Le type 2, dès la première nuit dépasse le seuil des 24°C sur toute la zone d'étude. L'indice de dangerosité augmente fortement jusqu'à la 8ème nuit. Pendant 5 jours l'indice croît mais avec une intensité plus faible. A partir de la 15ème journée, l'indice atteint des valeurs supérieures à 15 et ne cesse d'augmenter. Les indices restent stables sur une grande partie de la zone d'étude à partir de la 23ème nuit. Le Nord-est de la zone est la plus fraîche.

*Sur ce type d'appartement, cet indice met en valeur l'accumulation de la chaleur sur toute la période et le faible rafraîchissement de l'appartement.*

**Type 3 :** ancien bâti <1850, une seule exposition (Sud), isolé et très peu ventilé, dernier étage (sous les toits) donnant sur rue canyon

Le type 3 a des indices légèrement plus élevés que le type 2. Après le 20ème jour, les indices décroissent de jour en jour. La 20ème journée est la plus chaude sur la figure. Le quartier de l'opéra reste le plus chaud avec des indices toujours élevés entre le 20ème et 30ème jour. La zone avec l'indice le plus faible se localise aux alentours du parc des Buttes Chaumont. La végétation et la proximité du canal St Martin peuvent influencer les températures et créer un îlot de fraîcheur. Cependant, contrairement à nos hypothèses, le long de la Seine, on constate un indice de dangerosité plus élevé que dans le cœur de Paris, qui nécessiterait une étude approfondie avec des mesures spécifiques pour comprendre ce qui se passe dans cette zone.

Tout comme le type 2, on remarque que sur les huit premiers jours, la différence spatiale est faible entre les indices. Toute la zone d'étude a été touchée de la même manière par la canicule. C'est à partir du 10ème jour que l'on constate une différenciation spatiale entre les quartiers au niveau de l'indice de dangerosité. Le quartier de l'Opéra mais aussi le long de la Seine enregistre les indices les plus élevés.

**Type 4 :** ancien bâti <1850, une seule exposition (Nord), très isolé et très peu ventilé, 3ème étage

Le type 4 permet de constater une évolution continue de l'indice de dangerosité sur toute la zone d'étude. Les huit premières journées, l'indice évolue exponentiellement passant d'un indice supérieur à 0 et 3 jusqu'à la valeur 15 (pour le quartier de l'Opéra). C'est à partir du 8ème jour qu'on remarque une différenciation spatiale de la dangerosité. Cette différenciation va s'accentuer avec le temps le 20ème jour, pour le quartier de l'Opéra, des Buttes Chaumont, de la gare de Lyon ou de l'Ile de la Cité. Ils se différencient des autres par leurs valeurs de l'indice. Les indices les plus élevés se localisent à Opéra, à l'Ile de la Cité et aux alentours de la gare de Lyon.

A partir de la 23ème nuit, une stagnation de l'indice est visible. Sur les 4 dernières cartes du type 4, l'indice évolue peu. Seule la zone des Buttes Chaumont connaît un rafraîchissement les derniers jours.

*Comme le type 2, l'indice permet de montrer la forte dangerosité de ce type d'appartement.* La chaleur s'accumule dans l'appartement. Le temps de récupération trop faible par rapport aux températures élevées, l'indice augmente de journée en journée pour arriver à des valeurs supérieures à 50. Il faudra attendre encore plusieurs jours avant d'arriver à un indice inférieur à 3. Ce type d'appartement est dangereux pour la santé humaine puisque le corps ne peut pas se reposer.

**Type 5 :** ancien bâti, double exposition, isolé et bien ventilé, 4ème étage avec double orientation Nord/Sud

Le type 5 enregistre des indices de dangerosité faibles par rapport aux autres appartements. Les indices les plus élevés se localisent dans le quartier de l'Opéra. L'autre partie de la zone d'étude a des valeurs d'indice faibles. On remarque que les premiers jours, la canicule se localise sur tout le territoire puisque l'indice de dangerosité est visible sur tout Paris. La journée du 10ème jour est marquée par une baisse des valeurs de l'indice (à l'exception du
quartier de l'Opéra). C'est à partir de la 23ème nuit que les indices vont diminuer pour arriver
le 30ème jour à un territoire quasi sans dangerosité, à l'exception du quartier de l'Opéra et de la
gare de Lyon.

La zone des Buttes Chaumont est celle enregistrant les plus faibles valeurs et ayant la durée de
dangerosité la plus faible.

Type 6 : SURFEX-TEB

Le type 6, type simulé par le modèle SURFEX-TEB, a des indices de dangerosité augmentant tout au long de la période. La première nuit, la canicule ne touche pas toute la zone d'étude. Les zones du parc des Buttes Chaumont ne connaissent pas la canicule. Après cette nuit, toute la zone connait la canicule. Une faible baisse de la valeur des indices est constatée après la 8ème nuit et ne dure que quelques jours. A partir de la 15ème journée, l'indice de dangerosité s'amplifie et aggrave la situation de danger dans le quartier de l'Opéra ou l'indice dépasse la valeur 35. On constate une nette progression de l'indice de dangerosité sur 10 jours. A partir de la 28ème nuit, l'indice diminue progressivement et la zone des Buttes Chaumont confirme l'hypothèse de l'îlot de fraîcheur. C'est la zone où l'indice de dangerosité est le plus faible voire nul.

Les quartiers de l'Opéra, de l'Ile de la Cité et de la gare de Lyon ont les indices de dangerosité
les plus élevés sur toute la période.

<figure><img src="image_65.png" /><figcaption>Figure 41 : indices de dangerosité intérieure (en journée) entre le 1er juillet et le 30 juillet 2015 pour les différents types d'appartements pour la maille centrale (où les mesures ont été faites)</figcaption></figure>
<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>Figure 42 : Cartographies de la canicule extérieure et intérieure (en journée) entre le 1er juillet et le 30 juillet 2015 pour les différents types d'appartements</figcaption></figure>
## Comparaison avec les données sanitaires de juillet 2015

Nous avons eu la chance de pouvoir obtenir des informations de l'InVS ce qui nous a permis de comparer les indices calculés et représentés, avec les données de surmortalité pour le mois de juillet 2015. L'InVS a réalisé un rapport sur les épisodes de canicule survenus en juillet 2015¹⁰. Ce rapport souligne plusieurs observations.

Pour la synthèse nationale, deux épisodes caniculaires sont recensés :

* Période de 10 jours : du 29 juin au 8 juillet. Cette vague de chaleur entraîne le déclenchement de la vigilance orange dans 51 départements. Durant cette première période, l'InVS comptabilise 3 748 passages aux urgences dont 2 076 hospitalisations (55% des passages liés à la chaleur) et 1 456 consultations SOS médecins. Une surmortalité de 700 décès (+7%) est constatée entre le 29 juin et le 5 juillet.

* Période de 11 jours : du 13 au 23 juillet avec une intensité moins importante que la première période. L'InVS dénombre un peu moins d'hospitalisations et de consultations mais le taux reste élevé : un pic de 277 passages aux urgences relevé le 16 juillet et 103 consultations SOS Médecins le 18 juillet. 2 461 passages aux urgences sont recensés en lien avec la chaleur. Cependant, le taux d'hospitalisation, après passage aux urgences, est supérieur avec 62% (contre 56% pour la première période). Ceci nous laisse penser que l'accumulation des deux périodes est peut-être la cause de ce plus grand nombre.

Les passages aux urgences pour des pathologies liées à la chaleur sont observés, en grande partie chez des personnes de plus de 75 ans et plus de 75% d'entre elles ont été hospitalisées (proportion équivalente pour les deux périodes).

> Le nombre de décès, toutes causes confondues, est supérieur d'environ 3 300 décès par rapport au nombre attendu sur l'ensemble de la période soit une hausse de 6,5% de la mortalité. Le nombre de décès est extrapolé à l'échelle nationale et, est estimé en semaine calendaire (quelle que soit la durée de l'épisode caniculaire)<fnref n="11" />.

La figure 43 présente le nombre de passages journaliers aux urgences, de consultations SOS Médecins et la part d'hospitalisations pour les pathologies en lien avec la chaleur entre le 1er juillet et le 31 août 2015 ; cette période met en évidence les deux épisodes de canicules mesurés (zone violette et grise).

Le 5 juillet est le premier pic du nombre de passages aux urgences, le deuxième survient deux jours plus tard, le 7 juillet. Sur ces deux dates le nombre de passages aux urgences est supérieur à 400. La part d'hospitalisation suit les mêmes tendances. *Par rapport à notre indice de dangerosité, un décalage d'un à trois jours est noté. La journée la plus chaude, survenue le 1er juillet a un décalage de 5 a 7 jours avec la hausse des passages aux urgences contre 7 à 9 jours pour notre indice. Du fait de l'accumulation de chaleur, l'indice suppose un temps plus long pour percevoir la dangerosité. Notre indice met davantage en avant la durée que l'intensité. Ce sont des pistes pour l'amélioration de cet indice.*

Pour la deuxième période, moins importante, les pics du nombre de passages aux urgences, supérieurs à 250, sont datés entre le 17 et le 19 juillet et les 22 et 23 juillet. Sur ces dates notre indice de dangerosité est plus élevé que pour la première période alors que le nombre de passages aux urgences est divisé par 2. Sur le reste de la période, on ne constate pas de nouvelle hausse.

De plus, dans son rapport, l'InVS souligne qu'un excès significatif de mortalité, tous âges confondus, est observé sur les deux premières semaines de juillet (+290 décès pour la région Ile-de-France).

<footnote n="10">¹⁰ Bilan au 15 septembre 2015 des épisodes de canicule survenus durant l'été 2015 (9 octobre 2015).</footnote>

<footnote n="11">¹¹ Compte tenu des effectifs, l'analyse de la mortalité est effectuée exclusivement sur un pas de temps hebdomadaire. C'est pourquoi dans le cadre de ce bilan, l'estimation de la hausse de la mortalité sur les périodes caniculaires est effectuée sur les semaines.</footnote>
<figure><img src="image_67.png" /><figcaption>Figure 43: Evolution du nombre de passages journaliers aux urgences, de consultations et parts d'hospitalisation, en lien avec la chaleur, entre le 1er juin et le 31 août 2015 (Source : Rapport InVS)</figcaption></figure>

Ainsi, on peut se poser la question du temps de récupération de notre indice et de la valeur que l'on donne à l'accumulation de la chaleur (p2). Cependant, les seuils extérieurs de 21°C et de 31°C sont en corrélation avec les données sanitaires. Le choix des seuils 24°C et 28°C, pour les températures intérieures, doit être revu. En revanche, les seuils de 24°C et de 31°C sont les seuils ayant les plus grandes similarités avec les données sanitaires. Ainsi, nous suggérons d'utiliser des *seuils de 24°C et de 31°C pour le calcul de l'indice de dangerosité dans le cas des températures intérieures*.

## 4.3 Un site web pour visualiser la canicule de 2015 à Paris et sa dangerosité

La mise en œuvre du service web d'exploration des canicules repose sur un ensemble de logiciels open source (Figure 44) (Tyler M. 2005) :

<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>Figure 44. Principe général de fonctionnement du Web mapping © (d'après Tyler M. 2005)</figcaption></figure>
Un ensemble de logiciels libres sont utilisés

* PostGreSQL/PostGIS permet de stocker et manipuler les données,

* QGIS permet de visualiser les résultats et créer des fichiers de styles (.sld),

* GeoServer permet de publier des couches cartographiques à partir de données stockées sous PostGreSQL/PostGIS,

* OpenLayers permet d'agréger les couches cartographiques à l'aide de la bibliothèque,

* HTML, CSS, JavaScript sont utilisés pour créer l'interface web.

## Symbolisation dans QGIS

Au niveau de la symbolisation, les données sont visualisées dans QGIS sous forme de mailles colorées. La symbolisation QGIS est écrite dans un fichier .sld utilisé à l'étape suivante. Un fichier SLD est un schéma XML indiqué par l'OGC (The Open Geospatial Consortium) qui permet de décrire le style des couches de carte. Il définit des règles de symbolisation pour des ensembles d'entités spécifiées au sein d'une couche WMS (Web Map Service) donnée. Le fichier peut comporter plusieurs règles, et chaque règle peut compter un filtre décrivant quelles entités doivent être affichées, ainsi que plusieurs symboles décrivant comment ces entités doivent être affichées.

## Publication des couches dans GeoServer

GeoServer est un serveur cartographique. Il publie des couches cartographiques à partir des données stockées dans PostGIS et utilise les fichiers .sld pour définir la symbolisation de ces couches. Une couche cartographique de GeoServer correspond à une table de données dans PostGIS.

## Mise en place du service web avec OpenLayers

L'interface cartographique est la fenêtre qui va contenir les cartes. Son développement est réalisé grâce à l'utilisation du client cartographique OpenLayers avec JavaScript. Cette interface cartographique contient la carte et les outils de manipulation. La carte est composée de données topographiques (données topographiques, orthophotographies) et de données thématiques (de la température ou de l'indice de dangerosité)

- L'information topographique (bâtiments, routes, rivières, parcs, etc) sont des données invariables pour notre application. Elles décrivent l'espace support. Elles sont écrites dans une table sur PostGIS et correspondent à une seule couche dans GeoServer. Notre carte est l'agrégation des couches graphiques, une couche de données topographiques est ajoutée dans la carte par la fonction :

`map.addLayers([chemin de données/nom de couche])`

- Les données thématiques sont les données météorologiques composées des températures et de l'indice de la dangerosité. Elles sont dynamiques alors nous les sauvegardons dans plusieurs tableaux sur PostGIS, chaque table correspond à la température ou à l'indice pour une période (nuit ou jour) (un état). Initialement, la couche cartographique « température » ou « indice » est ajoutée dans la carte comme une couche de données statiques, ses paramètres sont ceux du premier état. Lorsqu'on lance la simulation, le programme met à jour le chemin de données de la couche de l'état suivant et l'affiche dans la carte.

`map=layers[indice_de_couche].mergeNewParams({nouveau chemin de données/nom de couche});`

Le service web conçu et en ligne permet de choisir de visualiser la température extérieure ou intérieure ou l'indice de dangerosité. Pour la température intérieure et pour l'indice, on peut choisir le type de bâtiment étudié. On peut ensuite soit lancer la séquence des états, soit se déplacer à un état donné. La figure 45 représente la température intérieure moyenne pour la nuit du 4 juillet pour l'appartement du modèle SURFEX.
<figure><img src="image_69.png" /><figcaption>Figure 45. Services web de visualisation de la dangerosité d'une canicule (température intérieure de nuit, pour le type 6 SURFEX, le 4 juillet 2015)</figcaption></figure>

### Fonctionnement général :

Le site web permet l'utilisateur de visualiser les différents états de la canicule soit à l'extérieur soit dans un type de bâtiment. Il peut visualiser soit les températures, soit l'indice de dangerosité, soit l'indice de canicule.

<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>Figure 46. Paramétrisation : choix des variables météo et choix des types de bâtiment</figcaption></figure>

Par défaut, le site web représente la température de nuit et de jour mais il permet aussi l'affichage de température seulement de nuit ou seulement de jour.

<figure><img src="image_71.png" /><figcaption>Figure 47. Visualisation des états de jour et nuit, de nuit ou de jour.</figcaption></figure>
## 4.4 PERSPECTIVES

Si les résultats de ce projet de recherche sont extrêmement encourageants et novateurs, il n’en reste pas moins qu’il est indispensable de consolider les résultats sur trois points :

1. La méthode de fusion doit être consolidée en étudiant la répartition spatiale des températures intérieures à l'aide d'une campagne de mesure *ad hoc*

2. La fonction de calcul de l'indice de dangerosité (forme de la fonction, seuils) doit être améliorée grâce à des entretiens semi-directifs auprès des habitants et associés à la campagne de mesure. Le choix entre plusieurs fonctions peut être réalisé à l'aide d'une fonction de coût adhoc à développer.

3. Le flux d'information entre les données du modèle et le calcul de l'indice est aujourd'hui rudimentaire et rend l'exercice de calcul peu reproductible. Il faut ajouter un peu de conception et de développement informatiques pour récupérer les données de sorties, les formater de façon standard et y avoir accès. Une coopération avec le service de conception du modèle TEB serait indispensable pour fluidifier le transfert d'information.

Sur la fonction de dangerosité, les enjeux sont importants. En effet si la fonction proposée actuellement dans le projet RepExtrem est très novatrice, il faut l'améliorer par des enquêtes terrain du ressenti pour différents profils ainsi qu'une analyse sanitaire parallèle. Différentes fonctions et seuils pourraient être testés et comparés aux analyses terrain et épidémiologiques afin de choisir un bon compromis qui colle au mieux aux ressentis.

