# Analyse et représentations des épisodes caniculaires en zones urbaines denses

Anne Ruas, Katia Chancibault, Valéry Masson

► To cite this version:

Anne Ruas, Katia Chancibault, Valéry Masson. Analyse et représentations des épisodes caniculaires en zones urbaines denses. IFSTTAR; METEO FRANCE. 2018, 160p. hal-05516406

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Submitted on 18 Feb 2026

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# Analyse et représentations des épisodes caniculaires en zones urbaines denses

## Analysis and Mapping of heat waves in urban dense areas

Programme RDT
« La Résilience des Territoires face aux Risques »
Rapport de fin de contrat

Auteur(s)

Anne Ruas

Laura Pinson

Ha Pham

Katia Chancibault

Valery Masson

IFSTTAR/LISIS

IFSTTAR/LISIS

IFSTTAR/LISIS

IFSTTAR/LEE

CNRM/GAME Météo-France

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

Date : 24/02/2018

N° de contrat : 13-MRES-RDT-8-CVS-029

Date du contrat : 21/11/2013
Résumé

Ces 20 dernières années le nombre de vagues de chaleur a considérablement augmenté. La canicule de 2003 a été particulièrement meurtrière en France et en Europe et a déclenché la mise au point d'un plan canicule. Pourtant encore en 2015, Santé Publique France récence en France plus de 3300 décès attribués aux épisodes de fortes chaleurs du mois de Juillet (le Point Epidémio InVS N°2 | 09 octobre 2015). Le but du projet RepExtrem est de mieux comprendre les températures réelles auxquelles sont confrontées les populations urbaines pendant les vagues de chaleur. Les habitants, et surtout les personnes fragiles, vivant à l'intérieur de leur habitation, l'enjeu était d'estimer les températures intérieures (donc vécues) et non les températures extérieures communément utilisées pour la communication. Ces températures sont estimées grâce au calcul du modèle SURFEX-TEB complétées par des observations faites dans des appartements type. Les résultats sont saisissants: en période de fortes chaleurs - qui comprennent des épisodes caniculaires - certains appartements, mal ventilés, bien isolés, peuvent avoir plusieurs degrés de plus que d'autres appartements dans le même voisinage géographique, et rester à plus de 27 degrés de jours comme de nuits pendant plusieurs semaines. Un indice de dangerosité est proposé pour différentier ces situations et permettre de mieux cibler une intervention auprès de personnes plus sensibles pendant ces événements climatiques. L'indice, qui reste encore à améliorer, intègre la durée du phénomène, son intensité, le type d'appartement et la vulnérabilité des personnes. Un site web a été conçu pour pouvoir rejouer l'épisode de 2015 et voir les différentiations spatiales et temporelles de l'événement.

Abstract

Over the past 20 years the number of heat waves has increased dramatically. The heatwave of 2003 was particularly deadly in France and Europe and triggered the development of a specific heat wave plan. Yet again in 2015, Santé Publique Health France recorded in France more than 3,300 deaths attributed to the episodes of high heat of the month of July. The goal of the RepExtrem project is to better understand the actual temperatures that urban populations face during heat waves. The inhabitants, and especially the sensitive people, living inside their home, the challenge was to estimate the indoor temperatures according to the types of apartment. The temperature was computed thanks to SURFEX-TEB modeling completed by observations in some apartments. The results are striking: in periods of high heat - which include heat waves - some poorly ventilated and well-insulated apartments may be more than several degrees (up to 4) from other apartments in the same geographic neighborhood and may remain more than 27 degrees, days and nights, for several weeks. A hazard index is proposed to differentiate these situations and to better target an intervention with more sensitive people during these climatic events. The index, which remains to be improved, integrates the duration of the phenomenon, its intensity, the type of apartment and the type of vulnerability of the people. A website has been designed to be able to replay the 2015 episode and see the spatial and temporal differentiations of the event.

Mots-clés

Mots clés : ICU, Canicule, Bien-être, Changement climatique

Key Words : UHI, Heat Wave, Population Health, Climate Change
# Note de synthèse

## Contexte

Les analyses GIEC sur le changement climatique prévoient l'augmentation en fréquence et en intensité des canicules, ce qui aura divers impacts sur l'agriculture, les populations animales et la santé humaine. Pour la France, le rapport de l'ONERC 'Le climat de la France au XXIème Siècle' (2014) évalue une tendance à l'augmentation du nombre de jours de vagues de chaleur en été (entre 0 et 5 jours sur l'ensemble du territoire pour 2020-2050, un dépassement probable de 20 jours pour 2070-2100 pour le scénario RCP8.5). Pour rappel, la canicule en 2003 a duré 10 jours et a fait 15000 morts en excès en France. Les récents étés 2012, 2013, 2015 et même 2016 en France sont loin de contredire ces projections. Santé Publique France vient d'évaluer le nombre de décès supplémentaires dû à la canicule de 2015 à plus de 3300 et ceux malgré le déclenchement du plan canicule (InVs 2015).

Face à cette évolution probable des périodes caniculaires estivales, plusieurs adaptations sont possibles, mais le pire serait d'avoir un recours massif aux climatiseurs ce qui augmenterait de façon considérable la facture énergétique, la chaleur urbaine et les inégalités sociales. Par ailleurs, des villes aujourd'hui, par exemple au Sud de l'Espagne, sont adaptées à des climats plus chauds que les nôtres : elles ont des cours intérieures qui assurent une bonne ventilation, des terrasses, des fontaines, et le rythme de travail est adapté pendant les périodes les plus chaudes. En France, une adaptation est tout à fait envisageable, mais reconstruire la ville prend du temps et de nombreux obstacles seront à surmonter. En attendant, il semble important d'une part de mieux connaître les épisodes caniculaires, d'autre part d'être capable de mieux identifier les zones et configurations dangereuses afin d'agir au plus vite pour sauver des vies ou aménager prioritairement certains territoires plus exposés.

Le projet RepExtrem se focalise sur les zones urbaines denses. Avec le phénomène d'îlot de Chaleur Urbain la chaleur peut être bien plus importante au centre de la ville qu'à sa périphérie. Ceci est dû au fait que la chaleur produit par le rayonnement et par la ville le jour est emmagasinée dans les matériaux (les rues, les bâtiments) et chauffe la ville la nuit, un peu comme un radiateur en pierre ou verre à inertie qui continue à chauffer même lorsque la résistance est arrêtée. Ceci est d'autant plus marqué en période anticyclonique et en été lorsqu'il fait très chaud le jour, que les jours sont longs et qu'il y a peu de vent du fait de l'anticyclone. Dans ces conditions des écarts de température entre Paris et sa lointaine banlieue peuvent atteindre 8 degrés la nuit. Cette recherche porte sur l'analyse de la canicule et des vagues de chaleur en zones urbaines denses parce que la canicule y est particulièrement forte, du fait de l'ICU, mais aussi parce que de nombreuses personnes y vivent. Ce fait est à rapprocher des prévisions de vieillissement de la population française (en 2050, l'INSEE prévoit 10,9 million de personnes de plus de 85 ans), population plus sensible à la canicule.

## Objectifs

L'objectif principal du projet est de mieux estimer la température à l'intérieur des appartements en zone urbaine pendant les périodes de canicule et la dangerosité associée à cette température. Comme il n'est pas possible de connaitre cette température dans chaque bâtiment, l'idée est de procéder par zone géographique et type d'appartement. Ainsi on pourra dans un quartier estimer la température dans la rue et dans des appartements standards.

L'idée du projet est de compléter les modèles de prévision météorologique par des mesures faites dans des appartements type pour bien différencier la température dans la rue et la température dans des appartements :

* Les modèles de prévision météorologiques sont capables de calculer la température dans la rue et dans un appartement type sur des mailles pouvant descendre jusqu'à 250m de côté. Ils sont importants parce qu'ils permettent de couvrir de grand territoire et de prévoir le temps sur quelques jours. Dans le cas du suivi de la canicule, il est essentiel de pouvoir savoir si une vague de chaleur installée, va se poursuivre ou si elle va s'atténuer, dans combien de jours et pour combien de temps.
* Par ailleurs nous savons que la population habite à l'intérieur des appartements et que si on veut estimer la dangerosité de la canicule sur la population, il faut connaître la température effectivement vécue, c'est-à-dire celle à l'intérieur des appartements.

Nous souhaitons donc utiliser des modèles pour avoir une bonne couverture spatiale et la possibilité d'avoir une projection temporelle ainsi que des mesures pour connaître la variabilité des températures à l'intérieur de différents appartements pendant les vagues de chaleur.

Par ailleurs pour estimer la dangerosité, il faut intégrer l'intensité du phénomène et sa durée. En effet une succession d'états ne donne pas d'indication sur la dangerosité des températures effectivement subies. On sait que l'un des problèmes majeurs des vagues de chaleur est qu'il est difficile de dormir, et donc de récupérer, au-delà d'une certaine température. Le danger vient donc *avec le temps*, lorsque les personnes se sont affaiblies par accumulation de nuit sans sommeil ou avec un sommeil dégradé. Nous souhaitons *proposer un indice de dangerosité qui intégrerait la durée ; l'intensité, qui s'appuierait sur les températures intérieures qui varient en fonction de la localisation géographique et des types d'appartement*.

## Méthodes

L'idée du projet est d'étudier les écarts de température à l'extérieur et à l'intérieur d'appartements en zone urbaine dense, pendant une vague de chaleur sur une durée de 1 mois et d'en déduire des valeurs de dangerosité par zone géographique et par type d'appartement.

L'objectif à long terme serait d'être capable d'utiliser les connaissances apprises pour faire de la prévision, c'est-à-dire pour prévoir la dangerosité sur les jours suivants. A court terme il s'agit déjà de retracer une situation pendant une période chaude et d'en déduire une méthode pour généraliser cette approche.

La zone étudiée est Paris. Les appartements comportant des capteurs sont concentrés dans le 2ième arrondissement. Ils ne sont pas climatisés. Les habitants ouvrent ou ferment les fenêtres selon leur volonté. Ils peuvent mettre un ventilateur. Le mois étudié est le mois de Juillet 2015 qui a connu une forte vague de chaleur. La figure suivante représente les températures extérieures au centre de Paris qui met en valeur les différences diurnes-nocturnes et 5 périodes dont une vague de chaleur (1), deux périodes chaudes (2, 4) et 2 périodes plus fraîches (3 et 5).

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Le travail de recherche s'est décomposé en 8 étapes

* Etape 1. Choix d'appartements type dans un même quartier,

* Etape 2. Pose de capteurs de température à l'intérieur et à l'extérieur de ces appartements,

* Etape 3. Enregistrement des températures toutes les 1/2h sur une période estivale chaude,

* Etape 4. Analyse des écarts de températures par type d'appartement pour un même quartier,

* Etape 5. Sur la même période, calcul des températures extérieures et intérieurs toutes les 1/2 h sur Paris avec des mailles de 250m de côté,

* Etape 6. Extrapolation des écarts de températures sur toute la zone géographique couverte par le modèle par type d'appartement,

* Etape 7. Construction d'un indice de dangerosité et calcul de la valeur de dangerosité sur toute la zone et par type d'appartement,

* Etape 8. Construction d'un site web de présentation des résultats.
5 types d'appartements ont été analysés. Ils complètent l'appartement standard Haussmannien utilisé dans le modèle de calcul.

- un rez-de-chaussée,

- un appartement sur petite cour, orienté au nord, très peu ventilé,

- un appartement traversant en rue cañon,

- un appartement traversant en rue cañon sous les toits,

- un appartement traversant, sous les toits, très ensoleillé,

## Principaux résultats

Nous commençons par montrer les résultats des températures observées dans le centre de Paris. Le premier résultat notable est la différence entre les températures extérieures (gauche) et intérieures (droite) illustrée en figure suivante et le fait que le rafraichissement des températures nocturnes est bien moins marqué à l'intérieur qu'à l'extérieur. Cette figure illustre aussi le fait que ce n'est qu'après de nombreux jours de fraicheur (période 5) que les appartements commencent à se rafraichir. Par exemple la période de rafraichissement 3 extérieure n'est pas assez longue pour être nettement perceptible à l'intérieur. On voit aussi que la vague de chaleur est bien plus longue à l'intérieur (8 jours) qu'à l'extérieur (5 jours) et que les deux journées de fortes chaleurs mi-juillet (en période 4) suffisent à réchauffer les appartements pour une semaine (période 3). Les appartements sont chauds, ils ont du mal à refroidir et il suffit d'une ou deux journées pour que les températures diurnes et nocturnes remontent.

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

La figure suivante présente les températures dans les différents appartements. La courbe noire est la moyenne. On voit bien que les températures sont très différentes d'un appartement à l'autre même si une tendance moyenne émerge. L'appartement le plus frais (orange) est en rez-de-chaussée. Certains appartements traversant et ensoleillés chauffent vite le jour mais se refroidissent très bien la nuit. A l'opposé l'appartement sur cour et très isolé se chauffe moins vite mais reste chaud de jour comme de nuit jusqu'à fin juillet (2 courbes violette et bleu turquoise). Dans cet appartement il a fait plus de 27° de jour comme de nuit pendant plus de trois semaines. La différence peut atteindre 4°C entre les appartements. Le vécu est donc très différent d'un appartement à l'autre.

<figure><img src="image_4.png" /></figure>
Lorsqu'on passe à l'échelle de Paris, des différences locales sont enregistrés d'une maille à une autre en fonction de la végétation, des courants d'air dominant, de l'existence de nombreux climatiseurs qui chauffent l'air extérieur. La figure suivante est une sortie du modèle de météo-France pour les températures de jour début juillet à l'extérieur et à l'intérieur pour des mailles de 250m de côté. Les données sont projetées sur l'orthophotographie de l'IGN pour pouvoir se localiser et les interpréter. Elle met en évidence que la température varie en fonction de l'espace (elle est plus chaude à Opéra et moins aux Buttes Chaumont (nord-est)), mais que cette variation spatiale est bien plus forte à l'intérieur qu'à l'extérieur. Elle illustre aussi le phénomène d'inertie thermique qui freine le rafraichissement des appartements.

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

Ensuite nous avons pu différentier les températures par type d'appartement sur toute la zone en s'appuyant sur les écarts constatés dans le deuxième arrondissement.

Enfin un indice de dangerosité a été construit. On considère, après enquête auprès d'un panel de personnes et lecture de la littérature consacrée, qu'il y a dégradation du bien-être au-delà de 24° de nuit et de 28° de jour. Si la température intérieure est, de jour ou de nuit, supérieure à ces seuils la situation empire, la valeur de l'indice augmente. Sinon la valeur baisse en fonction de la capacité de récupération d'un individu : elle baisse plus vite pour une personne en forme que pour une personne fragile. Différentes fonctions et différents seuils ont été testés.

La figure suivante représente la valeur de dangerosité selon les types d'appartements pour les 5 types d'appartement sur tout le mois de juillet 2015. Les barres rouge et orange rappellent les 2 vagues de chaleur.

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Un site web a également été conçu pour illustrer la canicule de 2015 dans différents appartements.
http://representation-phenomenes.ifsttar.fr/assets/canicule/canicule.html.
## Conclusions et Implications

Ce projet permet de constater que la température intérieure pendant les périodes de canicules est très loin de celle annoncée par les médias qui correspond à la température extérieure, souvent en périphérie du centre urbain.

L'effet d'îlot de chaleur urbain est le facteur essentiel d'augmentation des températures en centre urbain mais les températures varient aussi en fonction de l'environnement global, local et des caractéristiques des appartements.

Ainsi les quartiers plus verts sont plus frais, et les quartiers très climatisés sont les plus chauds.

Mais également les appartements très isolés, non traversant sont, sur le long terme, très chauds.

Les appartements traversant se rafraichissent bien la nuit sauf si ils sont très ensoleillés.

Le projet montre qu'il faut également suivre le phénomène dans la durée et non uniquement les jours de pic de chaleur. En effet la chaleur s'accumule dans les appartements même si il y a quelques jours de rafraichissement. Nous avons donc proposé un indice de dangerosité novateur pour intégrer la durée et l'intensité du phénomène.

Des études seraient à poursuivre pour améliorer sa forme, en intégrant des entretiens semi directifs pour encore mieux prendre en compte la perception des habitants.

Par ailleurs le modèle SURFEX-TEB de Météo-France utilisé apporte une valeur ajoutée considérable à l'analyse, pourtant certains effets locaux, notamment dans le quartier de l'Opéra, semblent excessifs. Sont-ils dus à un effet local ou à un paramétrage inapproprié ? Ce point mériterait d'être approfondi.

A partir de ces résultats, que peuvent faire les pouvoirs publics ?

A moyen terme, des règles d'urbanisme et de construction pourraient évoluer. Déjà au niveau de la construction ou des rénovations urbaines, l'isolation ne doit pas se faire au détriment de la ventilation. Les appartements à Paris n'ont pas de volet, ça pourrait aussi être une solution à envisager pour se protéger des fortes chaleurs.

Ensuite l'aménagement urbain est à repenser progressivement : l'ajout d'arbres et de surfaces d'eau est une des solutions à étudier.

A court terme, un suivi de la dangerosité par quartier et par type d'habitat pourrait être généralisé. Cela permettrait de mieux informer la population et de savoir cibler les campagnes d'intervention. Avant cela il faudrait étendre la campagne de mesure pour consolider les résultats et intégrer des modèles de prévision de météorologie urbaine par exemple en développant un partenariat avec les spécialistes du domaine. Ce projet prouve qu'il est possible d'avoir une cartographie de la température et de la dangerosité par quartier et par type d'appartement pour suivre le déroulement d'une canicule.

## Summary

### Context

The IPCC climate change analyzes predict an increase in the frequency and intensity of heat waves, which will have various impacts on agriculture, animal populations and human health. For France, the ONERC report 'Climate of France in the 21st Century' (2014) assesses a tendency to increase the number of days of heat waves in summer (between 0 and 5 days on the whole territory for 2020-2050, a probable overrun of 20 days for 2070-2100 for scenario RCP8.5). As a reminder, the heat wave in 2003 lasted 10 days and caused 15000 excess deaths in France. The recent summers of 2012, 2013, 2015 and even 2016 in France are far from contradicting these projections. Santé Publique France has just evaluated the number of additional deaths due to the 2015 heatwave to more than 3300 and those despite the heat wave plan (InVs 2015).

Several adaptations are possible in the face of this probable evolution of summer heat spells, but the worst would be to have a massive use of air conditioners, which would considerably increase the energy bill, urban heat and social inequalities. Moreover, cities today, for example in southern Spain, are adapted to warmer climates than ours: they have courtyards that provide good
ventilation, terraces, fountains and the rhythm of work is adapted during the hottest periods. In France, an adaptation is quite possible, but rebuilding the city takes time and many obstacles should be overcome. Meanwhile it is important to be better acquainted with the heat episodes and also to be able to better identify dangerous zones and configurations in order to act as quickly as possible to save lives or to give priority to specific locations or district that should be adapted to climate change.

The RepExtrem project focuses on dense urban areas. With the phenomenon of Urban Heat Island heat can be much more important in the center of the city than at its periphery. This is due to the fact that the heat produced by the radiation and by the city during the day is stored in the materials (streets, buildings) and heats the city at night, much like a stone radiator or inertial glass that continues to heat even when the resistor is stopped. This is particularly noticeable in the anticyclonic period and in summer when the days are very hot and long and there is little wind due to the anticyclonic condition. Under these conditions, temperature differences between Paris and its distant suburbs can reach 8 degrees at night.

This research focuses on the analysis of heat wave in dense urban areas because the heat wave is particularly strong due to the ICU, but also because many people live there. This fact is to be compared with the forecasts of aging of the French population (in 2050, INSEE expects 10.9 million people over 85 years), and this population is very sensitive to the heat wave.

## Objectives

The main objective of the project is to better estimate the temperature inside the apartments in urban areas during periods of heat wave and the dangerousness associated with this temperature. Since it is not possible to know this temperature in each building, the idea is to proceed by geographical area and type of apartment. In this way we can estimate the temperature in the street and in standard apartments.

The idea of the project is to complete the models of weather forecasting by measurements made in typical apartments to differentiate the temperature in the street and the temperature in the apartments:

* Meteorological forecasting models are able to calculate the temperature in the street and in a typical apartment on meshes that can go down to 250m. Models are important because they allow to cover a large area and to forecast the temperature over a few days. In the case of heat-tracking, it is essential to know if a heat wave will stay or not and for how long.

* Moreover, we know that the population lives inside the apartments and that if we want to estimate the dangerousness of the heat wave on the population, we must know the temperature actually experienced, that is to say the temperature inside apartments.

We therefore wish to use models to have a good spatial coverage and the possibility of having a temporal projection as well as measurements to know the variability of the temperatures inside different apartments during the heat waves.

Moreover, to estimate the dangerousness, it is necessary to integrate the intensity of the phenomenon and its duration. Indeed, a succession of states gives no indication of the dangerousness of the temperatures actually undergone. It is known that one of the major problems of heat waves is that it is difficult to sleep, and therefore to recover, beyond a certain temperature. The danger then comes with time, when people have weakened by accumulation of nights without sleep or with a degraded sleep. We wish to propose a hazard index that would integrate duration, intensity, which would be based on indoor temperatures that vary according to geographic location and type of apartment.

## Methods

The idea of the project is to study the temperature differences outdoor and indoor in dense urban areas during a heat wave over a period of 1 month and to deduce values of dangerousness by geographic area and by type of apartment.

The long-term goal would be to be able to use the knowledge learned to make the forecast, that is, to predict dangerousness over the next few days. In the short term, it is already a question of tracing a situation during a hot period and of deducing a method to generalize this approach.
The area studied is Paris. The apartments with sensors are concentrated in the 2nd arrondissement. They are not air-conditioned. The inhabitants open or close the windows according to their will. They can use a fan. The month studied is the month of July 2015 which experienced a strong heat wave. The following figure shows the temperatures outdoor in the center of Paris. It highlights the diurnal-nocturnal differences and 5 periods, including a heat wave (1), two hot periods (2, 4) and two cooler periods (3 and 5).

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

The research work was broken down into 8 steps :

Step 1. Choice of typical apartments in the same neighborhood,

Step 2. Equipment of temperature sensors inside and outside these flats,

Step 3. Record temperatures every half-hour over a warm summer period,

Step 4. Analysis of temperature differences by type of apartment for the same neighborhood,

Step 5. Over the same period, calculation of external and internal temperatures every half hour on Paris with meshes of 250m of side by means of a meteorological model,

Step 6. Extrapolation of temperature differences over the entire geographical area covered by the model by type of apartment,

Step 7. Construction of a hazard index and calculation of the hazard value throughout the area and type of apartment,

Step 8. Construct a website to present the results.

5 types of apartments were analyzed. They complete the standard Haussmannian flat used in the meteorological calculation model.

- on the ground floor,

- an apartment on small courtyard, facing north, very little ventilated,

- a crossing apartment in street cañon,

- a flat crossing in street cañon under the roofs,

- a flat crossing, under the roofs, very sunny.

## Main results

We begin by showing the results of the observed temperatures in the center of Paris.

