bâtiments : viser des exigences supérieures à la réglementation.
8. Intégrer les exigences aux documents contractuels et accompagner les acteurs de la construction.

Indicateurs climat

Question

• Quels indicateurs proposeriez-vous pour accompagner le critère "améliorer la composition urbaine au climat et assurer le confort" ?

Mesures pour limiter les contributions du projet à l'îlot de chaleur urbain

Description : Indicateur de moyens qualitatif décrivant les mesures mises en œuvre dans le périmètre de la zone d'aménagement pour diminuer l'effet d'ICU.

Finalité : Adapter la composition urbaine à l'environnement climatique par des mesures passives, et assurer le confort climatique extérieurs et intérieurs.

Méthode de calcul : Pas de méthode spécifique: évaluation binaire, liste des mesures mises en œvre, impact sur la diminution de l'ICU calculé par simulation thermique.

Modalités : Nécessite une connaissance des conditions microclimatiques, du plan masse et des matériaux et essences végétales prévus ou réellement mis en œuvre.

Source : Étude des conditions microclimatiques, plan masse, enquête terrain.

Indice de confort thermique

Description : Indicateur de performance quantitatif. Mesure la part des espaces extérieurs de la zone d'aménagement présentant un indice de confort climatique satisfaisant (en %).

Finalité : Idem.

Méthode de calcul : À partir d'une plage de "température ressentie" pour tenir compte de l'activité et des variations du niveau d'insatisfaction d'un individu à l'autre, en fonction de l'heure/la saison, de la fréquentation de l'espace considéré.

Modalités : Simulation, enquête...

Comment évaluer ces indicateurs ?

Effets urbains sur le climat local : focus sur l'Îlot de Chaleur Urbain

Introduction aux climats urbains (Chap. 1 in Oke et al 2017)

Figure : Définir "l'urbain" et le "rural" en relation avec les villes. Fig. 6.1 in IPCC AR6 WGII (2022). Voir aussi OECD (2020).

L'écosystème urbain

Figure : Les composantes biophysiques qui composent un écosystème urbain : tous les aspects de l'environnement naturel préurbain modifiés ultérieurement par l'introduction d'infrastructures bâties. Fig. 1.3 in Oke et al. (2017).

• L'habitat de la majorité de l'humanité.
• Créés et reformés par le développement et les transformations urbaines.
• Divers écosystèmes urbains et différents niveaux d'anthropisation.

Le métabolisme urbain

Figure : Représentation des entrées et sorties d'un écosystème urbain. Fig. 1.4 in Oke et al. (2017).

Permet, par exemple, de

• quantifier les limites et les dépendances,
• d’évaluer les effets de nouvelles technologies ou d’autres changements et
• de prédire des besoins futurs.

La surface urbaine (Chap. 2 in Oke et al. 2017)

Qu'est-ce qui constitue la "surface" ?

• Des facettes urbaines (mur, toit, pelouse...).
• Des feuilles et autres éléments végétaux.
• Des combinaisons de ces unités (bâtiment, canyon urbain, ville...).

Différents types de surface

Figure : Potentielles définitions de la "surface" d'une représentation simplifiée d'un système urbain. Fig. 2.2 in Oke et al. (2017).

Propriétés d'une surface urbaine

Radiative : absorptivité, réflectivité, transmissivité, émissivité.

Thermique : chaleur spécifique, capacité thermique, conductivité thermique, diffusivité thermique, admittance thermique.

Humidité : capacité d’interception et de stockage, perméabilité, caractéristiques des stomates, nature chimique.

Aérodynamique : rugosité de surface, plan de vitesse nulle, porosité.

La hiérarchie des unités urbaines

Table : Classiffication des unités morphologiques urbaines, bâties et vertes, et de leurs phénomènes climatiques urbains, sur la base d'échelles de longueur horizontales typiques (ville d'environ 1M d'habitants). Tab. 2.1 in Oke et al. (2017).