Par ailleurs, un autre objectif est de conserver ces données sous la forme d'une historisation précise des canicules en zones urbaines afin de mieux connaître et comparer les canicules pour pouvoir les croiser avec des données sanitaires. *Le stockage et la mise à disposition de jeux de données bien structurés permettraient à moyen terme de faire de l'apprentissage utile soit pour estimer les épisodes de canicule soit pour faire ressortir des tendances d'évolution.*

Enfin, certains résultats extraits du modèle SURFEX-TEB nous ont semblé surestimé, notamment dans le quartier de l'opéra (par exemple figure 29). Des projets de recherche (Clim3, 2010) étudient l'impact de la climatisation sur le climat urbain, notamment pour les canicules Dans ce projet CLIM3, des anomalies ont été constatées sur les quartiers de l'Etoile et de l'Opéra à Paris. Le projet ANR Vurca (Vurca, 2013) qui est centré sur la vulnérabilité des villes aux canicules, étudient des scénarios futurs avec ou sans recours à la climatisation et à l'aménagement urbain. Dans le cadre de notre recherche, il a été impossible de trancher si ce que l'on voit au niveau du quartier de l'Opéra vient d'une sur-estimation de l'importance des climatisations dans ce quartier ou si cela correspond à la réalité. Si l'estimation qui est faite est juste alors l'impact des climatisations dans ces quartiers est inquiétante pour ceux qui y habitent et n'ont pas recours à ces climatisation. La question reste ouverte. Une analyse de la sensibilité des paramétrages serait souhaitable pour consolider les estimations de température intérieures.

*Un projet détaillé de 3 ans visant à améliorer les points faibles a été déposé auprès de l'appel à projet APR GICC 2016 mais n'a pas été retenu. Nous n'avons pas actuellement de financement nous permettant de poursuivre ce travail de recherche. Nous espérons pouvoir soumettre un projet pour 2019 pour continuer à améliorer les méthodes proposées, et s'associant aussi à une équipe d'épidémiologues pour une validation de la fonction de dangerosité.*
## 5. TRANSFERTS DE RESULTATS (GUIDES PRATIQUES, SEMINAIRES, COLLOQUES, FORMATION...), NOTAMMENT EN APPUI AUX POLITIQUES PUBLIQUES.

Ce projet a été présenté à de nombreuses occasions :

- 4 conférences internationales avec comité de lecture en climatologie et géomatique;

- 3 conférences nationales avec comité de lecture en climatologie et géomatique;

- 6 congrès et séminaires de communication, parmi lesquelles la participation à une journée sur les îlots de chaleur urbains présentés au MEEM en décembre 2016.

Un site web a été conçu à partir de la canicule de Juillet 2015 à Paris pour illustrer l'impact du type d'appartement sur la température intérieure.

http://representation-phenomenes.ifsttar.fr/assets/canicule/canicule.html

Ce site permet de souligner les écarts de températures entre appartements et l'effet cumulatif.

Une présentation sera faite en avril lors d'une journée de recherche Météo-France - IFSTTAR - CEREMA, et une autre a eu lieu au ministère de l'Environnement en Décembre 2016. Par ailleurs, la thèse de Laura Pinson a eu le prix de la meilleure thèse du GdRMagis en géomatique en 2017, ce qui a contribué à également faire connaitre ces travaux.

## 6. VALORISATION SCIENTIFIQUE

Ce projet a été présenté dans de nombreuses occasions :

- 4 conférences internationales avec comité de lecture en climatologie et géomatique;

- 3 conférences nationales avec comité de lecture en climatologie et géomatique;

- 6 congrès et séminaires de communication.

Deux articles de revue sont en cours de préparation : un en Français pour la revue CyberGeo et un autre en anglais.

## 7. PARTENARIATS MIS EN PLACE, PROJETES, ENVISAGES

Ce projet a été l'occasion de bien mieux connaitre le modèle de calcul SURFEX-TEB de météo-France et ses atouts. L'équipe EE de l'IFSTTAR continue par ailleurs de travailler avec l'équipe CNRS-GAME de Météo-France à l'occasion d'une collaboration IFSTTAR-CEREMA-METEO-France (orsi HYCLAU).

Une rencontre est prévue courant 2018 avec la Maire de Paris qui a déjà assisté à une présentation de nos travaux en décembre 2016. Nous sommes tout à fait ouverts à monter un projet appliqué avec la mairie de Paris.

Un projet a été déposé avec le maitre de conférences Malika Madelin du laboratoire de géographie de Paris-Diderot pour travailler sur les températures ressenties avec le soutien du laboratoire GAME de Météo France. Bien que ce projet n'ait pas été accepté, des contacts sont gardés et pourront donner lieu au dépôt d'un autre projet.
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# Annexe I Valorisation

## Thèse de doctorat

- Pinson (2016) Analyse et représentation des épisodes de caniculaires en zones urbaines denses : de la durée à la conception d'un indice de dangerosité. Thèse de doctorat soutenue le 24-11-2016 Université Paris-Est http://www.theses.fr/2016PESC1061 Prix de thèse du GdrMagis

- Pham H (2017) Amélioration de la représentation cartographique des phénomènes urbains. Thèse de doctorat soutenue le 30 Octobre 2017, Université Paris Est.

## Conférences et colloques internationales avec comité de lecture (présentations orales):

- Pinson L. & Masson V. (sept 2016). Heat stress in urban area: data fusion of observations, modeling and geospatial information. *FICUP Conference on Urban Physics*, Quito (Equateur).

- Pinson L. & Ruas A. (juillet 2016). Différenciation de températures intérieures et extérieures par type d'appartements pendant une canicule à Paris. *29ème conférence Association Internationale de Climatologie*, Besançon-Lausanne.

- Pinson L., Ruas A., Masson V. & Chancibault K. (juillet 2015). Une meilleure connaissance et estimation du risque caniculaire en zone urbaine dense. *28ème conférence Association Internationale de Climatologie*, Liège.

- Pham H., A. Ruas, T Libourel, 2015, Representing Urban Phenomena in Their Context and at Different LoD: from Raw Data to Appropriate LoD Workshop on Urban Data Modelling and Visualisation (UDMV), Delft

## Conférences nationales avec comité de lecture (poster et présentations orales):

### Poster :

- Pinson L. & Ruas A. (octobre 2014). Apport de la géomatique pour l'analyse et la représentation du risque caniculaire. *Conférence SAGEO*, poster, 2014, Grenoble

### Présentations orales :

- Pinson L., Pham H. & Ruas A. (décembre 2016). Un indice pour caractériser et représenter la dangerosité des canicules en zone urbaine dense. Conférence SAGEO, 2016, Nice

- Pinson L., Ruas A., Masson V. et Chancibault K. (mars 2016). Acteurs et mesures préventives à différentes échelles territoriales pour la création d'indices de dangerosité sur le risque caniculaire. CIST, Grenoble

- Pinson L., Ruas A., Masson V. et Chancibault K. (2015). Reconstruction de l'objet canicule : modélisation et représentation graphique. Conférence SAGEO, 2015, Tunis (non eu lieu)

### Congrès et séminaires sans comité de relecture (présentation orale, public scientifique) :

- Ruas A (2016) « Analyse et représentation de phénomènes pour une ville intelligent » *La Ville Laboratoire du numérique* EIVP (2016).

- Ruas A., Pinson L., Masson V., (2016) Températures dans les habitats pendant les périodes de canicules Quelques résultats du projet RepExtrem. Journée ICU MEEM 12 Décembre 2016

- Ruas A., Pinson L. (2015). Journée Climat (IFSTTAR) « Analyse et représentations des épisodes caniculaires en zones urbaines denses »

- Ruas A., Pinson L. (2015). Séminaire Programme RDT Ministère de l'environnement.

- Pinson L. (2015 - Diderot Paris). Séminaire organisé par Beltrando G. Variabilité et changements climatiques : impact sur les sociétés « Représentations des mesures urbaines en période caniculaire »

- Pinson L., Ruas A. (Hôtel de ville Paris – 2015) : Congrès 2015 SFSE : Changement climatique et santé : Quels risques? Quels remèdes? « De la donnée climatique à un indice de dangerosité pour le risque caniculaire »
Annexe II: textes des publications
# Apport de la géomatique pour l'analyse et la représentation du risque caniculaire

Laura PINSON¹ et Anne RUAS¹

1. IFSTTAR, Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'aménagement et des réseaux
Cité Descartes – 14-20 Bld Isaac Newton, Champs sur Marne
77447 Marne la vallée Cedex, France

laura.pinson@ifsttar.fr ; anne.ruas@ifsttar.fr

RESUME. Plusieurs recherches ont étudié les impacts croisés du changement climatique et de l'expansion urbaine sur de grandes agglomérations jusqu'à l'échelle du quartier. Cependant, il reste maintenant à améliorer la description de ces impacts à l'échelle de la rue comme l'îlot de chaleur urbain. Cet article rappelle ce qui caractérise le climat en zones urbaines tout en expliquant le modèle TEB (Town Energy Balance) (Masson, 2000) et présente des premières propositions de l'apport de la géomatique pour l'analyse et la représentation des îlots de chaleur urbain.

ABSTRACT. Much project has studied the crossed impacts of climate change and urban expansion on large cities up to the scale of the district. However, it remains now to improve the description of these impacts on street scale while still considering the effects of more large scale, as the urban heat island. This article presents what characterizes the modifications of climate in urban areas while explaining the TEB (Town Energy Balance) model (Masson, 2000) and the contribution of geomatics to the characterization of the Urban Heat Island (UHI).

MOTS-CLES : Îlot de Chaleur Urbain, risque caniculaire, représentations cartographiques

KEYWORDS: Urban Heat Island, heat wave, cartographic representations

## 1. Introduction

Les climatologues comprennent, décrivent et simulent de mieux en mieux le fonctionnement de l'atmosphère et son impact sur le climat régional. Ces recherches sont importantes afin d'améliorer les conditions de vie et de confort, notamment dans les villes. La ville est à l'origine de processus radiatifs, thermiques et hydriques responsable d'un micro-climat. Ces caractéristiques physiques sont amplifiées non seulement lors d'épisodes caniculaires mais aussi dans un contexte de changement climatique. La ville est donc capable de transformer significativement les caractéristiques des basses couches de l'atmosphère. Ce processus majeur de micro-climat, est la caractéristique principale de l'îlot de chaleur urbain (ICU ou UHI pour Urban Heat Island). Il se caractérise par l'écart de la température nocturne entre le centre urbain et les zones rurales environnantes (Oke, 1987). Cet îlot de chaleur urbain est étudié à l'échelle de toute une ville, voire de toute une agglomération et depuis quelques années de nombreux travaux visent à améliorer leur précision en incluant la géométrie urbaine (orientation des rues, hauteur des bâtiments, etc.), les matériaux de construction (type, couleur) et même le rôle de la végétation.

Cet article s'inscrit dans le cadre du projet APR RepExtrem associant l'Ifsttar et Météo-France. L'intérêt de ce travail porte sur l'analyse et les représentations des épisodes caniculaires en zones urbaines denses.

## 2. L'îlot de chaleur urbain (ICU) et sa caractérisation

L'îlot de chaleur urbain est un phénomène climatique induit par les zones urbaines c'est-à-dire que la température de l'air d'une ville est plus élevée que la température qu'aurait cet air sans les constructions urbaines. Il se mesure à partir de l'écart de température de l'air de la ville, près du sol, et l'air de la région rurale. Il dépend donc des caractéristiques urbaines mais aussi de la région rurale de référence. L'écart maximum de température entre la surface urbaine et la surface rurale traduit l'intensité de l'ICU. A noter, que ce qu'on appelle îlot de chaleur a une géométrie qui correspond à un agrégat d'îlots urbains de type INSEE.

La formation de l'ICU est l'addition de plusieurs facteurs (Pigeon et al. 2008; Rizwan et al. 2008). On peut citer notamment la conception urbaine avec les piégeages des rayons solaires (absorption du rayonnement de courte longueur d'onde), les matériaux des bâtiments correspondant à l'inertie thermique des bâtiments stockant toute forme d'apport de chaleur, l'encastrement définissant la moindre visibilité du ciel des surfaces bâties contribuant ainsi à faire décroître leur échange de rayonnement de grande longueur d'onde avec l'atmosphère.
Parmi les facteurs, il est d'usage de distinguer les facteurs contrôlables des facteurs incontrôlables. Les facteurs contrôlables sont ceux dépendant directement de l'activité humaine tels que les transports, la présence et le type de végétation, l'imperméabilité des surfaces. Les facteurs incontrôlables sont les facteurs météorologiques comme le vent, la couverture nuageuse ou la saison. Par exemple l'ICU disparaît pour des vents supérieurs à 11m.s⁻¹ et les nuages modifient le refroidissement radiatif nocturne. D'autres facteurs ont été mis en évidence de manière empirique, tels que la taille de la ville et sa fonction (ville industrielle, ville dortoir, etc.) (Oke, 1987).

Pour caractériser les perturbations climatiques engendrées par une ville, il est important de comprendre la stratification atmosphérique des couches. L'atmosphère urbaine est décomposée en plusieurs couches traduisant chacune l'effet d'une échelle spatiale de la surface urbaine. D'après Oke (1987), il existe trois échelles spatiales de la surface urbaine interagissant: 1/ l'échelle Méso correspond à la représentation des influences de la ville sur les paramètres climatiques (d'une dizaine à une centaine de kilomètres) ; 2/ l'échelle locale est l'échelle des modifications de régime du vent et des brises thermiques. Cette couche se situe entre le niveau des toits et la canopée ; 3/ la grande échelle est celle où l'on retrouve un microclimat. C'est le siège du phénomène de l'ICU que nous étudions. Cette couche se situe entre le sol et le sommet des obstacles tels que les immeubles.

Les différents phénomènes physiques (sur chacune des échelles) du climat urbain sont aujourd'hui modélisés avec plus ou moins de précision. Plusieurs modèles ont été ainsi développés avec leur propre portée à l'instar du modèle Thermo radiatif SOLENE (Groleau 1987), du modèle SM2U (Sub Meso Model Urban de Dupont, 2001) ou du modèle TEB (Town Energy Balance de Masson, 2000). Le modèle TEB, que nous utiliserons dans notre recherche, a pour objectif de simuler les échanges d'énergie en milieu urbain. « Il est destiné à simuler les flux turbulents de surface dans le modèle atmosphérique Meso-échelle dans lequel la surface est couverte par des constructions, des routes ou toute autre matière artificielle» (Masson, 2000). TEB voit la ville comme un ensemble de *rues canyons*, unités de base du modèle. Trois grands éléments urbains sont modélisés : la route, les toits et les murs. Le transfert de chaleur par conduction dans ces structures est pris en compte ainsi que le dégagement de chaleur anthropique (trafic, activités industrielles, etc.). L'extension TEB-ISBA permet d'intégrer l'influence de la végétation. Ce modèle permet ainsi de calculer la température et l'humidité dans les rues afin d'appréhender le microclimat urbain. Ainsi TEB permet d'évaluer diverses stratégies d'adaptation au changement climatique. Il a été validé dans plusieurs grandes villes (Mexico, Ouagadougou, Vancouver, Paris, Nantes, etc.).

### 3. Mieux calculer et mieux représenter

Le phénomène de l'ICU pose des problèmes sanitaires aigus notamment lors des canicules. Dans ce travail de recherche nous proposons d'améliorer le calcul et la représentation de ce risque. Au niveau du calcul, nous réaliserons une analyse post-traitement, après l'application du modèle TEB, afin 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 correspondant à des portions d'espaces où la température est particulièrement élevée pendant un certain temps. Nous regarderons aussi les relations entre la température extérieure et la température intérieure den période chaude et dans le contexte d'appartements non climatisés.

Au niveau de la représentation, si les modèles de climatologie urbaine existent, ils ne sont pas tournés vers la communication. Le risque caniculaire est difficile à représenter puisqu'il varie dans le temps et dans l'espace. Dans un premier lieu nous prendrons en compte des profils types pour passer d'une représentation quantitative à une représentation qualitative. Des études en biométéorologies ont défini les températures perçues (Masterson, & Richardson, 1979), mais elles n'intègrent ni les profils ni la dangerosité. Or le phénomène de canicule est particulièrement dangereux puisque les personnes âgées ne ressentent pas toujours le besoin de boire. Ces améliorations nécessitent une modélisation plus riche et la conception de méthodes ad-hoc. Un premier modèle conceptuel est proposé (fig 1) et sera présenté en détail. Par ailleurs, une des complexités est de proposer une architecture logicielle permettant le flux d'information des mesures à la représentation du risque (Ruas, 2014). Nous proposons une architecture logicielle, intégrant le modèle de simulation TEB, un SGBD afin de stocker et d'analyser le phénomène (PostGis) et ses interactions avec l'espace et des fonctions d'analyse issues de R ou de SIG.
<figure><img src="image_72.png" /><figcaption>Figure 1 : Schéma conceptuel pour améliorer la représentation de phénomènes</figcaption></figure>

Dans ce schéma, un épisode de canicule est représenté par des valeurs sur une grille (3D-P-grille). Cette grille est issue du modèle de calcul mais elle n'est pas optimisée pour une représentation graphique. Afin de pouvoir générer des représentations graphiques adaptées, on dissocie l'information sortant du modèle de données (3D-P-Grille ou 2D-P-Grille) et celle qui sera destinée à la représentation graphique de ce phénomène (3D-V-grille ou 2D-V-zone) selon que l'on représente le phénomène par une grille 3D ou sur un plan. Le détail du modèle est donné dans (RUAS 2014).