The first notable result is the difference between the outdoor (left) and indoor temperatures (right) illustrated in the following figure and the fact that the refreshment of night temperatures is much less marked inside than outside. This figure also illustrates that it is only after many days of coolness (period 5) that the apartments begin to refresh. For example, the refresh period 3 outside is not long enough to be clearly noticeable inside. It can also be seen that the heat wave is much longer indoor (8 days) than outdoor (5 days) and that the two days of high heat in mid-July (in period 4) are sufficient to warm up the apartments for one week (period 3). The apartments are hot, they have a hard time cooling down and it takes only one or two days for the indoor temperatures to rise up.
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The following figure shows the temperatures in the different apartments. The black curve is the average. It can be seen that the temperatures are very different from one apartment to the other even if an average trend emerges. The coolest apartment (orange) is on the ground floor. Some apartments, crossing and sunny, heat quickly during the day but cool very well at night. On the other side, the apartment on the courtyard and very well insulated is heated less quickly but remains hot days and nights until the end of July (the 2 curves violet and turquoise blue). In this apartment the temperature exceeds 27° days and nights for more than three weeks. The difference can reach 4° C between the apartments. The experience is therefore very different from one apartment to another.

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

At Paris scale, local differences are recorded from one mesh to another according to the vegetation, the dominant air currents, and the existence of an air conditioner that heats the outside air (so the building that have no air conditioner). The following figure is an output of the Météo-France urban meteorological model for daytime temperatures in early July outdoor and indoor for meshes of 250m side. The data are projected onto the IGN orthoimage in order to be able to locate and interpret them. It shows that if the temperature varies according to the space (it is warmer at Opéra and less at the Buttes Chaumont (Parc on the northeast side)), but this spatial variation is much higher indoor than outdoor. It also illustrates the phenomenon of thermal inertia which slows down the refreshing of the apartments.

<figure><img src="image_10.png" /></figure>
Then we were able to differentiate the temperatures by type of apartment over the whole area based on the analysis of the differences observed in the second arrondissement of Paris. Finally, a dangerousness index was constructed. After surveying a panel of people and reading the literature, it is considered that there is degradation of well-being beyond 24° C by night and by 28° C by day. If the indoor temperature is, by day or night, above these thresholds the situation decreases so the value of the index increases. Otherwise the value decreases according to an individual's ability to recover: it drops faster for a fit person than for a fragil person. Different functions and thresholds have been tested.

The following figure shows the dangerousness value according to the type of apartments for the 5 apartment types throughout the month of July 2015. The red and orange bars recall the 2 heat wave periods.

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

A web site has been set to illustrate july 2015 heat waves in Paris, in different type of flats. http://representation-phenomenes.ifsttar.fr/assets/canicule/canicule.html.

## Conclusions and Implications

This project shows that the indoor temperature during periods of heat waves is very far from that predicted by the media and that corresponds to the outdoor temperature, often computed at the periphery of the urban center. The urban heat island effect is the main factor but the temperatures also vary according to the global and local environment and the characteristics of the apartments. So the greener neighborhoods are cooler, and the very air-conditioned neighborhoods are the hottest. But also the very well insulated and non-crossing apartments are in the long term very hot. The apartments crossing are refreshed well at night unless they are very sunny. The project shows that it is also necessary to follow the phenomenon over time and not only on peak heat days. Indeed the heat accumulates in the apartments even if there are a few days of refreshment. We proposed an innovative hazard index to integrate the duration and intensity of the phenomenon. Studies should be pursued to improve the form of the index, by integrating semi-directive interviews to better take into account the perception of the inhabitants.

Although the Météo-France SURFEX-TEB model used adds considerable value to the analysis, some local effects, especially in the Opera district, seem excessive. Are they due to a local effect or inappropriate setting? This point should be further explored.

On the basis of these results, what can the public authorities do?

In the medium term, planning and construction rules could evolve. Already at the level of construction or urban renovation, insulation should not be at the expense of ventilation. Moreover
the apartments in Paris have no shutter, it could be a solution to consider protecting against direct solar radiation.

Then an urban development, the addition of trees and water surface is to be considered.

In the short term, a monitoring of the dangerousness by neighborhood and by type of habitat could be generalized. This would help to better inform the population and to target intervention campaigns. But before that it would be necessary to extend the measurement campaign to consolidate the results and integrate urban weather forecasting models, for example by developing a partnership with specialists in the field. This project proves that it is possible to have a map of the temperature and the dangerousness by neighborhood and type of apartment to follow a heat wave.
# Projet RepExtrem

## Analyse et représentations des épisodes caniculaires en zones urbaines denses

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

## Programme RDT

### Responsable scientifique du projet :

Anne Ruas IFSTTAR/LISIS

### Noms des autres partenaires scientifiques bénéficiaires

Laura Pinson IFSTTAR/LISIS

Ha Pham IFSTTAR/LISIS

Katia Chancibault IFSTTAR/LEE

Valery Masson CNRM/GAME Météo-France

### Information importante

Le contenu des chapitres 3 et 4 est intègre des extraits du mémoire de thèse de
**Laura Pinson**

Thèse financée par le projet RepExtrem
Soutenue le 24 Novembre 2016 à l'université de Paris-Est
# Sommaire

<table><tr><td>Résumé</td><td>2</td></tr><tr><td>Abstract</td><td>2</td></tr><tr><td>Mots-clés</td><td>2</td></tr><tr><td>Note de synthèse</td><td>3</td></tr><tr><td>Projet RepExtrem</td><td>13</td></tr><tr><td>1. Contexte général</td><td>15</td></tr><tr><td>2. Objectifs généraux du projet</td><td>16</td></tr><tr><td>3. Méthodologies employées</td><td>19</td></tr><tr><td>3.1 Exploration des variations spatiales des températures calculées par SURFEX-TEB</td><td>20</td></tr><tr><td>3.2 Variabilités par type d'appartement</td><td>28</td></tr><tr><td>3.3 Estimer la Dangerosité par type d'appartement et en intégrant la durée</td><td>38</td></tr><tr><td>3.4 Structuration des données et processus global</td><td>44</td></tr><tr><td>4. Résultats obtenus et principaux acquis</td><td>49</td></tr><tr><td>4.1 Quelques mots sur le moi de juillet 2015</td><td>49</td></tr><tr><td>4.2 Cartographie contextualisée : différenciations spatiale et jours/nuits</td><td>49</td></tr><tr><td>4.3 Cartographie différentiée par appartement : illustration sur Juillet 2015</td><td>51</td></tr><tr><td>Représentation de l'indice de dangerosité</td><td>75</td></tr><tr><td>4.3 Un site web pour visualiser la canicule de 2015 à Paris et sa dangerosité</td><td>93</td></tr><tr><td>4.4 Perspectives</td><td>96</td></tr><tr><td>5. Transferts de résultats (guides pratiques, séminaires, colloques, formation...), notamment en appui aux politiques publiques</td><td>97</td></tr><tr><td>6. Valorisation scientifique</td><td>97</td></tr><tr><td>7. Partenariats mis en place, projetés, envisagés</td><td>97</td></tr><tr><td>Bibliographie</td><td>98</td></tr><tr><td>Annexe I Valorisation</td><td>107</td></tr><tr><td>Annexe II: textes des publications</td><td>108</td></tr></table>
# 1. CONTEXTE GENERAL

Les analyses GIEC sur le changement climatique prévoient l'augmentation en fréquence et en intensité des canicules, ce qui aura divers impacts sur l'agriculture, les populations animales et la santé humaine. Pour la France, le rapport de l'ONERC 'Le climat de la France au XXIème Siècle' (2014) évalue une tendance à l'augmentation du nombre de jours de vagues de chaleur en été (entre 0 et 5 jours sur l'ensemble du territoire pour 2020-2050, un dépassement probable de 20 jours pour 2070-2100 pour le scénario RCP8.5). Pour rappel, la canicule en 2003 a duré 10 jours et a fait 15000 morts en excès en France. Les récents étés 2012, 2013, 2015 et même 2016 en France sont loin de contredire ces projections. Un regard attentif sur la Figure 1 montre que les années 2012, 2013 et 2015 sont présentes, sachant que la période de fin août 2016 n'a pas encore été traitée. Santé Publique France vient d'évaluer le nombre de décès supplémentaires dû à la canicule de 2015 à plus de 3300 et ceux malgré le déclenchement du plan canicule (InVs 2015)

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 1 : Les vagues de chaleur en France de 1947 à 2015 © Méteo-France</figcaption></figure>

Face à cette évolution probable des périodes caniculaires estivales, plusieurs adaptations sont possibles, mais le pire serait d'avoir un recours massif aux climatiseurs ce qui augmenterait de façon considérable la facture énergétique, la chaleur urbaine et les inégalités sociales.

Par ailleurs, des villes aujourd'hui, par exemple au Sud de l'Espagne, sont adaptées à des climats plus chauds que les nôtres : elles ont des cours intérieures qui assurent une bonne ventilation, des terrasses, des fontaines, et le rythme de travail est adapté pendant les périodes les plus chaudes. En France, une adaptation est tout à fait envisageable, mais reconstruire la ville prend du temps et de nombreux obstacles seront à surmonter. Ne serait-ce que l'ajout d'arbres dans Paris est une vraie difficulté alors que l'envie politique est la<fnref n="1" />

<footnote n="1">¹ La mairie de Paris a lancé une campagne 'd'ici 2020 la Mairie de Paris plantera 20 000 arbres supplémentaires - communication de la mairie de Paris http://www.paris.fr/arbres Décembre 2016.</footnote>
En attendant, il semble important d'une part de mieux connaître les épisodes caniculaires, d'autre part d'être capable de mieux identifier les zones et configurations dangereuses afin d'agir au plus vite pour sauver des vies ou aménager prioritairement certains territoires plus exposés.

Le projet se focalise sur les **zones urbaines denses**. En fait avec le phénomène d'îlot de Chaleur Urbain (ICU, Oke, 1987) la chaleur peut être bien plus importante au centre de la ville qu'à sa périphérie. Ceci est dû au fait que la chaleur produite par le rayonnement et par la ville le jour est emmagasinée dans les matériaux (les rues, les bâtiments) et chauffe la ville la nuit, un peu comme un radiateur en pierre ou verre à inertie qui continue à chauffer même lorsque la résistance est arrêtée. Ceci est d'autant plus marqué en période anticyclonique et en été lorsqu'il fait très chaud le jour, que les jours sont longs et qu'il y a peu de vent du fait de l'anticyclone (donc peu de rafraichissement). Sur la figure 2 on peut voir un écart de température entre Paris et sa lointaine banlieue de 8 degrés la nuit en 2003 alors qu'elle peut être de 4 degrés en période estivale plus classique.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 2: Cartographie de l'îlot de chaleur urbain nocturne en août 2003 et 2000 en Ile-de-France (Source : Météo-France)</figcaption></figure>

Le projet RepExtrem porte sur l'analyse de la canicule et des vagues de chaleur en zones urbaines denses parce que la canicule y est particulièrement forte, du fait de l'ICU, mais aussi parce que de nombreuses personnes y vivent et sont donc vulnérables. Ce fait est à rapprocher des prévisions de vieillissement de la population française (en 2050, l'INSEE prévoit 10,9 million de personnes de plus de 85 ans), population plus sensible à la canicule.

Il nous semble donc important de mieux connaître les épisodes de canicule en ville compte tenu des enjeux sanitaires et des prévisions climatiques et démographiques.

## 2. OBJECTIFS GENERAUX DU PROJET

### Les objectifs généraux du projet

Même si les capteurs sont de plus en plus utilisés, les **modèles de prévision météorologiques** sont importants parce qu'ils permettent de couvrir de grand territoire et de prévoir le temps sur plusieurs jours. Dans le cas du suivi de la canicule, il est essentiel de pouvoir savoir si une vague de chaleur installée, va se poursuivre ou si elle va s'atténuer, dans combien de jours et pour combien de temps.

Par ailleurs nous savons que la population habite à l'intérieur des appartements et que si on veut estimer la dangerosité de la canicule sur la population, il faudrait mieux connaître la température effectivement vécue, c'est-à-dire celle à l'intérieur des appartements. Pour avancer sur la connaissance de la canicule on se propose donc dans ce projet d'estimer la température vécue par la population à l'intérieur des appartements.
En théorie pour connaitre précisément la température à l'intérieur des habitations en fonction de la température extérieure, il faut connaitre les matériaux de chaque bâtiment, l'isolation de chaque bâtiment, de chaque appartement, les systèmes de climatisation et les activités dans chaque appartement (nombre de personnes, usage des ordinateurs, cuisine, etc.). Cette information est pour le moment inaccessible, voire inexistante. Une alternative consiste à définir des types de bâtiments dont on connait les propriétés thermiques et d'intégrer ces types dans des modèles d'échange thermiques. C'est ce que font certains modèles dont le modèle SURFEX-TEB, qui estiment la température à l'intérieur d'appartements type dans des mailles pour calculer les échanges thermiques. Nous avons donc accès, avec ces modèles, à des températures extérieures et intérieures pour des bâtiments type. Même si ces estimations sont imparfaites - parce qu'il manque les informations propres à chaque bâtiment, chaque appartement - ces informations calculées sont précieuses parce qu'elles permettent d'estimer les températures à l'intérieur des bâtiments par type d'appartement. On peut penser que grâce à des campagnes de saisie d'information (voir le projet MApUCE https://www.umr-cnrm.fr/ville.climat) ces informations seront progressivement accessibles, mais la tâche reste gigantesque compte tenu du nombre d'habitations en France et du degré de granularité requis.

Nous utilisons un modèle pour obtenir les températures intérieures et extérieures en ville. Nous choisissons le modèle SURFEX-TEB, en ayant bien conscience que ces températures pourraient être calculées plus précisément mais qu'elles nous donnent de précieuses informations inaccessibles par ailleurs sur des grandes étendues.

## Ajouter des mesures pour différencier les températures par type d'appartement

Afin de différentier la température par type d'appartement, nous utilisons également des données issues de capteurs et acquises pendant des vagues de chaleur.

## Intégrer la durée et l'intensité pour estimer la dangerosité

Pour estimer la dangerosité, il faut intégrer l'intensité du phénomène et sa durée. En effet une succession d'états ne donne pas d'indication sur la dangerosité des températures effectivement subies. On sait que l'un des problèmes majeurs des vagues de chaleur est qu'il est difficile de dormir, et donc de récupérer, au-delà d'une certaine température. Le danger vient donc avec le temps, lorsque les personnes se sont affaiblies par accumulation de nuits sans sommeil ou avec un sommeil dégradé.

Actuellement l'indicateur existant est l'indicateur de canicule : la canicule est définie par Santé Publique France (InVS) comme étant 3 jours successifs avec une température moyenne de jours supérieur à un seuil-jour et 3 nuits consécutives avec une température nuit en moyenne supérieure à un seuil nuit. Ces deux seuils dépendent de la mortalité et sont calculés à l'échelle des départements : ils sont pour Paris de 21 degrés de nuit et de 31 degré de jours.

Nous parlons donc de canicule et de vagues de chaleur parce que c'est la situation dans son ensemble qui doit être considérée, la canicule faisant partie d'une vague de chaleur.

Nous souhaitons proposer un indice de dangerosité qui intégrerait la durée ; l'intensité, qui s'appuierait sur les températures intérieures qui varient en fonction des types d'appartement.

## Ce que ne traite pas ce projet

### Une estimation thermique simplifiée

Comme expliqué précédemment, les données ne sont pas aujourd'hui disponibles pour prendre en compte les spécificités thermiques de chaque bâtiment et chaque appartement. Il manque pour cela une BD nationale. Lorsque (et si) ces informations existeront sur le territoire national alors les prévisions de météorologie urbaine seront plus fines et les résultats plus précis. En attendant dans ce projet nous utilisons des modèles d'immeuble types.

### Pas de recoupement avec les données épidémiologiques

Dans le cadre de ce projet, il n'a pas été possible d'avoir recours à des données sanitaires. L'indice de dangerosité que nous proposons correspond donc à une dangerosité théorique et non à une dangerosité constatée. Le recours à des méthodes sanitaires nécessiterait en effet un travail de longue haleine, avec la définition de cohorte et un protocole de prise en compte de la santé de la
population ce qui n'était pas compatible avec la durée du projet et ses moyens. Les travaux ont été
présentés à l'InVS qui serait un acteur clé pour les perspectives de ce travail.

## Les objectifs dans le détail

### Une simulation du micro-climat urbain plus précise

L'îlot de chaleur peut-être simulé soit par un modèle atmosphérique complet, soit approché à partir de considérations énergétiques de la couche limite atmosphérique. Le CNRM-GAME (Laboratoire Météo-France CNRS) a étudié au cours de projets interdisciplinaires les impacts croisés du changement climatique et de l'expansion urbaine sur de grandes agglomérations jusqu'à l'échelle du quartier. Cependant, il reste maintenant à affiner la description de ces impacts à échelle plus fine, mais tout en gardant les effets de plus grande échelle, comme l'îlot de chaleur urbain. Le modèle TEB (Masson 2000 ; Lemonsu et al. 2012), conçu et enrichi en France<fnref n="2" />, utilise actuellement en standard des mailles de 1000*1000m<fnref n="2" /> et parfois de 250*250m<fnref n="2" />. Le modèle dispose d'informations plus fines que la maille (telles que la température des murs et des routes selon leurs orientations) qui servent au calcul mais ne sont pas exploitées.

**Objectif 1.** Revisiter le modèle TEB en se concentrant sur les phénomènes de canicule et en exploitant mieux les sorties du modèle qui ne sont actuellement pas totalement exploitées.

**Objectif 2.** Améliorer la granularité spatiale en se concentrant sur des zones d'intérêt

**sous-objectif 1.** Etudier la répartition des températures à l'intérieur des mailles

### De la donnée brute à la dangerosité

Par rapport à d'autres phénomènes, la canicule prend sa dangerosité dans la durée. La température n'étant pas stable, les rafraichissements nocturnes sont essentiels à la récupération physique. L'accumulation des zones de fortes chaleurs produit des zones de dangerosité dues à la durée du phénomène et qui peut s'accentuer par la prévision de la continuité ou de l'aggravation du phénomène.

**Objectif 3.** Analyser la durée des phénomènes pour en déduire des zones de dangerosité ('hot spot') à l'échelle du quartier et si possible des blocs de bâtiments.

**sous-objectif 1.** Passer d'une succession d'état à des durées

**sous-objectif 2.** Bâtir des indicateurs de dangerosité basés sur la durée et l'intensité du phénomène

Afin d'enrichir l'analyse, on se propose également d'identifier les configurations a priori vulnérables aux épisodes de chaleur, parce qu'ils sont orientés Sud, parce qu'ils sont situés dans des rues encastrées. Ainsi ce qui ne peut pas être déduit du modèle précédent est déduit par analyse spatiale ou par analyse de données locales.

**Objectif 4.** Identifier les zones vulnérables ou configurations vulnérables

**sous-objectif 1.** Contextualiser les données

**sous-objectif 2.** Identifier les écarts possibles de températures

### Représentations spatiales et temporelles

Si les modèles de climatologie urbaine existent aujourd'hui en France ils sont destinés aux experts (les prévisionnistes) mais ne sont pas pour l'instant tournés vers les impacts. Les représentations par défaut sorties de modèles météo sont des mailles qui couvrent le territoire et empêchent une conceptualisation du phénomène. Par ailleurs le risque canicule est difficile à représenter parce que 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, il faut donc proposer une représentation de durée du phénomène..

**Objectif 5.** Proposer des représentations graphiques qui permettent de mieux expliquer le phénomène (sa variabilité, sa dangerosité)

<footnote n="2">² TEB s'enrichit progressivement soit par couplage de modèles soit en intégrant des données plus précises sur les tissus urbains (par exemple ANR MaPuce)</footnote>
**sous-objectif 1.** Mieux donner à voir les données sortant du modèle TEB et plonger les données météo dans une représentation riche de l'espace géographique

**sous-objectif 2.** Proposer des représentations 2D, 3D qui améliorent la perception du phénomène

**sous-objectif 3.** Donner à voir la durée et son impact

## Service web de visualisation d'une canicule et de sa dangerosité

Pour la simulation météorologique, le projet utilise le logiciel TEB. Pour les autres tâches d'autres logiciels sont utilisés. Le projet doit proposer des logiciels et une architecture permettant pendant le projet une analyse des données et leur représentation graphique en 2D, 3D, 4D à l'aide de logiciels libres. Pour mettre en valeur les résultats finaux, un service web de consultation d'épisodes caniculaires sera réalisé.

**Objectif 6.** Réaliser un site web et proposer des outils d'analyse des données

## 3. METHODOLOGIES EMPLOYEES

La méthode proposée consiste à :

1. Calculer la température extérieure et intérieure sur des mailles à l'aide d'un modèle pendant une période estivale comprenant une canicule et développer des méthodes permettant l'analyse visuelle de ces données ;

2. Réaliser des mesures sur la même période dans différents types d'appartement dans des lieux proches afin de mieux estimer les écarts de températures intérieures pendant les périodes estivales dues aux types d'appartement ;

3. Construire une fonction de dangerosité en fonction de l'intensité et de la durée de la canicule par type d'appartement et par zone géographique correspondant à la maille de calcul du modèle.

Les données expérimentales utilisées sont les sorties de modèle et des mesures faites sur le centre de Paris durant les étés 2014 et 2015. Les données présentées dans ce rapport sont les données correspondant à la vague de chaleur et la canicule de Juillet 2015, l'été 2014 n'ayant pas connu d'épisodes caniculaires. Nous avons également utilisé d'autres données, dont celles de l'été 2010 pour mettre au point notre méthodologie.

Pour le choix du modèle, il existe une multitude de modèles pouvant simuler le climat urbain. SURFEX couplé avec le modèle TEB est celui que nous avons choisi pour notre recherche (présentation du modèle TEB en Annexe 2). Pour mieux estimer la canicule en zone urbaine, nous avons développé une méthodologie et des outils, à partir des sorties du modèle SURFEX-TEB, afin d'explorer les variations spatiales, les variabilités par type d'appartement et la dangerosité par l'intégration de la durée (Fig. 3). Les trois étapes sont présentées en sous-section suivantes.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 3 : Méthodologie développée pour estimer la canicule en zone urbaine dense</figcaption></figure>
## 3.1 Exploration des variations spatiales des températures calculées par SURFEX-TEB

L'objectif de cette première partie est d'obtenir une première cartographie permettant la mise en valeur des données calculées par SURFEX-TEB.

Pour l'exploration des variations spatiales, plusieurs étapes sont nécessaires : la première étape est de structurer les sorties du modèle SURFEX-TEB, la seconde est le géoréférencement des données et la dernière est la représentation, la visualisation et la contextualisation des données pour les simulations du modèle SURFEX-TEB.

### Structurer les sorties du modèle SURFEX-TEB

Pour représenter graphiquement les simulations extraites du modèle SURFEX-TEB, il est nécessaire de structurer l'information en sortie du modèle et de l'analyser.

Les sorties du modèle SURFEX-TEB, pour notre étude, sont écrites dans des fichiers ascii (format.txt.), chaque état étant décrit dans un fichier. Les données sont considérées comme volatiles, par défaut elles ne sont pas stockées dans une base de données structurées. Pour notre travail de recherche, il faut extraire de ces fichiers les informations utiles à nos travaux et les stocker dans un SGBD (PostGis). A partir de là, il sera possible de réaliser les analyses et les visualisations recherchées.