Figure : Paramètres décrivant la couverture urbaine, les échelles spatiales et la structure urbaine, où les $\lambda_x$ sont les rapports d'aire ou de forme avec "b" pour "bâtiment", "v" pour "végétation", "i" pour "imperméable", "s" pour "canyon", "c" pour "complet" et "f" pour "frontal". Fig. 2.4 in Oke et al. (2017).

Figure : Schémas communément utilisés pour représenter la distribution des bâtiments dans les zones urbaines. Fig. 2.8 in Oke et al. (2017).

Figure : Classification des Zones Climatiques Locales (LCZ) en fonction de leur tendance à pouvoir modifier le climat. Fig. 2.9 in Oke et al. (2017). Ces LCZ sont définies par leur capacité à modifier le climat et ne correspondent pas a priori aux modes de couverture des sols (CORINE Land Cover ou autre).

L'atmosphère urbaine

Figure : Échelles spatiales et temporelles de quelques phénomènes climatiques urbains. Fig. 2.11 in Oke et al. (2017).

Figure : Forme typique de la couche limite urbaine (UBL) aux mésoéchelles : (a) "dome" urbain quand l'écoulement régional et calme, et (b) couche limite urbaine interne et "panache" aval pour un écoulement régional modéré. Fig. 2.12 in Oke et al. (2017).

Figure : Schéma d'une stratification typique de l'atmosphère au-dessus d'une ville (a) de jour, et (b) de nuit. L'échelle verticale est logarithmique sauf à la surface. Fig. 2.13 in Oke et al. (2017).

Table : Classification des couches atmosphériques du système climatique urbain à partir des échelles verticales typiques : hauteur au-dessus du sol $z$, hauteur moyenne des bâtiments/arbres $z_H$, largeur du canyon des rues $W$, longuer de rugosité $z_0$, hauteur du plan-zéro de déplacement $z_d$, profondeur de la couche de mélange $z_i$, vitesse de friction $u_*$, échelle de vitesse de convection $w_*$, température de friction $\theta_*$, échelle de température de la couche de mélange $\theta_*^{ML}$. Tab. 2.3 in Oke et al. (2017).

Définir le climat urbain

Le cadre conceptuel de Lowry

La valeur $V_M$ d'une variable météo mesurée à une station est supposée être donnée par la somme

$V_M = V_B + V_L + V_H$

où

• $V_B$ est la valeur d'arrière plan due au macroclimat de la région,
• $V_L$ est la déviation due au paysage ou d'effets climatiques locaux,
• $V_H$ est la déviation de $V_B$ due aux effets des activités humaines, dont les effets urbains.

Si la station météo est localisée dans une aire

• urbaine (U) : effets humains évidents, $V_H$ probablement majeur ;
• rurale (R) : effets humains dus à la gestion des terres sont détectables, $V_H$ est significatif ;
• naturelle (N) : changements anthropiques mineurs $V_H \approx 0$ ;
• affectée par l'urbain (A) : la contribution des effets urbains varient en fonction des régimes de temps.

Figure : Formes hypothétiques des aires U, A et R ou N résultant d'un régime de temps unique avec un vent dominant du sud-ouest. Fig. 2.15a in Oke et al. (2017).

Estimation des effets urbains

Table : Méthodes d'estimation à partir d'observations. Tab. 2.4 in Oke et al. (2017).

Différences rural-urbain

• Hypothèse 1 : Les stations ont le même climat régional $V_B$.
• Hypothèse 2 : La station de mesure rurale est en dehors de l'influence de la ville (aire A).
• Hypothèse 3 : L'aire rurale présente est un substitut raisonnable aux conditions pré-urbaines.

→ Les différences rural-urbain peuvent être utilisé comme estimation de deuxième ordre des effets urbains, mais seulement si le choix des stations est fait avec grand soin.

Identification des causes des effets urbains

• Échantillonnage conditionné à l'aire source.
• Échantillonnage conditionné à la station météo.
• Changements économiques, technologiques ou sociétaux dans le système urbain.
• Modélisation en laboratoire ou numérique.
• Transfert des résultats et des conclusions d'une situation à l'autre.

→ Méthodologies complexes, mais qui ont porté leur fruits !