Au niveau expérimental, les premières recherches ont continué à analyser des données issues de TEB sur Paris en les croisant avec des données topographiques. Si le modèle TEB permet de calculer des températures dans les rues canyons en fonction de la topographie et des conditions météorologiques environnantes, les températures fournies en sortie sont des moyennes valables dans une maille et peu différenciées. Nous souhaitons donc désagréger ses valeurs grâce à des hypothèses et des connaissances. Nous avons donc réalisé un premier test sur une zone dense dans Paris pour étudier les écarts de température entre l'intérieur et l'extérieur, sur les zones nord et sud et en fonction des étages pour regarder les variations de températures. Bien que le test n'ait pas été réalisé en période de canicule, il nous permet d'avoir des premières informations : 1/ la différence de températures extérieures entre le nord et le sud est plus importante le jour que la nuit (de 1.5°C à 3.5°C le jour et de 0.4°C à 0.6°C la nuit) ; 2/ les températures intérieures varient nettement moins que celles extérieures, même en période non caniculaire (une amplitude moyenne de 16°C environ pour les températures extérieures et 4.1°C pour celles intérieures). Elles sont

plus stables et entrainent par conséquent un risque aggravant pour les habitants ; 3/ les températures intérieures et extérieures sud les plus fraîches sont celles du 6ème étage (moyenne totale jour/nuit) ; 4/ le dernier étage (le 6ème) est celui qui a les plus grandes amplitudes thermiques entre le jour et la nuit (plus ou moins 10°C de différence

pour les températures extérieures et entre 2 et 4°C pour les températures intérieures) ; 5/ les différences de températures extérieures entre les étages sont plus importantes la nuit que le jour. On peut voir une graduation de température entre le 4ème, 5ème et 6ème étage. Le 6ème étage est plus frais que le 5ème qui est plus frais que le 4ème (variation entre 0,4°C et 1°C). (fig 2)

<figure><img src="image_73.png" /><figcaption>Figure 2 : Graphiques représentant les températures (intérieures et extérieures) d'un bâtiment exposé sud à différents étages</figcaption></figure>
Ces premières expérimentations et connaissances nous permettrons par la suite, avec d'autres analyses qui suivront, d'avoir une meilleure connaissance locale des températures et d'obtenir une estimation plus précise de la dangerosité tout en améliorant la connaissance de l'information.

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Pigeon G., Lemosu A., Masson V., (2008). De l'observation du microclimat urbain à la modélisation intégrée de la ville, *La météorologie* n°62, Août 2008

Ruas A. (2014) Models and methods to represent and explore phenomena on GIS To be published 2014 Springer LNG&C
# UNE MEILLEURE CONNAISSANCE ET ESTIMATION DU RISQUE CANICULAIRE EN ZONE URBaine DEnSE

PINSON L. (1), RUAS A. (1), MASSON V. (2), CHANCIBAULT K. (3)

(1) IFSTTAR, Laboratoire LISIS, Marne-la-Vallée [laura.pinson@ifsttar.fr], [anne.ruas@ifsttar.fr]

(2) CNRS-GAME, Groupe de Météorologie à Moyenne Echelle, Toulouse [valery.masson@meteo.fr]

(3) IFSTTAR, Laboratoire EE, Nantes [katia.chancibault@ifsttar.fr]

**Résumé** – L'îlot de chaleur urbain est étudié à l'échelle de toute une ville, voire de toute une agglomération. Depuis quelques années de nombreux travaux visent à améliorer leur précision en incluant la géométrie urbaine, le rôle de la végétation etc. Or, il reste encore à améliorer la description de ces impacts à l'échelle de la rue. Cet article rappelle le modèle d'estimation (TEB), replonge les données calculées dans l'espace géographique pour visualiser les résultats du modèle puis propose une méthode pour désagréger cette information pour enrichir les prévisions à l'échelle de la rue.

**Mots-clés** : îlot de chaleur urbain, canicule, représentation, modèle TEB

**Abstract** – The urban heat island is studied on the scale of the whole city, even of the whole urban area. Since a few years, many project aim at improving their precision by including the urban geometry, the role of the vegetation etc. Yet, it still remains to improve the description of these impacts on the scale of individual streets. These articles presents the model of simulation (TEB), dip back the data calculated in the geographical space to visualize the results of the model then proposes a method to disintegrate this information to enrich the forecasts on the scale of the street.

**Keywords** : urban heat island, heat wave, representations, TEB model (Town Energy Balance)

## Introduction

Aujourd'hui la ville doit se positionner face au changement climatique annoncé. La hausse des températures projetée accentuera un problème déjà connu : l'effet d'îlot de chaleur urbain (ICU). Très présent dans Paris et sa périphérie, il est causé par l'importance des surfaces minéralisées et par les formes de tissu urbain gênant la circulation du vent. Il en résulte une hausse des températures et une diminution du rafraîchissement nocturne. Le terme d'ICU caractérise un secteur urbanisé où les températures de l'air et des surfaces sont supérieures à celles de la périphérie rurale. Selon les observations, cette différence de température, varie entre 2 et 12°C et s'avère particulièrement menaçante pour la population urbaine (Oke 1987 ; Voogt, 2002). Certaines villes l'ont compris à la suite des épisodes de canicule qui se sont avérés hautement mortelles (Besancenot, 2007). Cet ICU accentue l'impact néfaste des canicules en matière d'inconfort thermique extérieur et intérieur. Il constitue un risque sanitaire. L'étude de l'ICU nécessite l'utilisation de dispositifs expérimentaux mais aussi d'outils de simulation issus eux-mêmes de recherche tel que le modèle TEB (Masson, 2000).

Cet article s'inscrit dans le cadre du projet RepExtrem associant l'IFSTTAR et Météo-France. L'objectif de ce travail est d'améliorer l'estimation des températures en zones urbaines denses en désagrégeant la maille afin d'avoir une meilleure information à l'échelle de la rue. Nous présentons dans ce papier les premiers éléments de notre recherche.

# 1. Représentation de la ville selon TEB

## 1.1. Le modèle TEB

L'ICU peut être simulé soit par un modèle atmosphérique complet soit à partir de considérations énergétiques de la couche limite atmosphérique (Pigeon et al 2012). Le modèle TEB (Town Energy Balance) a été conçu pour réaliser des études couplant micro-climat et ville. Il a été développé dans la perspective d'améliorer la connaissance des échanges surfaces urbaines-atmosphère. C'est un schéma de surface pour la ville, intégré dans un modèle de prévision du temps (comme par exemple le modèle Meso-NH ou le modèle de prévision opérationnel AROME). Il est centré sur la paramétrisation des échanges d'énergie et d'eau entre les surfaces bâties et l'atmosphère. TEB prend en compte non seulement les spécificités du
milieu bâti mais aussi les interactions et rétroactions de celui-ci sur l'atmosphère (Masson, 2000). Dans ce modèle, l'unité de base est la rue canyon, constituée de trois types de surfaces : une route, deux murs et un toit. Une maille représente l'espace géographique de façon agrégé par une rue canyon type (celle qui est majoritaire) avec son orientation. Cette rue-type possède des murs et toits et le modèle calcule les échanges thermiques entre ces murs, la rue-type et le toit. La maille contient aussi un pourcentage d'autres éléments (végétation, eau, etc) qui sont, eux aussi, agrégés à partir d'une représentation de la réalité. Ce modèle à la maille, bien qu'agrégé permet de prendre en compte les échanges hydriques et thermiques de portions de ville. Ainsi une partie des échanges sont calculés à partir de code de calcules spécifiques (TEB pour la partie urbaine incluant ISBA pour la prise en compte de la végétation (Noilhan et Planton 1989)). Le modèle est complété par WatFLX pour les surfaces hydriques et SeaFLX pour la mer afin d'estimer un ensemble de paramètres climatiques (températures, humidité, etc.) à différentes altitudes. Une valeur moyenne, tenant compte de la proportion de chacune des surfaces, est donnée, pour chaque maille. Il est important de signaler que chaque surface urbaine est constituée de plusieurs couches qui permettent de calculer les échanges thermiques. L'évolution des températures est calculée pour chacune d'elle, partant de la surface jusqu'à l'intérieur. Par exemple au niveau de l'élément toit, il existe 5 températures différentes (de la température de surface du toit jusqu'à la limite du bâtiment).

Récemment, le calcul de l'UTCI (Universal Thermal Climate Index) a été introduit dans le modèle TEB par Pigeon (2012) dans le cadre du projet VURCA (Vulnérabilité Urbaine aux épisodes Caniculaires et stratégies d'Adaptation). L'indice est calculé à l'extérieur au soleil, à l'ombre et à l'intérieur d'un bâtiment. L'UTCI est particulièrement intéressant pour notre problématique de recherche.

Pour décrire le modèle TEB, on peut donc considérer qu'on part de mailles morphologiques qui représentent une portion d'espace et qu'on obtient des mailles météorologiques caractérisées par un ensemble d'indices. Notre travail de recherche consiste ainsi à récupérer ces informations, à les replonger dans l'espace pour analyser les composantes spatiales et temporelles et d'améliorer la précision spatiale en prenant en compte des hypothèses sur les gradients de températures en période de canicule (figure 1).

<figure><img src="image_74.png" /><figcaption>**Figure 1 :** De TEB à la représentation des estimations à différents niveaux de détails (LoD)</figcaption></figure>

## 1.2. Plonger les sorties du modèle dans l'espace géographique

Le traitement de ces données via un Système d'Information Géographique (SIG) permet d'établir une cartographie précise des températures dans la région IDF (maille de 1km²) et d'intégrer ces informations à la BD Topographique de l'IGN ©. Nous pouvons commencer par représenter simplement les températures et indices puis les croiser avec les objets qui décrivent l'espace (figure 3).
Pour cela nous commençons par structurer l'information avec un SGBD-Géo (Système de Gestion de Bases de Données géographiques), analyser le phénomène et ses interactions avec l'espace via un SIG. Il convient de définir le niveau de détail (ou LoD en anglais) le plus pertinent pour visualiser au mieux les températures moyennes dans chaque maille (figure1).

En figure 2 nous représentons la température moyenne de la rue à 2m le 1er janvier 2004 à minuit (simulation réalisée en période non caniculaire). On constate une faible différence de

température à l'intérieur même de la
ville de Paris et au sein de sa
périphérie. En effet, Paris, dans sa
globalité, a sa température comprise
entre 2,05°C et 2,85°C. Dans la
périphérie proche de Paris, moins de
10km, la température reste assez
proche du centre urbain de Paris. Il
faut aller dans la périphérie lointaine
(plus de 20km) pour commencer à
voir des variations de températures
entre les zones urbaines et rurales de
plus de 2°C. Cette information est
essentielle, mais elle ne traduit pas
toutes les variations. En effet une des
particularités du climat urbain est
que les variations spatiales sont très
importantes. La température évolue
d'une partie de la ville à l'autre, d'un
quartier à l'autre, voire d'une rue à
l'autre (Hufty, 2001).

<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>**Figure 2 :** Représentation de la simulation TEB pour la température de la rue à 2m du sol au 1.01.04 en IDF (maille de 1km²)</figcaption></figure>

Les valeurs représentées en figure 2 sont essentielles pour distinguer les variations moyennes entre la ville et sa périphérie mais ne décrivent pas les variations locales. Pour cela, il faut compléter l'information et désagréger les valeurs (section 2).

1.3. Cartographier pour recontextualiser et mettre en valeur les sorties du modèle

Afin de contextualiser les données en sortie de TEB nous sommes partis des données ponctuelles TEB que nous avons restructurées autour de la maille. Chaque maille météo est

décrite par un ensemble de
descripteurs météo dont
certains représentent la
température dans la rue à
2m du sol, la température
dans les bâtiments, sur les
toits. Après création d'une
grille, nous avons affecté à
chaque maille la valeur de
la donnée. Puis nous avons
affecté aux objets
géographiques les valeurs de

<figure><img src="image_76.png" /><figcaption>Figure 3 : Processus de recontextualiser les données des sorties TEB</figcaption></figure>

ces mailles. Nous avons donc plaqué les données de la grille aux différents objets constituant
la « ville ». Si un objet (un bâtiment) se localise à l'intersection de deux mailles, alors on lui affecte la moyenne pondérée par la surface de la valeur des deux mailles. La figure 3 permet ainsi de mettre en valeur les sorties TEB via une représentation cartographique par élément (ici les bâtiments et la route) en 2D ou 3D. Ce type de représentation permet de mettre en valeur l'information calculée par TEB. Le processus permet la conception d'un ensemble de cartes. Ainsi, les recherchent actuelles visent à projeter les informations TEB pour mieux donner à voir la richesse des sorties de ce modèle (comparaison face Nord et Sud) et de représenter graphiquement les indices UTCI en intégrant la durée.

## 2. Aller vers une estimation spatialement plus détaillée

Nous souhaitons désagréger les valeurs grâce à des hypothèses et des connaissances en se focalisant sur les périodes de grande chaleur et de canicule. Pour cela un premier test a été réalisé en août 2014 sur un bâtiment afin d'étudier les écarts de températures entre l'intérieur et l'extérieur mais aussi sur les faces Nord et Sud sur les différents étages du bâtiment. On notera bien que ce test est uniquement valable pour les périodes estivales et pour des appartements non climatisés. On verra aussi que la ventilation joue un rôle. La température de l'air (moyenne, minimale et maximale) a été enregistrée toutes les 30 minutes. Ce type de mesures représente les conditions de l'air ambiant auxquelles sont exposées la population et ses variations d'une journée à l'autre. L'analyse des températures de ces 14 capteurs posés sur un bâtiment au centre de Paris entre le 9 août et le 14 août (non période caniculaire) nous permet d'avoir des premières informations que nous compléterons par mesures in situ.

### 2.1. Les températures diurnes

L'analyse jour par jour de la température montre une variabilité spatiale. D'après les graphiques (figure 4), on remarque une grande différence de température entre l'intérieur et l'extérieur du bâtiment. La température extérieure varie plus que celle intérieure. Elle a une plus grande amplitude thermique, entre 5°C à plus de 10°C contrairement à celle intérieure variant entre 1°C et 3°C. Cependant, il y a très peu de différence thermique entre le côté Sud et le côté Nord à l'intérieur du bâtiment. Ces éléments sont déjà très importants pour analyser les phénomènes de canicule. On observe plus de variations côté Sud que côté Nord à l'extérieur

<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>Figure 4 : Températures moyennes diurnes (intérieures et extérieures) pour la période du 9 au 14 août 2014</figcaption></figure>
maximum au Sud). En effet, le bâtiment reçoit plus de rayonnements côté Sud. De plus, on constate que dès qu'il y a une variation de température extérieure, celle-ci est visible aussi à l'intérieur du bâtiment mais de façon atténuée. Le bâtiment joue un rôle de capacité thermique. Le climat intérieur est dépendant des conditions extérieures. De jour, le 6ème étage et la mezzanine sont les étages légèrement les plus frais à l'intérieur mais les plus chauds à l'extérieur et vice-versa (figure 6), ce que l'on ne s'attendait pas à trouver à priori. Le 4ème étage est plus chaud à l'intérieur mais plus froid à l'extérieur contrairement au dernier étage. Nous émettons l'hypothèse que la ventilation joue un rôle dans les trois appartements. En effet, le processus d'aération entre la rue et la cour est très intéressant. Il suppose que les gens ouvrent les fenêtres, ce qui peut dépend du type de rue et où se situe l'immeuble (à cause du bruit, par exemple). Cela restera à valider lors de nos prochaines campagnes de mesures. De plus, ces mêmes étages (6ème étage et la mezzanine) sont les lieux où l'on retrouve la plus forte variation de température c'est à dire la plus grande amplitude thermique (à l'intérieur comme à l'extérieur) et ceux qui évoluent (croissent et décroissent) le plus rapidement.

## 2.2. Les températures nocturnes

L'analyse des températures nocturnes (figure 5) montre une très grande variabilité spatiale entre l'intérieur et l'extérieur du bâtiment. L'intérieur est environ 4 à 6°C plus chaud qu'à l'extérieur, sauf durant les pics de chaleur où la différence est inférieure à 1.5°C. Les étages intermédiaires sont plus stables que le dernier. Durant la nuit, le 3ème étage est plus chaud que le dernier étage (de 1°C à presque 3°C). Ce constat est plus marqué côté Nord que côté Sud.

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

Figure 5 : Températures moyennes nocturnes (intérieures et extérieures) pour la période du 9 au 14 août 2014

De plus, on observe qu'il y a plus de variations côté Sud que Nord à l'intérieur du bâtiment avec une plus grande amplitude thermique. Dès que se forme un pic de chaleur à l'extérieur, il se répercute automatiquement à l'intérieur idem pour les baisses de températures (pour une hausse allant de 6°C à 3°C à l'intérieur). Le 6ème étage et la mezzanine sont les lieux où on retrouve la plus forte variation de température (hausse et baisse (à l'intérieur comme à l'extérieur)). Ce sont ceux qui croissent et décroissent le plus rapidement. Enfin, on peut remarquer que la température extérieure la plus fraîche est celle du 6ème étage puis 4ème et 5ème. En moyenne, le 6ème étage est légèrement plus frais que le 4ème qui est plus frais que le 5ème (figure 6). Le processus d'aération joue donc un rôle très important dans la compréhension et la cohésion des résultats présentés.
## 2.3. En résumé

Les températures relevées montrent une variabilité récurrente journalière et une intensité plus forte la nuit que le jour. Les températures intérieures varient nettement moins que celles extérieures, même en période non caniculaire (une amplitude moyenne jour-nuit de 16°C environ pour les températures extérieures et de 4.1°C pour celles intérieures). Elles sont plus stables et plus hautes la nuit et entrainent par conséquent un risque aggravant pour les habitants. Les températures les plus fraîches sont celles du 6ème étage (moyenne totale jour/nuit, figue 6). Ce dernier est, aussi, celui qui a les plus grandes amplitudes thermiques. La différence de température entre la rue et la cour, moins exposé au soleil, entraîne une ventilation naturelle des logements la nuit et donc un rafraichissement. De plus, la ventilation naturelle et son fonctionnement sont corrélés aux conditions climatiques extérieures du bâtiment, à son orientation, à sa conception mais aussi par l'ouverture des fenêtres. Des expérimentations plus complètes auront lieu en été 2015 pour préciser ces phénomènes.