Chaque simulation est décrite dans un fichier où toutes les données (d'entrée, intermédiaire et de sortie) sont listées les unes après les autres. La spatialité étant décrite par une grille découpée en n mailles, lorsqu'un paramètre est listé (par exemple la température dans la rue), les n valeurs correspondant aux n mailles sont listées les unes après les autres. Puis un autre paramètre est listé. Dans notre cas expérimental 1 fichier décrit la succession de 50 paramètres, il est composé de 40 000 lignes et contient 200 000 valeurs dont certaines correspondent aux entrées, aux valeurs intermédiaires et d'autres aux sorties. Par exemple les deux premiers blocs de paramètres sont les coordonnées X puis Y (Lambert2 étendu) de la grille.

Pour notre recherche, nous nous sommes seulement focalisés sur six paramètres utiles à ntore recherche :

- Température de la rue à 2m du sol,

- Humidité de la rue à 2m du sol,

- Température intérieure des bâtiments,

- Les trois indices UTCI (ombre, soleil et intérieur).

Les paramètres, une fois classés et étudiés, sont structurés et stockées dans une base de données PostGIS. Pour les visualiser sous un SIG, différents traitements préalables sont nécessaires. Le premier est d'organiser et structurer les valeurs pour simplifier la lecture sous Java. De très nombreuses corrections sont nécessaires pour permettre l'extraction de données (élimine les caractères spéciaux, les doublons et les explications pour avoir une structure des données simples et répétitives). Les valeurs 0,10000000E+21 correspondent à des valeurs nulles sur la grille). Au final la structure se compose comme telle : 2 lignes de paramètres et 800 lignes de données (Fig.4).

FULL_XX

XX

0,57912500E+06 0,57937500E+06 0,57962500E+06 0,57987500E+06 0,58012500E+06 0,58037500E+06
0,58062500E+06 0,58087500E+06 0,58112500E+06 0,58137500E+06 0,58162500E+06 0,58187500E+06
0,58212500E+06 0,58237500E+06 0,58262500E+06 ......

FULL_XY

XY
<table><caption>Figure 4 : Exemple de la structuration des fichiers textes en sortie du modèle</caption><tbody><tr><td>0,24051250E+07</td><td>0,24051250E+07</td><td>0,24051250E+07</td><td>0,24051250E+07</td><td>0,24051250E+07</td><td>0,24051250E+07</td></tr><tr><td>0,24051250E+07</td><td>0,24051250E+07</td><td>0,24051250E+07</td><td>0,24051250E+07</td><td>0,24051250E+07</td><td>0,24051250E+07</td></tr><tr><td>0,24051250E+07</td><td>0,24051250E+07</td><td>0,24051250E+07</td><td>0,24051250E+07</td><td>0,24051250E+07</td><td>0,24051250E+07</td></tr><tr><td colspan="6"><b>TOWN_TROOF3</b></td></tr><tr><td>0,10000000E+21</td><td>0,10000000E+21</td><td>0,10000000E+21</td><td>0,29085201E+03</td><td>0,29074865E+03</td><td>0,29091849E+03</td></tr><tr><td>0,29073945E+03</td><td>0,29080945E+03</td><td>0,29080605E+03</td><td>0,29062467E+03</td><td>0,29067056E+03</td><td>0,10000000E+21</td></tr><tr><td>0,10000000E+21</td><td>0,10000000E+21</td><td>0,10000000E+21</td><td>0,29062467E+03</td><td>0,29067056E+03</td><td>0,10000000E+21</td></tr><tr><td colspan="6"><b>TOWN_TWALLA4</b></td></tr><tr><td>0,10000000E+21</td><td>0,10000000E+21</td><td>0,10000000E+21</td><td>0,30154980E+03</td><td>0,29915467E+03</td><td>0,30181906E+03</td></tr><tr><td>0,30126540E+03</td><td>0,30180826E+03</td><td>0,30081722E+03</td><td>0,30047337E+03</td><td>0,29872982E+03</td><td>0,10000000E+21</td></tr><tr><td>0,10000000E+21</td><td>0,10000000E+21</td><td>0,10000000E+21</td><td>0,29062467E+03</td><td>0,29067056E+03</td><td>0,10000000E+21</td></tr></tbody></table>

Lors de notre travail de recherche, nous avons pris les données en sortie du modèle SURFEX-TEB telles qu'elles étaient générées par défaut. Une industrialisation de notre méthode serait l'occasion de repenser ces sorties en s'appuyant sur un modèle conceptuel de données mieux formalisé (voir figure 5).

Au niveau conceptuel on considère qu'un objet *grille* est composé de plusieurs objets *maille*. Chaque *maille* (qu'on pourrait nommer *topographique*) est géolocalisée et composée d'un pourcentage de bâtiment et de végétation (paramètre en entrée du modèle SURFEX-TEB). Les données météo calculées par SURFEX-TEB sont décrites à l'aide d'objets *maille-météo* pour un état donné. Ainsi les données météo d'une *maille* (topographique) sont décrites par un ensemble de *maille-météo* correspondant aux différents états calculés ou mesurés.

Chaque objet *maille-météo* est décrit par une température extérieure dans la rue, un pourcentage d'humidité et les 3 indices UTCI (calculé par SURFEX-TEB) et une température intérieure pour chaque type d'appartement (Temp-intérieures (apt)) :

- le modèle SURFEX-TEB permet de calculer la température intérieure pour un type de bâtiment (de type Haussmannien dans notre cas d'étude),

- nos mesures permettent d'estimer la température intérieure pour d'autres types de bâtiment.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 5 : Modèle conceptuel des données SURFEX-TEB sélectionnée</figcaption></figure>
## Géoréférencement des données du modèle SURFEX-TEB

Pour contextualiser les données nous souhaitons co-visualiser les données météo avec les données topographiques décrivant le territoire afin de permettre une meilleure interprétation et analyse. Pourtant le code SURFEX-TEB utilise encore des données en Lambert 2 (sur l'ellipsoïde de Clark 1880) alors que le système de référence est le Lambert 93 (EPSG 2154), sur l'ellipsoïde WGS<fnref n="3" />. Pour mettre les données météo et topographiques dans le même système (Lambert 93) on réalise une transformation des coordonnées qui permet de passer d'un système à un autre. Les expérimentations faites pendant le projet ont mis en évidence un fort décalage dû à une erreur de géolocalisation des données. Cette erreur est visible après la transformation des coordonnées (Fig.6).

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 6 : Décalage entre les sorties SURFEX-TEB et les données issues de la BD TOPO® de l'IGN</figcaption></figure>

En analysant le code de géoréférencement, il est apparu une erreur de paramétrisation de l'Ellipsoïde (pour le paramètre de l'excentricité) dans le code SURFEX. Une fois l'erreur corrigée et le géoréférencement réalisé, il est possible de visualiser les données ponctuelles de SURFEX-TEB sur la BD TOPO®. La figure 7 permet de montrer les champs de températures dans Paris.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 7 : Superposition des valeurs de températures issues de SURFEX-TEB dans Paris (250m) et la BD TOPO®</figcaption></figure>

<footnote n="3">³ Le décret n°2000-1276 du 26 décembre 2000 rend obligatoire l'usage du système de référence RGF93 (modifié par le décret n°2006-272 du 3 mars 2006)</footnote>
## Représentation et contextualisation des données SURFEX-TEB

L'objectif de la représentation est d'exploiter les capacités d'analyse visuelle pour faciliter l'interprétation des données numériques. Il s'agit de produire des représentations visuelles à partir d'éléments numériques tels que la température qui n'ont a priori pas de couleur ni de graphisme associé. La cartographie offre un ensemble de principes permettant de transformer des données quantitatives (voire qualitative) en carte dont l'objectif est d'aider le lecteur à comprendre le contenu des données. Lorsque les données sont complexes, on parle de visualisation pour faciliter l'exploration de données (DataViz ou Visual Analytics). La cartographie des données thématiques nécessite toujours une simplification des données : des filtrages, des regroupements de valeurs (voir les travaux fondateurs de Jacques Bertin 1967).

Dans notre cas, la première étape consiste à créer des objets grilles qui sont des polygones dans lesquels on étend les valeurs des grilles. Ainsi une *maille-météo* est cartographiée par une couleur appliquée à petit polygone. Cette couleur représente la valeur de l'un des attributs de la maille météo par exemple la température dans la rue à 2m du sol ou la température dans les bâtiments. Pour une meilleure visualisation et pour représenter plusieurs paramètres à la fois, on peut aussi affecter aux objets géographiques (les bâtiments, les rues) les valeurs de ces mailles. Un modèle conceptuel a été développé dans le projet dans le cadre de la thèse de Ha Pham (2017). Ce travail repose sur la notion d'espace support. Un phénomène tel qu'une canicule, est un phénomène qui varie dans l'espace et dans le temps. Pour le représenter, on peut le représenter par défaut sur une grille, sous la forme d'un ensemble de polygones juxtaposés dont la couleur change en fonction de la valeur. Mais on peut aussi utiliser d'autres supports pour les représenter. Ainsi on peut représenter la température de la rue sur les objets *Rue* de la BDTopo ou la température des bâtiments sur les objets *Bâtiments* de la BDTopo. La figure suivante illustre les étapes permettant de passer des fichiers sorties de SURFEX-TEB à la visualisation de certaines valeurs, soit sous la forme de polygones, soit en utilisant la géométrie d'objets topographiques tels que les rues ou les bâtiments. Les données sont extraites des fichiers, sauvegardées dans un SGBD (PostGIS) et visualisées sur le SIG QGIS. On peut aussi fabriquer des représentations 3D grâce plugin qgis2threejs.

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 8 : Etapes nécessaires à la représentation des données TEB dans l'espace en 2D et 3D (données 250m²). Représentation des températures intérieures des bâtiments et de la rue sur les objets support grille, Rues et Bâtiments</figcaption></figure>
La figure 9 illustre la mise en valeur des données SURFEX-TEB en les replongeant dans l'espace. L'intégration des valeurs à la BD TOPO® permet la contextualisation de la température dans la rue (9-a) et à l'intérieur des bâtiments (9-b).

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 9-a : Représentation de la température RUE de SURFEX-TEB sur l'objet support RUE de la BDTopo.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 9-b : Représentation de la température Batiment de SURFEX-TEB sur l'objet support Batiment de la BDTopo.</figcaption></figure>

La mise en valeur des données doit être vue comme une représentation pour la communication et non comme un viewer destiné à l'expert du phénomène. Pour faire une analyse ou prendre une décision, il est essentiel de plonger les données dans un espace géographique que l'on peut reconnaitre. Les représentations cartographiques doivent aider à se repérer et à comprendre les caractéristiques du phénomène représenté. Des travaux de recherche proposent des représentations adhoc, adaptées à chaque type de risque comme Kunz (2011) qui propose des représentations 2D et 3D pour les risques d'avalanches.
Les représentations 3D (Fig.10) proposent une représentation moins abstraite, plus proche de notre connaissance du territoire, mais avec de nombreuses parties cachées. La figure 10 représente la moyenne des températures extérieures de nuit, la nuit du 7 juillet 2010. La température dans ce cas est plaquée sur l'enveloppe des bâtiments et l'axe des rues. Pour la visualisation de la cartographie en 3D nous utilisons l'extension *Qgis2threejs* de QGIS. Cette extension affiche la 3D dans une interface de programmation HTML via la création d'un fichier HTML. *Qgis2threejs* permet d'afficher autant de couches que l'on souhaite. Ces sorties 3D permettent la visualisation des températures de la rue et des températures intérieures de bâtiments avec leur hauteur. La couche végétation (en vert clair) est affichée. Une orthophotographie du RGE de l'IGN est utilisée comme socle.

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 10 : Représentation 3D contextualisée. Ex de températures extérieures plaquées sur les bâtiments (nuit 7/7/10)</figcaption></figure>

Les sorties du modèle SURFEX-TEB sont sélectionnées et simplifiées pour permettre une visualisation graphique optimale. Pour aider à leur interprétation, on les associe aux données topographiques qui peuvent devenir l'espace support pour représenter les données météorologiques. Ces représentations, en plus de communiquer efficacement, permettent d'explorer et d'analyser différents points de vue et niveaux de détails, de comparer les données et de les coupler avec d'autres.
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 11 : Schéma de données pour représenter graphiquement des données de type phénomènes (Pham 2017)</figcaption></figure>

Les données météo issues de modèles sont au début du processus représentées par des champs de valeurs à différentes temporalités (états). Pour disposer de représentations visuelles appropriées il faut créer des champs de valeurs pour la cartographie soit qui couvrent tout l'espace (espace ambiant) ou qui s'appuient sur des objets topographiques tels que les bâtiments ou les rues. On introduit donc le concept d'espace support qui est l'espace choisi pour représenter une partie du phénomène. Le modèle représenté en figure 11 est un modèle générique conçu pendant le projet RepExtrem et qui permet de représenter différents phénomènes à différents niveaux de granularité et sur différents espaces supports.

## Granularité temporelle pour l'analyse des données canicules

Afin d'analyser une vague de chaleur et de comprendre sa dangerosité, il faut conserver chaque état car c'est non seulement l'intensité mais aussi la durée qui rend le phénomène dangereux. Nous récupérons ainsi les sorties du modèle SURFEX-TEB, nous sélectionnons les données utiles à notre analyse nous les mettons en Lambert 93, puis nous les sauvegardons dans une base de données spatio-temporelles. Nous devons ensuite trouver le bonne granularité temporelle pour le suivi des canicules dans le temps.

Pour rappel le modèle SURFEX-TEB calcule les flux thermiques entre la surface et les couches hautes de l'atmosphère et fournit des descripteurs météo pour chacune des mailles, pour chaque pas de temps de la simulation. Pour nos expérimentations les données réelles des couches hautes
de l'atmosphère ont été utilisées. Les données en sortie pour un état $t_i$ sont à leur tour utilisées en entrée du modèle SURFEX-TEB pour calculer l'état suivant $t_{i+1}$. Les sorties de SURFEX-TEB sont très nombreuses, pour l'analyse et la représentation nous devons réfléchir à la bonne granularité temporelle de notre base.

Pour réaliser des expérimentations sur le suivi de la canicule et développer notre méthodologie, les sorties SURFEX-TEB (période du 5 au 11 juillet 2010) ont permis d'établir la structure d'une base de données des températures constituée d'une valeur, de descripteurs météorologiques (température intérieure, extérieure, humidité) pour chaque heure et chaque maille de la grille. **L'analyse heure par heure** du champ permet d'identifier la chronologie du réchauffement et du refroidissement de l'air. Les périodes **diurnes et nocturnes** apparaissent comme des échelles utiles à la définition et la gestion des risques canicules : de jour, l'urbanisation conduit principalement à une réduction de l'évaporation au profit de l'accumulation de chaleur dans les matériaux urbains. De nuit, l'énergie accumulée dans la canopée urbaine<fnref n="4" /> est restituée vers l'atmosphère et maintient un chauffage convectif limitant le refroidissement nocturne.

Pour mieux analyser et percevoir le risque, on utilise des moyennes temporelles. Les critères de canicule étant différents la nuit et le jour, **on propose de calculer les moyennes de températures le jour et les moyennes la nuit en évitant les heures intermédiaires, moins significatives.** Après avoir réalisé notre première expérimentation (2014) sur Paris, nous décidons de représenter les périodes de chaleur sur une plage horaire de 7h. Cependant, suite à nos expérimentations (campagnes de mesure 2015) nous nous rendons compte que ces plages horaires ne reflètent pas exactement les épisodes de fortes chaleurs. *Pour nos analyses, nous choisissons les heures représentant le mieux le phénomène de canicule, soit 15h-22h pour la journée et 03h-10h pour la nuit (soit 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. C'est à partir de ces plages horaires qu'on agrége toutes les données horaires en données cumulées de 7h sur les données de la canicule 2015. La classe *maille-météo-durée* est ajoutée au modèle (Fig 12).

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 11 : La classe Maille-Météo-Durée permet de décrire les situations nocturnes et diurnes</figcaption></figure>

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, dans Paris, pour une maille de 250m et une durée de 7h (Fig.13).

<footnote n="4">⁴ Par analogie aux forêts, le terme canopée urbaine désigne la couche entre le sol et le sommet des bâtiments</footnote>
<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 13 : Schéma représentant l'agrégation temporelle pour une durée de 7h sur les températures à 2m, le 5 juillet 2010</figcaption></figure>

L'objectif de ces premières cartes est de montrer la répartition spatiale du phénomène au cours du temps. On voit déjà que certains quartiers emmagasinent plus de chaleur que d'autres.

## 3.2 Variabilités par type d'appartement

Comme nous l'avons constaté (fig 13), les températures varient fortement dans l'espace et le temps. On sait qu'elles varient aussi en fonction du type d'appartement. L'un des objectifs du projet est d'étudier la température à l'intérieur des appartements. Comme il a été signalé précédemment, il n'est pas aujourd'hui possible de connaitre précisément la température de chaque appartement parce que les données de construction et d'isolation ne sont pas disponibles au degré de précision requis. Notre ambition dans ce projet n'est pas de connaitre précisément les températures à l'intérieur de chaque appartement mais d'estimer ces températures en fonction du lieu (de la maille), de l'heure et du **type d'appartement**. Ainsi nous complétons les résultats du modèle SURFEX-TEB en réalisant des analyses de températures au même moment, dans un même quartier sur des types d'appartement ayant des caractéristiques différentes et signifiantes pour travailler sur le suivi des canicules.

La méthodologie mise en place dans cette recherche est une méthode basée sur l'utilisation du modèle SURFEX-TEB et d'un jeu de données de températures provenant de capteurs Tynitag. Ce capteur s'utilise avec le programme Tinytag Explorer. Les données du capteur sont connectées, par ordinateur via un câble. A partir de ce programme, on choisit la description de notre exécution d'enregistrement. Le programme Tinytag permet d'établir l'intervalle et la durée de l'enregistrement et les données que l'on souhaite mesurer. **Nous l'avons programmé pour enregistrer la température minimale, maximale et moyenne toutes les 30 minutes.**

Nous avons choisi des capteurs « uniques », c'est-à-dire que les séries de températures sont obtenues à partir des mêmes capteurs et non pas en en combinant plusieurs. L'avantage des mesures simultanées est de pouvoir obtenir des données de terrains sans décalage temporel. L'objectif de cette partie est de réaliser une cartographie différenciée par type d'appartement dans un même quartier pour bien enregistrer des écarts dus aux configurations locales et non aux effets de quartiers.

Ainsi, pour obtenir des données climatiques plus fines, un réseau capteur est mis en place à l'intérieur et à l'extérieur d'appartements. Nous cherchons l'influence des structures spatiales
dans le champ des températures. Cette cartographie différenciée permet de compléter les estimations provenant du modèle.

Il est essentiel de bien choisir ces postes de mesures. En effet, l'objectif est d'analyser les écarts de températures à l'intérieur engendrés par des effets locaux. Les capteurs doivent être placés là où l'influence des variables climatiques est élevée : rue canyon, centre urbain, etc. Dans un contexte de milieu urbain, il est toutefois difficile de disposer des capteurs de manière optimale pour les raisons suivantes :

- il est difficile de placer les capteurs à la même hauteur dans les différents appartements,

- l'influence des appareils électroménagers (pour les capteurs intérieurs) est peu maitrisable,

- il est difficile de totalement s'abstraire de la proximité des murs (pour les capteurs extérieurs).

Par ailleurs, il faut trouver des personnes qui acceptent d'avoir dans leur appartement pendant plusieurs semaines plusieurs capteurs qui clignotent toutes les 30 secondes ; on ne pas facilement disposer d'un grand nombre de configuration. On privilégie donc la diversité des types d'appartement et leur proximité spatiale (dans le même quartier).

Les capteurs Tinytag ont été placés à l'intérieur et à l'extérieur des appartements. Pour l'extérieur, nous avons réalisé des abris météo pour éviter le rayonnement solaire direct sur le capteur. Ce type de capteur présente l'avantage d'avoir une sonde thermistance déportée permettant de l'installer dans un abri antiradiation. Pour l'intérieur, les capteurs sont directement posés au lieu voulu, à hauteur moyenne et pas à trop grande proximité des murs (Fig.14).

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 14 : Capteurs Tinytag positionnés dehors et dedans.</figcaption></figure>

Les capteurs placés à l'extérieur nous permettent surtout de comparer les données avec celles du modèle SURFEX-TEB et de voir si des effets locaux ont lieu. Notre attention porte surtout sur les températures intérieures.

Les capteurs placés à l'intérieur sont directement impactés par l'habitant et l'usage qu'il fait de son appartement. Pendant nos compagnes de mesures certains appartements n'ont pas été habités. Les fenêtres non ouvertes durant les absences créent une plus forte accumulation de chaleur à l'intérieur du logement. Pour les appartements occupés, les fenêtres sont ouvertes à l'envie, pour créer une ventilation naturelle et des ventilateurs fonctionnent sur quelques heures. Aucun climatiseur n'a été utilisé lors de nos campagnes de mesures. Le mode de vie, les habitudes, les absences des habitants influencent les températures intérieures. Les compagnes de mesures sont réalisées au bon vouloir des habitants. Leur donner des contraintes, pour avoir les mêmes modes de vie dans tous les appartements, n'est pas envisageable.
Deux campagnes de mesures ont été nécessaires pour structurer la méthodologie et pour répondre à nos attentes. Les tests ont été réalisés en août 2014 et juillet 2015. Nous décrirons, seulement ici, la campagne de mesures 2015 (année de canicule).

## Localisation et caractéristiques des appartements

Pour cette campagne, nous avons placé 22 capteurs, localisés dans le centre urbain de Paris (Fig. 15, 16 et Tab 1). On s'intéresse aux températures moyennes, minimales et maximales durant la période du 29 juin 2015 12h, au 1er août 2015 minuit.

L'analyse de l'évolution de la température en période estivale entre le 29 juin et le 1er août 2015 a été réalisée en utilisant les séries de températures correspondant aux 21 capteurs retenus, un capteur, ayant donné des résultats difficilement interprétables, a été éliminé. Nous avons examiné l'évolution des températures aux échelles journalières, toutes les 30 minutes, des capteurs Tynitag Talk 2.