Les contrôles du climat urbain

Le climat régional

Est sujet à des déterminants extrinsèques à la ville :

• latitude ou altitude,
• proximité à une étendue d'eau ou à un relief,
• les caractéristiques biophysique des alentours,
• heure du jour et saison en conjonction à la géométrie solaire du lieu,
• conditions météo synoptique prévalentes.

Les phénomènes climatiques urbains

Sont sujets à une grande variété de déterminants intrinsèques :

• matériaux,
• couverture du sol,
• structure,
• métabolisme.

Un peu de physique des climats urbains (Chap. 5 et 6 in Oke et al. 2017)

Figure : Schéma des flux entrant dans l'équilibre énergétique de surface (SEB) pour un volume (a) rural et (b) urbain. Fig. 6.2 in Oke et al. (2017).

SEB non-urbain

$Q^* = Q_H + Q_E + Q_G$ (W m^-2),

où

• $Q^*$ est le rayonnement net intégré sur les longueurs d'ondes ;
• $Q_H$ est le flux de chaleur sensible orienté vers le haut ;
• $Q_E$ est le flux de chaleur latente ;
• $Q_G$ est le flux de chaleur sensible orienté vers le bas dans le substrat.

Rayonnement net $Q^*$

Le bilan radiatif sur n'importe quelle surface est:

$Q^* := K^* + L^* := K_\downarrow - K_\uparrow + L_\downarrow - L_\uparrow$ (W m^-2).

où

• $K^*$ (resp. $K_\downarrow$ et $K_\uparrow$) est le rayonnement net (resp. entrant et sortant) à courtes longueurs d'ondes;
• $L^*$ (resp. $L_\downarrow$ et $L_\uparrow$) est le rayonnement net (resp. entrant et sortant) à longues longeurs d'ondes (infrarouge).

Rayonnement infrarouge sortant $L_\uparrow$

Pour une surface simple, une partie de $L_\uparrow$ est émise et une partie vient de la réflexion de $L_\downarrow$:

$L_\uparrow = \varepsilon \sigma T_0^4 + (1 - \varepsilon) L_\downarrow$ (W m^-2).

$L_\uparrow$ dépend donc de la capacité de l'objet à émettre et à réfléchir le rayonnement infrarouge.

Rayonnement infrarouge émis par un corps noir (parfait)

Pour un corps noir parfait, la densité de flux émis (ou émittance) est donné par la loi de Stefan-Boltzmann:

$E_B = \sigma T_0^4$ (W m^-2),

où

• $T_0$ est la température de surface pour une couche d'épaisseur $z$;
• $\sigma = 5.67 \times 10^{-8}$ W m^-2 K^-4 est la constante de Boltzmann.

Figure: (a) Les courbes de rayonnement d'émetteurs parfaits (loi de Planck) aux températures du soleil et du système terre-atmosphère (Wm$^{-2}$μm$^{-1}$). (b) L'absorptivité et l'émissivité de gaz atmosphériques particuliers. (c) Le total de l'absorptivité et de l'émissivité de l'atmosphère. Figure 5.2 in Oak et al. (2017).

Rayonnement infrarouge émis par un corps noir imparfait

Cependant, les objets sont des émetteurs imparfaits, si bien que

$E = \varepsilon \sigma T_0^4 = \varepsilon E_B$ (W m^-2),

où l'émissivité $\varepsilon$ de l'objet est un nombre entre 0 et 1 définit comme le rapport $E / E_B$.

$\varepsilon$ dépend en principe de la longueur d'onde $\lambda$, mais, pour les applications de climatologie urbaine, il est souvent suffisant d'utiliser une valeur moyenne sur une gamme de fréquence appropriée.

Rayonnement infrarouge réfléchit

Le rayonnement infrarouge réfléchit par une surface est donnée par

$\omega_\lambda L_\downarrow$ (W m^-2),

où la réflectivité $\omega_\lambda$ est par définition la part réfléchit de $L_\downarrow$ à la longueur d'onde $\lambda$.