<table><caption>**Figure 6 :** Températures moyennes (jour/nuit – Nord/Sud) et températures moyennes globales pour la période du 9 au 14 août 2014</caption><thead><tr><th></th><th>4ème inté</th><th>5ème inté</th><th>6ème inté</th><th>Medzanine</th><th>3ème Exté</th><th>4ème Exté</th><th>5ème Exté</th><th>6ème Exté</th></tr></thead><tbody><tr><td>Jour Nord</td><td>24,3</td><td>24,8</td><td>23,6</td><td></td><td></td><td>23,3</td><td>23,7</td><td>23,2</td></tr><tr><td>Jour Sud</td><td>24,6</td><td>24,8</td><td>23,8</td><td>24,7</td><td></td><td>23,1</td><td>23,8</td><td>23,17</td></tr><tr><td>Nuit Nord</td><td>24,1</td><td>24,5</td><td>24,1</td><td>24,6</td><td>20,9</td><td>20,5</td><td>20,7</td><td>20,19</td></tr><tr><td>Nuit Sud</td><td>24,9</td><td>24,7</td><td>24,4</td><td></td><td></td><td>20,7</td><td>21</td><td>20,05</td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th>6ème Inté Nord</th><th>5ème Inté Nord</th><th>4ème Inté Nord</th><th>Medzanine Inté Sud</th><th>6ème Inté Sud</th><th>5ème Inté Sud</th><th>4ème Inté Nord</th><th>6ème Exté Sud</th><th>5ème Exté Nord</th><th>4ème Exté Sud</th><th>3ème Exté Nord</th><th>6ème Exté Sud</th><th>5ème Exté Sud</th><th>4ème Exté Sud</th></tr></thead><tbody><tr><td>24</td><td>24,8</td><td>24,4</td><td>24,9</td><td>24,3</td><td>25</td><td>24,9</td><td>21,7</td><td>21,7</td><td>21,9</td><td>21,9</td><td>21,6</td><td>21,9</td><td>21,8</td></tr></tbody></table>

## Conclusion

A partir du modèle TEB, nous proposons d'une part de mettre en valeur les résultats en les cartographiant sur l'espace géographiques (figure 3) puis nous proposons d'étudier les variations de températures dans des configurations spécifiques pour mieux appréhender l'inconfort en période estivale. Les premiers expérimentations montrent bien les écarts intérieur/extérieur et les écarts jour/nuit, par contre les variations entre étages sont intéressants et restent à analyser. D'autres tests seront réalisés pour construire des règles permettant de désagréger spatialement l'information et d'identifier des plages de valeurs possibles.

## Références bibliographiques

* Besancenot J-P., 2007 : Santé et changement climatique, la montée de l'inquiétude. Vol. 44, No. 10.

* Hufty A., 2001 : Introduction à la climatologie. Liège De boeck Université. ISBN 978-2804137113, 540p.

* Masson V., 2000 : A physically-based scheme for the urban energy budget in atmospheric models. *Boundary-Layer Meteorology*, n°94, 2000, 357-397.

* Noilhan J., Planton S., 1989 : A simple parameterization of land surface processes for meteorological models. *Mon. Weather Rev.*, 117, 536-549.

* Oke T-R., 1987 : Boundary layer climates. London et New York : *Methun*, Second edition (first edition 1978), 435p.

* Pigeon G., Zibouche K., Bueno B., 2012 : Development and evaluation of a comprehensive energy model in teb. ICUC 8, 8th International conference on Urban climate, 6-10 August, 2012, Dublin, IRL.

* Voogt J-A., 2002 : Urban heat island. *Encyclopedia of global environmental change*, Vol. 3, 660-666.
Reconstruction de l'objet canicule :
modélisation et représentation graphique

Laura PINSON ¹, Anne RUAS ¹, Valéry MASSON ² et Katia
CHANCIBAULT ³

1. IFSTTAR, Laboratoire LISIS Cité Descartes – Champs sur Marne
laura.pinson@ifsttar.fr ; anne.ruas@ifsttar.fr

2. CNRM-GAME, groupe de Météorologie à Moyenne Echelle, Toulouse
valery.masson@meteo.fr

3. IFSTTAR, Laboratoire EE, Bouguenais
katia.chancibault@ifsttar.fr

RESUME. L'été 2003 a été le plus chaud que la France ait connu depuis 53 ans. Suite à un bilan dramatique, cette canicule fut placée parmi les plus graves catastrophes sanitaires. Elle a conduit à anticiper ce type de crise. La connaissance sur le phénomène de la canicule nécessite de mettre en relation spatialement et temporellement l'ensemble des prévisions de météorologies. Dans les zones urbaines la canicule est liée aux îlots de chaleur urbains (ICU) que l'on sait calculer de mieux en mieux. En France le modèle TEB, conçu par Météo-France, est le modèle de référence utilisé pour estimer les températures urbaines. .

L'objet de la communication est de présenter les différentes étapes d'élaboration de la cartographie représentant le phénomène de la canicule. Le processus que nous proposons inclut la structuration des données spatiales et temporelles jusqu'à la spatialisation du phénomène de canicule. Il nécessite aussi des analyses spatiales et statistiques. Dans le cadre du projet RepExtrem, cette étude vise à concevoir des cartes de dangerosité liées au risque caniculaire à l'échelle des quartiers.

ABSTRACT. The summer of 2003 was the hottest seen in France for 53 years. A dramatic balance assessment placed this heat wave among the gravest sanitary disasters. It is necessary to anticipate this type of crisis. Knowledge of heat wave phenomena requires understanding and relating, spatially and temporally, all the meteorological forecasts available. In urban areas heat waves is connected to the Urban Heat Island (UHI). In, France, the model TEB by Météo-France is used.

The object of this communication is to present the various stages of elaboration of the cartography representing the heat wave. The process we propose includes the structuring of the spatial and temporal data to represent the phenomena of heat waves. It also requires spatial and statistical analysis. Within the framework of the project RepExtrem, this study aims to devise maps of danger related to the risk of heat waves on the district scale.
MOTS-CLES : phénomènes de canicule, données spatio-temporelles, représentation cartographique, modélisation

KEYWORDS: heat wave, spatiotemporal data, cartographic representation, modeling

# 1. Introduction

Un réchauffement climatique global est prévu d'ici la fin du siècle selon les projections climatiques du GIEC. Ce réchauffement va générer une probable augmentation de la fréquence et de l'intensité des événements extrêmes, dont les canicules (5ème rapport du GIEC, 2014). Pour les extrêmes chauds, ces phénomènes viendront s'additionner au microclimat spécifique des villes. Ainsi, les scientifiques accordent une attention particulière à l'apparition de phénomènes climatiques engendrés principalement par les constructions urbaines et les activités humaines en couplage avec deux phénomènes climatiques principaux : l'ensoleillement et les écoulements dominants dus au vent. Un des effets les plus connu et des plus étudié est celui de l'îlot de chaleur urbain (ICU). Cet effet peut être bénéfique en période hivernale en égard aux besoins de chauffage mais en période estivale, il devient critique pour le confort thermique à l'extérieur comme à l'intérieur des bâtiments. Des situations problématiques liées au climat sont constatées dans les grands centres urbains actuels. Ces situations critiques sont observées en été avec parfois des conséquences dramatiques, comme la canicule de l'été 2003 en France et en Europe avec un surplus de mortalité. Ces risques sanitaires dépendent principalement de l'intensité de la chaleur et de l'humidité relative de l'air, de la durée de l'exposition et de la vulnérabilité des personnes. Il est donc important de bien anticiper les épisodes de canicules et de mettre en place des stratégies évitant les recours aux climatisations massives qui accentuent le phénomène et participent au réchauffement climatique.

En France le modèle TEB (Masson, 2000) conçu par Météo-France est utilisé pour mieux estimer les températures urbaines. Dans le projet RepExtrem, nous souhaitons revisiter le modèle TEB en se concentrant sur les phénomènes de canicule en exploitant mieux les sorties du modèle. A partir des données météo maillées et composées d'une suite d'états, nous souhaitons reconstituer les phénomènes et analyser leur durée pour en déduire des zones de dangerosité (hot spot) à l'échelle du quartier. Le temps et l'espace jouent des rôles différents selon le type d'observation et de description des phénomènes. Ainsi, il est important de bien définir ce que l'on entend du point de vue temporel et du point de vue spatial. En effet, par rapport à d'autres phénomènes, la canicule prend sa dangerosité dans la durée. Il s'agit donc d'intégrer les températures de sortie du modèle et de les recaler dans un contexte spatial. Nous replongeons donc les prévisions dans un espace pour analyser les composantes spatiales et temporelles et essayer de mieux évaluer le risque sur les habitants.

Cet article présente la démarche méthodologique utilisée pour reconstituer le phénomène de canicule (où sont précisément les zones à risque dans une ville) et sa dangerosité. Il est organisé comme suit : la seconde partie rappelle les notions liées à
l'ICU avec le phénomène de canicule et sa représentation. La troisième partie décrit
le modèle utilisé, TEB, et ses sorties. La section 4 est consacrée à la méthodologie que
nous proposons et avons développé pour la construction de l'objet canicule en
intégrant la durée (pour un épisode caniculaire) afin de passer à la notion de
dangerosité et à la représentation graphique de cette information.

## 2. Contexte et problématique

### 2.1. Caractérisation de l'ICU

Les villes sont caractérisées par un micro-climat spécifique dont la manifestation principale est le phénomène de l'îlot de chaleur urbain (ICU ; Oke, 1987). On définit ICU comme l'observation de fortes différences entre les températures mesurées en site urbain et les températures des campagnes environnantes. Il n'est pas dû à un réchauffement de l'air plus rapide en ville, mais à un refroidissement plus lent. L'ICU est un phénomène épisodique et local. Il varie en l'espace de quelques dizaines de mètres et il n'est pas présent et ressenti tout le long de l'année. Les épisodes anticycloniques caractérisés par un vent faible (2 à 3m/s au maximum) et un ciel dégagé sont la conjonction parfaite pour l'apparition de l'ICU. « Une période très favorable pour l'apparition de l'îlot de chaleur est juillet-août, c'est-à-dire quand l'anticyclone subtropical remonte aux latitudes moyennes et apporte sa subsidence. Cette période débute quelquefois dès le printemps et se prolonge jusqu'au début de l'automne (le mois de septembre est très fréquemment favorable) » (Cantat, 2004). De plus, l'ICU a une variabilité journalière récurrente, son intensité est plus forte la nuit que le jour. Cette caractéristique a été mise en évidence dès les premières études portant sur ce phénomène (Renou, 1862 ; Hammon et Duenchel, 1902).

L'ICU amplifie le risque sanitaire des canicules. Il entraîne une exposition de la population urbaine à des températures plus élevées. Plusieurs études estiment que l'ICU augmente le risque de mortalité pendant les vagues de chaleur, comme par exemple à Berlin (rapport InVS, Laaidi, 2012).

### 2.2. L'ICU, un phénomène spatial et temporel

Les descripteurs météorologiques sont très variables spatialement et temporellement en premier lieu par la rotation de la terre et son inclinaison. La température de l'air varie avec l'alternance du jour et de la nuit mais aussi, dans la journée, avec l'ensoleillement. Pendant la journée, l'ICU a régulièrement un caractère résiduel. Il s'amplifie et/ou se forme lors de la période de refroidissement nocturne (Oke et Maxwell, 1974) pendant laquelle on observe un taux de refroidissement différentiel entre les zones urbaines et les zones rurales diminuant rapidement après le lever du soleil.

### 2.3. Canicule et seuils

Ces zones d'ICU sont beaucoup plus exposées aux épisodes de canicule que les zones rurales environnantes du fait de leurs caractères amplificateurs. Les villes de
par leur caractère artificiel sont des lieux de phénomènes de surchauffe notable et sont vulnérables lorsque surviennent des épisodes caniculaires. Le caractère amplificateur de la ville rend ces épisodes encore moins supportables et pose des questions sanitaires. L'accumulation des zones de fortes chaleurs produit des zones de dangerosité dues à la durée du phénomène. L'effet additionnel de l'ICU accentue le stress hydrique déjà ressenti par les habitants lors d'épisodes de vagues de chaleur, ce qui peut être particulièrement néfaste la nuit lorsque l'organisme est en période de récupération (Kounkou-Arnaud et al, 2012). C'est typiquement ce qui s'est produit durant la canicule de l'été 2003.

Pour parler de canicule, des seuils d'intensité et de durée ont été définis par les services météorologiques et sanitaires. Ces seuils de températures sont définis par département, en fonction des normales saisonnières et des statistiques de mortalité compris entre 1973 et 2003. Ils varient sensiblement entre le nord et le sud de la France. Au niveau de la durée, il faut observer des températures très élevées et maintenues au moins 3 jours et 3 nuits consécutives pour parler de canicule. A Paris, les seuils de canicule sont fixés à 21°C la nuit et à 31°C en journée.

Depuis quelques années, les différents drames sanitaires tels que les canicules ont sensibilisé l'opinion à la notion de sécurité sanitaire et ont fait émerger une prise de conscience nouvelle autour des problématiques de la prévention. Ainsi, suite à l'été 2003 un plan canicule, a été mis en place. Il est destiné à informer et à mettre en place des actions pour protéger les personnes à risque en cas de fortes chaleurs.

## 2.4. Les difficultés liées à la représentation du risque

La carte est un outil essentiel pour la gestion des risques naturels et même industriels. Elle intervient à la fois comme outil d'analyse, d'aide à la décision et de communication (Arnaud et Davoine, 2011). Elle peut être utilisée en amont pour comprendre les aléas et imposer des réglementations, au début de l'évènement pour alerter la population puis pendant et après pour gérer la crise. La représentation graphique des risques est complexe parce qu'on souhaite représenter beaucoup d'information sur une même carte qui est soit illisible parce que trop chargée soit trop simpliste et au final peu informative. Certaines recherches essayent néanmoins d'apporter des solutions innovantes comme Chesneau (2007) qui propose d'adapter les couleurs (la teinte et valeur) pour une meilleure lisibilité des cartes, ou Arnaud et Davoine (2011) qui proposent des représentations de l'incertitude des données. Comme d'autres risques, le risque canicule varie dans l'espace et dans le temps. Chaque type de risque (sismique, inondation, avalanche, etc) a des caractéristiques temporelles et spatiales ainsi qu'un contexte propres qui conduisent à une représentation différente et adaptée. De plus les cartographies de l'historique des évènements (Davoine 2014) sont différentes des cartographies du suivi d'un évènement en cours. C'est ce dernier cas qui nous intéresse ici.

La spécificité du risque de canicule que nous étudions est la suivante :
- Ce n'est pas uniquement la température dépassant une valeur seuil à un instant donné qui conditionne l'alerte mais plutôt la durée pendant laquelle une valeur seuil est dépassée. Le risque canicule apparaît progressivement, peut s'intensifier, s'étendre spatialement et disparaître.

- La température et la vulnérabilité varient en fonction du Z. En théorie il faudrait prendre en compte les variations entre le sol et le sommet des habitations.

- Nous nous concentrons sur un espace urbain dense qui est un espace contraint.

Si la représentation 3D représente un enjeu scientifique, la représentation temporelle aussi (Andrienko et al, 2011). Si les géographes s'intéressent depuis longtemps au temps (Hägerstrand 1970) les réflexions en géomatique sur la question du temps datent plutôt des années 80 avec la création de nombreux modèles spatio-temporels de base de données (Langran et al, 1988 ; Parent et al 1999). Les technologies de l'information et de la communication rendent possible l'introduction du temps en cartographie en utilisant des techniques d'animations (Arnaud et Davoine, 2009 ; Kraak et MacEachen, 1997).

Au niveau de la communication de l'information, il est important de montrer que les valeurs ne sont pas homogènes dans l'espace et ont une certaine durée. Il est donc nécessaire de réfléchir à un modèle de données permettant de préserver la dimension temporelle de l'information et de représenter spatialement et chronologiquement les phénomènes. Pour cela, il faut améliorer la description des impacts en intégrant la durée, les configurations spatiales et les profils types pour passer à la notion de dangerosité et proposer des représentations graphiques innovantes du risque caniculaire.

### 3. Modélisation du climat par le modèle TEB

L'acquisition d'une meilleure connaissance des échanges thermiques contribue directement aux améliorations des modèles numériques développés pour la prévision du temps et des caractéristiques environnementales des zones urbaines. C'est dans cette perspective qu'a été développé le modèle Town Energy Balance (TEB) (Masson, 2000). Le modèle TEB que nous utilisons dans notre recherche, a pour objectif de simuler les échanges d'énergie en milieu urbain, à l'échelle de la ville. Le modèle TEB décrit les échanges d'énergie et d'eau entre les diverses surfaces urbaines et l'atmosphère. Nous en donnons les grandes lignes.