Le choix des appartements a été guidé par les critères suivants :

* les appartements doivent 'dans le même quartier'

* les appartements doivent illustrer au mieux les variations thermiques théoriques :

* Variation des étages : RdC, sous les toits, intermédiaire

* Configurations : en rue cañon, en boulevard, sur cour

* Traversant ou non traversant (peu ventilé)

* Nord / Sud

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure 15 : Localisation des appartements mesurés pour la campagne 2015 dans le quartier Montorgueil</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 1 : Localisation des capteurs intérieurs et extérieurs campagne 2015</caption><thead><tr><th>Appart</th><th>Année de construction</th><th>Coordonnées géographiques</th><th>Nbr de capteurs</th><th>Etages</th><th>N° capteur Extérieur</th><th>N° capteur Intérieur</th></tr></thead><tbody><tr><td>A (duplex)</td><td>&lt; 1850</td><td>652172<br>6863111.3</td><td>9</td><td>6 et 7 (der)</td><td>12 (Sud) - 20 ; 24 (Nord)</td><td>29 ; 7 ; 15 ; 8 (Sud) - 17 ; 13 (Nord)</td></tr><tr><td>B</td><td>&lt; 1850</td><td>652172<br>6863111.3</td><td>4</td><td>3</td><td>9 (Sud) - 27 (Nord)</td><td>28 (Sud) - 11 (Nord)</td></tr><tr><td>C</td><td>&lt; 1850</td><td>652086.4<br>6863196.7</td><td>3</td><td>3</td><td>30 (Nord)</td><td>18 (Sud) - 2 (Nord)</td></tr><tr><td>D</td><td>Haussmann</td><td>652202.8<br>6862844.3</td><td>3</td><td>6 (dernier)</td><td>3 (Sud) - 4 (Nord)</td><td>14 (Nord)</td></tr><tr><td>E</td><td>&lt; 1850</td><td>652012.5<br>6863397</td><td>1</td><td>RDC</td><td>X</td><td>22 (Nord)</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Appartement B (4 capteurs) traversant</figcaption></figure>

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Appartement C (3 capteurs) : cour non traversant, 3ième</figcaption></figure>

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Appart C</figcaption></figure>

<figure><img src="image_31.png" /></figure>
## Appartement D (3 capteurs) : sous les toits, traversant, très ensoleillé

Le capteur 16, suite à une défaillance, ne sera pas utilisé

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

## Appartement E : Rez de Chaussée (1 capteur)

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Figure 16 : Localisation des capteurs et présentation des lieux</figcaption></figure>

### Spatialisation des appartements au niveau du parcellaire

Afin de mieux situer les appartements, nous les avons positionné par rapport au parcellaire. Les cartes sont réalisées via le site de Geoportail (www.geoportail.gouv.fr). Les cartes sont superposées avec la couche des parcelles cadastrales et les photos aériennes. Les mesures sont réalisées grâce aux outils du site.

### Appartement A et B

Les appartements A et B, se situant dans le même appartement ont une cour intérieure d'une superficie de 149,6m² (Fig17.A). Sa longueur est de 15,9m et 11,8m de largeur. Un renfoncement est visible. Sa largeur est de 5,1m. Le capteur 20, situé au 6ème étage, est placé dans ce renfoncement. On peut supposer que cette partie, moins ventilée, aura des températures nocturnes plus chaudes que le capteur 24 (6ème étage). Les capteurs 12 (6ème étage) et 9 (4ème étage), placés côté Sud, donnent sur une rue canyon.
<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Figure 17-A&B: Contexte des appartements A et B</figcaption></figure>

• Appartement C

L'appartement C, se situe au 3ème étage. Il donne sur une cour intérieure (Fig.17C). Cette cour a une superficie bien plus petite que pour les appartements A et B. Sa superficie est de 84,8m² avec une largeur de 10m et longueur de 11,6m. Cette cour est moins ventilée que pour les appartements A et B en raison de sa faible superficie.

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>Figure 17-C : Contexte de l'appartement C</figcaption></figure>
• Appartement D

L'appartement D, se situant au 6ème étage donne sur deux boulevards d'une largeur de 19,9m
(Fig.17D).

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>Figure 17- D : Contexte de l'appartement D</figcaption></figure>

Hypothèses

De ces différentes configurations des hypothèses se posent :

- Est-ce qu'une différence de température est mesurée entre les cours intérieures ?

o On peut supposer que par la superficie de la cour de l'appartement B, le brassage de l'air est faible voire inexistant et par conséquent, les températures extérieures seront élevées voir plus chaudes que celles des appartements A et B.

- Est-ce que dans une même cour et dans une même rue canyon, les températures sont différentes en fonction de l'altitude et des renfoncements ?

o On peut supposer que le capteur 12 aura des températures nocturnes plus chaudes que le capteur 9 en raison d'un meilleur brassage de l'air en altitude, ce qu'on a constaté lors de notre campagne de mesure en 2014.

- Est-ce que les températures mesurées au niveau des grands boulevards sont les mêmes que dans les rues canyons ?

o On peut supposer que les températures extérieures seront moins élevées que les températures de la rue canyon des appartements A et B en raison d'un meilleur brassage d'air.

- Est-ce que l'orientation (N/S) a un poids plus fort que le contexte sur le comportement des températures ?

Remarque : Ces températures extérieures sont entourées d'immeubles. On pourra toujours se demander si elles ne subissent pas la nuit la chaleur des appartements.

L'étude des paramètres météorologiques et thermiques permet de mieux cerner la façon dont les températures intérieures diffèrent de celles extérieures, en période de canicule. Des hypothèses nous permettent d'avancer et mieux comprendre l'importance de caractériser un appartement en fonction de ses caractéristiques, pour comprendre sa dangerosité.

L'objectif de cette partie est de montrer que la variabilité des températures extérieures ou intérieures est fonction de l'emplacement géographique (sur rue canyon, sur grand boulevard, sur cour), des
étages, de l'orientation (nord, Sud), de l'ensoleillement (différent de l'orientation en raison des nombreuses ombres en centre urbain), de la ventilation (traversant, non traversant) et de l'isolation.

En prenant l'exemple des deux campagnes de mesures, des constats sont faits sur les différences thermiques entre appartements d'un même quartier. Une série d'hypothèses est posée. Quelques hypothèses sont présentées ci-dessous, les expérimentations permettront de valider, d'invalider ou de préciser ces hypothèses.

- H1 : Les températures extérieures influencent les températures intérieures,

- H2 : Les températures extérieures impactent davantage les appartements traversant que le dernier étage (mezzanine),

- H3 : Les températures intérieures sont relativement plus chaudes la nuit que les températures extérieures en raison de l'inertie thermique de l'appartement,

- H4 : Durant les périodes de canicules un peu plus fraîches (<29°C) les températures intérieures sont plus élevées que les températures extérieures dû à l'accumulation de chaleur,

- H5 : Les températures intérieures côté Sud sont plus chaudes que les températures intérieures côté Nord,

- H6 : Plus l'amplitude thermique des températures extérieures est grande plus elle le sera aussi pour les températures intérieures et inversement,

- H7 : L'orientation influence les températures extérieures et intérieures (plus chaud côté Sud que Nord),

- H8 : Une différence de température entre l'intérieur et l'extérieur est plus importante côté Nord que Sud,

- H9 : Une différence de température entre l'intérieur et l'extérieur est plus importante de nuit que de jour

Après avoir classé les appartements en fonction de leur ressemblance thermique et de leurs caractéristiques, des types d'appartements sont créés.

## Création des types d'appartements

Les températures intérieures sont différentes en fonction des types d'appartement. Ces types sont créés à partir d'hypothèses et d'analyses (présentés en partie 4 : résultats obtenus).

Grâce aux analyses bibliographiques et aux résultats statistiques nous avons créé 6 types d'appartements basés sur différents critères tels que la ventilation, l'exposition ou bien l'orientation :

Le premier type d'appartement correspond aux caractéristiques de l'appartement E :

* **Type 1:** ancien bâti <1850, une seule exposition, rez-de-chaussée, peu ventilé, non ensoleillée et isolé. Sa caractérispe principale par rapport aux autres est qu'il est le seul à être au Rez-de-chaussée.

Le deuxième type de bâtiment correspond aux caractéristiques de l'appartement C :

* **Type 2:** Haussmannien, traversant (double exposition Nord/Sud), isolé et ventilé, situé sous les toits au 6ème étage sur boulevards, très ensoleillé. Sur les grands boulevards, cet appartement est le plus ensoleillé de tous les appartements mesurés. En particulier il reçoit les rayons du soleil dès le levé du jour et jusqu'au couché du soleil.

Le troisième type de bâtiment correspond aux caractéristiques de l'étage supérieur (mezzanine) de l'appartement A :

* **Type 3:** ancien bâti <1850, deux expositions, mais une seule exposition utilisée (Nord), isolé et très peu ventilé, dernier étage (sous les toits) donnant sur rue canyon. En principe cette pièce devrait être particulièrement chaude.

Le quatrième type de bâtiment correspond aux caractéristiques de l'appartement D :
* **Type 4:** ancien bâti <1850, une seule exposition (Nord), très isolé et très peu ventilé, 3ème étage sur cour. La caractéristique principale de cet appartement est d'être non traversant et sur cour dans un étage intermédiaire. Il ne reçoit jamais le soleil. Ce type d'appartement est très commun à Paris.

Le cinquième type de bâtiment correspond aux caractéristiques de l'appartement A et B :

* **Type 5:** ancien bâti, traversant (double exposition N-S), isolé et bien ventilé, 4ème / 6ème étage, sur rue canyon. Les différences de températures constatées entre le 4ième et 6ième étage minime, un seul type a été créé. Sa caractéristique principale est qu'il est traversant sur rue canyon.

Le sixième type de bâtiment correspond aux caractéristiques de l'appartement simulé par le modèle SURFEX-TEB :

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

Les températures dans ces appartements sont analysées et cartographiées (section 4).

## Extrapolation des mesures locales sur l'espace étudié

Les températures issues de SURFEX couvrent tout Paris mais sont calculées pour un type d'appartement standard (type 6). Nos observations sont réalisées de manière ponctuelle dans un appartement donné correspondant à des caractéristiques thermiques et des configurations bien spécifiques. Nous cherchons ici à obtenir la couverture totale de Paris selon le quadrillage de SURFEX mais pour les différents types d'appartements créés. L'objectif est ici d'intégrer les températures mesurées de jour et de nuit et de les recaler dans un contexte spatial spécifique donné par le modèle SURFEX. Les températures (intérieures comme extérieures) sont localement différenciées en fonction du quartier, de la maille et de la situation géographique.

Pour passer de la visualisation graphique des données à une représentation cartographique, plusieurs étapes sont nécessaires.

La première étape est de *géoréférer* les appartements types sur la grille utilisée pour SURFEX-TEB. Chaque appartement est caractérisé par une couche avec ses attributs (températures intérieures et extérieures). Les températures sont agrégées sur 7h (15h-22h pour la journée et de 3h-10h pour la nuit). Une fois la couche créée et géolocalisée, les températures sont visibles seulement sur cet appartement. Il faut étendre la valeur à toute la maille. Une première extrapolation des données est réalisée sur une maille de 250*250m (Fig.18)
<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Figure 18 : Extrapolation des mesures locales sur tout l'espace couvert par le modèle</figcaption></figure>

Les capteurs de température ne peuvent fournir que des mesures ponctuelles de la température. Il est nécessaire de pouvoir reconstruire le champ des températures sur l'ensemble de la zone d'étude grâce à une méthode de *fusion* de données.

Lorsque l'on paramètre un modèle à partir de mesures in-situ, on parle d'assimilation. Dans notre cas, une assimilation aurait nécessité de faire tourner le modèle pour les 6 différents types d'appartement ce qui aurait été trop gourmand en temps de calcul. Nous avons donc utilisé une méthode plus simple : nous recalons les données du modèle grâce à des mesures. Nous utilisons une méthode simple de fusion permettant de recaler pour chaque pas de temps les températures d'une maille, pour un type d'appartement. Cette fusion de données se fait en fonction de la température de la maille choisie pour l'appartement standard et de l'écart de températures entre les appartements dans les mailles mesurées.

Pour recaler ces observations ponctuelles, nous additionnons la température des sorties SURFEX-TEB à la maille avec la différence entre la température ponctuelle des données observées (observation ponctuelle) et les températures de l'appartement type observé (Fig.19).
<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>Figure 19 : Méthode utilisée pour la fusion de données</figcaption></figure>

Le calcul de la température intérieure d'une maille_i pour l'appartement type AT se traduit par cette équation :

$$ \text{Temp-inte (AT, maille_i)} = \text{temp-inte-Surfex-Haus (maille_i)} + (\text{temp-inte-obs (AT)} - \text{temp-inte-obs (Haus)}) $$

Cette méthode donne une estimation différentiée des températures plus pertinente que l'estimation initiale pour un type standard d'appartement. Cette méthode de fusion n'est pas parfaite parce qu'il aurait été préférable d'avoir plus de points, répartis plus largement sur le territoire. Ce sont des perspectives que nous proposons pour consolider les résultats du projet.

## 3.3 Estimer la Dangerosité par type d'appartement et en intégrant la durée

### La canicule : phénomène spatio-temporel

Il existe un nombre important de recherche sur la modélisation et la représentation de l'information géographique pour ses dimensions spatiales et temporelles (Peuquet, 2002). Le temps et l'espace jouent des rôles différents selon le type d'observation et de description des phénomènes.

Dans notre cas, nous avons deux niveaux d'analyses : le phénomène (l'épisode) et la localisation des variations de température. Ainsi, ces questions peuvent s'interpréter comme tel :

- Où se situe le pic de chaleur à un instant donné ?

- A quel moment le pic de chaleur a-t-il eu lieu ?

A un niveau local les questions sont les suivantes :

- Que se passait-il à tel endroit, à tel moment par rapport à l'épisode de canicule ? (Quelle est la température intérieure/extérieure, par exemple ?)

- A tel endroit, depuis combien de temps a commencé l'épisode de forte chaleur, de canicule ?

L'objectif des approches spatio-temporelles est de permettre la représentation et l'analyse d'un ensemble de changements opérés sur les entités spatiales inhérentes à un phénomène. Il existe un ensemble de modèles de bases de données spatio-temporelles. Ces modèles permettent de stocker et manipuler les données spatio-temporelles.

Pour notre projet, nous utilisons deux visions pour analyser la canicule et sa dangerosité : une analyse temporelle et une spatiale.
Connaître la température sur Paris, à différents endroits au cours de la journée permet de montrer dans quelle mesure les températures sont fonction de la configuration urbaine. Deux possibilités se présentent :

1. soit réaliser une cartographie complète en chaque lieu, à chaque instant,

2. soit simplifier en moyennant spatialement et temporellement les données.

Pour la première option, il est nécessaire de connaître le plus finement possible les rues canyons, les boulevards, les rues les plus ventilées, etc. Au final la situation devient difficile à quantifier et il devient nécessaire de simplifier voire de négliger certains mécanismes que l'on considère à tort ou à raison comme d'importance moindre.

Ainsi, pour la représentation de la canicule, nous choisissons la deuxième option. Les températures sont moyennées sur une durée de 7h entre 15h et 22h pour les températures diurnes et de 3h à 10h pour les températures nocturnes. *Les périodes dites nocturnes sont en réalité les périodes les plus fraîches.* Nous gardons l'appellation en référence au fait que *ce serait la meilleure période pour dormir*.

De même, faute d'information plus précise, la granularité spatiale est celle du modèle entrant, elle est donc de 250\*250m². Pour se repérer les données topographiques IGN sont mises en fond de plan. L'unité spatiale est donc la maille.

## La dangerosité

*Notre objectif est d'estimer la dangerosité à l'intérieur de chaque type d'appartement. Nous utilisons le terme de dangerosité pour souligner le fait que nous cherchons à identifier le moment à partir duquel certaines personnes peuvent être en danger.* Il s'agit donc d'une **dangerosité potentielle**.

On rappelle que la population passe en moyenne plus 80% de son temps à l'intérieur et que les personnes fragiles (âgées, très jeunes, handicapées, malades), y passent encore plus de temps.

Nous proposons une méthodologie de construction d'indices de dangerosité en prenant en compte les spécificités des appartements et la durée du phénomène afin d'obtenir une cartographie du risque caniculaire pendant son occurrence, pour les différentes configurations urbaines.

La prise en compte du temps est cruciale dans l'étude du phénomène caniculaire puisque la canicule devient préjudiciable à partir d'une certaine durée. Ainsi, l'indice que nous souhaitons construire se fait en fonction de la durée du phénomène, du seuil (nuit et jour des températures) et du profil type (puisque le danger est fonction de la personne, à savoir son état de santé, son âge, etc.). Dans la mesure où il s'agit d'un suivi, les indices sont calculés et mis à jour régulièrement, toutes les 12 heures.

L'indice de dangerosité proposé permet d'évaluer le niveau de risque sanitaire pour les habitants dans différents types d'appartements et de configurations, dans un centre urbain lors d'épisodes de canicule.

## Approche méthodologique de la construction de l'indice

L'indice de dangerosité doit permettre d'alerter sur une dangerosité potentielle. Il vient en complément de l'indice de canicule (qui souligne si un espace est ou non en canicule en fonction des seuils de l'InVs). Cet indice de dangerosité doit permettre d'accumuler les températures et les épisodes au cours du temps : si deux canicules s'enchaînent avec quelques jours d'intervalle, l'habitant est davantage fragilisé à la deuxième canicule qu'à la première. Ceci est important à prendre en considération alors que les indices existants ne prennent pas en compte cet effet d'accumulation. Une série de canicules ou de fortes températures sur un été est, au final, bien plus préjudiciable à la santé des plus fragiles qu'une seule canicule. On notera en figure 1 de ce rapport qu'il y a parfois des séries de vagues de chaleur lors d'un été chaud (c'est le cas en 1047, 2003, et en 2015).
Grâce aux campagnes de mesures réalisées et à notre méthode de fusion de données modél-
capteur, nous disposons de chronique de température sur 6 types d'appartement pendant tout le
mois de juillet 2015. Nous pouvons donc calculer un indice de dangerosité.

Dans la mesure où il n'existe pas, à notre connaissance, d'indice de dangerosité calculé à partir de température intérieure, nous en proposons un.

Choix des grandeurs à intégrer dans l'indice

Nous avons déterminé les paramètres à prendre en compte pour définir la dangerosité en
analysant les campagnes de mesures réalisées sur Paris en 2014 et 2015 sur cinq types de
configurations.

Les différents indicateurs choisis sont les suivants :

- Un indicateur lié uniquement à la température : température moyenne diurne et nocturne en intégrant la notion d'accumulation. Lors des campagnes de mesures nous avons constaté l'importance de prendre en compte les températures diurnes et nocturnes. Ce sont donc les couples de températures maximales diurnes et minimales nocturnes qui sont pris en compte pour définir les seuils de dangerosité.

- Un indicateur intégrant le temps de récupération : nous avons établi deux valeurs spécifiques pour caractériser la vulnérabilité selon le type de personne.

L'humidité n'est pas prise en compte dans cet indice du fait que les canicules précédentes en France ont été peu humides. Ce paramètre constitue un indicateur de dangerosité supplémentaire, tout comme la pollution atmosphérique.

Par l'analyse bibliographique et statistique, l'indice souhaité doit intégrer la durée de l'événement caniculaire et son intensité (en se basant sur les températures moyennes) pour montrer l'accumulation des températures et la récupération d'une personne se basant sur sa vulnérabilité. L'indice de dangerosité proposé permet d'évaluer le niveau de risque pour les habitants dans différents types d'appartements et de configurations, dans un centre urbain lors d'épisodes de canicule (Fig.20).

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>Figure 20 : Composants de l'indice de dangerosité</figcaption></figure>

Structure de données pour suivre la canicule et la dangerosité au cours du temps
Pour rappel, notre intérêt est d'étudier les températures intérieures et compte tenu de l'inertie thermique des appartements il y a des décalages entre les pics de chaleur extérieurs et intérieurs, il faut donc travailler dans la durée. Aux premières chaleurs les appartements emmagasinent de la chaleur qui augmente et peut rester élevée même si dehors il n'y a plus de canicule au sens de l'InVS.

Lorsqu'une période de fortes chaleurs est présente, la question est de savoir si elle va ou non se transformer en canicule. Les températures peuvent être élevées et dépasser le seuil sans pour autant durer assez longtemps pour qu'une canicule soit déclarée (soit 3j).

Pour assurer le suivi des températures, on propose de créer des objets, appelés **maille-suivi-canicule**, mis à jour toutes les 12h. Un objet **maille-suivi-canicule** a pour fonction de calculer si il y a ou non une canicule dans sa maille et de calculer et mettre à jour un indice de dangerosité pour chaque type d'appartements en fonction de la durée.

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>Figure 21 : L'objet **Maille-suivi-canicule** permet de calculer la dangerosité dans une maille au cours du temps</figcaption></figure>

Cet objet **Maille-suivi-canicule** (fig 21) calcule et stocke la durée de la canicule, sa date de début et de fin pour chaque type d'appartement mais aussi les valeurs des indices de dangerosité au cours du temps. Ainsi on distingue un état de canicule (1/0) en fonction des indices InVS de la dangerosité dont la valeur varie.

Pour représenter la canicule, on distingue 3 cas :

- Soit les dernières heures ne répondent pas aux critères de canicule et la valeur de l'attribut canicule de l'objet **maille-suivi-canicule** est égale à 0 (canicule = 0)

- Soit les températures dépassent le seuil, mais la durée minimale n'est pas atteinte (3 jours). L'objet enregistre et stocke l'information.

- Soit la maille est déjà ou passe en canicule, elle met à jour la valeur de l'attribut canicule de l'objet qui est égale à 1. La date de début ou la durée de la canicule pour cette maille sont enregistrées.

L'indice de **dangerosité** se base sur la durée et l'intensité de la vague de cahleur ainsi que sur la situation des jours précédents. A chaque nouveau calcul (toutes les 12 heures) il y a quatre possibilités :
- Soit la température intérieure est sous le seuil de dangerosité :

o Soit l'indice était à zéro, alors il reste nul : (i_dangerosité$_{t_courant}$ = 0)

o Soit l'indice n'était pas à zéro, alors il dimine (0 ≤ i_dangerosité$_{t_courant}$ < i_dangerosité$_{t_courant-1}$) et met à jour sa durée

- Soit la température intérieure dépasse le seuil de dangerosité :

o Soit l'indice était à zéro, alors il augmente et l'objet met à jour les attributs début et durée

o Soit l'indice n'était pas nul, alors il augmente (i_dangerosité$_{t_courant}$ > i_dangerosité$_{t_courant-1}$) et l'objet met à jour l'attribut durée

On notera deux points importants :

- la durée de la dangerosité sera souvent plus longue que la durée de la canicule.

- Les canicules fonctionnant par vagues répétitives, une maille dont l'indice de dangerosité est non nulle peut ré-augmenter si une nouvelle vague survient.

Pour faire la synthèse de ce qui s'est produit dans une maille, on utilise un objet maille-canicule (fig 22). La **maille-canicule** stocke des informations synthétiques calculées par la **maille-suivi-canicule**. La **maille-canicule** porte, en plus de la durée du phénomène, les températures minimales, maximales et moyennes par type d'appartement, de jour et de nuit sur la durée du phénomène.

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>Figure 22 : l'objet maille-canicule permet d'avoir une synthèse locale d'un pic de chaleur</figcaption></figure>

## Le choix des seuils

La canicule est marquée par une forte chaleur et une sécheresse importante avec un fort ensoleillement rendant l'ambiance éprouvante. Pour le climatologue, il s'agit de définir un seuil de température pour répertorier, classer et comparer ces types de phénomènes extrêmes. Depuis le 1er juin 2004, après la canicule 2003, la définition de la canicule inclut les températures minimales et maximales en fonction des régions. Cette définition est un apport indéniable pour la prévention du risque sanitaire.

### • Seuils extérieurs

La détermination des seuils extérieurs est donnée par l'InVS. Les seuils IBM de 21°C et de 31°C (soit 294,15K et 304,15K) sont les seuils de référence pour la région parisienne. Ses seuils ont été conservés concernant la dangerosité potentielle extérieure. Ces seuils sont très intéressants parce qu'ils sont calculés en fonction de mortalité constatée. Par contre ils ne permettent pas différentier les situations intérieures.