Relier le rayonnement réfléchit au rayonnement absorbé

Quand un rayonnement a une certaine fréquence recontre une surface, il peut être :

• absorbé, ce qui réchauffe la matière (ou provoque des réactions chimiques);
• réfléchit, ce qui redirige le chemin du rayonnement vers l'arrière;
• transmit, ce qui permet au rayonnement de passer à travers la matière.

Par conservation de l'énergie incidente, celle-ci se décompose en sa part absorbée (absorptivité $\varphi_\lambda$), sa part rélfléchie ($\omega_\lambda$) et sa part transmise (transmitivité $\tau_\lambda$) :

$1 = \omega_\lambda + \varphi_\lambda + \tau_\lambda$ (sans unités).

Pour une surface opaque, on a donc: $\omega_\lambda = 1 - \varphi_\lambda$.

Relier le rayonnement absorbé au rayonnement émit

La loi de Kirchhoff

L'émissivité d'un objet à une certaine longueur d'onde est égale à sa capacité à absorber les radiations à la même longueur d'onde:

$\varepsilon_\lambda = \varphi_\lambda$ (sans unités).

Relier le rayonnement réfléchit au rayonnement émit

En résumé:

$\varphi_\lambda L_\downarrow = (1 - \varepsilon) L_\downarrow$ (W m^-2).

Puisque $\varepsilon > 0.9$ pour la plupart des matériaux naturels, le rayonnement réfléchit est mineur, mais non sans conséquences.

Température effective (brightness temperature)

• En télédétection, on cherche à relier $L_\uparrow$ à $T_0$.
• Or, $L_\uparrow$ dépend aussi de $\varepsilon$ et de $L_\downarrow$.
• On accède donc pas directement à $T_0$, mais à la température effective $T_{0, B}$: la température qu'aurait un corps noir émettant $L_\uparrow$:

$\sigma T_{0, B}^4 := L_\uparrow$ (W m^-2)

Flux turbulent de chaleur sensible $Q_H$

• Engendré par les différences de température entre la surface et l'atmosphère ;
• tendant à réduire les différences de température à l'intérieur de l'atmosphère en mélangeant des masses d'air chaudes et froides.

Flux turbulent de chaleur latente $Q_E$

La conséquence du transport de vapeur d'eau:

$Q_E = \mathcal{L}_v E$ (W m^-2),

où

• $\mathcal{L}_v$ est la chaleur latente de vaporisation (2.464 MJ kg^-1 à 15°C).
• $E$ est l'évaporation (la densité de flux de masse de l'eau en kg m^-2 s^-1).

Le SEB d'un élément/système urbain

$Q^* + Q_F = Q_H + Q_E + Q_G + \Delta Q_S + \Delta Q_A$ (W m^-2),

où

• $Q_F$ est la chaleur libérée dans le volume par les activités humaines;
• $\Delta Q_S$ est le changement net de stockage de chaleur intégré sur l'ensemble des matériaux de la ville;
• $\Delta Q_A$ est le changement net d'énergie dans le volume dû au transport par le vent (advection).

Flux de chaleur anthropogénique $Q_F$

Principalement le produit de la conversion d'énergie chimique ou électrique en chaleur et libéré dans l'atmosphère résultant des activités humaines de la ville.

Pas directement mesurable.

Stockage de la chaleur $\Delta Q_S$

À mesurer indirectement :

• Résiduel du SEB.
• Schéma thermique de masse à partir des propriétés connues de composants représentatifs.
• Simulation numérique.

Exemple de SEB

Figure : Exemple de SEB pour des facettes urbaines non-obstruées : (a) route sèche en asphalte près de Vienne, Autriche, le 11 août 1994 ; (b) site herbé légèrement humide dans un parc à Vancouver, Canada durant une période de 4 jours fin juillet 1992. Fig. 6.19 in Oke et al. (2017).

L'effet d'Îlot de Chaleur Urbain (Chap. 7 in Oke et al. 2017)

Différents types d'ICU

ICU souterrain

Différences entre les motifs de températures dans le sol sous la ville, incluant les sols urbains et les constructions souterraines, et les sols des alentours ruraux.