La surface urbaine n'est pas homogène, elle varie en fonction de l'urbanisme choisi. La forme, les matériaux de construction sont autant de paramètres variant d'une ville à une autre. Ainsi, dans le modèle TEB la surface urbaine est découpée selon un maillage horizontal régulier et chaque maille possède ses propres caractéristiques s'appuyant sur le concept du canyon urbain. Une maille est caractérisée par trois types de surface : toit, route et de deux murs se faisant face. Ce pattern représente toute la maille même si les formes sont en réalité hétérogènes dans une maille. Ainsi chaque maille (que nous nommons *maille morphologique*, en figure 1) se caractérise par un ensemble d'indices dont le pourcentage de routes, de végétation, de lac, etc. Ces indices sont calculés à partir d'une représentation de la
réalité. Ainsi, les données en entrée sont représentées par les paramètres de surfaces à l'instar des paramètres géométriques, radiatifs et thermiques. Les paramètres de sorties sont calculés sur les mailles, que l'on appelle alors les mailles météo décrivant les températures moyennes (dans les bâtiments et dans la rue) à différentes altitudes ainsi que des indices de confort dont l'UTCI (Universal Thermal Climate Indice). Le modèle TEB donne en sortie une maille météo (figure 1) caractérisée par un ensemble variables (températures des surfaces, de l'air, humidité, etc) et d'indices. Ainsi, TEB représente la ville de manière simplifiée. Il simule les échanges entre les surfaces bâties et l'atmosphère.TEB est ici employé en mode couplage avec le modèle Méso-NH (modèle de recherche météorologique à mésoéchelle traitant des phénomènes atmosphériques) pour caractériser au mieux les conditions atmosphériques urbaines.

# 4. Des mailles météo à la construction de l'objet canicule et sa représentation

## 4.1. Démarche et objectifs

En sortie du modèle TEB, les phénomènes caniculaires sont peu différenciés à l'intérieur même d'une ville alors que la température est différente selon l'altitude, selon l'orientation des rues, etc. Ces phénomènes ne sont pas représentés explicitement, mais de grandes zones chaudes peuvent se voir à chaque temporalité. Pourtant certains lieux sont plus vulnérables que d'autres notamment en raison de configurations spatiales particulières (rues canyons, immeubles orientés Sud, non ombragés, etc). Ainsi, notre approche vise à mieux évaluer, représenter et communiquer sur les risques caniculaires en zones urbaines denses (figure 1).

<figure><img src="image_79.png" /><figcaption>Figure 1. De TEB à la représentation cartographique du phénomène de canicule</figcaption></figure>

Pour cela, nous proposons de mieux analyser les données du modèle (c'est-à-dire de les visualiser et de réaliser des traitements SIG pour passer des données à la notion de dangerosité) et de replonger les résultats dans l'espace géographique. A partir des mailles météo, on propose de construire trois cartographies distinctes pour améliorer
la représentation des épisodes caniculaires dans le but d'évaluer les zones exposées et
de hiérarchiser leur niveau de dangerosité :

- Une cartographie replongeant les informations, extraites du modèle, dans l'espace afin de contextualiser et de mettre en valeur les données et l'information calculée de TEB. Cela donne à voir la richesse des sorties.

- Une cartographie se basant sur des mesures (réalisées sur un bâtiment non climatisé au centre de Paris (Pinson et al, 2015)) et hypothèses sur les gradients de températures en période de canicule afin de compléter les estimations dans l'espace et ainsi améliorer la précision spatiale en particulier sur les écarts de températures entre l'intérieur et l'extérieur d'un bâtiment et les faces Nord et Sud et sur le gradient de température en fonction des étages.

- Une cartographie temporelle représentant l'évolution des températures en intégrant un indice de dangerosité (détaillée dans la suite de l'article) c'est-à-dire d'analyser la durée du phénomène caniculaire. Pour cette cartographie on s'appuiera sur les travaux de Yuan (1999) d'après Peuquet (1994). Yuan propose de séparer les trois aspects présents dans une base de données spatiaux-temporelles : le temps, l'espace et la thématique de façon à pouvoir s'intéresser aux changements de l'un, les autres étant fixés, ou aux changements de plusieurs d'entre eux simultanément.

Ces cartographies ont pour objectif d'améliorer l'information sur les canicules en zones urbaines denses, de prendre en compte la durée pour passer à la notion de dangerosité et de représenter graphiquement cette information.

Nous présentons ci-après la méthodologie que l'on souhaite appliquer pour la réalisation de la cartographie temporelle (à différents niveaux de détails, LoD) et qui nous incite à créer l'objet canicule.

## 4.2. Des données météo à une base de données d'états

Comme nous l'avons rappelé précédemment la canicule est, comme tous les phénomènes météorologiques, variable dans l'espace et dans le temps. Le modèle TEB fournit des descripteurs météo pour chacune des mailles pour chaque temps de simulation. Ces données sont fournies en entrée du modèle TEB calculant les flux thermiques entre la surface et les couches hautes de l'atmosphère, pour un temps donné t1. Pour pouvoir réaliser des expérimentations sur le suivi de canicule, les sorties TEB, nous ont permis d'établir une base de données des températures sur la période du 5 au 11 juillet 2010, sur Paris, pour des mailles de 250 * 250m. Une sortie a été mémorisée chaque heure. Le traitement de ces données via un Système d'Information Géographique (SIG) permet de replonger les températures dans l'espace (c'est-à-dire de contextualiser l'information) afin d'établir une cartographie précise de la température de la rue à 2m et d'intégrer ensuite la notion de durée.

Les sorties du modèle TEB sont sous la forme d'un fichier .txt. Ses valeurs sont représentées sous forme de grille. Afin de les visualiser sous un SIG, différents traitements préalables ont été réalisés (tableur Excel, programmation Eclipse, etc). Le premier traitement a été de développer un algorithme pour lire ces grilles, les stocker
dans un SGBD et les replonger dans un espace géographique. L'analyse heure par heure du champ (nuit et jour dans notre étude) permet d'identifier la chronologie du rechauffement et du refroidissement de l'air. En effet, les périodes diurnes et nocturnes apparaissent comme des échelles utiles à la définition et la gestion des risques.

<figure><img src="image_80.png" /><figcaption>Figure 2. Représentation d'agrégations sur une succession d'états</figcaption></figure>

Cependant, pour notre étude, nous nous sommes focalisés sur des temps spécifiques représentants le mieux le phénomène de canicule soit de 15h-22h pour la journée et de 03h-10h pour la nuit (soit de 13h-20h et 1h-8h en heure solaire). Ces périodes significatives du jour et de la nuit correspondent aux heures les plus chaudes et les plus fraîches pendant un épisode de canicule. Cela a été demontré lors de mesures effectuées sur Paris, en juillet 2015. Ainsi, nous avons créé 80 états différents avec comme paramètres la température et l'humidité de la rue canyon à 2m du sol et la température à l'intérieur des bâtiments. Une fois que les données sont stockées dans un SGBD (PostGIS) elles sont lues dans un SIG (QGIS) pour établir une cartographie des températures de la rue canyon à 2m du sol dans Paris pour une maille de 250m (figure 2). L'objectif de ces premières cartes est de montrer la répartition spatiale du phénomène au cours du temps et d'identifier les zones à risque, et les hot spot, le cas échéant.

La conception de nouvelles représentations nécessite le développement de structures de données ad hoc. En effet, si on peut voir en figure 2 des zones plus ou moins chaudes, l'objet canicule n'est pas explicitement représenté : nous voyons une canicule mais le système ne la reconnaît pas et la durée, déterminante dans la définition de la canicule, n'est pas représentée de façon explicite.

### 4.3. D'une succession d'états à la représentation de la canicule

Pour passer à la canicule, il faut intégrer la durée et les seuils officiels (2.3). Lorsqu'une période chaude commence, on ne sait pas si elle va ou non se transformer en canicule. On parle de pré-canicule si les critères de température sont atteints mais pas la durée. Pour assurer le suivi, on propose de créer des objets appelés maille-suivi-
canicule qui sont mis à jours toutes les 24h (en gardant la logique des plages horaires définies ci-dessus) :

* soit les dernières heures ne répondent pas aux critères de canicule, on met les valeurs de l'objet à 0,

* soit on rentre dans une configuration thermique de pré-canicule, l'objet note le début de l'episode et stocke des valeurs thermiques,

* soit la maille est déjà en canicule ou pré-canicule, elle met à jour ses attributs dont ses valeurs thermiques.

Les critères de canicule étant différents la nuit et le jour, nous proposons de calculer les moyennes de température la nuit et le jour en évitant les heures intermédiaires qui sont moins significatives. L'objet *maille-météo-durée* porte les moyennes (jour ou nuit) pour des durées de 8 heures afin de cerner au mieux ces plages. Le modèle conceptuel de la figure 3 présente les informations que nous proposons de calculer pour assurer ce suivi du risque caniculaire. Les classes sont commentées ci-dessous. TEB fournit des mailles que l'on agrège temporellement. On crée des zones de canicule par agrégat de mailles sous certaines conditions.

<figure><img src="image_81.png" /><figcaption>Figure 3. Modèle conceptuel pour le suivi des épisodes de canicule</figcaption></figure>

Dans ce modèle, trois mailles sont représentées pour décrire un espace géographique et météorologique :

- La *maille morphologique* représente l'espace géographique. Chaque maille est constituée de données topographiques (avec des géométries en 2D et 3D) et est représentée par un ensemble d'indices dont le pourcentage de végétation, de bâti, de réseau routier, etc.
- La *maille-météo* instantanée décrit la température de la rue et son humidité à 2m du sol ainsi que la température interne des bâtiments par des valeurs (par heure). On représente donc la température ou un autre paramètre à une date t. C'est une observation du territoire sous forme « d'instantanée » (snapshot).

- La *maille-météo-durée* est un agrégat temporel de la maille météo instantanée c'est-à-dire des agrégats de valeurs. Dans cette maille est calculée la moyenne, le minimum et le maximum des températures pour chaque paramètre (sur une durée de 8h) (figure 2).

Ces mailles morphologiques et météorologiques permettent de constituer la *maille suivi-canicule* qui portera des k indices de dangerosité (i_canicule_k), calculés en fonction de la *durée* du phénomène, de son intensité, du *seuil* (nuit et jour) et du *profil* type.

$$i_{\text{canicule}}_{k} = f_{k}(\Delta\text{durée}, \Delta\text{seuil}, \text{températures}, \text{profil})$$

La différentiation de la température de la rue et à l'intérieure des bâtiments est importante au moins dans les villes françaises où la température intérieure, souvent sous évaluée, joue un rôle primordial en période de canicule. Pour l'instant, nous n'avons pas encore conçu ces indices, c'est l'objet des recherches en cours. Nous établirons plusieurs indices pour voir quels sont les plus pertinents. Ces indices doivent servir à indiquer le début d'une pré-canicule pour être en mode alerte, puis à différentier la dangerosité.

La *maille-suivi-canicule* est donc au cœur de notre analyse. Elle porte notamment une date de début de canicule, la durée du phénomène, les températures minimales, maximales et moyennes dans la rue et les bâtiments et un ou plusieurs indices de dangerosité. La comparaison avec l'état précédent permet de désigner si ce phénomène est en période ascendante (si la température continue à augmenter dans la durée), stagnante ou descendante (si la température régresse pour arriver en dessous du seuil canicule définit). La *maille-suivi-canicule* est issue d'une agrégation temporelle des valeurs. Nous proposons de réaliser également une agrégation spatiale pour disposer de zones de canicules. On notera dès à présent que les deux niveaux sont essentiels. La notion de durée et de seuils sont ici primordiaux. Une analyse statistique viendra en complément de cette *maille suivi-canicule* pour valider la détermination des zones par seuillage. Cette validation nous permettra, par exemple, de répondre à la question : que se passe t-il si la zone est juste en dessous du seuil ?

Par une agrégation spatiale (en zone), on pourra définir des zones de canicule tout en gardant l'information de la *maille-suivi-canicule*. Il existe plusieurs solutions pour passer de la *maille-suivi-canicule* à la *zone-canicule*. La solution la plus immédiate est d'agréger régulièrement (toutes les 24h) les *mailles-suivi-canicule* connexes en fonction des valeurs d'indice de dangerosité. Si les indices sont précis, il faut alors les catégoriser soit a priori (par exemple les valeurs entre 0 et 1 sont regroupées, les valeurs entre 1 et 2 sont regroupées, etc.) soit par classification contrainte par les proximités. A priori, en suivant cette méthode, on devrait avoir des séries sur les zones, toutes les 24heures. On peut, en effet, penser raisonnablement que les limites
(l'étendue) de chaque zone seront différentes toutes les 24h. Afin de voir le phénomène sous un autre angle on peut aussi créer des objets selon les niveaux de dangerosités, enregistrer sa géométrie toutes les 24h et étudier l'évolution de son centre et de son étendue pendant la durée de la canicule.

Enfin l'historisation-canicule permet de stocker l'information et de pouvoir
comparer les zones entre elles ainsi qu'avec d'autres canicules. Savoir si le
phénomène a un caractère exceptionnel ou non en vue des seuils de températures mais
surtout de sa durée (rédhibitoire pour la santé des personnes fragilisées) sera un des
buts de cet archivage de données. L'historisation permettra d'avoir une vision
dynamique du phénomène et de son évolution.

4.4. Replonger les prévisions météo dans les espaces concernés

Afin de contextualiser les données TEB, nous avons développé des méthodes pour
croiser températures et objets décrivant l'espace (figure 4). Ainsi en intersectant les
mailles, les bâtiments et les rues, nous affectons aux données topographiques les
valeurs de TEB. Ceci est particulièrement important pour différencier au moins
visuellement les températures rues et bâtiments, et mieux percevoir la vulnérabilité du
territoire. Cette projection nous permet aussi de voir l'effet de maillage, important
pour interpréter les données.

<figure><img src="image_82.png" /><figcaption>Figure 4: Replonger les données TEB sur les bâtiments. Représentations 2D et 3D</figcaption></figure>

Par ailleurs si un objet (un bâtiment) se localise à l'intersection de plusieurs
mailles, on lui affecte la moyenne pondérée par la surface de la valeur des différentes
mailles intersectées.

5. Conclusion et perspectives
Compte tenu des prévisions de changement climatique, il nous semble important d'apporter des solutions innovantes pour le suivi des épisodes météorologiques. Cela passe par la modélisation, le suivi et l'analyse des données. La démarche, les concepts et un modèle de données, pour modéliser l'objet canicule, sont présentés en insistant sur la temporalité du phénomène. Dans cette recherche, nous proposons un modèle permettant de suivre l'apparition des épisodes de canicules en zone urbaine. A partir des prévisions de modèles de météorologies urbaines et des mesures réalisées sur Paris, il s'agit d'agréger les données sur un critère temporel et d'insérer un suivi régulier des valeurs pour les comparer à des seuils. Une agrégation spatiale peut alors avoir lieu pour étudier l'étendue et son évolution. Des premières représentations graphiques 2D et 3D ont été faites pour replonger les données météo sur les enveloppes des bâtiments pour mieux percevoir l'espace concerné. Des recherches sont en cours pour concevoir des indices à partir de normes sanitaires. Des mesures faites sur Paris pendant la canicule de 2015 permettront de mieux connaitre la variabilité des températures intérieures et extérieures pendant les périodes de canicule, avant d'en proposer une représentation graphique.

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# Acteurs et mesures préventives à différentes échelles territoriales pour la création d'indices de dangerosité sur le risque caniculaire

## Du plan national canicule à un indice de dangerosité à échelle fine

### AUTEURS

Laura PINSON, Anne RUAS, Valery MASSON, Katia CHANCIBAULT

### RESUME

La question territoriale est au cœur des réformes sanitaires. En France, si l'on se concentre sur le risque caniculaire, on constate qu'il existe une multitude d'acteurs en inter-relation. En effet, ce risque sur la santé est complexe à appréhender et à représenter notamment parce qu'il pose et posera des questions sanitaires essentielles, et du fait du vieillissement de la population et du changement climatique. Cet article met en évidence les différents acteurs et plans présents ainsi que les différentes échelles territoriales, afin de déterminer et mieux communiquer sur les risques sanitaires causés par la canicule. Pour cela, un indice de dangerosité a été élaboré, en fonction de la durée du phénomène, de son intensité, du seuil et du profil type. Des mesures réalisées en milieu urbain et en période caniculaire permettent d'affiner l'indice.

### MOTS CLES

Santé, acteurs, indice de dangerosité, risques

### ABSTRACT

The territorial question constitutes the core of sanitary reforms. In France, if we concentrate on the heat-wave risk, we notice a multitude of actors in interrelation. Indeed, this risk on health is complex to comprehend and to represent in particular since it raises and will raise essential sanitary questions, and also because of the ageing of the population. This article highlights the different actors and active plans and the various possible territorial scales to determine and better communicate on sanitary risks caused by heat waves. This has been done through an index of "hazardousness", developed on the basis of a few parameters such as the phenomenon duration, its intensity, the threshold and the typical profile. The index has then been sharpened thanks to measurements in urban area during a heat wave.