### • Seuils intérieurs

Les seuils IBM ne peuvent pas être pris en compte pour décrire la canicule intérieure. Pour trouver un équivalent, nous aurions pu nous dire : quel est en moyenne la valeur de la température intérieure de nuit lorsque la température extérieure est de 21°C. La température variant au cours
du temps et selon les appartements, nous avons préféré nous tourner vers une première analyse auprès de la population. La grande majorité des personnes considère que la température de confort est comprise entre 19°C et 21°C dans un appartement. Or, durant une période de canicule, cette température de confort n'est pas envisageable sauf si un climatiseur est utilisé. Nous nous sommes basées sur des seuils correspondant à des températures jugées acceptables à l'intérieur. Pour cela des entretiens semi-directifs ont été réalisés. Le but de ces entretiens est de déterminer un seuil permettant de définir un malaise en fonction de la chaleur. L'approche qualitative par entretien nous semble la méthode la plus appropriée pour avoir une interaction sur le sujet avec des personnes de tout âge vivant en zone urbaine dense. Pour notre étude nous avons interrogé plusieurs personnes concernant leur dégradation de santé en fonction de la chaleur. Ces entretiens semi-directifs, permettant de guider notre discussion selon nos objectifs tout en laissant la parole à la personne interrogée, montrent qu'en fonction de la personne, la chaleur est ressentie différemment.

Nous avons interrogé 28 personnes dont 7 personnes âgées de plus de 60 ans. Ces entretiens se sont basés sur trois questions :

1. Avez-vous ressenti la canicule de 2015 ?

2. Si oui, avec-vous ressenti un inconfort durant la nuit ou la journée ?

3. A partir de quelle température avez-vous ressenti une gène et/ou la sensation de mal dormir ?

*De nuit, le seuil de 24°C de nuit est retenu suite aux analyses statistiques réalisées et les entretiens semi-directifs réalisés.*

De jour, deux seuils ont été définis : 28°C et 31°C (pour reprendre le seuil IBM). Pour aller plus loin dans la détermination des seuils, il faudrait travailler avec des spécialistes de la santé (perspectives).

Il est important de noter que ces seuils définis ne sont pas parfaits. Le choix de ces seuils destinés à prévoir une dangerosité intérieure comme extérieure est variable selon les individus et resterait à préciser. Pour notre étude nous cherchons un seuil d'alerte. La recherche des bons seuils reste à poursuivre (voir dans les perspectives) mais elle doit être associée à une période de canicule ce qui rend sa programmation difficile.

## Mise en équation

Durant le projet plusieurs fonctions ont été testées. Nous présentons ici la fonction la plus simple. Les tests consistent à mettre en relation les seuils de dangerosité choisis et les indicateurs. Les valeurs d'indice sont calculées toutes les 12h.

Le principe de base est d'incrémenter l'indice toutes les 12h si les températures sont supérieures aux seuils et de le baisser sinon. L'augmentation de base est de 1 point par jour, donc d'un ½ point toutes les 12h. L'augmentation est d'autant plus forte que la température est au dessus du seuil. Lorsque l'indice diminue on intègre un coefficient de récupération dépendant de profils utilisateurs. Une personne en bonne santé récupère plus vite qu'une personne fragile (âgée, très jeune, ayant une fragilité sur un plan de la santé physique).

La fonction de base est la suivante :

Si température-jour > seuil-jour ou température-nuit > seuil-nuit alors :

$$Indice_{ti} = Indice_{ti-1} + p1 + Entier-sup (température_{Kelvin} - seuil (jour, nuit)) * p2$$

Sinon l'indice diminue en fonction du profil. La personne récupère progressivement :

$$Indice_{ti} = \max(0, Indice_{ti-1} - p3 \text{ (profil}))$$

Avec :

* p1 représente le fait que si la température continue à être au-dessus du seuil, alors la situation s'aggrave. Expérimentalement nous avons choisi $p1 = 0,45$
* **p2** permet de prendre en compte l'intensité de la canicule dans le calcul de l'aggravation de la situation. Expérimentalement nous avons choisi $p2 = 0,05$. Ainsi, l'indice s'incrémente de 0,5 point pour un degré au-dessus du seuil (soit : $p1 + 0,05$). L'indice $t+1$ se base sur l'indice $t0$. Si l'on prend un seuil-nuit de 294,15K (soit 21°C), le premier jour, son indice sera de 0,50 et évoluera de 0,05 à chaque Kelvin en plus des seuils.

* **p3** est la récupération qui est fonction de la vulnérabilité de la personne. Une personne en bonne santé récupère rapidement, une personne plus sensible à la chaleur (selon des profils standards) récupère plus lentement. Dis autrement : *Si la température est inférieure au seuil alors formellement (comme les autres indices) l'épisode de canicule est fini.* Cependant, la chaleur accumulée pendant la canicule a encore un impact sur la santé humaine. Les personnes récupèrent progressivement. Ainsi, nous distinguons deux profils :

* une personne fragilisée $p3 = 0.5$,

* une personne en bonne santé. $p3 = 1$.

> Le fait de ne pas faire disparaître la dangerosité dès que la température intérieure passe au dessous d'un seuil permet de mieux représenter la fragilité due à la canicule et de mieux prendre en compte les séries de vagues de chaleur.

## Intérêts et faiblesses de l'indice de dangerosité

Les données utilisées dans notre étude viennent de la campagne de mesure 2015 et de la simulation du modèle SURFEX-TEB. Les mesures sont réalisées lors d'une période de canicule. La zone d'étude se localise dans un centre urbain à forte densité de populations. L'utilisation des SIG permet des représentations cartographiques et la visualisation spatiale du danger.

Par ailleurs, cet indice doit être interprété avec prudence notamment à cause du manque d'indicateurs (pollution, humidité, etc.) et de l'absence des données de l'avant-canicule. De plus, avec les simulations SURFEX-TEB, le vent dominant Est, crée une zone de plus fortes chaleurs à l'Ouest parisien. Les études sur les seuils de confort intérieurs sont trop peu nombreuses pour avoir une référence notamment pour la définition des seuils.

Les canicules arrivent à un rythme au mieux annuel. Nous avons été limités pour la conception de notre indice et surtout de sa validation en raison du rythme annuel (au mieux) des mesures et entretiens. L'indice que nous proposons est donc à prendre comme une première proposition à améliorer en particulier en réalisant davantage d'interviews et enquêtes auprès d'une population vivant dans un même quartier.

Loin d'être parfait, cet indice permet toutefois de donner des premières pistes de réflexion sur la dangerosité de la canicule. Plusieurs tests sont réalisés, avec plusieurs seuils et plusieurs pas de récupération. Le vécu des personnes vivant dans les appartements mesurés en juillet 2015 est également pris en compte dans notre analyse. Les résultats et les illustrations sont présentés en section 4.

## 3.4 Structuration des données et processus global

### Schéma de données

Nous voyons dans la méthodologie que plusieurs étapes sont nécessaires pour représenter spatialement et temporellement le phénomène de la canicule. Derrières ces étapes il y a des données qui sont construites, agrégées, extrapolées. Après avoir présenté des parties du schéma de données précédemment nous le présentons entièrement dans cette partie. Ce schéma de données explique la structure de données conçue pendant le projet RepExtrem. Par ailleurs ce modèle structure la méthodologie globale de notre recherche. Il intègre les deux types de données météorologiques, c'est-à-dire simulées et mesurées, les données topographiques décrivant Paris,
les types d'appartements étudiés, les seuils de l'indice de dangerosité et les types d'espaces. Il est décrit par objets et par classes avec leur agrégat (spatiaux et temporels) correspondant.

L'objectif de ce schéma est de structurer les données de façon efficace, afin de pouvoir suivre en dynamique une canicule à l'aide de prévisions et de mesures. La dangerosité étant fonction de l'intensité et de la durée, il faut pouvoir passer d'états à des durées et suivre les températures au cours du temps, à l'échelle de la maille, pour voir si on rentre dans une situation de possible canicule et quelle est sa dangerosité et sa couverture spatiale. Ce modèle conceptuel (Fig.23) présente les informations que nous calculons pour assurer le suivi du risque caniculaire.

Le modèle inclut les données issues des mesures de campagne : nous avons créé 6 types d'appartements caractérisés par plusieurs paramètres : exposition, étage, ensoleillement, etc. Ainsi, chaque type de bâtiments est décrit par ses attributs. La description plus détaillée de ces appartements sera donnée au chapitre 4. Chaque appartement est caractérisé par ses températures (intérieures et extérieures).

Dans ce schéma, trois grilles permettent de décrire l'espace géographique et météorologique.

- La première grille, de l'appellation *maille* ou *maille-morphologique*, définit un espace géographique comportant des mailles de 250*250m² comprenant des informations sur les caractéristiques de cet espace (le pourcentage de végétation, de bâtiment, de route, etc.). Cette maille constituée de données topographiques peut être représentée avec des géométries en 2D ou 3D.

- La *maille-météo* est la deuxième grille et comporte en plus, les données de températures (intérieures et extérieures) ainsi que les autres paramètres que l'on souhaite étudier (UTCI, humidité, etc.). Les paramètres sont donc représentés à une date *t*.

- La troisième grille fait référence à la première agrégation de valeurs pour les périodes de nuit et de jour. C'est l'objet *maille-météo-durée* décrivant la température (moyenne, maximale et minimale) dans une maille, pendant 7 heures d'affilées de nuit et de jour, en évitant les heures intermédiaires moins significatives.
<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>Figure 23 : Schéma de données : modèle de classe et les 5 instances de la classe 'appartement type'</figcaption></figure>
Processus global pour produire des supports cartographiques pertinents

Ainsi, nous récupérons les données météo pour les 'replonger' dans l'espace géographique qu'elles décrivent pour analyser les composantes spatiales et temporelles et améliorer la caractérisation du climat (Fig.24)

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Figure 24: De TEB à la représentation cartographique du phénomène caniculaire</figcaption></figure>

Pour estimer la température en ville, TEB décompose la ville en mailles régulières et caractérise chaque maille par un ensemble d'indices dont, entre autre, la fraction surfacique d'immeubles, de routes, de végétations, l'orientation principale des bâtiments, etc. Ces indices permettent, en fonction de données météo environnantes et calculées par un modèle météorologique simulant l'ensemble de l'atmosphère, dont l'atmosphère de la maille (comme le modèle de prévision de Météo-France AROME, ou le modèle de recherche haute résolution Meso-NH), d'estimer les températures dans la maille. Ainsi, à partir de la maille-météo (simulée par SURFEX-TEB), nous proposons la création de trois cartographies afin d'obtenir une meilleure représentation et appréhension des épisodes caniculaires. Cela permet d'évaluer les zones exposées et de hiérarchiser leur niveau de dangerosité :

- La **cartographie contextualisée** permet de replonger dans l'espace les informations simulées par le modèle, à l'exemple des températures intérieures et extérieures. Cette cartographie sert à contextualiser et mettre en valeur les données et l'information calculée de TEB. Cela donne à voir la richesse des sorties. Cette représentation est moins abstraite qu'une représentation brute puisqu'elle relie les prévisions à l'espace géographique illustrant le fait que cet espace n'est pas homogène<fnref n="5" />. Cette étape permet de différencier des quartiers et de mieux appréhender les déterminants et les conséquences du phénomène. Chaque quartier est soumis à une situation météorologique légèrement différente de ces voisins ce qui peut avoir des conséquences sanitaires différentiées. Aux sorties SURFEX-TEB sont additionnées les données urbaines morphologiques 2D de l'IGN®. Cependant, même si le modèle SURFEX-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

<footnote n="5">⁵ Lorsqu'on visualise des données sous forme de grille, on croit que l'espace est homogène</footnote>
moyennes valables dans une maille et peu différenciées. Ainsi, une deuxième représentation est nécessaire pour améliorer les connaissances sur les températures en période caniculaire.

*Un premier objectif est de revisiter le modèle SURFEX-TEB, en se concentrant sur les phénomènes de canicule et en exploitant mieux les sorties du modèle afin d'étudier la répartition des températures à l'intérieur des mailles en se concentrant sur des zones d'intérêts.*

- La **cartographie différentiée** a pour but de mieux estimer les écarts de températures entre les bâtiments. Elle se base sur des mesures réalisées sur des bâtiments non climatisés au centre de Paris et des hypothèses sur les gradients de températures en période de canicule. Cette cartographie permet de compléter les estimations (notamment des températures intérieures) dans l'espace. Ces calculs sur Paris sont réalisés à partir du modèle et des mesures terrains réelles. Elles prennent en compte les effets d'ICU, les écarts de températures entre l'intérieur et l'extérieur d'un bâtiment, en fonction de ses caractéristiques thermiques. Cette cartographie permet de localiser les hot-spots, à savoir les zones où le niveau de vulnérabilité et de dangerosité est le plus élevé.

*L'objectif de ces cartographies est de représenter les écarts des températures vécues entre différents types d'appartement et de quartier.*

- La **cartographie du risque et de la canicule** ajoute la notion de durée et donne à voir la dangerosité possible au cours du temps par type d'appartement. 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 s'intéresser aux changements de l'un, les autres étant fixes, ou aux changements de plusieurs d'entre eux simultanément.

*L'objectif est donc d'analyser la durée des phénomènes, pour en déduire des zones de dangerosité (hot-spot) à l'échelle du quartier, en passant d'une succession d'états à des durées et bâtir des indicateurs de dangerosité basés sur la durée et l'intensité du phénomène.*

Ces cartographies ont pour objectif de mieux donner à voir les canicules en zones urbaines denses, prendre en compte la durée pour passer à la notion de dangerosité, et représenter graphiquement cette information qui varie en fonction du lieu, du temps et du type d'appartement.
# 4. RESULTATS OBTENUS ET PRINCIPAUX ACQUIS

## 4.1 Quelques mots sur le mois de juillet 2015

La France a connu deux vagues de chaleur en 2015 entre le 29 juin et le 23 juillet :

* La première du 29 juin au 8 juillet. La journée la plus chaude sur Paris est le 3 juillet.

* La deuxième, moins forte, 13 au 23 juillet.

Sur toute la France cette vague de chaleur a généré une surmortalité de 6,5% (+ de 3300 décès, toutes causes confondues (le Point Epidémio InVS N°2 | 09 octobre 2015))

La figure 28 présente la chronique horaire de l'été 2015 sur Paris. Ces éléments seront décrits en détail dans les chapitres suivants.

## 4.2 Cartographie contextualisée : différenciations spatiale et jours/nuits

Sur la figure 25, représentant les températures intérieures et extérieures (moyennées sur la plage horaire 15-22h) des sorties SURFEX-TEB, entre le 1er et le 7 juillet, on constate que les températures intérieures fluctuent **spatialement** davantage que les températures extérieures. Cette fluctuation est due notamment à l'effet d'inertie thermique. Si on regarde les températures extérieures, on constate que pour décrire une journée, une à deux plages de températures suffisent pour décrire l'ambiance thermique extérieure contrairement aux températures intérieures où celles-ci fluctuent davantage spatialement. Le 4 juillet par exemple, à des températures extérieures se situant entre deux classes (26,85-29,35°C et 29,35-31,85°C) et pour les températures intérieures, les classes de températures vont de 26,85°C à 41,85°C.

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>Figure 25 : Représentation des sorties du modèle SURFEX-TEB sur les températures intérieures (type 6) et extérieures de jour (moyennées 15-22h) du 1er au 7 juillet 2015</figcaption></figure>

On retrouve deux comportements distincts entre les températures intérieures et extérieures dus à l'inertie thermique. Lorsque les températures extérieures baissent la nuit, cela n'implique pas que les températures intérieures baissent instantanément et uniformément. Elles ne suivent pas la même dynamique. En effet, en raison de l'inertie thermique et des caractéristiques des bâtiments (matériaux, ventilation), les températures intérieures diminuent faiblement voire restent parfois stables; c'est parce que les bâtiments ont accumulé de la chaleur pendant la journée. Ce phénomène est encore plus visible après une journée de forte chaleur. Par exemple le 3 juillet, vu comme une journée de forte chaleur, en certains endroits, la température extérieure dépasse les 33°C. 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, reste élevée voire localement sera plus chaude que les jours précédents. L'effet est tout aussi marquant de nuit (Fig.26). Ces exemples rappellent l'importance d'étudier les températures intérieures et leurs fluctuations au cours du temps. La zone rouge autour de l'Opéra sera discutée en fin de rapport.
<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Figure 26 : Représentation des sorties du modèle SURFEX-TEB sur les températures intérieures (type 6) et extérieures de nuit (moyennées 03-10h) du 1er au 7 juillet 2015</figcaption></figure>

L'ICU – qui est l'écart, principalement de nuit, entre les températures en centre urbain par rapport aux zones périurbaines - a une variabilité journalière récurrente : son intensité est en général plus forte la nuit que le jour. Sur cette figure, nous pouvons faire le même constat mais à échelle plus fine. En effet, en comparaison avec les températures de jour, les températures de nuit diminuent avec une plus faible intensité. Les températures de nuit sont tout aussi importantes à prendre en compte puisque l'influence urbaine est plus marquée la nuit et il existe une forte variation et différence de températures entre la zone urbaine dense et la zone environnante (zone rurale). Ce phénomène est accentué par la géométrie encaissée des rues, limitant le refroidissement des parois (routes et murs), par les pertes radiatives nettes (réduction du facteur vu du ciel constituant un puissant puits radiatif). Cette différence de températures, plus importante de nuit que de jour a des conséquences sanitaires sur la population, du fait notamment de l'augmentation du stress thermique que le corps doit affronter. *La figure 26 est une autre façon de voir l'ICU : les écarts sont encore plus forts à l'intérieur des appartements que dans les rues.*

Pour synthétiser, l'inertie thermique joue un rôle primordial surtout en périodes nocturnes. Elle stocke les apports excédentaires durant la journée et les restitue plus tard, lorsqu'il fait plus frais la nuit. Durant les périodes estivales, les températures extérieures nocturnes sont généralement inférieures aux températures à l'intérieur des bâtiments<fnref n="6" />. Dans les appartements, il est possible d'appliquer une ventilation naturelle puisque l'air ventilé favorise, par la convection, la dissipation de la chaleur stockée dans les parois en l'évacuant vers l'extérieur. Cela permet de réduire les pics de chaleur dans le bâtiment. Cependant, la plupart du temps, l'efficacité des échanges est pénalisée par les finitions intérieures telles que l'isolation avec les plaques de plâtre, faux plafond, etc. Avant l'apparition des matériaux isolants, la construction traditionnelle avait privilégié deux types de systèmes constructifs : la construction massive en pierres ou en briques (à forte inertie) et la construction légère (à faible inertie). Finalement avec l'apparition des isolants, l'ambiance intérieure est davantage influencée par les conditions climatiques extérieures : une fois que la chaleur est entrée dans un appartement isolé, elle est piégée dedans par l'isolation.

En plus de l'isolation, plusieurs autres facteurs jouant sur la différence de température peuvent être cités : l'orientation et l'exposition des façades, les formes urbaines et architecturales, la ventilation naturelle et les appartements traversants.

L'humidité, joue aussi un rôle important sur l'impression de chaleur. Même si peu évoquée et pris en compte dans les indices, tels que l'IBM, l'humidité renforce la chaleur ressentie. En effet l'homme transpire pour refroidir son corps; ce mécanisme est perturbé lorsque le taux d'humidité dans l'air devient trop élevé. L'air déjà saturé par la vapeur d'eau, empêche la sueur de s'évaperer et reste collée à la peau. Toute évaporation devient impossible lorsque l'humidité relative atteint les 98%. Contrairement à l'indice Humidex (indice pertinent pour des vagues de chaleur humide),

<footnote n="6">⁶ C'est également vrai en hiver mais c'est bénéfique l'hiver mais pas l'été en période de canicule.</footnote>
l'IBM ne prend pas en compte l'humidité puisqu'en France nous connaissons plutôt des vagues de chaleur sèches (extrait de l'InVS).

Ainsi, on ne peut pas aborder de manière identique le confort à l'intérieur et à l'extérieur d'un bâtiment. Cette différenciation est due à la forte disparité des températures entre elles et aux différents facteurs intervenants.

## 4.3 Cartographie différentiée par appartement : illustration sur Juillet 2015

### Températures intérieures

Les résultats présentés dans cette partie constituent une avancée importante pour valider ou infirmer nos hypothèses (présentées en section 3.2 page 35) et compléter nos connaissances. Pour rappeler le contexte, les appartements sont habités mais certaines pièces (dû aux fortes chaleurs) sont inoccupées. Par exemple dans l'appartement A, les pièces en duplex (capteur 29 et 7), trop chaudes, ne sont habitées qu'après le 24 juillet. Dans tous les appartements les occupants ouvrent et ferment les fenêtres et ventilent leurs appartements comme ils le souhaitent. La climatisation est exclue. Ce sont les températures vécues.

Le mois de juillet 2015 est segmenté en plusieurs périodes afin de pouvoir visualiser différents phénomènes. Cette segmentation est réalisée par détection automatique sous R.

Le graphique suivant (fig.27) montre les températures des différents capteurs placés à l'intérieur des bâtiments (faces Nord et Sud confondues). On constate une grande hétérogénéité des températures.

**Trois capteurs se distinguent des autres.** Les capteurs 2 et 18 (appartement C, sur cour, non traversant, très bien isolé, face Nord) et le capteur 22, situé au RDC (non traversant). Les capteurs 2 et 18 se caractérisent par des températures constamment élevées, toujours supérieures à la moyenne et par de faibles amplitudes thermiques entre le jour et la nuit, moins de 1°C en moyenne. Le capteur 22 (RDC) enregistre de faibles températures et ses amplitudes thermiques sont faibles. Ces capteurs sont situés dans les appartements très peu ventilés, avec une seule exposition.

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Figure 27 : Graphique des températures intérieures en juillet 2015. Segmentation en 5 périodes.</figcaption></figure>

A partir de ces données une analyse statistique est faite. Le mois de juillet est divisé statistiquement, selon l'homogénéité en moyenne, en cinq périodes distinctes :

- La première correspond à une période de très forte chaleur, caniculaire. Elle débute le 29 juin et se termine le 7 juillet. Elle est caractérisée par de fortes températures pouvant
atteindre les 34°C et une grande amplitude thermique. Les capteurs 7, 14 et 29 ont les températures les plus élevées en opposition aux capteurs 11, 13 et 28.

- La deuxième, comprise entre le 8 juillet et le 14 juillet, connait des températures à faible amplitude thermique et comprises entre 24°C et 28°C en moyenne. On constate une baisse de la température d'environ 6°C par rapport à la première période.

- Pour la troisième période, à partir du 15 juillet, une nouvelle hausse des températures est présente. Elle est moins importante que la première période. Les températures dans les appartements atteignent les 30°C. Les amplitudes thermiques sont plus importantes. C'est une période de fortes chaleurs.

- La quatrième, du 20 au 23 juillet reflète une baisse modérée des températures. Les capteurs 2 et 18 (appartement C, face Nord) enregistrent les températures les plus élevées.

- La dernière période, du 24 juillet au 1er août débute par une phase stagnante puis une baisse soudaine des températures. C'est la période la plus fraîche. L'amplitude thermique est importante et on constate une grande diversité de variations entre les différents capteurs. Ce qui est peu visible en période de fortes chaleurs. Les températures de jour sont comprises entre 22°C et 26,3°C. Les températures de nuit sont comprises entre 18°C et 25,7°C.

La chronique horaire de la température moyenne intérieure du 30 juin au 1 août permet également de visualiser ces périodes (Fig.28). La chronique décrit le cycle diurne et nocturne ainsi que les changements rapides ou graduels des conditions météorologiques. Cette chronique permet de voir la distribution de la température aux différentes heures de la journée.