ICU de surface

Différences de température à l'interface entre l'atmosphère extérieure et les matériaux solides de la ville, et l'interface équivalente des alentours ruraux. Idéalement, ces interfaces incluent leurs surfaces complètes respectives.

ICU de canopée

Différences entre la température de l'air contenue dans la couche de la canopée urbaine - la couche entre la surface urbaine et le niveau des toits -, et la température de la couche de hauteur correspondante aux alentours ruraux.

ICU de couche limite urbaine

Différences entre la température de l'air dans la couche entre la canopée et le haut de la couche limite urbaine, et la température de la couche limite atmosphérique aux alentours ruraux.

Figure: Illustration des différences de température formant les quatre types d'ICU. Fig. 7.2 in Oke et al. (2017).

Table: Résumé des types d'ICU, de leurs échelles, des processus thermiques à leur origine, des approches pour les modéliser et des techniques de mesures in situ ou à distance pour les observer. Tab. 7.1 in Oke et al. (2017).

Figure: Schéma représentant un ICU de canopée typique d'une nuit calme et claire sur un terrain urbain relativement plat. (a) Carte des isothermes illustrant les caractéristiques typiques de l'ICU et leurs correspondances avec le degré de développement urbain. (b) Coupe transversale 2D de la température de l'air à la surface du sol le long de la ligne A-B représentée en (a). Figure 7.3 in Oke et al. (2017).

Évolution de la température de surface

$C \frac{\partial T_0}{dt} = Q^* - Q_H - Q_E - Q_G \quad (\mathrm{Wm}^{-2})$

où $C$ est la capacité thermique de la couche.

Température de Surface des Terres (LST)

• La température de surface des terres est la température radiative de la couche superficielle du sol qui intéragit avec le rayonnement (skin temperature) dérivée du rayonnement infrarouge.
• Elle diffère de la température de l'atmosphère proche de la surface.

Estimation de l'ICU

Surface Urban Heat Island Tutorial

Conception des villes tenant compte du climat

→ Lire le chapitre 15 de Oke et al. (2017).

Pour aller plus loin

• DRIAS les futurs du climat, projections climatiques pour l'adaptation de nos sociétés.
• Oke, T.R., Mills, G., Christen, A., Voogt, J.A., 2017. Urban Climates. Cambridge University Press, Cambridge, UK.
• Liu, H., Huang, B., Zhan, Q., Gao, S., Li, R., Fan, Z., 2021. The influence of urban form on surface urban heat island and its planning implications: Evidence from 1288 urban clusters in China. Sustainable Cities and Society 71, 102987.
• Han, S., Li, W., Kwan, M.-P., Miao, C., Sun, B., 2022. Do polycentric structures reduce surface urban heat island intensity? Applied Geography 146, 102766.
• Pörtner, et al., 2022. IPCC 2022: Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA.
• Pörtner, et al., 2022. IPCC 2022: Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA.

Références

• UN, 2015. Paris Agreement
• Oke, T.R., Mills, G., Christen, A., Voogt, J.A., 2017. Urban Climates. Cambridge University Press, Cambridge, UK.
• MTES, 2018. 2ème Plan national d’adaptation au changement climatique. Ministère de la transition écologique et solidaire, Paris, France.
• ADEME, 2019. Référentiel d’évaluation des opérations d’aménagement AEU2. Réussir la planification et l’aménagement durables (No. 010972). ADEME, Angers, France.
• MTES, 2020. Stratégie nationale bas-carbone révisée. Ministère de la Transition Écologique et Solidaire, Paris, France.
• OECD, European Commission, 2020. A new perspective on urbanisation. OECD, Paris, France.
• Pörtner, et al., 2022. IPCC 2022: Technical Summary, in: Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA, pp. 37–118.
• Pathak, et al., 2022. IPCC 2022: Technical Summary, in: Climate Change 2022: Mitigation of Climate Change. Cambridge University Press, UK and New York, NY, USA, pp. 37–118.

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Credit

Contributors include Alexis Tantet in collaboration with Maud Mouchet, Benoit Schmutz and David Touboul.

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