### KEYWORDS

Health, actors, dangerous index, risks

### INTRODUCTION

Actuellement, d'après les Nations unies, environ 50 % de la population mondiale vit en ville et cette proportion pourrait atteindre 60 % en 2030. En Europe, cette proportion est de 73 %, et en France de 77 %. Au cours des dernières décennies, la croissance de la population urbaine a rendu les villes particulièrement vulnérables aux événements climatiques extrêmes. Pour les extrêmes chauds (à l'exemple des canicules), le microclimat des villes viendra s'additionner à ces événements et les amplifiera davantage. La canicule de 2003 qu'a connue la France, avec la faiblesse des écarts entre les températures diurnes et nocturnes, l'intensité et l'étendue géographique et la durée de ce phénomène extrême, constitue un problème de santé publique. En effet, touchant un enjeu pourtant particulièrement sensible, autant pour les individus que pour les autorités publiques - la santé -, les fortes chaleurs n'ont pas été perçues immédiatement par les pouvoirs publics comme pouvant être si dangereuses pour la population. Ce sont les médias qui ont donné l'alerte avant même les autorités.

Depuis plusieurs années, l'Institut de veille sanitaire (InVS) se mobilise pour acquérir une meilleure connaissance des risques liés aux vagues de chaleur à travers la surveillance et l'étude des facteurs à risques mais aussi d'identifier les populations vulnérables à des fins de préventions (le plan national canicule, PNC), d'alerte et d'aide à la décision.
Depuis la vague de chaleur de 2003, la population est aujourd'hui mieux sensibilisée et préparée. En effet, la surmortalité pendant la canicule de juillet 2006 a été inférieure à celle attendue d'après un modèle mortalité- température (Fouillet *et al.*, 2006), ce qui semble également être le cas pour la canicule de 2015.

Les canicules et l'évolution des facteurs de risques climatiques, démographiques et sociaux pourraient aggraver les conséquences sanitaires dues à la chaleur (Laaidi *et al.*, 2015). Ces éléments conduisent à s'interroger sur les dispositions et plans mis en place aux différentes échelles territoriales et gouvernementales.

## ACTEURS, SANTE ET PLANS DE PREVENTION A DIFFERENTS NIVEAUX D'ECHELLES POUR LE RISQUE CANICULAIRE

De par l'ampleur et les conséquences de la canicule de 2003, cet événement météorologique est devenu un événement politique par la crise sanitaire brutale qu'a connue la France. Cette crise a permis de montrer la faible coordination des intervenants publics, le manque de réactivité et le manque d'informations centralisées. Cette crise a été gérée par les professionnels et les organisations non gouvernementales. Ainsi, après cette crise sans précédent, des actions et des outils ont été mis en place. Les acteurs territoriaux agissent maintenant pour une meilleure information, prévention et adaptation sur le risque caniculaire.

Après la canicule de l'été 2003 en France, l'InVS, en collaboration avec Météo-France, a mis au point un système d'alerte « canicule et santé ». Ce système se base sur une analyse rétrospective des données sanitaires et météorologiques dans 14 villes pilotes (Pascal *et al.*, 2006).

Cette étude a permis de retenir un indicateur mixte représenté par la moyenne sur trois jours des températures minimales et maximales. Le système est fondé sur la surveillance d'un indicateur bio-météorologique (IBM). Pour Paris, par exemple, le seuil IBM est de 21°C de nuit et de 31°C de jour. Ce seuil sert de base au déclenchement d'une alerte dans le cadre du PNC.

Le PNC<fnref n="12" /> a été mis en place en 2004. Il permet de prévenir des impacts sanitaires majeurs lors d'épisodes de très fortes chaleurs. Ce plan se décline au niveau départemental et prévoit des mesures d'information, de prévention et de gestion de crise.

L'InVS, dans le cadre d'un réseau de surveillance et d'alerte, suit au niveau local et national les indicateurs sanitaires (décès, hospitalisation, etc). Les agences régionales de santé (ARS), transmettent à la direction générale de la santé (DGS), les informations relatives à l'état de l'offre de soins dans les établissements de santé. Le PNC est décliné dans les départements sous la forme d'un plan de gestion d'une canicule départemental (PGCD) articulé avec le dispositif départemental d'organisation de la réponse de sécurité civile (ORSEC). Le PGCD, sur Paris, a en partie pour objectif de définir les mesures locales de lutte contre un épisode de canicule, de donner aux autorités publiques, de l'échelon national à l'échelon communal, des outils de prévention. Il est construit en quatre niveaux progressifs (figure 1).

<figure><img src="image_83.png" /><figcaption>Figure 1. Carte de vigilance météorologique caniculaire (période du 1er au 2 juillet 2015) © Météo-France</figcaption></figure>

- Le niveau de veille saisonnière comporte la mise en œuvre d'un dispositif d'information préventive. Il est déclenché automatiquement du 1er juin au 31 août.

<footnote n="12">¹² http://www.sante.gouv.fr/IMG/pdf/Instruction et plan canicule 2015.pdf</footnote>
- Le niveau d'avertissement chaleur (carte vigilance jaune) correspond à un pic de chaleur limité à 2 jours ou à des IBM proches des seuils. Le préfet du département est informé par l'ARS des dispositions prises.

- Le niveau de mise en garde et actions (Miga) est corrélu à la vigilance orange canicule de Météo-France. Le comité interministériel de gestion des crises (COGIC) centralise les informations et diffuse les instructions dans les départements concernés. Ce niveau 3 est déclenché, maintenu ou levé (figures 2 et 3) par les préfets des départements visés avec l'appui de l'ARS et sur l'expertise locale de Météo-France.

- Le niveau de mobilisation maximale (carte de vigilance rouge) est déclenché au niveau national par le premier ministre. Il peut « confier la conduite opérationnelle de la crise à un ministre qu'il désigne en fonction de la nature des événements, du type de crise ou de l'orientation politique qu'il entend donner à son action »<fnref n="13" />.

<figure><img src="image_84.png" /><figcaption>Figure 2. Schéma de déclenchement de l'alerte canicule</figcaption></figure>

<figure><img src="image_85.png" /><figcaption>Figure 3. Schéma de maintien ou levée de l'alerte canicule</figcaption></figure>

On voit donc que l'information est une composante essentielle de la politique territoriale qui impacte aussi sur les autres politiques publiques. Ainsi, il nous faut une meilleure caractérisation locale du risque de canicule et une meilleure évaluation de la prévision au niveau spatial. Pour les politiques publiques, cette étude permet de mieux identifier les zones de grande fragilité, sur lesquelles des actions de communication ciblées pourront être menées soit *via* la télévision, soit *via* les services des collectivités locales pour une intervention directe.

<footnote n="13">¹³ Circulaire de 2 janvier 2012 relative à l'organisation gouvernementale pour la gestion de crises majeures.</footnote>
PASSER D'UNE ECHELLE DEPARTEMENTALE A UNE ECHELLE PLUS FINE
PAR LA CREATION D'UN INDICE DE DANGERO SITE

Actuellement, la chaleur est davantage considérée par rapport à l'inconfort qu'elle peut procurer que ses impacts sanitaires. Les décideurs ont besoin d'informations pour cibler les zones de dangerosité dans le but de mettre en place une prévention concrète et personnalisée en fonction du territoire impacté, afin de mieux communiquer. Bien que les risques liés à la chaleur aient été relativement bien documentés, la dangerosité de la canicule reste encore à étudier.

Il est donc important d'améliorer la description des impacts sanitaires dus au risque caniculaire à une échelle plus fine. Un des objectifs du projet RepExtrem<fnref n="14" /> est d'identifier les zones à risque, c'est-à-dire des zones de dangerosité (*hot spot*) à l'échelle du quartier et non plus à l'échelle de la ville, voire du département. En effet, le risque peut être théoriquement représenté par des indicateurs et éventuellement cartographié pour identifier des territoires plus vulnérables, à condition de travailler à une échelle géographique fine (Hinkel, 2011).

Calcul d'indices de dangerosité

Pour assurer un suivi du risque caniculaire et pouvoir calculer l'indice de dangerosité sur une zone fine, notre projet s'appuie sur des données météorologiques et topographiques (avec des géométries en 2D et 3D). Les données météorologiques, issues des sorties du modèle TEB (Town Energy Balance, cf. Masson, 2000), décrivent la température de la rue et son humidité à 2 mètres du sol, ainsi que la température interne des bâtiments, toutes les heures. À partir des données de ce modèle, nous calculons la moyenne, le minimum et le maximum des températures pour chaque paramètre sur une maille fine (250x250m), sur des périodes prédéfinies de 7 heures, afin de mieux percevoir le risque. Ces données sont mises à jour toutes les 12 heures afin d'étudier l'évolution de chaque maille et l'étendue de la canicule pendant sa durée. En effet, il est important de prendre en compte la durée pour établir la notion de canicule. Les heures entre les périodes diurnes et nocturnes ne sont pas prises en compte puisqu'il s'agit d'heures de transition. Les agrégats, dans notre méthode, sont particulièrement importants pour deux raisons : il faut distinguer les températures de nuit et de jour et, par ailleurs, intégrer la notion de durée du phénomène. Ainsi, pour bâtir des indicateurs de dangerosité, on se base sur la durée et l'intensité du phénomène. L'analyse de la durée du phénomène permet de déduire les *hot spot*. Les risques sanitaires augmentant avec la durée, il est indispensable de la prendre en compte, pour des paliers de températures nuit et jour.

Pour définir les indices de dangerosité, en fonction de la vulnérabilité des personnes, des facteurs de vulnérabilités (données socio-démographiques et sanitaires) (Arizona department of Health Service, 2012¹⁵ ; Aubrecht et al., 2014 ; Laaidi et al., 2015) sont mis en relation avec les données météorologiques et environnementales (durée, intensité, accumulation) afin de calculer le risque pour différents profils.

La dangerosité est ainsi calculée en fonction de la vulnérabilité, de l'intensité et de la durée du phénomène.

Afin de pouvoir définir « les zones » de dangerosité et ainsi mieux les cibler, une agrégation spatiale (par zone) est nécessaire. La première étape est de cartographier seulement les données environnementales et météorologiques afin d'avoir une première carte de référence (figure 4). Celle-ci est, par la suite, complétée par les variables socio-démographiques et permet ainsi de visualiser la façon dont ces données peuvent impacter et réagencer les zones dites dangereuses.

<footnote n="14">¹⁴ Le projet de recherche RepExtrem est financé par le programme Risque Décision Territoire du MEDDE et est coordonné par Anne RUAS (http://www.lisis.ifsttar.fr/projets/repextrem/)</footnote>

<footnote n="15">¹⁵ Arizona Department of Health Services, 2012, Index of populations vulnerable to extreme heat events in Arizona. Arizona department of health services (www.azdhs.gov/PHS/oeh/heat/documents/maps/index-heat-vulnerable-populations.pdf), consulté le 06/08/2015].</footnote>
<figure><img src="image_86.png" /></figure>

Figure 4. Cartographie des données environnementales et météorologiques (températures nuit et de jour, à 2 mètres du sol, le 5 juillet 2010, simulées par TEB) sur une période de 7 heures sur la zone de Paris (maille 250x250m)

Si les indices sont précis, il faut alors les catégoriser soit a priori (on regroupe par exemple les valeurs entre 0 et 1, les valeurs entre 1 et 2, etc.), soit par classification contrainte par les proximités. Cette catégorisation va permettre une agrégation spatiale en fonction de l'indice et créer ainsi les zones dites dangereuses.

## Encore plus de précision

Cet indice permettra notamment d'affiner les mesures d'adaptation. Celles-ci se feront à deux niveaux : au niveau de la personne (mieux communiquer le risque aux personnes vulnérables : aller dans un espace frais, s'entraider, etc.) et au niveau de la ville afin d'atténuer le phénomène de l'ICU<fnref n="16" /> avec des mesures de rafraîchissement (augmenter la superficie des espaces verts, etc.) ou bien même thermique (isolation, etc.). Ceci est d'autant plus important que l'isolation thermique faite pour réduire la facture énergétique l'hiver, et limitant ainsi les échanges avec l'extérieur, risque d'accroître la température intérieure en période estivale, puisque l'isolation empêche aussi l'air chaud de ressortir.

La plupart des facteurs de vulnérabilité sont identifiés, connus et pris en compte dans les différents plans de prévention visant des populations cibles. Cependant, la donnée environnementale et la donnée météorologique sont toutes aussi importantes dans la prise en compte du risque caniculaire. Le nombre de jours consécutifs d'exposition à la chaleur accroît l'épuisement et donc le risque de mortalité. Cette exposition est difficilement quantifiable en l'absence de données météorologiques locales. Ainsi, des mesures terrains ont été réalisées pour évaluer des plages de valeurs possibles lors de période caniculaire. Le système d'alerte, présenté en première partie, repose sur des températures enregistrées dans des stations météorologiques situées dans des parcs ou des aéroports, à l'écart des zones bâties. Pourtant, les personnes sont directement exposées aux conditions thermiques. Il est donc important de coupler, d'améliorer et de préciser les données à une échelle plus fine. Si on regarde les températures mesurées par des capteurs au centre de Paris, entre le 29 juin et la 1er août 2015, dans différentes rues canyons, par rapport à la station de Météo-France Montsouris, on remarque une différence de plus de 5°C en journée. Ces mesures ont été effectuées à l'extérieur mais aussi à l'intérieur des bâtiments. Elles nous permettent de faire des hypothèses et de créer des règles pour améliorer nos calculs de dangerosité (figure 5).

<footnote n="16">¹⁶ ICU : L'îlot de chaleur urbain est un phénomène climatique induit par les zones urbaines c'est-à-dire que la température de l'air d'une ville est plus élevée que la température qu'aurait cet air sans les constructions urbaines. Il se mesure à partir de l'écart de température de l'air de la ville, près du sol, et l'air de la région rurale (Oke, 1987)</footnote>
<figure><img src="image_87.png" /><figcaption>Figure 5. Valeurs mesurées à l'intérieur et à l'extérieur de bâtiments (face nord et sud) dans le centre de Paris entre le 29 juin et le 1er août 2015</figcaption></figure>

L'analyse des données montre que la double exposition, l'isolation, l'étage, mais aussi la configuration de l'appartement sont des facteurs modifiant les températures intérieures et pouvant donner des situations atypiques, voire des configurations extrêmes. De plus, on constate bien les écarts de températures d'un bâtiment à un autre (quelques mètres de différence) et les variations entre étages. Cela nous permet de voir, aussi, que la ventilation joue un rôle (Jentsch et al., 2008). Ainsi, à échelle encore plus fine, la vulnérabilité est différente en fonction de la personne vivant dans ces appartements. Les écarts intérieur/extérieur restent encore à analyser.

## CONCLUSION

Les contraintes thermiques imposées par ces événements extrêmes ont des effets néfastes sur la santé de la population et sur le taux de mortalité, allant de l'inconfort au coup de chaleur parfois mortel. L'État et les différentes organisations de santé ont mis en place différents plans à l'exemple du PNC, visant à prévenir et lutter contre les conséquences sanitaires d'une vague de chaleur. La canicule permet donc de mettre en relief les dimensions politiques dans questions de santé mais aussi dans leurs dimensions sociales. L'objectif de cet article est de montrer la nécessité d'un indice de dangerosité à échelle fine puisque chaque région, département et/ou ville ont des caractéristiques géographiques et météorologiques différentes. Il est donc tout aussi important d'étudier les profils (par la vulnérabilité) que les données météorologiques et géographiques à différentes échelles.

## REFERENCE

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## LES AUTEURS

**Laura Pinson**
IFSTTAR
Laboratoire LISIS
laura.pinson@ifsttar.fr

**Anne Ruas**
IFSTTAR
Laboratoire LISIS
anne.ruas@ifsttar.fr

**Valéry Masson**
CNRM-GAME
Météorologie à moyenne échelle
valery.masson@meteo.fr

**Katia Chancibault**
IFSTTAR
Laboratoire EE
katia.chancibault@ifsttar.fr
# Differentiation de températures intérieures et extérieures par type d'appartements pendant une canicule à Paris

PINSON L<fnref n="1" />, RUAS A<fnref n="2" />, MASSON V<fnref n="3" />

**Résumé** : Les villes sont en première ligne face aux effets du réchauffement climatique : celles situées le long des côtes ou sur les deltas feront face à l'augmentation de la montée des eaux et celles situées à l'intérieur des terres souffrent déjà de l'effet de l'îlot de chaleur urbain (ICU). Cependant toutes les villes ne sont pas affectées de la même façon. Pour la ville de Paris, les îlots de chaleur urbain peuvent dépasser de 8 à 10°C les températures relevées quelques kilomètres plus loin (Lemonsu 2013, le parisien du 31 janvier 2013). Cet effet est d'autant plus marqué et préjudiciable lors de périodes caniculaires comme a connu la France en 2003, 2006, 2010 ou bien même en 2015. L'objet de cette présentation est de présenter la vague de chaleur de 2015 par des cartographies différenciées spatialement et temporellement.

**Mots-Clés** : Canicule, représentation spatio-temporelle, assimilation, températures intérieures/extérieures

**Abstract** : Differentiation of outside and inside temperatures by type of apartments during heat waves in Paris. Cities are on the front line enduring the consequences of global warming. Those located on the coast or on deltas will have to deal with the rise of the water level, while inlands towns already suffer from the Urban Heat Island (UHS) effect. All cities, however, are not affected the same way. In fact, for Paris, urban heat islands can exceed from 8° to 10° the temperature measured a few kilometers away (A. Lemonsu). This phenomenon is even more significant and detrimental during heat waves, as we have been able to observe in France in 2003, 2006, 2010 or 2015. The goal of the following article is to depict the 2015 heat wave through several cartographies differentiated both spatially and temporally.