On constate que les températures les plus chaudes se localisent en fin de journée avec un pic vers 20h lors de périodes caniculaires et de fortes chaleurs. Les heures les plus chaudes se localisent entre 15h et 22h. L'air se refroidit vers 5h environ. Les heures les plus fraîches se situent entre 3h et 10h. Durant cette plage horaire les températures vont perdre quelques degrés. En période caniculaire, les températures stagnent et n'évoluent presque pas entre la nuit et le jour. Les journées du 9, 12 ou 13 août illustrent la faible amplitude thermique.

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Figure 28 : Chronique horaire de la moyenne des températures intérieures, juillet 2015</figcaption></figure>
Pour entrer plus précisément dans l'analyse des températures intérieures, nous avons différencié les capteurs placés côté Sud et côté Nord (Fig.29) pour savoir si une différence de températures existe des deux côtés<fnref n="7" /> :

* Au **Nord**, la température est comprise entre 34,3°C (pour la phase de canicule) et 18°C (pour la phase de refroidissement) et fluctue la nuit du 2 au 3 juillet entre 34,3°C et 26°C entre les capteurs. Les températures entre elles sont très différentes.

* Au **Sud**, la température varie entre 33,9°C et 18°C (pour les mêmes phases). La nuit du 2 au 3 juillet les températures vont de 33,1°C à 29,3°C entre les capteurs.

Si on fait la moyenne globale côté Nord et Sud, on s'aperçoit que la différence de température est faible avec 0,3°C (Tab.2), elle est en moyenne plus forte au Nord qu'au Sud. Si on supprime les moyennes de températures les plus extrêmes (capteurs 2, 18 Nord mais dans l'appartement très isolé et peu ventilé et le 14 sous les toits d'un appartement très ensoleillé), on remarque que, alors, la différence est plus élevée au Sud, avec 0,6°C d'écart de température entre les deux orientations.

<figure><img src="image_48.png" /></figure>

<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Figure 29 : Graphiques des températures intérieures côté Nord (haut) et côté Sud (bas), juillet 2015⁸</figcaption></figure>

<footnote n="7">⁷ Le capteur 22 a été placé au centre de la pièce, dans un bâtiment face Est. Par ces faibles températures, nous l'avons groupé avec les capteurs positionnés côté Nord.</footnote>

<footnote n="8">⁸ Sur ces deux graphiques les données de l'appartement en rez-de-chaussée ont été intégrées (orange). Elles donnent un point de comparaison visuel entre les deux séries de données.</footnote>
Il fait donc un peu plus chaud côté Sud que côté Nord, surement en raison du rayonnement solaire direct. Un impact direct de la température extérieure sur la température intérieure est supposé mais cette hypothèse reste à vérifier car les écarts sont faibles.

<table><caption>Tableau 2 : Températures moyennes à l'intérieur des appartements côté nord et sud, juillet 2015</caption><thead><tr><th rowspan="2">Capteurs</th><th colspan="5">Côté Nord (non ensoleillé)</th><th colspan="5">Côté Sud</th></tr><tr><th>13<br>(6ème)</th><th>17<br>(6ème)</th><th>11<br>(4ème)</th><th>22<br>(RDC)</th><th>14<br>(6ème)</th><th>18<br>(3ème)</th><th>2<br>(3ème)</th><th>8<br>(6ème)</th><th>15<br>(6ème)</th><th>29<br>(7ème)</th><th>7<br>(7ème)</th><th>28<br>(4ème)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Temp moy (°C)</td><td>25,9</td><td>26,15</td><td>25,5</td><td>24,41</td><td>27,63</td><td>27,53</td><td>27,68</td><td>25,95</td><td>26,05</td><td>27,37</td><td>26,47</td><td>24,64</td></tr><tr><td>Moy globale</td><td colspan="5">26,40</td><td colspan="5">26,10</td></tr><tr><td>Moy globale<sup>9</sup></td><td colspan="5">25,49</td><td colspan="5">26,10</td></tr></tbody></table>

## Températures intérieures : période de canicule

Météo-France a placé 26 départements en vigilance orange à partir du mardi 30 juin, à 14h, en raison d'un « épisode caniculaire précoce et durable ». L'Ile-de-France fait partie de ces 26 départements. La vigilance rouge n'a pas été déclenchée. Il est donc intéressant d'étudier la canicule mesurée à l'intérieur des logements. On se focalise sur la période du 30 juin au 7 juillet 2015. Les températures intérieures ont été élevées pendant cette période (Tab.3).

La température moyenne la plus faible est de 27,62°C pendant la nuit durant cette période. Pendant 7 jours, il a fait en moyenne plus de 27,6°C dans les appartements de nuit comme de jour. La moyenne la plus élevée est le 4 juillet à 14h avec une moyenne de 30,7°C. A cette heure la, l'exception du capteur 22 (RDC), tous les appartements ont une température intérieure supérieure à 30°C.

Le capteur 7 (appartement A, 7ième) enregistre la plus forte température intérieure avec 32,9°C et aussi une nuit à plus de 32°C. Ce n'est pas surprenant, c'est un appartement sous les toits, peu ventilé, ensoleillé.

La moyenne nocturne est bien plus importante que l'IBM d'Ile-de-France de 21°C. La canicule se calcule à l'extérieur mais les températures intérieures montrent sa dangerosité à l'intérieur d'un appartement. Un indice doit être développé pour prendre en compte cette dangerosité.

Le capteur 22 (appartement E, RDC), enregistre les plus faibles valeurs pendant cette période. L'emplacement de ce capteur en Rez-de-chaussée est le facteur principal expliquant les faibles températures. Ce capteur a 1°C jusqu'à 8,5°C de différence avec les autres capteurs. En Rez-de-chaussée et jamais ensoleillé il a en moyenne 4,5°C de moins que tous les autres capteurs. Durant cette période, la température maximale du capteur 22 est de 26,5°C pour la journée du 4 juillet à 14h.

Les capteurs 14 et 29 (appartement D, 6ème étage ; appartement A, 7ème étage) enregistrent les valeurs les plus extrêmes sur cette période. Chacun possède six températures maximales avec un maximum de 32,8°C et 32,4°C pour les journées du 1er et du 5 juillet. Attention, ce n'est pas le maximum des valeurs sur l'étude mais seulement pour ce tableau et les heures choisies.

<table><thead><tr><th></th><th>7<br>(7ème)</th><th>8<br>(6ème)</th><th>29<br>(7ème)</th><th>13<br>(6ème)</th><th>15<br>(6ème)</th><th>17<br>(6ème)</th><th>28<br>(4ème)</th><th>11<br>(4ème)</th><th>14<br>(6ème)</th><th>2<br>(3ème)</th><th>18<br>(3ème)</th><th>22<br>(RDC)</th><th>Moyenne</th></tr></thead><tbody><tr><td>30/06/2015 14:12</td><td>29,76</td><td>26,68</td><td>29,26</td><td>26,60</td><td>26,70</td><td>26,40</td><td>26,98</td><td>27,66</td><td>29,61</td><td>28,23</td><td>27,98</td><td>23,30</td><td>27,43</td></tr><tr><td>01/07/2015 00:42</td><td>28,87</td><td>28,06</td><td>28,99</td><td>28,18</td><td>27,90</td><td>27,94</td><td>27,37</td><td>28,11</td><td>29,37</td><td>28,62</td><td>28,46</td><td>23,57</td><td>27,95</td></tr><tr><td>01/07/2015 14:12</td><td>31,63</td><td>29,04</td><td>31,41</td><td>30,18</td><td>29,08</td><td>28,83</td><td>30,21</td><td>30,92</td><td>32,81</td><td>29,62</td><td>29,15</td><td>24,31</td><td>29,77</td></tr><tr><td>02/07/2015 00:12</td><td>32,11</td><td>28,50</td><td>32,25</td><td>29,08</td><td>29,64</td><td>29,71</td><td>30,84</td><td>30,83</td><td>32,35</td><td>30,52</td><td>30,07</td><td>24,84</td><td>30,06</td></tr><tr><td>02/07/2015 14:12</td><td>31,30</td><td>29,37</td><td>31,94</td><td>29,45</td><td>29,44</td><td>29,17</td><td>29,44</td><td>28,89</td><td>30,61</td><td>30,08</td><td>29,96</td><td>24,81</td><td>29,54</td></tr><tr><td>03/07/2015 00:12</td><td>27,45</td><td>27,31</td><td>27,60</td><td>28,66</td><td>27,59</td><td>28,40</td><td>29,12</td><td>29,08</td><td>28,13</td><td>29,21</td><td>29,48</td><td>24,58</td><td>28,05</td></tr><tr><td>03/07/2015 14:12</td><td>29,86</td><td>28,30</td><td>30,06</td><td>28,79</td><td>28,67</td><td>28,19</td><td>28,69</td><td>28,87</td><td>30,17</td><td>29,61</td><td>29,38</td><td>24,54</td><td>28,76</td></tr></tbody></table>

<footnote n="9">⁹ Moyenne globale des capteurs intérieurs nord calculée en supprimant les valeurs des capteurs atypiques : 14, 18, 2</footnote>
<table><caption>Tableau 3 : Températures intérieures entre le 30 juin et le 7 juillet 2015</caption><tr><td>04/07/2015 00:12</td><td>31,95</td><td>30,45</td><td>31,52</td><td>30,26</td><td>30,13</td><td>29,78</td><td>28,89</td><td>29,46</td><td>32,03</td><td>30,84</td><td>30,78</td><td>25,61</td><td>30,14</td></tr><tr><td>04/07/2015 14:12</td><td>32,90</td><td>30,76</td><td>32,53</td><td>31,29</td><td>30,72</td><td>30,74</td><td>29,59</td><td>30,21</td><td>31,19</td><td>31,09</td><td>30,71</td><td>26,46</td><td>30,68</td></tr><tr><td>05/07/2015 00:12</td><td>27,77</td><td>27,28</td><td>32,40</td><td>28,80</td><td>28,84</td><td>30,91</td><td>29,26</td><td>29,55</td><td>31,92</td><td>30,52</td><td>30,88</td><td>26,08</td><td>29,52</td></tr><tr><td>05/07/2015 14:12</td><td>28,08</td><td>28,22</td><td>30,78</td><td>28,45</td><td>28,61</td><td>29,48</td><td>28,43</td><td>28,09</td><td>31,18</td><td>28,83</td><td>29,06</td><td>25,57</td><td>28,73</td></tr><tr><td>06/07/2015 00:12</td><td>27,73</td><td>27,91</td><td>29,82</td><td>28,32</td><td>28,19</td><td>28,83</td><td>24,65</td><td>27,82</td><td>28,02</td><td>27,00</td><td>27,85</td><td>25,37</td><td>27,62</td></tr><tr><td>06/07/2015 14:12</td><td>28,33</td><td>28,20</td><td>30,76</td><td>28,47</td><td>28,55</td><td>28,60</td><td>27,36</td><td>27,77</td><td>28,88</td><td>28,56</td><td>28,27</td><td>24,94</td><td>28,22</td></tr><tr><td>07/07/2015 00:42</td><td>29,73</td><td>29,75</td><td>30,77</td><td>29,30</td><td>29,30</td><td>29,06</td><td>27,54</td><td>27,67</td><td>29,12</td><td>29,08</td><td>28,70</td><td>25,39</td><td>28,78</td></tr><tr><td>07/07/2015 14:12</td><td>29,41</td><td>29,14</td><td>30,85</td><td>29,36</td><td>29,09</td><td>29,31</td><td>27,11</td><td>27,30</td><td>29,97</td><td>29,31</td><td>28,85</td><td>25,15</td><td>28,74</td></tr></table>

Ce tableau permet de montrer, en période de canicule, la faible différence de température entre le jour et la nuit ce qui illustre bien l'effet de l'ICU. La différence maximale est de 1,8°C et la minimale de 0,05°C. L'air se refroidit très peu, en phase nocturne, à l'intérieur des logements pendant la période caniculaire. Cette faible différence pose des questions de santé pour les occupants.

Pour compléter l'analyse, une CAH (Classification Ascendante Hiérarchique) est réalisée (Fig.30) pour identifier les capteurs ayant des températures proches.

La CAH permet d'organiser les capteurs en les regroupant de façon hiérarchique. Cela passe par une agrégation des observations les plus semblables entre elles puis les observations ou groupes d'observations un peu moins semblables. Cette méthode permet de montrer non seulement les liaisons entre les classes mais la hauteur des branches nous indique leur niveau de proximité.

De ce graphique, on peut diviser les individus de la classification en 2 : capteurs décrivant des environnements « très chauds » et ceux décrivant des environnements « chauds » :

- Les capteurs « très chauds » se divisent en deux sous classes. Le capteur 14 (D 6ième sous les toits très ensoleillé) par ses très fortes températures se retrouve avec les capteurs 18 et 2 (C 3ième très peu ventilé). Ces appartements peuvent être classés comme préoccupants pour la santé humaine

- Les capteurs « chauds » se divisent en plusieurs branches.

- Les plus frais sont les 22 (RDC), 28 et 11 (4ième traversant). Ces capteurs enregistrent des températures plus faibles ou se refroidissent plus rapidement que les autres. Leurs moyennes de températures sont les plus faibles.

- Les capteurs 29 et 7 (7ième étage sous les toits peu ventilés) sont les plus chauds des frais. Ces appartements sont également préoccupants pour la santé humaine.

- Les autres capteurs par leur ressemblance se retrouvent dans les mêmes classes. Les capteurs 8 et 15 (6ième traversant) sont les plus similaires du fait de leur forte proximité.

Cette division nous permet de créer des classes pour créer des types d'appartements : appartements chauds, frais, bien ventilés, etc. Les capteurs 2 et 18, par exemple, peuvent former un type d'appartement : appartement chaud. Le capteur 22, à lui seul, peut former un autre type : appartement frais, RDC.
<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>Figure 30 : CAH des capteurs intérieurs</figcaption></figure>

En annexe 2 nous détaillons les températures de chaque appartement.

## Températures extérieures

Pour rappel les capteurs sont placés à l'extérieur devant les fenêtres qui sont ouvertes et fermées selon le désir des habitants. Le graphique 31 montre les températures des différents capteurs placés à l'extérieur des bâtiments. On constate une très forte homogénéité à chaque état des températures extérieures en opposition aux températures intérieures (qui elles ont des différences pouvant atteindre les 10°C). Quelques différences de températures persistent à l'exemple du capteur 12 où les températures dépassent de plusieurs degrés celles des autres capteurs. Le capteur 12, dû à sa proximité avec la façade en zinc et à l'ensoleillement plus tardif, a des températures élevées lors des périodes de canicules. Cependant, les températures suivent la même tendance.

On constate une hiérarchisation entre les capteurs. Le capteur 12 (sous abri mais en plein soleil, rue canyon), placé au dernier étage de l'immeuble A (6ème) enregistre des températures toujours plus élevées que le capteur 9, placé au 4ème étage du même immeuble. Le capteur 30 (exposé Nord) placé au 3ème étage est plus frais que les capteurs 12 et 9 (exposés Sud). *L'exposition et facteur altitudinal semblent influencer les températures extérieures mais cela reste à nuancer.* Il est difficile pour cette étude de hiérarchiser les températures en fonction de l'altitude puisque les capteurs ont été placés sur plusieurs immeubles de Paris. Certains immeubles se localisent dans une rue canyon et d'autres donnent sur des grands boulevards ou cours intérieures. La relation reste difficile à établir.
<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>Figure 31: Graphique des températures intérieures, juillet 2015</figcaption></figure>

Ce graphique se compose de cinq périodes, segmentées par détection automatique sur la moyenne.

- Période 1 : la première période débute le 29 juin pour se terminer le 4 juillet. *Les températures extérieures diurnes* dépassent les 31°C sur 5 jours consécutifs (tous les capteurs, de jour). *Le capteur 12 enregistre les températures les plus élevées. Il dépasse 42°C le 1er juillet.* Les températures extérieures nocturnes dépassent le seuil des 21°C sur 2 jours consécutifs, le 29 juin. Le 3 juillet, les températures sont sous les 21°C. Cette période est caractérisée comme caniculaire selon Météo-France.

- Période 2 : la seconde période est comprise entre le 5 et le 7 juillet. Une baisse des températures est visible avec la première période mais les températures restent élevées de jour. *Les températures perdent plus de 12°C en une nuit.* Les amplitudes thermiques diurnes/nocturnes sont moins importantes. La journée du 8 juillet est la plus fraîche avec une température diurne avoisinante les 22°C et une température nocturne inférieure à 17°C.

- Période 3 : la troisième période est comprise entre le 8 et le 10 juillet. Pendant cet intervalle les températures sont moins élevées. Les températures de nuit son fraîches avec une moyenne de 15.2°C et les températures de jours dépassent légèrement les 24°C. Cette période est considérée comme fraîche pour la saison.

- Période 4 : la quatrième période est caractérisée par une hausse des températures. Durant cette période, on constate deux jours de fortes chaleurs où les températures sont supérieures à 33°C. La plupart des températures dépassent les seuils de 31°C (de jour) et de 21°C (de nuit), sur plusieurs jours, entre le 15 et le 19 juillet. L'amplitude thermique est moins importante lors de la période caniculaire. Les températures les plus hautes sont enregistrées par le capteur 12 (sur rue canyon, sud 6ième).

- Période 5 : la dernière période est une phase de refroidissement avec de faibles températures estivales. Elle est comprise entre le 20 juillet et le 1 août. A partir du 1er août, les températures commencent à augmenter de nouveau pour atteindre les 22°C de jour. De nuit, les températures chutent jusqu'à 12°C, soit une différence d'un peu plus de 10°C entre la température diurne et nocturne.

La différence entre les températures diurnes et nocturnes est significative. Une grande amplitude thermique est constatée (moins visible pour les températures intérieures) durant toute la durée des mesures. La plus faible amplitude est d'environ 5°C.
Concernant l'exposition des capteurs :

- Côté Sud : les capteurs 12, 9 et 3 (6ième et 4ième étages sud rue canyons et grands boulevard) enregistrent les températures les plus élevées durant les périodes de canicules et de vague de chaleur.

- Côté Nord : les capteurs 20, 24 et 27 enregistrent les plus faibles températures sur ces périodes. L'exposition joue logiquement un rôle dans la distribution des températures.

- Sur l'ensemble de la période, le capteur 30 enregistre la plus forte moyenne : ce capteur, jamais ensoleillé est positionné sur cour au 3ième étage.

La chronique horaire de la température moyenne extérieure du 30 juin au 1er août permet de visualiser les périodes de refroidissement, de vague de chaleur et de canicule (Fig.32). Elle met en valeur le cycle diurne et nocturne des températures extérieures moyennes.

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>Figure 32 : Chronique horaire de la moyenne des températures extérieures juillet 2015</figcaption></figure>

Le contraste diurne/nocturne est mis en évidence sur cette chronique. Cette différence des températures est nettement plus remarquable en période caniculaire qu'en période de refroidissement. La période de canicule et des fortes chaleurs subies sur Paris entre le 30 juin et le 1er août, sont visibles sur la chronique. La couleur rouge permet de distinguer ces évènements.

Durant la phase de canicule, on constate que les températures les plus élevées apparaissent vers 14h et sont continues jusqu'à minuit avec un pic de chaleur vers 19h. La canicule se ressent davantage la nuit puisque la différence de températures avec la journée est très faible. Les températures se refroidissent de quelques degrés mais restent très élevées.

Les heures les plus fraîches se localisent entre 2h et 9h quelle que soit la période.

Les heures les plus chaudes, se localisent vers 14h et jusqu'à 20h.

Vers 12h on enregistre les températures moyennes. C'est à partir de cette heure que les températures basculent de températures fraîches à élevées. Si on regarde seulement la plage de 12h-12h30, les températures moyennes se situent aux alentours de 25°C. Elles se rafraîchissent lors de la phase de refroidissement vers le 25 juillet.

Cette chronique permet de comprendre le phénomène de l'ICU non dans son échelle géographique mais dans son échelle temporelle. L'ICU est essentiellement nocturne et ne s'exprime nettement que certains jours. Lorsque les températures ont de faibles amplitudes thermiques, les plus élevées se situent en milieu de journée et l'air se refroidit dans la nuit.
## Températures extérieures : période de canicule

Météo-France a placé 26 départements en vigilance orange à partir du mardi 30 juin, à 14h, en raison d'un « épisode caniculaire précoce et durable ». L'Ile-de-France fait partie de ces 26 départements. Ainsi, si l'on se focalise davantage sur cette période, on peut faire plusieurs constats. Nous décrivons ci-dessous toutes les températures extérieures, de tous les capteurs, à minuit et à 14h entre le 30 juin et le 7 juillet (Tab.4).

<table><caption>Tableau 4 : Températures extérieures entre le 30 juin et le 7 juillet 2015</caption><thead><tr><th rowspan="2">Localisations</th><th colspan="3">6ème étage<br>Appart A<br>traversant</th><th colspan="2">4ème étage<br>Appart B<br>Traversant</th><th colspan="2">6ème étage<br>Appart D - Gdb Bld<br>Tres ensoleillé</th><th colspan="2">3ème eta.<br>Appart C<br>Non trav.</th><th rowspan="2">Météo-<br>France<br>Montsou<br>ris</th></tr><tr><th>20<br>Nord<br>(cour)</th><th>24<br>Nord<br>(cour)</th><th>12<br>Sud<br>(Rue C)</th><th>27<br>Nord<br>(cour)</th><th>9<br>Sud<br>(canyon)</th><th>3<br>Sud</th><th>4<br>Nord</th><th>30<br>Nord<br>(cour)</th><th>Moyenne</th></tr></thead><tbody><tr><td>Capteurs</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>30/06/2015 14:12</td><td>31,33</td><td>31,84</td><td>39,38</td><td>31,40</td><td>33,36</td><td>31,57</td><td>29,31</td><td>31,69</td><td>32,49</td><td>30,2</td></tr><tr><td>01/07/2015 00:12</td><td>27,74</td><td>27,52</td><td>27,44</td><td>28,17</td><td>28,18</td><td>28,38</td><td>28,24</td><td>28,53</td><td>28,02</td><td>28,9</td></tr><tr><td>01/07/2015 14:12</td><td>37,41</td><td>37,73</td><td>43,33</td><td>36,22</td><td>37,74</td><td>38,65</td><td>37,76</td><td>36,70</td><td>38,19</td><td>36,1</td></tr><tr><td>02/07/2015 00:42</td><td>29,79</td><td>29,50</td><td>29,87</td><td>30,00</td><td>30,43</td><td>30,37</td><td>30,38</td><td>30,40</td><td>30,09</td><td>30,6</td></tr><tr><td>02/07/2015 14:12</td><td>29,80</td><td>29,59</td><td>36,02</td><td>29,26</td><td>33,92</td><td>32,58</td><td>28,87</td><td>30,90</td><td>31,37</td><td>27,6</td></tr><tr><td>03/07/2015 00:12</td><td>24,21</td><td>23,60</td><td>24,76</td><td>25,33</td><td>25,45</td><td>25,10</td><td>24,73</td><td>27,10</td><td>25,03</td><td>24,2</td></tr><tr><td>03/07/2015 14:12</td><td>31,63</td><td>32,56</td><td>40,38</td><td>31,79</td><td>35,10</td><td>32,84</td><td>31,18</td><td>32,37</td><td>33,48</td><td>31,4</td></tr><tr><td>04/07/2015 00:12</td><td>30,45</td><td>30,14</td><td>30,09</td><td>30,31</td><td>30,73</td><td>31,28</td><td>31,04</td><td>30,80</td><td>30,61</td><td>31,6</td></tr><tr><td>04/07/2015 14:12</td><td>33,74</td><td>33,96</td><td>36,38</td><td>32,97</td><td>36,23</td><td>33,70</td><td>31,68</td><td>32,94</td><td>34</td><td>31,3</td></tr><tr><td>05/07/2015 00:12</td><td>23,82</td><td>22,78</td><td>23,73</td><td>24,92</td><td>25,13</td><td>24,84</td><td>24,70</td><td>27,08</td><td>24,62</td><td>24,2</td></tr><tr><td>05/07/2015 14:12</td><td>25,20</td><td>23,54</td><td>23,48</td><td>24,73</td><td>23,40</td><td>23,93</td><td>23,77</td><td>25,54</td><td>24,20</td><td>22,6</td></tr><tr><td>06/07/2015 00:12</td><td>20,72</td><td>19,84</td><td>20,30</td><td>20,93</td><td>21,22</td><td>20,47</td><td>20,03</td><td>22,94</td><td>20,80</td><td>20,2</td></tr><tr><td>06/07/2015 14:12</td><td>28,99</td><td>29,07</td><td>35,34</td><td>28,92</td><td>32,92</td><td>28,84</td><td>28,76</td><td>28,68</td><td>30,19</td><td>26,9</td></tr><tr><td>07/07/2015 00:12</td><td>26,33</td><td>26,34</td><td>26,63</td><td>26,31</td><td>27,14</td><td>27,35</td><td>26,67</td><td>27,66</td><td>26,80</td><td>27,9</td></tr><tr><td>07/07/2015 14:12</td><td>27,24</td><td>26,73</td><td>25,65</td><td>28,05</td><td>26,69</td><td>27,14</td><td>27,42</td><td>27,51</td><td>27,05</td><td>25,3</td></tr></tbody></table>

Sur la moyenne des capteurs, on constate effectivement au cœur de Paris une période de canicule à partir du 30 juin 14h puisque la température diurne est supérieure à 31°C et la température nocturne est supérieure à 21°C et ce, pendant 5 jours consécutifs.