**Keywords** : Heat wave, spatio-temporal representation, assimilation, indoor/outdoor temperatures

## 1- Introduction

Les projections climatiques, d'ici la fin du siècle, indiquent à la fois un réchauffement climatique global et une probable augmentation de la fréquence et de l'intensité d'événements extrêmes tels que les canicules, dans différentes régions du globe. Les conséquences de l'amplification des événements extrêmes et leurs impacts sur la ville vont être multiples et variées (Rosenzweig et Solecki, 2001) en termes de santé public ou de pollution. Pour préparer les villes à ce changement, il est important de mieux comprendre les composantes spatiales et sanitaires des canicules afin d'élaborer des stratégies d'adaptation. Cet article présente une proposition d'assimilation des données d'un modèle (SURFEX) et de données capteurs tout en se focalisant sur la comparaison des températures intérieures et extérieures dans un espace urbain dense afin de mieux estimer les températures et leur variabilité dans le cœur urbain. Cette recherche s'inscrit dans le projet RepExtrem où nous souhaitons mieux cartographier la canicule et sa dangerosité au niveau spatial et temporel.

## 2 Contexte et présentations des données météorologiques utilisées

### Ilot de chaleur urbain

Les villes sont capables de transformer significativement les caractéristiques des basses couches de l'atmosphère avec lesquelles elles sont en contact. Elles donnent naissance à un microclimat, différent de celui que l'on peut observer dans les zones rurales et périphériques (Oke, 1987). Cet effet devient critique pour le confort thermique à l'intérieur comme à l'extérieur des bâtiments. Ainsi, l'îlot de chaleur urbain (ICU), processus majeur du climat urbain, s'ajoutera

<footnote n="1">¹IFSTTAR, laboratoire LISIS, Cité Descartes – 77447 Marne la vallée, laura.pinson@ifsttar.fr</footnote>

<footnote n="2">²IFSTTAR, laboratoire LISIS, Cité Descartes – 77447 Marne la vallée, anne.ruas@ifsttar.fr</footnote>

<footnote n="3">³Météo-France, laboratoire CNRM, Avenue Gaspard Coriolis – 31057 Toulouse, valery.masson@meteo.fr</footnote>
à une augmentation de l'intensité, de la durée et de la dangerosité des vagues de chaleur. Il est donc important de bien estimer les épisodes de canicules.

## Risque caniculaire

En 2003, la France a connu une canicule exceptionnelle par son intensité, sa durée et son étendue spatiale. Les maximas quotidiens furent plus élevés de 2°C que les trois étés les plus chauds connus (1976, 1983 et 1994). Cette canicule a été décrite par des températures supérieures à 35°C pendant 9 jours, sans interruption (InVS, 2003). La France n'a pas été le seul pays touché, l'étendue de ce phénomène a été inaccoutumée, de nombreux pays européens ont été touchés dont l'Italie, l'Espagne, le Portugal. Ces caractéristiques ont eu des impacts sans équivoque sur la mortalité. Cet excès de mortalité n'a pas touché la population européenne de façon homogène tant au niveau des individus que du territoire. Il est important à mieux considérer le phénomène de canicule en se penchant sur les températures intérieures et extérieures, sur différents types d'appartements et sur la durée du phénomène. Cela permettra une meilleure connaissance et communication des risques sanitaires afin de ne pas subir un excès de mortalité lors de prochains épisodes.

## Données SURFEX

La modélisation du climat urbain demande de coupler un modèle météorologique et des modèles de surface représentant les échanges thermiques des couches basses. Modéliser la surface et améliorer la représentation des interactions entre la surface et l'atmosphère ont une place importante dans les recherches du centre national de météorologie (CNRM). Le modèle SURFEX du CNRM intègre ainsi plusieurs surfaces spécifiques :

- les surfaces naturelles avec le modèle ISBA (Noilhan et Planton 1989),

- l'urbain ( CHANGE entre la ville et l'atmosphère) avec le modèle TEB (Masson 2000),

- les lacs avec le modèle KLAKE (Mironov et al., 2010),

- les surfaces maritimes avec le modèle SEAFLUX (Gaspar et al., 1990).

Pour rendre disponible à un maximum d'applications ces divers modèles, les modèles météorologiques ont été externalisés et mutualisés. Ainsi SURFEX peut être couplé avec différents modèles météorologiques tel qu'AROME, ARPEGE-CLIMAT ou Meso-NH. Pour notre étude, SURFEX a été couplé avec le modèle météorologique de Meso-NH. SURFEX permet de calculer, entre autre, les températures estimées à l'intérieur et l'extérieur des bâtiments sur des mailles pouvant aller aujourd'hui jusqu'à 250*250m², même si la plupart des calculs se font généralement avec des mailles plus grandes.

## Données issues des campagnes de mesures

Pour avoir une meilleure estimation et prédiction des températures et pouvoir différencier les configurations, nous avons réalisé deux campagnes de mesures durant les étés 2014 et 2015. Nous avons placé des capteurs de températures à l'intérieur et à l'extérieur de bâtiments au cœur de Paris, puis nous avons analysé ces températures. Nous présentons ici les mesures provenant de l'été 2015, bien plus chaud et à tendance caniculaire en juillet. Pour analyser la variabilité des températures intérieures et extérieures, 5 appartements au cœur de Paris ont été équipés de capteurs Tinytag. Nous avons positionné en tout 21 capteurs en 2015, du 29 juin au 1er août. Chaque capteur enregistre deux mesures par heure. De ces capteurs, nous pouvons étudier les vagues de chaleur, de jour, comme de nuit, par type d'appartement. Ces mesures nous permettent d'acquérir de nouvelles connaissances sur les températures intérieures et leurs variations. Ces données sont couplées au modèle SURFEX par assimilation afin de différentier les estimations par type d'appartement sur l'ensemble de l'agglomération.

**Méthodologie** : un modèle de données pour le suivi des canicules
Afin de pouvoir estimer la dangerosité et insérer la notion de durée, un modèle conceptuel de données est présenté (Figure 1). Ce diagramme intègre les deux types de données météorologiques utilisées, présentées en section précédente. Ces données représentent les températures intérieures et extérieures entre le 1er juillet et le 1er août, extrapolées à la maille de 250*250m (Maille-météo). La différentiation de la température intérieure et extérieure est importante dans les villes où la température intérieure, souvent sous évaluée, joue un rôle sanitaire primordial en période de canicule. Pour les données issues des capteurs, 5 types d'appartements ont été créés par analyses statistiques et bibliographiques (cf section 3). Chacun est caractérisé par des attributs (Appart-type). La maille-météo-durée, contrairement à la maille-météo, représente une agrégation temporelle sur 8h, centrée sur les périodes les plus chaudes de jour (1pm-8pm heure solaire) et de nuit (1am-8am heure solaire). Afin de passer à la notion de dangerosité, la maille-suivi-canicule-par-type-d'appartement, introduit un indice de canicule, basé sur des seuils. Cette maille est primordiale puisqu'elle prend en compte la durée et les seuils de confort thermique. Par comparaison avec l'état précédent, on peut définir la canicule comme période ascendante, stagnante ou descendante. La zone-canicule représente une agrégation spatiale de la maille-suivi-canicule. Elle définit les zones les plus exposées au risque caniculaire. Enfin l'historisation-canicule résume l'information afin de pourvoir comparer les canicules et les zones entre elles. L'historisation permettra d'avoir une vision d'ensemble sur la dynamique du phénomène et de son évolution.

<figure><img src="image_88.png" /><figcaption>**Figure 1.** Modèle conceptuel de données pour le suivi des canicules</figcaption></figure>

Ce modèle de données permet la création d'une série de cartographies sur la visualisation différenciée des températures (intérieures et extérieures) en fonction des configurations spatiales (type d'appartement) mais aussi au niveau temporel.
# 3. Résultats : différenciation des températures

## 3.1. Différenciation spatiale par type d'appartement

Qualifier et quantifier les variations de températures nous permet de montrer une différenciation dans les comportements thermiques en fonction du type d'appartement. Ainsi, à partir d'analyses bibliographiques et de données mesurées, nous avons créé 5 types d'appartement, basés sur différentes critères tels que la ventilation et l'orientation, adaptés au cœur de Paris et qui mettent en valeur les variations de température :

- Type 1 ancien bâti <1850, rez-de-chaussée, très peu ventilé, isolé, orientation S.

- Type 2 bâti haussmannien, isolé et bien ventilé, 6ème étage, orientation N/S

- Type 3 ancien bâti <1850, bien isolé et peu ventilé, sous les toits, orientation S

- Type 4 ancien bâti <1850, très isolé, très peu ventilé, 3ème étage, orientation N

- Type 5 ancien bâti <1850, bien isolé, ventilé, ensoleillé, orientation N/S

- Type 6 bâti SURFEX : bâtiment haussmannien, isolé et ventilé. La température intérieure n'est pas dissociée par étage mais correspond à la température moyenne de l'ensemble du bâtiment. Il a une double exposition et une orientation Nord/Sud.

Chaque type d'appartement a, par conséquent, une configuration spatiale mais aussi thermique spécifique renvoyant à des cartographies de température très différentes. Si on regarde la figure 2, on constate une visualisation des différenciations spatiales en fonction des types d'appartements. En effet, les températures intérieures moyennées (15h-22h) du 1er juillet 2015 sont différentes entre les types d'appartements. De plus, les températures montrent une forte différenciation jusqu'à plus de 20°C entre les différents types. Il est donc important de prendre en compte les configurations spatiales et thermiques des bâtiments lorsque l'on parle de canicule. On constate que certains types ont des températures bien inférieures à celles estimées par SURFEX (type 6) ; c'est le cas des appartements de type 1 et 5 et que d'autres au contraire ont des températures intérieures sensiblement supérieures (type 2). Les températures du type 3 ont une forte similitude aux sorties SURFEX.

Afin de compléter cette analyse, la description des températures nocturnes est essentielle puisque le corps a besoin de températures plus fraîches la nuit pour récupérer. Les températures pendant la nuit descendent plus ou moins selon les capacités thermiques des bâtiments. Ainsi un appartement très chaud le jour peut mieux se rafraichir la nuit que des appartements moins chauds mais peu ventilés, à simple orientation. Pour comprendre ces phénomènes, les analyses doivent être faites sur la durée.

<caption>**Figure 2.** Différenciations spatiales en fonction du type d'appartement</caption>

Il est donc important de passer à la notion de temporalité puisque ces tendances vont se différencier. Chaque type ne passera pas en même temps au seuil de canicule de 31°C de jour.
## 3.2 Différenciation temporelle par type d'appartement

Si on passe à la notion de durée pour intégrer la dangerosité de la canicule dans nos travaux, on remarque qu'en fonction du type, la canicule ne sera pas vécue de la même manière. Les différents types d'appartement ne passeront pas en même temps en canicule. Le vécu est différencié spatialement et temporellement (Figure 3). En effet, le type 1, sur les 5 jours présentés ici, on aperçoit que les températures intérieures ne vont jamais dépasser le seuil des 30°C et seront en moyenne comprise entre 24 et 27°C. Le type 2, en opposition au type 1, lui, aura des températures intérieures de jour très élevées, pouvant atteindre plus de 37°C sur 2 jours consécutifs et seront en moyenne comprises entre 34 et 37°C. Les types 3 et 4 sont similaires même si le type 4 a des températures légèrement plus chaudes surtout à partir du 3 juillet. Le type 3 est intermédiaire aux types 2 et 4. Si on prend en considération la durée, on constate que

c'est le type 2 qui est plus proche du modèle surtout en période de forte chaleur, ce qui s'explique puisque les caractéristiques de ces 2 types sont proches.

Ainsi, par ces différentes cartographies, on constate, tant au niveau spatial que temporel, une différenciation des comportements thermiques par type d'appartements. Les mesures issues des capteurs mettent en évidence l'impact des configurations sur les températures intérieures. Les températures varient donc aussi en fonction du type d'appartement.

<figure><img src="image_89.png" /><figcaption>**Figure 2.** Cartographie des températures intérieures par type d'appartements (de jour)</figcaption></figure>

## 3.3 Différenciation des températures intérieures/extérieures

Les cartes de vigilance météorologique sur les risques caniculaires sont basées sur la prévision de dépassement de seuils. Ces seuils sont déterminés par l'analyse sur le passé des données de stations météorologiques placées, majoritairement à l'extérieur des centres urbains. Elles ne prennent, donc, pas intégralement l'effet du microclimat urbain et de l'effet de l'ICU, à l'exemple de la station de Montsouris (à Paris). Les sorties SURFEX, tout comme les mesures issues des campagnes de mesures permettent une meilleure représentation des températures à l'intérieur d'un tissu urbain dense. Une comparaison entre les températures intérieures et extérieures tant spatialement que temporellement est primordial.

Sur la figure 4, représentant les températures intérieures et extérieures (moyennées 15-22h) des sorties SURFEX, entre le 1er et le 7 juillet, on constate que les températures intérieures
fluctuent davantage (spatiallement mais aussi au niveau de l'amplitude thermique) que les températures extérieures dû notamment à l'effet d'inertie thermique, important à prendre en considération, dans cette étude. En effet, si les températures extérieures baissent la nuit, cela ne signifie pas que les températures intérieures vont suivre. Au contraire, en raison de l'inertie thermique et des caractéristiques des bâtiments (matériaux, ventilation), les températures ne vont pas diminuer mais rester stables, voire augmenter. Ce phénomène est encore plus visible après une journée de forte chaleur. Par exemple le 3 juillet, vue comme une journée de forte chaleur, a des températures de plus de 33°C sur la zone étudiée. Les températures intérieures sont par conséquent élevées. Cependant, avec l'effet de l'inertie thermique, même si le 4 juillet la température extérieure diminue de plusieurs degrés, la température intérieure, elle, va rester élevée voire localement sera plus chaude que les jours précédents. Par cet exemple, on constate l'importance d'étudier, aussi, les températures intérieures et leurs fluctuations au cours du temps. L'effet est tout aussi marquant de nuit.

<figure><img src="image_90.png" /><figcaption>**Figure 4.** Cartographie des températures intérieures par type d'appartement</figcaption></figure>

## Conclusion

Dans le cadre du projet RepExtrem, des représentations de la canicule de juillet 2015 sont proposées sur Paris. Elles sont obtenues par assimilation de mesures dans différents appartements et des données provenant du modèle SURFEX. Les premiers résultats en fonction du type d'appartement sont très éclairants. Ils montrent que des différences notables existent par rapport aux sorties SURFEX en fonction des types d'appartements, dont les répercussions se font sentir sur les températures aussi bien intérieures qu'extérieures. Les résultats montrent que la ville n'est pas un bloc homogène mais comporte des différences saisissantes en période de canicule selon la localisation, le type d'appartement et la durée. Les parcs urbains mais aussi la Seine constituent de véritables îlots de fraicheur. Ces résultats confirment l'importance de considérer autant les températures extérieures mais aussi intérieures. Des tests sur des indices de dangerosité sont actuellement en cours afin de mieux identifier les hot-spot.

## Bibliographie

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Mironov D., Heise E., Kourzeneva E., Ritter B., Schneider N., Terzhevik A., 2010. Implementation of the lake parameterisation scheme FLake into the numerical weather prediction model COSMO. *Boreal Env*, **15**, 218-230.

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Rosenzweig C., Solecki W.D., 2001. Climate change and global city. *Environment, 43*, 2-12.
# Heat stress in urban area: data fusion of observations, modeling and geospatial information

L. Pinson¹ and V. Masson²

¹ IFSTTAR
Cité Descartes - Marne la vallée
laura.pinson@ifsttar.fr

² Météo-France
Avenue Gaspard Coriolis - Toulouse
valery.masson@meteo.fr

**Keywords:** Urban Heat Island, Heat wave, Representation, Indoor climate, model

**Abstract.** Cities have a direct impact on the local climate. The heating of surfaces and materials in urban area and the production of heat by traffic and human activity contribute to the Urban Heat Island (UHI) effect. This local climate will be even more dangerous with climate change. Climate projections for the world suggest elevated minimum and maximum temperatures and more frequent day with higher temperatures (heat wave). Hence, climate change is threatening human well being and health. Today, more than 50% of the world population lives in urban areas and humans spend more than 80% of their time in confined spaces. This can be affected negatively by indoors temperatures. Indoor temperatures are of special importance for well-being and health in general.

Quantitative information about outdoor thermal comfort, on various temporal and spatial scales, is required to design better cities and mitigate heat problems not only for warm as well as temperate climates. The overall objective of this study is to explore the relation between indoor and outdoor temperature by urban features such as geometry (type of urban structure), housing areas, building arrangements and several other factors.

We use the SURFEX model (that is implemented in several weather prediction models and can also be used alone) to estimate urban temperatures (in street canyons and inside buildings). Therefore, two questions arise: how to represent the outputs of the SURFEX model both spatially and temporally? This work is part of a study conducted in summer 2015 which gathered data from air temperature sensors in five apartments. So for our study, the information given by the model is completed by measures to study the influence of building characteristics and situation on temperatures. Furthermore, it highlights the importance of thermal comfort in climate scenarios to describe the combined effects of changes in multiple apartments and to more realistically measure its impact on humans.
# 1 Introduction

Climate change does not only increase temperatures, it is becoming a regular phenomenon with noticeable maximum length of heat waves. Besides, a significant increase in mortality due to heat stress has been proved by Almeida et al. (2013), Gabriel and Endlicher (2011). Thus, heat stress is a serious risk to human societies. For instance, the summer of 2003 was the hottest seen in Europe for 53 years causing 14802 deaths in France (In VS, 2003; World Health Organization Europe, 2003). In urban areas, heat waves are connected to the Urban Heat Island (UHI). This effect can be beneficial in winter, by reducing domestic heating needs; however, it becomes critical for thermal comfort (indoors and outdoors) in summer.

The influence of outdoor climate on indoor climate, especially during heat stress events, has been well investigated [Nguyen et al, 2014; Quinn et al, 2014]. Indoor is mainly influenced by outdoor but its diurnal evolution is inhibited by the physical characteristics of the building (Höppe 1993). Even though the urban spatial variability is not considered in other studies, [Fenner et al. 2014] found significant spatial and temporal differences outdoors during heat waves in Berlin. It is therefore likely that indoors climate differs within the urban areas of any given city.

# 2 Meteorological data and model

The purpose of our study is to evaluate the heat wave risk in dense urban areas and produce data which could be used as an information tool for cities in the future. For that purpose, we will make an analysis of the data collected (visualize it and realize processing GIS to cross data in the notion of dangerousness). All results will be included into the geographical space. From the meteorological model mesh, we will create several mappings to improve the representation of the heat waves with the aim of estimating exposed areas and to classify their level of dangerousness. An index of dangerousness is calculated from sufficient duration and threshold (night/day and outdoor/indoor), and is computed to this mesh via a compute-dangerousness method. In this section we present the meteorological data we have used to estimate heat wave and series of measures made in specific flats during the heat waves in Paris.

## 2.1 SURFEX model

In our study, the surface is modeled by the SURFEX model (SURFEX (SURFace EXternalise), as the first meteorological data. Its goal is to compute the exchanges of momentum, heat, water, CO2 concentration or chemical species. These exchanges are performed by mean of fluxes. SURFEX has been developed for the representation of surface processes in numerical weather prediction models. So it is designed as a modular scheme that can incorporate various parametrization (via name list options). Each of the following surface is modeled with a specific surface model:

- Nature (natural land surface) with the ISBA model [Noilhan and Planton 1989]

- Towns (built areas) with the TEB model [Masson 2000]

- Lakes treated either with the KLAKE model [Mironov 2010]

- Sea treated with the SEAFLUX model [Gaspar and al.1990]
The coverage of each of these surfaces is known through the global ECOCLIMAP database [Masson et al 2003], which combines land cover maps and satellite information. The Surfex fluxes are the average of the fluxes computed over nature, town, sea/ocean or lake, weighted by their respective fraction. These four surface types may occur simultaneously in the same grid with different percentages. SURFEX uses atmospheric forcing to estimate temperature, humidity, wind speed, etc., through the Meso-NH model.

Moreover, thermal comfort (or thermal stress) for inhabitants is calculated during the indoor and outdoor universal thermal climate index (UTCI) implemented in TEB model and depending on air temperature, air humidity, wind and radiation. The assessment scale for the UTCI has been established and categories of heat stress responding the terms from the Glossary of Terms for Thermal Physiology (2003). According to Bröde et al [Bröde et al. 2012] values, ranging from 282.15K to 299.15K, represent conditions with *no thermal stress*, values between 299.15K and 305.15K suggest *moderate heat stress* and values between 305.15K and 311.15K indicate *strong heat stress*. In this project, the thermal comfort is integrated to represent a threshold of discomfort or heat stress.

## 2.2 Measured data and measurementsite

In order to study the variation of temperature inside cities, we installed sensors in specific apartments in Paris during the summer of 2014 and 2015. In this instance, we used measurements from 2015 which was the hottest summer. The aim was to complete the prediction given by SURFEX on indoor temperatures. To assess the variability of indoors heat stress, measurements were executed in five different buildings, with 21 sensors localized in the centre of Paris. The meteorological data comes from the Tynitag sensors (Figure 1). We collected the data using the Tynitag software. The measurement started in 29 June 2015, at 12 am and lasted 34 days.

The research focuses on the heat stress characterization. Only data from July were evaluated. Indoor temperatures in residential buildings have recently been studied by [Bokenes 2009] and [Kavgic et al 2012]. From this research and studies, we obtained a detailed and deeper knowledge of indoors temperature and its variations. For our experiments, apartments were chosen according to their variability to a priori knowledge on apartments' characteristics on temperature [Bokenes 2009; Yohanis 2010] : number of exposition, floor level, ventilation, isolation and sun exposition. These apartments characterize the A variable defined in section 2.2. The number of apartments is limited but our aims is to study the temperature variation between these main building types during a hot summer.

Basic calculations were made (besides graphics) on the data to qualify and quantify the temperature variations and to optimize the mapping. With these statistics, we created 5 types of apartment:

- Apart 1: Old building<sup>17</sup> <1850, one exposition only, ground floor, very poorly ventilated, no sun and isolated

<footnote n="17"><sup>17</sup> Old building usually have 4/6 floors, in canyon street with a simple architecture, rectangular windows</footnote>
- Apart 2: Haussmann<fnref n="18" /> type building, well isolated and ventilated, 6th floor, N/S orientation

- Apart 3: Old building <1850, well isolated and well ventilated, sunny and a N/S orientation

- Apart 4: Old building <1850, very well isolated, very poorly ventilated, 3th floor with a North orientation

- Apart 5: Old building <1850, isolated and poorly ventilated, under roof, N/S orientation

The measurements were carried out in various locations in figure 1 the same district in Paris. Measurements were performed, with sensor in several rooms with different exposure (to see the variability if any) and outside when possible to allow comparison with SURFEX model outputs in streets.

<figure><img src="image_91.png" /><figcaption>Figure 1: Localization and apartments type and sensors for temperature measurements</figcaption></figure>

# 3 Methodology

## 3.1 Recontextualization of output's SURFEX

The recontextualization (assignment of estimations in space) of the resulting data is important for a better understanding of the information provided and to visualize several data at the same time. To be able to contextualize this information, we have structured it under a DBMS ( DataBase Management System). Every grid cell is described by a set of meteorological indications (stemming from SURFEX) amongst which some represent the temperature in the street 2 metres from the ground, temperature in buildings and on roofs.

There are more than about fifty parameters or indications. The creation of a geo-referenced grid allowed us to allocate to every grid cell of the grid, the value of the punctual datum stemming from SURFEX. For the SURFEX's outputs, we propose to represent the temperature

<footnote n="18">¹⁸ Haussmann style building usually have from 5/7 floors, along the wide boulevards, with facades built out of cut stones, possess a continuous balcony on the second and fifth floor and the mansard roof are with roof hatches</footnote>
in a continuous plan, like apartments. To do so, each point is transformed into a mesh of the
same size as the grid cell.

We then allocated the geographical objects (of Topographic data) the values corresponding to this grid. If an object (a building) is located in the intersection of two meshes, we allocate it. We then weighed the average by the surface of the value of both meshes (Figure 2).

<figure><img src="image_92.png" /><figcaption>Figure 2: Recontextualisation of output’s SURFEX</figcaption></figure>

**3.2 Integration of punctual observations**

In our study, it is necessary to include sensor measurements and predictive model outputs
in the same grid. For the measurements series in Paris, we created 6 categories of apartments
by considering various characteristics such as the floor or the exposition, etc. This class is
computed from SURFEX prediction and sensors in order to adjust the indoor temperature
compute from SURFEX according to each buildings' characteristics type (as SURFEX can run
for one type of building only, the dominant one). So, one type of building is described by its
attributes. The building's description is given in part 1.2. These apartments are characterized
by their indoor and outdoor temperatures. To be able to understand the phenomena more clearly,
we represented these data in the meshes below (250m*250m) with an extrapolation. We
extrapolate the results obtained in one apartment to the whole mesh. We created surfaces based
on measured point. So, from a punctual observation, we move to a mesh in a surface
representation.

To observe the punctual observation of the *apart-type* in the *SURFEX's outputs*, it is necessary to compute the temperature by two types of extrapolation. To integrate punctual observations, our approach is to add SURFEX's outputs in the mesh (*self*) with the difference between the punctual observations and temperatures of the apartment type (Figure 3). Thus each mesh contains a set of values (outdoor – indoor temperatures, UTCI index, etc. for the
SURFEX's outputs) An example is given below to calculate the indoor temperature of the mesh (mesh) for the Apartment Type (AT):

$$ \text{indoorTemp (AT, mesh)} = \text{indoorTemp-surfex-Haus (self)} + ( \text{indoor-temp-obs (AT, m)} - \text{indoor-temp-obs (Haus, m)}) $$

*Indoor-temp-obs* corresponds to the punctual observation included in the mesh (*self*)
*IndoorTemp-surfex-Haus* corresponds to SURFEX's outputs included in the mesh (*self*)
*m* being the neighbors mesh

<figure><img src="image_93.png" /><figcaption>Figure 3: representation</figcaption></figure>

Blending measured data with simulated information is necessary for a better estimation and the mapping of heat wave phenomenon.

# 4 A more detailed view of the estimation

If the SURFEX's model allows us to calculate temperatures in the streets according to the topography and the surrounding weather conditions, we are completing it with the impact of apartments types on indoor temperature. The output's SURFEX are valid averages in the mesh and a little differentiated. However, we wish to go towards a more accurate estimation. For that purpose, it is necessary to re-interpret the values in light of hypotheses and knowledge. This section aims to map indoors and outdoors temperatures.

## 4.1 Output's sensors: temperatures spatially differentiated

IN ORDER TO ANALYZE THE HUGE VOLUME OF COLLECTED DATA, WE NEED A WELL-ORGANIZED DATA REPRESENTATION MODEL WITH A SWIFT DATA PROCESSING WHICH ABSTRACTS LOCAL DATA. WE USED DIFFERENT SOFTWARE. WE CALCULATED AND REPRESENTED THE THERMAL BEHAVIOUR FOR EACH SENSOR.

The first graphs (Figure 4) display the outsides temperatures for all sensors; we notice an important homogeneity between temperatures. The thermal amplitude between day and night is present. This amplitude rises in approximately 6K. Even inside the Paris city core, the phenomenon of UHI is visible between different neighbourhoods. The temperatures of the MontSouris Station, located in a park a few kilometers from the city centre, are lower than our sensor's temperatures in the oldest part of Paris centre. Concerning the matrix of outdoor temperature temporal evolution, we notice that the highest temperatures are occurring between 2pm and midnight with a peak of heat at 7pm. The lowest temperatures are concentrated between 3am to 9am.
<figure><img src="image_94.png" /><figcaption>Figure 4: Graphics of outdoors temperature</figcaption></figure>

The second graph (Figure 5) on inside temperatures shows a lower difference between sensor and lower thermal amplitude. Concerning the matrix of inside temperature, we notice that the highest temperatures concentrate between 5pm and 2am with a peak of heat at 8pm. The lowest temperatures concentrate approximately at 10am.

<figure><img src="image_95.png" /><figcaption>Figure 5: Graphics of indoors temperature</figcaption></figure>

The data analysis shows that various factors such as the double exposure, the insulation, the floor and configuration of an apartment are affecting the changes in indoor temperatures and lead to atypical situations, even extreme configurations. Our findings show that during heat waves, indoor heat stress at night is higher than that outdoors temperature because of the thermal inertness of buildings. Those graphics prove that indoor climate is mainly governed by outdoor climate. In addition, we found temperature variations from one building to another (just a few metres apart) and variations between floors. For a more detailed analysis of the interactions between indoor and outdoor climate and the effect of buildings' characteristics, assimilation must be applied.
## 4.2 Towards mapping of the dangerousness

In the following, we present six cases to illustrate indoor temperature by using extrapolation and assimilation methods. Both phenomenon are temporal, but in this result, we will concentrate on the representation of one state. Similar to the measurement series, the spatiotemporal representation of the heat wave can be made out of the SURFEX model outputs. It is necessary to structure and store the data under a DBMS (Data Base Management System) then read in a GIS so that we can represent and visualize it. Our analysis also illustrates that the risk is related to the type of apartment. The most dangerous are not the ones exceeding automatically the threshold of 305.15K (UTCI) but those where temperatures remain high and stable during several days. So, the heat wave will not be, thus not lived in the same way. We have a differentiated experience, both specially and temporally (Figure 6).

In this study, we have created five types of building (part 2.2) and one type with the output's SURFEX (type 6). Indeed, figure 6 is represented in the indoor temperatures (average 15h-22h) between 1st and July 5th 2015, in the city of Paris according to types of apartments highlights the impact of the configurations on indoors temperatures. With these maps, we noticed an accumulation of areas of strong heat in the Parisian northwest. These regions of intense heat create zones of dangerousness due to the duration of the phenomenon. The indoor temperature is an aggregation of the temperatures measures over 8 hours to study the phenomenon during daytime or night time. This integration also enhances the results by contextualizing the data (to cross-reference temperatures refereeing to every object in the grid).

The description of the variability of heat stress in the first part of the results indicates that some building characteristics may influence the indoor temperature like the floor level, the orientation and the ventilation. Type 1, situated in the ground floor and receiving no sun rays has low temperatures included on average between 297 and 302K contrary to the type 2 and 3, which have strong indoor temperatures and can achieve more of 310K on two consecutive days. Type 1 is the only one not exceeding the UTCI index thresholds of *moderate heat stress*. It will remain in the *no heat stress*. The third and fourth day, some zone will be in the fateful threshold *very strong heat stress* for type 2, 3 and 6.

So the model SURFEX (type 6), for temperatures is going to overestimate or underestimate the temperature according to the thermal characteristics of buildings.

It's important to know that people within the study rooms are affected by heat stress not only during day but also during night and the ability to cope with heat stress after a disturbed recovery phase at night is likely to decrease due to a possible accumulation effect of heat stress [Parson 2003].
<figure><img src="image_96.png" /><figcaption>Figure 6: Mapping of indoors temperature by apartments type</figcaption></figure>

**5 Conclusion**

The analysis shows that indoor heat stress during the summer of 2015 was unequally distributed regarding spatial and temporal variability, especially during the heat waves. The distribution of heat stress in indoor environments showed a small-scaled heterogeneity that was mainly governed by the characteristics of buildings and their surroundings. A significant influence of the outdoor urban heat island could not be found as it is only one factor amongst several other parameters responsible for the development of indoor thermal environment. To isolate and to ventilate the effect of the urban heat island, more buildings must be included in the study. Based on these results, it is suggested that the heat warming to indoor environments be adapted. It is important to recommend adequate adaptation strategies to reduce the heat stress risks. Risk assessments should not only analyze heat stress hazards but spatial variations of vulnerability to heat stress should also be considered.

**References**

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# Un indice pour caractériser et représenter la dangerosité des canicules en zone urbaine

Pinson L¹, Pham H¹, Ruas A¹

1. Département COSYS, Laboratoire LISIS, Cité Descartes
14-20 bd Newton, 77447 Marne la Vallée Cedex2, France
laura.pinson@ifsttar.fr ; ha.pham@ifsttar.fr ; anne.ruas@ifsttar.fr

**RESUME.** Il est maintenant irréfutable que le climat de la terre se modifie à un rythme croissant dû, pour l'essentiel, à l'action anthropique. Le GIEC (Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat) estime que cette transformation s'accentuera dans les décennies à venir. Parmi les évolutions prévues, les extrêmes, à l'exemple de la canicule, posent, la question des impacts sur la santé. En effet, les canicules de 2003, 2006, 2010 ou bien même de 2015 ont causé la mort de plusieurs centaines à plusieurs milliers de personnes. Si en France, les mesures et plans de prévention existent depuis 2003, on montrera qu'il est important de prendre en compte autant les températures extérieures qu'intérieures lors de la création de ces plans. On montrera aussi que les différences thermiques entre bâtiments permettent d'avoir une meilleure connaissance de ces phénomènes. L'article présentera un indice de dangerosité prenant en compte les spécificités thermiques des bâtiments et la durée du phénomène. Une première représentation graphique sera aussi proposée pour conclure sur les différents moyens mis en place afin d'améliorer la communication sur la canicule.

**ABSTRACT.** It is now undeniable that the earth's climate is changing in an increasing pace mainly due to anthropological actions. The IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) considers that this shift will intensify in the upcoming decades. Amongst the expected consequences, the most extreme phenomena, such as heat wave, will emphasize the question of the impacts on health. Indeed, the heat waves of 2003, 2006, 2010 or 2015 caused many deaths (from several hundred to several thousand people). If measures and prevention plans exist in France since 2003, we shall show that it is important to equally take into account both indoor and outdoor temperatures during the creation of such plans. Furthermore, we shall demonstrate that the thermal differences between buildings allow to have a deeper knowledge of these phenomena. This article will present a dangerousness indexes creation by considering the thermal specificities of buildings but also the duration of the phenomenon. A sketch of graphical representation will also be proposed to conclude on the actions already implemented to improve the communication on heat wave.

**MOTS-CLES** : Canicule, indice de dangerosité, représentations graphiques

**KEYWORDS:** Heat wave, dangerousness index, graphial representations