A partir du 5 juillet les températures baissent brutalement. Elles passent de 34°C à 24°C en 24h, soit une différence de 10°C.

Les températures des capteurs sont supérieures à 31°C à partir de 14h, excepté le capteur 4 avec une température de 29,3°C. Il dépasse ce seuil à partir de 15h30 et entre en période caniculaire quelques heures après les autres. Les capteurs 20 et 24, placés au Nord, vont enregistrer une température de 29°C le 2 juillet mais ils vont dépasser le seuil des 31°C à partir de 16h. Ainsi, on peut dire que tous les appartements passent en canicule quasi au même moment. Les capteurs placés au Nord passent en canicule, quelques heures après ceux placés au Sud.

La canicule se termine le 5 juillet en journée. Les températures enregistrées diminuent sous le seuil des 31°C, à l'exception des capteurs 12 et 9 (au sud en rue canyon). Le 6 juillet, leurs températures sont supérieures à 31°C. Ce pic de chaleur est ponctuel et ne dure pas 24h : les températures nocturnes augmentent pour atteindre le seuil des 26°C pour tous les capteurs.

Les capteurs 20 et 24 (voir fig 16 et 17), on remarque que de jour, le capteur 24 est plus chaud que le capteur 20 et inversement de nuit. On peut se poser la question de savoir si leur localisation joue un rôle. On peut faire l'hypothèse que le capteur 20, localisé dans le renfoncement de la cour, stocke la chaleur de jour et en raison du faible brassage dans cette partie de la cour, les températures sont plus chaudes.
Pour les données de Météo-France®, la période de canicule n'a pas lieu puisque les seuils, pendant 3 jours consécutifs, ne sont pas atteints en journée mais seulement la nuit. Une seule journée dépasse le seuil, le 1er juillet. C'est la journée la plus chaude avec 36,1°C. Pendant cette journée, on retrouve une différence de 2,4°C entre les données des capteurs (au centre de Paris) et la station de Météo-France (Dans Paris mais dans le parc Montsouris, pas loin du périphérique). Pendant, la nuit, les données sont plus ou moins équivalentes, avec 0,5°C en moyenne de différence. Ces différences sont dues à la localisation de la station de Météo-France ne reflétant pas les températures au cœur de Paris.

## Températures extérieures : Journée de fortes chaleurs - 15 au 19 juillet

Comme nous l'avons vu précédemment, une hausse des températures est perceptible à partir du 15 juillet jusqu'au 19 juillet (visible sur la chronique horaire et les différents graphiques). Météo-France n'a pas déclenché l'alerte jaune alors que l'on constate des températures dépassant le seuil de 31°C. Une analyse plus en détail est donc nécessaire afin de mieux caractériser cette période de chaleur. Pour cela, nous avons relevé toutes les températures extérieures, de tous les capteurs, à minuit et à 14h entre le 15 et le 19 juillet (Tab.5).

<table><caption>Tableau 5 : Températures extérieures entre le 15 et le 19 juillet 2015</caption><thead><tr><th rowspan="2">Localisations</th><th colspan="3">6ème étage<br>Apt A – traversant</th><th colspan="2">4ème étage<br>Apt B, traversant</th><th colspan="2">6ème étage<br>Apt D ensoleillé</th><th colspan="2">3ème étage<br>Apt C</th><th rowspan="2">Moyenne</th></tr><tr><th>20<br>Nord<br>(cour)</th><th>24<br>Nord<br>(cour)</th><th>12<br>Sud<br>(canyon)</th><th>27<br>Nord<br>(cour)</th><th>9<br>Sud<br>(canyon)</th><th>3<br>Sud</th><th>4<br>Nord</th><th>30<br>Nord<br>(cour)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Capteurs</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>15/07/2015 00:12</td><td>21,74</td><td>21,13</td><td>21,54</td><td>22,40</td><td>22,13</td><td>21,88</td><td>21,87</td><td>23,01</td><td></td><td>21,96</td></tr><tr><td>15/07/2015 14:12</td><td>29,63</td><td>30,48</td><td>36,35</td><td>28,86</td><td>32,17</td><td>32,87</td><td>29,59</td><td>29,30</td><td></td><td>31,16</td></tr><tr><td>16/07/2015 00:12</td><td>23,12</td><td>22,66</td><td>23,46</td><td>23,91</td><td>24,52</td><td>24,37</td><td>23,75</td><td>24,79</td><td></td><td>23,82</td></tr><tr><td>16/07/2015 14:12</td><td>34,27</td><td>33,78</td><td>41,38</td><td>33,27</td><td>34,70</td><td>35,18</td><td>34,02</td><td>32,86</td><td></td><td>34,93</td></tr><tr><td>17/07/2015 00:42</td><td>28,88</td><td>28,47</td><td>28,74</td><td>28,97</td><td>29,59</td><td>29,82</td><td>29,72</td><td>29,98</td><td></td><td>29,27</td></tr><tr><td>17/07/2015 14:12</td><td>28,32</td><td>28,88</td><td>32,47</td><td>28,12</td><td>29,33</td><td>30,08</td><td>27,30</td><td>27,90</td><td></td><td>29,05</td></tr><tr><td>18/07/2015 00:12</td><td>22,29</td><td>20,87</td><td>21,55</td><td>22,45</td><td>22,98</td><td>22,37</td><td>21,75</td><td>22,78</td><td></td><td>22,13</td></tr><tr><td>18/07/2015 14:12</td><td>29,48</td><td>28,59</td><td>32,29</td><td>28,70</td><td>31,73</td><td>31,50</td><td>29,68</td><td>27,22</td><td></td><td>29,90</td></tr><tr><td>19/07/2015 00:12</td><td>20,37</td><td>19,20</td><td>19,44</td><td>19,45</td><td>20,83</td><td>19,83</td><td>18,84</td><td>22,29</td><td></td><td>20,03</td></tr><tr><td>19/07/2015 14:12</td><td>25,90</td><td>25,98</td><td>24,70</td><td>26,28</td><td>25,27</td><td>25,18</td><td>23,34</td><td>25,83</td><td></td><td>25,31</td></tr></tbody></table>

De ce tableau, on constate que les seuils de 21°C de nuit et de 31°C de jour sont dépassés mais pas pour tous les capteurs. Le capteur 12 enregistre des valeurs largement au-dessus des seuils (atteignant les 41°C, le 16 juillet). Les capteurs situés au Nord ont quasi toutes leurs mesures inférieures aux seuils à l'exemple des capteurs 24, 27 et 30. La moyenne confirme que l'on n'est pas dans une période de canicule mais dans une période de forte chaleur, caractérisée par la vigilance jaune, de Météo-France. La température mesurée dépasse le seuil de 31°C seulement sur deux journées et le seuil de 21°C sur trois nuits consécutives. La journée la plus chaude est le 16 juillet avec 35°C de moyenne et par conséquent la nuit du 16 au 17 juillet est la plus chaude avec 29,3°C. Pendant cette période, on remarque que les températures nocturnes sont très élevées sur quasi la totalité des capteurs et cela jusqu'au 19 juillet.

Cette période ne peut être donc qualifiée de caniculaire. C'est à partir du 17 juillet que les températures diurnes vont commencer à se rafraîchir et passer sous la barre des 30°C pour la quasi-totalité des capteurs. Le capteur 12 enregistre les valeurs les plus élevées (moyenne globale) avec 28,2°C, contre 26°C pour les capteurs 4 et 24, situés côté Nord.

Le 19 juillet, les températures diurnes commencent à baisser entre 1,4°C et 7,6°C (capteur 30 et 12) en seulement 24h. Les températures nocturnes enregistrent une plus faible différence de
température avec une moyenne de 1,7°C. Ce constat confirme à nouveau que les températures diurnes fluctuent davantage que les températures nocturnes.

La CAH vient en complément de notre analyse. Elle permet d'organiser et classer les capteurs en fonction de leurs similitudes. La CAH des températures extérieures permet de classer les capteurs selon deux groupes en fonction de l'orientation et de la valeur des températures des capteurs (Fig.33).

<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>Figure 33 : CAH des capteurs extérieurs</figcaption></figure>

- La **première classe** est définie par les capteurs orientés Nord. Cette branche se divise en deux autres classes. Les capteurs 20 et 24, par leurs localisations et leurs fortes similitudes dans les températures forment une classe. Les capteurs 27 et 4, tous deux orientés Nord, ont de fortes ressemblances.

- La **deuxième classe** est caractérisée par des températures élevées et des capteurs majoritairement positionnés au Sud. Le capteur 12 par ses fortes valeurs de températures et sa distinction par rapport aux autres valeurs est isolé sur une branche, tout comme le capteur 30. **Ce capteur, orienté Nord sur cour très peu ventilée (de toute petite taille) est classé comme ceux positionnés au Sud par ses températures élevées.** Les capteurs 9 et 3 forment une branche appartenant au capteur 30. On voit donc bien l'impact des zones à faible ventilation sur les températures extérieures.

Cependant, vu la forte ressemblance entre les températures existant d'un capteur à l'autre, une étude sur le comportement thermique de chaque capteur ne serait pas utile. Une des questions serait de savoir si les températures extérieures impactent sur les températures intérieures.
# Températures et appartements

## • Appartement A

### Pour rappel

L'appartement A se localise dans une rue canyon donnant sur rue et sur une cour intérieure (côté Nord). Il se situe aux 6ème et 7ème étages d'un ancien immeuble parisien. Il est à double exposition (Nord-Sud), il possède 4 fenêtres et un velux en duplex, une pièce à vivre (capteur 8), 3 chambres (capteurs 13, 17 et 15). Au centre, se trouve les escaliers permettant de joindre les 6ième et 7ième. Le duplex est cloisonné en 2 pièces (capteurs 29 et 7). Le capteur 7 est mieux ventilé que le capteur 29. Une ventilation forcée est utilisée sur 2h, chaque jour, pendant la période de canicule, entre 20h et 22h. Pour les capteurs extérieurs, le 20 et le 24 sont situés dans une cour intérieure ventilée. Le 20 est dans un renfoncement. Le capteur 12, plein Sud et bien ensoleillé, donne sur une rue canyon et peut être impacté par la proximité des façades extérieures qui ne sont qu'à 4-5 mètres.

<figure><img src="image_54.png" /></figure>

Le graphique 34 représente les températures intérieures et extérieures, dans l'appartement A. Il souligne l'influence d'une température sur l'autre.

Sur les températures intérieures et extérieures dans l'appartement A, aux 6-7ème étages, on constate que les températures extérieures influencent les températures intérieures puisqu'elles varient de la même manière mais avec une intensité et une amplitude plus faible.

Pendant la phase de canicule, on constate qu'il y a très peu de différence entre les températures extérieures et intérieures nocturnes. Il fait aussi chaud à l'intérieur du logement qu'à l'extérieur pendant la nuit. Les températures intérieures ne peuvent pas descendre plus que la température extérieure.

Le capteur 13 (intérieur Nord) est le moins influencé par les températures extérieures, avec une corrélation de 0,6 avec le capteur 24 (extérieur Nord). C'est d'autant plus marqué en période de forte chaleur. Dès que la température extérieure commence à diminuer, la température du capteur 13 (intérieur Nord) diminue avec 1h de décalage, cette diminution est plus forte que celle des autres capteurs : il s'avère que cette pièce est la mieux ventilée et est orientée au Nord.

Le capteur 7 et le 29 (intérieur duplex), sont fortement influencés par les températures extérieures, avec des corrélations de 0,8 et 0,7, avec le capteur 12 (Tab.4.21). Ces capteurs varient en suivant la température extérieure. Leur emplacement joue un rôle important. En effet, les capteurs 7 et 29 sont, en duplex avec un seul velux où la ventilation naturelle est très faible. La température intérieure pour le duplex ne fait qu'augmenter. Le duplex se refroidit légèrement lorsque la température extérieure diminue. L'occupant n'est jamais resté dans cette pièce durant la première quinzaine de juillet en raison des trop fortes températures.

On constate que les températures intérieures se comportent différemment en fonction des périodes. A partir du 12 juillet, on remarque que les températures intérieures sont aussi élevées que les températures extérieures. Ce constat est aussi présent après le 23 juillet et n'est visible que pendant les périodes de rafraîchissement où la température extérieure est inférieure à 29°C.

Cette observation montre que l'appartement, même ventilé, stocke et accumule la chaleur, il a du mal
à se refroidir alors que l'air extérieur est frais. Une différence de plus de 10°C est visible entre les températures nocturnes intérieures et extérieures pendant les périodes chaudes.

Concernant les capteurs, on constate que le 13 (intérieur Nord) enregistre les valeurs les plus faibles sur la quasi-totalité de la période, avec une moyenne de 25,4°C contrairement au capteur 29 (intérieur duplex) ayant une moyenne de 26,7°C. Ce dernier enregistre une différence de température de 0,3°C à plus de 2°C par rapport aux autres capteurs. Cette forte différence et ces températures élevées sont dues à son emplacement. En effet, situé dans une mezzanine, le capteur enregistre des valeurs plus élevées du fait de l'effet cheminée : l'air chaud monte.

<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>Figure 34 : Températures intérieures-extérieures, appartement A</figcaption></figure>

Concernant les variations de températures jour/nuit, on remarque que les températures extérieures ont une plus grande amplitude thermique que les températures intérieures. Lorsqu'il y a de fortes amplitudes thermiques pour les températures extérieures, on constate que les températures intérieures ont aussi de plus grandes amplitudes thermiques et inversement. La température extérieure influence de façon très nette la température intérieure. L'air se refroidit davantage à l'extérieur. L'air intérieur avec la chaleur accumulée durant la journée reste dans la pièce, durant la nuit. Cependant, durant la phase de canicule et sur les journées 23-24 juillet, ce constat reste valable mais moins fortement. La température est quasiment la même entre l'intérieur et l'extérieur, de 1°C à 4°C contre 5°C à 7°C en période non caniculaire.

Au niveau de la corrélation entre les températures intérieures et extérieures, on peut constater que le côté Sud enregistre une meilleure corrélation avec 0,8 contre 0,7 pour le côté Nord (Tab.6). Cependant, la corrélation reste très importante d'un côté comme de l'autre. Ainsi, ces fortes corrélations existant entre les capteurs confirme que la température extérieure influence la température intérieure et que l'orientation (Nord / Sud) est un élément important dans le comportement des températures.
<table><caption>Tableau 6 : Corrélation de l'appartement A</caption><thead><tr><th>Capteurs</th><th>7 Inté - S</th><th>8 Inté - S</th><th>29 Inté - S</th><th>13 Inté - N</th><th>15 Inté - S</th><th>17 Inté - N</th><th>20 Exté - N</th><th>24 Exté - N</th><th>12 Exté - S</th></tr></thead><tbody><tr><td>7 int</td><td>1</td><td>0,980</td><td>0,949</td><td>0,967</td><td>0,955</td><td>0,965</td><td>0,729</td><td>0,658</td><td>0,816</td></tr><tr><td>8 int</td><td>0,980</td><td>1</td><td>0,932</td><td>0,966</td><td>0,923</td><td>0,949</td><td>0,697</td><td>0,629</td><td>0,778</td></tr><tr><td>29 int</td><td>0,949</td><td>0,932</td><td>1</td><td>0,914</td><td>0,970</td><td>0,955</td><td>0,666</td><td>0,584</td><td>0,773</td></tr><tr><td>13 int</td><td>0,967</td><td>0,966</td><td>0,914</td><td>1</td><td>0,925</td><td>0,949</td><td>0,726</td><td>0,655</td><td>0,799</td></tr><tr><td>15 int</td><td>0,955</td><td>0,923</td><td>0,970</td><td>0,925</td><td>1</td><td>0,964</td><td>0,734</td><td>0,651</td><td>0,836</td></tr><tr><td>17 int</td><td>0,965</td><td>0,949</td><td>0,955</td><td>0,949</td><td>0,964</td><td>1</td><td>0,695</td><td>0,611</td><td>0,798</td></tr><tr><td>20 ext</td><td>0,729</td><td>0,697</td><td>0,666</td><td>0,726</td><td>0,734</td><td>0,695</td><td>1</td><td>0,965</td><td>0,900</td></tr><tr><td>24 ext</td><td>0,658</td><td>0,629</td><td>0,584</td><td>0,655</td><td>0,651</td><td>0,611</td><td>0,965</td><td>1</td><td>0,847</td></tr><tr><td>12 ext</td><td>0,816</td><td>0,778</td><td>0,773</td><td>0,779</td><td>0,836</td><td>0,798</td><td>0,900</td><td>0,847</td><td>1</td></tr></tbody></table>

## • Appartement B

### Pour rappel

L'appartement B, traversant, se localise dans une rue canyon donnant sur rue (côté Sud, capteur 9) et sur cour intérieure bien ventilé (côté Nord, capteur 27). Il se situe au 4ème étage d'un ancien immeuble parisien (même immeuble que l'appartement A). Il a une double exposition (Nord-Sud) avec deux fenêtres. Il est composé d'une pièce à vivre (capteur 11) et de 2 pièces (capteur 28 chambre). Au centre, l'escalier de l'immeuble extérieur à l'appartement. Une pièce (haut droite, Nord Est) n'est pas représentée. Elle assure également une très bonne ventilation coté Est.

<figure><img src="image_56.png" /></figure>

Sur les températures intérieures et extérieures dans l'appartement B, au 4ème étage, on fait le même constat que pour l'appartement A (Fig.35). On confirme l'hypothèse que les températures extérieures influencent les températures intérieures. Une forte similarité des températures est visible mais avec une intensité plus faible que l'appartement A (températures intérieures moins élevées). Un décalage de 30min à 1h est noté entre le moment où le pic de chaleur apparaît à l'extérieur et impacte la température à l'intérieur. Ce constat est encore plus visible sur cet appartement puisque l'on remarque la grande homogénéité des températures (intérieur comme extérieur).

L'orientation influence aussi les températures extérieures et intérieures. Si on regarde le capteur 28 (intérieur Sud), on suppose que celui-ci doit varier en fonction du capteur 9 (tous les deux localisés au Sud). C'est le cas mais avec des irrégularités probablement en raison de la fermeture ou de l'ouverture des fenêtres. Le capteur 11 (intérieur Nord) suit mieux les fluctuations de températures du capteur 9 mais toujours avec un décalage de 30min à 1h. Leur corrélation est plus importante avec 0,84 contre 0,8 pour les capteurs 28 et 9 (Tab.7). On peut se poser la question si la pièce au Sud à une meilleure ventilation naturelle que la pièce au Nord ou si l'effet de la cour et/ou de la rue canyon sont présents.

Nous constatons la forte similitude des températures. Les températures extérieures ont peu de différence entre elles. On ne peut dissocier le Nord du Sud et cela est valable aussi pour les températures intérieures. Cependant, pendant la phase de canicule, la différence entre les températures intérieures et extérieures est moins importante que pour le logement A. Le 1er juillet, on constate une différence de 6,4°C entre les capteurs 9 et 28. Cette différence est faible par rapport aux autres logements. On émet l'hypothèse de sa localisation. Au 4ème étage, sur cour
comme sur rue canyon, le rayonnement direct est de moindre importance. L'appartement a du mal à se refroidir dû à l'inertie thermique présente. La chaleur est emprisonnée. Il faut plusieurs jours de fraîcheur avant que l'appartement descend sous le seuil des 21°C de nuit. C'est pendant la phase de rafraîchissement, à partir du 25 juillet que les températures intérieures commencent à se dissocier entre elles et qu'elles sont aussi élevées voire plus chaudes que les températures extérieures. Les températures intérieures, surtout diurnes, ne se refroidissent pas aussi rapidement que les températures extérieures d'où cette inversion. Sur cette période la température extérieure de jour est plus fraîche que la température intérieure.

<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>Figure 35 : Températures intérieures-extérieures, appartement B (bleus extérieur, rouge intérieur)</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 7 : Corrélation de l'appartement B</caption><thead><tr><th>Capteurs</th><th>28 Inté - Sud</th><th>11 Inté Nord</th><th>27 Exté - Nord</th><th>9 Exté - Sud</th></tr></thead><tbody><tr><td>28</td><td>1</td><td>0,948</td><td>0,758</td><td>0,798</td></tr><tr><td>11</td><td>0,948</td><td>1</td><td>0,828</td><td>0,843</td></tr><tr><td>27</td><td>0,758</td><td>0,828</td><td>1</td><td>0,822</td></tr><tr><td>9</td><td><strong>0,798</strong></td><td><strong>0,843</strong></td><td>0,822</td><td>1</td></tr></tbody></table>

Appartement A et B : les températures du capteur 28 (intérieur Sud Apt B) et 13 (intérieur Nord, AptA) se rafraîchissent plus vite en période froide puisque ces pièces sont mieux ventilées.

## • Appartement C

### Pour rappel

L'appartement C se situe dans une rue canyon donnant sur cour. Il se situe au 3ème étage d'un ancien immeuble parisien. Il a une simple exposition Nord avec deux fenêtres donnant sur cour intérieure peu ventilée (capteur 30). Les capteurs sont placés dans une pièce à vivre (capteur 2 et 18). Un ventilateur a été utilisé, au centre de la pièce principale afin de rafraîchir l'appartement sur quelques heures. Contrairement aux autres logements, il est entièrement rénové et fortement isolé par l'intérieur. Il est caractérisé comme un logement à hautes performances énergétiques.

<figure><img src="image_58.png" /></figure>

Cette configuration de logement donne de nouvelles indications sur le comportement des températures lorsque l'appartement est d'une seule orientation et avec une forte d'isolation. Le
capteur placé à l'extérieur, côté cour, permet de faire une analyse sur les écarts de températures entre l'intérieur et l'extérieur du bâtiment.

Les températures intérieures et extérieures dans l'appartement C, au 3ème étage sont atypiques (Fig.36). On s'aperçoit que les températures intérieures fluctuent peu par rapport aux températures extérieures. Pour la période de canicule et de vague de chaleur, les températures extérieures sont plus chaudes que celles intérieures mais *si on regarde la période de refroidissement et de stagnation, on s'aperçoit que les températures intérieures sont toujours supérieures aux maximales des températures extérieures*. Le 10 juillet, à 7h, on retrouve une différence de 10°C et 10,4°C entre le capteur 30 et les capteurs 2 et 18, elle peut être moins importante sur certains jours. Cette différence de température est stable du 24 juillet au 1er août. La différence moyenne est de 5°C entre l'intérieur et l'extérieur du bâtiment, sur l'ensemble de la période. Il existe une faible différence de températures entre les deux capteurs se localisant à l'intérieur du logement. Cet écart est toujours inférieur à 1°C sur l'ensemble de la période sauf pour le 27 juillet on l'on constate une différence de quelques degrés qui doivent s'expliquer par des facteurs extérieurs non décrits.

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>Figure 36 : Températures intérieures-extérieures, appartement C (bleu : intérieur, orange extérieur)</figcaption></figure>

Nous confirmons notre hypothèse : *Dans cet appartement très peu ventilé, bien isolé et donnant sur une cour peu ventilée, la chaleur, de nuit, s'accumule dans les pièces sans quasi aucun rafraîchissement et avec une différence moyenne de température entre l'intérieur et l'extérieur de 6,2°C sur toute la période en faveur de l'intérieur.* C'est le 4 juillet, après la période de canicule que l'on retrouve la température la plus élevée, à 31°C.

Lors des périodes de canicule et de vague de chaleur, on constate que la température intérieure augmente très faiblement par rapport aux pics de températures présents. Le 1er juillet à 16h, on retrouve une différence de 8°C. Le capteur 18 (intérieur Nord) atteint son maximum à 23h. Une différence de 7h est nécessaire pour que la température intérieure atteigne son maximum. Cela est dû sûrement à l'isolation intérieure réalisée et l'absence de ventilation. La résistance thermique de l'isolant augmente le phénomène et déphasage en période chaude. Une baisse de seulement 1°C s'ensuit pour le capteur 18 contre 12°C pour le capteur 30 (extérieur Nord). Ce décalage horaire est perceptible sur quasi toute la période de test. Sur ce logement, les températures extérieures influencent plus lentement et moins fortement les températures intérieures que les autres appartements mesurés.

Au niveau des corrélations entre les températures intérieures et extérieures, on retrouve des corrélations satisfaisantes puisqu'elles sont toutes les deux supérieures à 0.6 en fonction des
températures extérieures (Tab.8). A partir de 0,6 de corrélation, on peut dire que les températures intérieures sont régies par les températures extérieures mais que d'autres facteurs extérieurs interviennent aussi puisque la corrélation n'est pas parfaite. On suppose qu'un des facteurs principaux intervenant est l'effet de l'isolation sur les températures et à la faible ventilation. La corrélation des capteurs extérieurs sur le capteur intérieur est de 0,66 pour le capteur 2 et de 0,62 pour le capteur 18. La corrélation même élevée reste la plus faible de tous les immeubles mesurés. L'isolation, le manque de ventilation sont des facteurs très importants à prendre en compte pour le comportement des températures intérieures en période de canicule.

<table><caption>Tableau 8 : Corrélation de l'appartement C</caption><thead><tr><th>Capteurs</th><th>2 Inté - N</th><th>18 Inté - N</th><th>30 Exté - N</th></tr></thead><tbody><tr><td>2</td><td>1</td><td>0,937</td><td>0,666</td></tr><tr><td>18</td><td>0,937</td><td>1</td><td>0,620</td></tr><tr><td>30</td><td>0,666</td><td>0,620</td><td>1</td></tr></tbody></table>

Sur presque toute la période de test, pendant 26 jours, on remarque que les températures intérieures ne vont jamais descendre en-dessous du seuil de stress de chaleur compris entre 26°C et 32°C. C'est à partir du 27 juillet que les températures passent en dessous de ce seuil. Les températures restent néanmoins très élevées après, malgré la forte chute des températures extérieures.

L'isolation et d'inertie thermique sont importantes à prendre en compte dans ce logement afin de mieux comprendre le fonctionnement des températures. L'isolation des murs par l'intérieur est efficace en période hivernale mais non en période estivale. Une isolation d'hiver efficace ne garantit pas forcément un bon confort en été. Les matériaux utilisés (polystyrène, laine de verre, etc.) protègent du froid mais beaucoup moins de la chaleur. Cela est dû à la capacité d'accumulation qui mesure l'aptitude du matériau à atténuer les écarts extrêmes de températures en fonction du rythme diurne/nocturne.

On constate par cet appartement que *l'isolation des parois réduit, certes les apports par transmission pendant les heures les plus chaudes mais elle empêche également le refroidissement pendant la nuit malgré une ventilation*. Si cet appartement n'est pas le plus chaud pendant la période de canicule, c'est celui qui ne parvient pas à faire baisser la température intérieure après la canicule : bien qu'orienté au Nord, c'est l'appartement le plus chaud pour juillet 2015.

## • Appartement D

### Pour rappel

L'appartement D se localise à l'intersection de deux boulevards. Il se situe au 6ème étage d'un ancien immeuble parisien, de type Haussmannien. Il a une double exposition Nord/Sud avec de grandes fenêtres donnant de chaque côté. Par rapport aux autres il est très ensoleillé du levé au coucher du soleil. Les capteurs 4 et 3 sont situés sur chaque façade extérieure (Nord et Sud). Les capteurs sont placés dans la pièce à vivre (capteur 14), et une pièce chambre (capteur 16). Cependant ce dernier ne sera pas utilisé puisqu'il a dysfonctionné pendant cette période de mesures. Deux capteurs sont installés sur chaque face de l'immeuble. Ainsi, seulement 3 capteurs sont analysés pour cet appartement dont deux à l'extérieur.

<figure><img src="image_60.png" /></figure>

Sur les températures intérieures et extérieures dans l'appartement D, on constate que les températures intérieures de jour sont aussi élevées que les températures extérieures de jour. Sur la quasi-totalité de la période, en journée, les températures intérieures se superposent ou se
différencient avec moins de 1°C, aux températures extérieures (Fig. 37). Elles sont également plus élevées pendant la période de rafraîchissement. Les températures varient légèrement et avec une faible amplitude thermique sauf pour les deux périodes de fortes chaleurs. Une exception se fait remarquer, pendant la période de canicule, la température intérieure de jour se différencie de plus de 4°C. Cela peut être dû à la soudaine et forte température extérieure. La température intérieure, dû à la soudaineté de l'événement, ne suit pas instantanément cette forte hausse ce qui entraîne, par conséquent, cette forte différence de température entre l'intérieur et l'extérieur. Nous pouvons faire le même constat pendant la période de vague de chaleur où une différence de plus de 4°C est notée ; l'inverse est aussi observable. Pendant les périodes de rafraîchissement, les températures intérieures vont certes diminuer mais plus faiblement que les températures extérieures. La nuit du 9-10 juillet, on observe une différence de 10,5°C entre le capteur 4 (extérieur Nord) et 14 (intérieur Nord). Le capteur 14 est passé de 27°C à 26,3°C en 12h alors que le capteur 14 lui, est passé de 22,3°C à 15,2°C. Il y a donc de grandes différences de comportement des températures entre les périodes de grande chaleur et de refroidissement.

On retrouve deux comportements distincts en fonction de la phase. En effet, les températures intérieures fluctuent davantage en période de chaleur qu'en période fraîche. Cela est dû à l'inertie des matériaux emprisonnant la chaleur à l'intérieur du logement. Pendant toute la durée du test, les températures intérieures sont encore plus influencées par les températures extérieures que pendant des « extrêmes » de températures. Cela se confirme par le test de corrélation. Le capteur 14 a une très forte corrélation avec les températures extérieures (Tab.9). *Pour les deux capteurs, la corrélation est supérieure à 0,85 avec le capteur intérieur. Cet appartement est donc un très bon exemple de l'influence de la température extérieure sur la température intérieure puisqu'il enregistre la meilleure corrélation de tous les autres appartements.*

<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>Figure 37 : Températures intérieures-extérieures, appartement D (vert : intérieur)</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 9 : Corrélation de l'appartement D</caption><thead><tr><th rowspan="2">Capteurs</th><th>14</th><th>3</th><th>4</th></tr><tr><th>Inté - N</th><th>Exté - S</th><th>Exté - N</th></tr></thead><tbody><tr><td>14</td><td>1</td><td>0,853</td><td>0,888</td></tr><tr><td>3</td><td>0,853</td><td>1</td><td>0,967</td></tr><tr><td>4</td><td>0,888</td><td>0,967</td><td>1</td></tr></tbody></table>

Une différence de 30mn entre les valeurs intérieures est nécessaire avant que les températures extérieures ne les influencent (Tab.10). La journée du 2 juillet ou dans la nuit du 16 au 17 juillet,
on remarque la similitude entre les températures extérieures et les températures intérieures. Elles ont moins de 0,5°C de différence. Ce constat est valable pour plus de la moitié de la période. Les températures intérieures sont donc fortement influencées par les températures extérieures.

<table><caption>Tableau 10 : Concordance entre les températures intérieures et extérieures, appartement D</caption><thead><tr><th>Jours</th><th>3 Exté - Sud</th><th>14 Inté - Nord</th><th>Jours</th><th>3</th><th>14</th></tr></thead><tbody><tr><td>16/07/2015 23:12</td><td>31,2</td><td>30,8</td><td>02/07/2015 19:42</td><td>31,3</td><td>30,8</td></tr><tr><td>16/07/2015 23:42</td><td>30,9</td><td>30,6</td><td>02/07/2015 20:12</td><td>30,9</td><td>30,7</td></tr><tr><td>17/07/2015 00:12</td><td>30,5</td><td>30,4</td><td>02/07/2015 20:42</td><td>30,2</td><td>30,6</td></tr><tr><td>17/07/2015 00:42</td><td>29,8</td><td>30</td><td>02/07/2015 21:12</td><td>30</td><td>30,4</td></tr></tbody></table>

## Différenciation spatiale et temporelle intérieure/extérieure par type d'appartements

Comme décrit au chapitre 3, les températures intérieures sont calculées pour les 5 types d'appartement sur tout l'espace grâce aux données du modèle SURFEX-TEB et d'une méthode de fusion. Nous pouvons ainsi visualiser les différences spatiales par type d'appartement. Une analyse temporelle des températures extérieures n'est pas réalisée vu la forte similitude entre les configurations et la faible distinction avec les températures extérieures calculées par le modèle SURFEX-TEB. Cependant, on constate que les températures extérieures sont plus chaudes pour les configurations de rue canyon et de cours. Les températures extérieures à 2m sorties par le modèle SURFEX-TEB sont les références pour nos températures extérieures, sur la suite de notre étude.

### Différenciation spatiale des températures de jour pendant la canicule

Les températures extérieures sont spatialement très homogènes contrairement aux températures intérieures se différenciant d'une maille à une autre et donc d'un quartier à un autre (Fig.38). Si on garde la même échelle de température entre l'intérieur et l'extérieur les températures extérieures semblent homogènes. Pour la température extérieure on distingue peu le quartier de l'opéra.

Le type 1 (RDC) se différencie des autres types par ses températures intérieures basses. Elles sont toujours moins élevées que celles extérieures.

Les types 2 et 3 (sous les toits et/ou très ensoleillé), emmagasinent la chaleur pendant plusieurs jours. Même si l'air extérieur se rafraîchit, les températures restent élevées, à l'exemple du 4 juillet et cela est encore plus visible après une journée de forte chaleur. L'effet de l'inertie thermique intervient dans ce phénomène. Ces deux types -mais surtout le type 3 -sont les plus impactés par la canicule à court terme.

Les types 4 (bien isolé) et 5 (traversant) se ressemblent par leur comportement entre le 1er et le 7 juillet. Au-delà de cette date, ils se différencient complètement.
<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>Figure 38 : Températures intérieures et extérieures de **jour** (moyennées 15-22h) pour les types d'appartements, du 1er au 7 juillet 2015</figcaption></figure>

## Différenciation des températures de nuit pendant la canicule

De nuit, le même constate peut-être fait. Les mailles à températures élevées se visualisent davantage à l'intérieur qu'à l'extérieur du bâtiment (Fig.39). Le quartier de l'Opéra atteint ses températures maximales le 4 juillet soit un jour après le pic de canicule.

Le type 1 (RDC) enregistre les mêmes températures à l'intérieur qu'à l'extérieur du logement. Pour les autres types, une faible différence existe dans le comportement des températures. Celles intérieures restent légèrement plus chaudes que celles extérieures. De nuit, la distinction entre les types d'appartements et la différenciation spatiale sont moins marquées que pendant les périodes diurnes.

*De nuit on voit un écart marqué entre l'extérieur et l'intérieur et les températures intérieures sont très souvent supérieures à 26°C voir 29°C.*
<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>Figure 39 : Températures intérieures et extérieures de nuit (moyennées 03-10h) pour les types d'appartements, du 1er au 7 juillet 2015</figcaption></figure>

Ces cartographies, en fonction du type d'appartements, sont très éclairantes. Elles montrent les différences notables existant entre les sorties SURFEX extérieures et les autres types d'appartements. Les répercussions de la canicule se font sentir davantage sur les températures intérieures et nocturnes. *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.* L'effet d'inertie thermique est à prendre en compte dans l'analyse des températures. Celui-ci impacte sur les températures intérieures. Les parcs urbains constituent des îlots de fraîcheur.
## 4.2 Cartographie du risque : canicule et indice de dangerosité

### Représentation de la canicule extérieure et intérieure

Nous disposons de mesure toutes les heures pour identifier les pics de chaleur ou de fraîcheur. Pour rappel, nous préférons agréger les températures par période les plus chaudes et les plus froides puisque ce sont elles qui définissent les canicules.

La figure 40 représente de façon binaire si chaque pixel est ou non passer en canicule selon la définition à l'extérieur et à l'intérieur. La méthode de calcul est décrite en section 3.

Pour l'extérieur nous utilisons les seuils de l'InVS. La représentation de la **canicule extérieure** se base sur les températures calculées par le modèle SURFEX-TEB entre le 1er et le 31 juillet. La canicule 2015 référencée par Météo-France n'est pas visible pour nos valeurs, puisqu'il n'y a pas en moyenne 3 jours de suite au-dessus de 31°C de jours et 21°C à cause du 2 juillet très légèrement moins chaud : les températures sont inférieures au seuil des 31°C pour toute la zone d'étude (Fig.40).

Comme présenté en section 3, pour la cartographie intérieure nous prenons les seuils de 24°C nuit et 28°C Jour trois jours de suite. La situation est différente à l'intérieur des appartements. (Fig 40)

**Type 1** : ancien bâti <1850, une seule exposition, rez-de-chaussée, peu ventilé, non ensoleillé et isolé

Les différents snapshots du type 1 montrent une canicule présente du début jusqu'à la fin de notre période d'étude uniquement dans le quartier de l'Opéra. Les autres secteurs de la zone d'étude n'enregistrent aucune canicule sur la période. La journée de canicule la plus importante spatialement observée est celle du 24 juillet. Les premiers jours sont peu impactés par la canicule par rapport à l'inertie thermique du bâtiment. La canicule se fait davantage ressentir à partir de la deuxième période de fortes chaleurs.

**Type 2** : haussmannien <1850, une double exposition (Nord/Sud), isolé et ventilé, situé au 6ème étage sur boulevards, sous les toits, très ensoleillée (toute la journée)

Le type 2, en opposition au type 1 présente une canicule largement ressentie sur la zone d'étude dès les premiers jours. Seule la zone du parc des Buttes Chaumont n'est pas recensée comme caniculaire. A noter que ce parc est un parc boisé, à dénivelé (+de 40m) et, est parcouru par trois cours d'eau et un lac. Les six premiers jours sont définis comme une période caniculaire pour quasi l'ensemble de la zone d'étude. La canicule est davantage soulignée le 6ème jour. A partir de cette date, seul le quartier de l'Opéra et le long de la Seine sont encore touchés par la canicule. Le 18 juillet, elle s'intensifie sur la partie Nord-Est et Sud. Le 30 juillet, la canicule est encore enregistrée pour une dizaine de mailles se situant dans la zone de l'Opéra.

La zone du parc des Buttes Chaumont ne connaît pas la canicule et cela pour toute la période de l'étude. On peut se demander si le rôle de la végétation est important dans le rafraîchissement de la température. En effet, avec 25hc, ce parc est l'un des plus grands espaces verts de Paris. C'est le 5ème espace vert en surface après les bois de Vincennes et de Boulogne, le parc de la Villette, et des Tuileries.

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

Le 3 juillet, le type 3 similaire au type 2, recense la période caniculaire la plus importante spatialement. A cette date, la canicule s'étend sur toute la zone à l'exception du parc des Buttes Chaumont. Le 18 juillet une nouvelle période caniculaire est présente. A partir du
21 juillet, la canicule s'atténue jusqu'à cesser le 27 juillet. Le quartier de l'Opéra est toujours mis en avant par sa forte différence avec le reste de la zone d'étude.

**Type 4** : ancien bâti <1850, une seule exposition (Nord), très isolé et très peu ventilé, 3ème étage
Les cartographies du type 4 montrent une canicule présente du début jusqu'à la fin de notre période d'étude. L'effet d'inertie thermique, l'isolation de ce type de bâtiment très peu ventilé et donnant sur une petite cour intérieure peuvent jouer un rôle dans le maintien de la canicule jusqu'au 30 juillet voire plus. Une faible répercussion de la deuxième vague de chaleur est constatée les 18 et 21 juillet. La canicule se localise davantage sur le quartier de l'Opéra et le long de la Seine. Elle est visible dès le premier jour puisque le 3 juillet, une large zone est impactée.

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

Le type 5 fait partie des appartements où la canicule est la moins ressentie sur la zone d'étude après le type 1. La période entre le 1er et le 6 juillet correspond à la présence de la canicule la plus importante sur la zone. Les journées de pics de chaleur entre le 18 et 21 juillet impactent peu sur le phénomène caniculaire dans ce type d'appartement à double orientations, bien ventilé. Ainsi, même si les pics sont forts, il suffit d'un peu de fraîcheur pour que la température diminue. Quelques zones vont être de nouveau en canicule mais cela reste très faible. A partir du 27 juillet, le type 5 n'est plus en période caniculaire et cela sur toute la zone.

**Type 6** : SURFEX-TEB

Le type 6, simulation réalisée avec SURFEX-TEB, est très similaire au type 3. Les six premières journées et la période entre le 18 et le 21 juillet sont caractérisées par la forte présence du phénomène caniculaire. Le parc des Buttes Chaumont représente une zone fraîche. La canicule est ressentie jusqu'au 30 juillet sur une très faible zone.

*On voit donc bien que tous les appartements ne passent pas en canicule au même moment.*

*Il conviendrait de vérifier ces grands zonages (Opéra, standard et Buttes Chaumont) par des campagnes de mesure ciblées (perspectives).*
<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>Figure 40 : 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>
## Représentation de l'indice de dangerosité

Le calcul de la dangerosité est décrit en section 3.3, nous présentons ici les résultats. La dangerosité de la canicule varie dans le temps mais aussi dans l'espace. Le modèle spatio-temporel est utilisé ici pour décrire l'évolution dans le temps de la structure spatiale de l'indice.

La méthode de fusion de données développée (section 3.2), permet de calculer les indices de dangerosités extérieurs et intérieurs sur la zone d'étude pour les différents types d'appartements. Nous nous focalisons sur les températures intérieures, souvent sous estimées. Les variations spatiales des indices de dangerosité et des indicateurs sont étudiées pour mieux différencier la dangerosité à l'intérieur et dans la durée.

Les représentations cartographiques sur une zone visent à déterminer s'il existe des disparités spatiales liées à la dangerosité de la canicule. Elles permettent de confirmer les disparités thermiques entre les types d'appartements. La représentation cartographique permet de détecter visuellement les zones de forte intensité (dites hotspots) à chaque temporalité, ainsi qu'au cours du temps. La mise en évidence de zones avec un indice de dangerosité élevé confirmera l'importance de prendre en considération les températures intérieures et les types de configurations.

Les valeurs de dangerosité sont classées pour pouvoir les cartographier. Une échelle logarithmique est calculée pour créer le niveau de dangerosité.

Huit classes sont représentées : 0-3 ; 3-5 ; 5-8 ; 8-11 ; 11-15 ; 15-22 ; 22-35 ; 35-60

Nous avons réalisé les cartographies avec différents indices de récupération :

* p3 : 1 bonne récupération

* p3 : 0,5 récupération moins bonne (ex : personnes âgées, nourrissons)

Les figures 41 et 42 représentent les valeurs d'indices au cours du mois de juillet avec les seuils 24°C et 28°C, pour un pas de récupération de 1

* La figure 41 représente la variation des valeurs pour une maille (au centre). Elle permet de comprendre l'évolution des indices au cours du temps.

* La figure 42 représente la cartographie sur Paris au cours du temps, elle let en valeur les différences spatiales de la dangerosité.

Les indices sont représentés tous les 2,5 jours. De forts indices de dangerosité sont localisés dans le quartier de l'Opéra. Cette concentration n'est pas due seulement aux types d'appartements ou configuration spatiale mais à l'influence de la climatisation dans le modèle SURFEX-TEB.

**Type 1 :** ancien bâti <1850, une seule exposition, rez-de-chaussée, peu ventilé, non ensoleillé et isolé

Le type 1, est celui qui concentre les hot-spots de plus faible intensité. Pour ce type, les indices restent faibles mais les seuils de températures sont dépassés pour la plupart des mailles étudiées. La première nuit, les seuils ne sont pas dépassés. Il faut attendre 2 nuits avant que les températures intérieures augmentent. A l'exception du quartier de l'Opéra, l'indice dépasse très rarement la valeur 3. A partir de la 8ème nuit et jusqu'à la 13ème journée, on constate spatialement une baisse de dangerosité. C'est à partir de la 25ème nuit (sauf pour le quartier de l'Opéra). L'indice de dangerosité reflète la situation thermique du type 1. Cet appartement situé au rez-de-chaussée reste frais sur toute la période de l'étude. La fraîcheur du sous-sol permet à ce type de conserver une température ambiante fraîche pour la saison estivale.

**Type 2 :** haussmannien <1850, une double exposition (Nord/Sud), isolé et ventilé, situé au 6ème étage sur boulevards, très ensoleillé (toute la journée)