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# Sélection d'une vague de chaleur dimensionnante pour l'adaptation du bâtiment au changement climatique

Samy Kraiem, Anaïs Machard

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Samy Kraiem, Anaïs Machard. Sélection d'une vague de chaleur dimensionnante pour l'adaptation du bâtiment au changement climatique. IBPSA France 2024, May 2024, La Rochelle, France. hal-05006143

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Submitted on 26 Mar 2025

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# Sélection d'une vague de chaleur dimensionnante pour l'adaptation du bâtiment au changement climatique

Samy Kraiem¹, Anaïs Machard*²

¹ CSTB, Direction Climatologie Aérodynamique et Aéraulique, 11 rue Henri Picherit, 44300 Nantes

*samy.kraiem00@gmail.com

² CSTB, Direction Energie Environnement, 24 rue Joseph Fourier, 38400 Saint-Martin-d'Hères

*anais.machard@cstb.fr

## RESUME.

Cet article propose une méthode de sélection d'une vague de chaleur dimensionnante pour la prise en compte de l'adaptation aux fortes chaleurs lors du processus de conception ou de rénovation d'un bâtiment. La méthode utilise des données climatologiques historiques et prospectives à horizons 2040 et 2080, issues d'un sous-ensemble de données débiaisées basées sur 26 modèles EUROCORDEX-11 sous scénario RCP 8.5. La sélection repose sur le calcul de périodes de retour utilisant une GEV (Generalized Extreme Value distribution) ajustée sur la distribution de l'indicateur de sévérité de la vague de chaleur. Ce processus est répété pour chaque modèle et pour chaque période temporelle pour les deux villes cas d'études Nîmes et Paris. Dans un premier temps, la méthode permet de sélectionner 10 vagues de chaleur parmi l'ensemble, dont la sévérité associée est la plus proche de la période de retour 5 ans, considérant ainsi l'incertitude liée aux modèles climatiques. Dans un second temps, une unique vague de chaleur est sélectionnée parmi les dix, celle pour laquelle la température nocturne moyenne et le rayonnement direct journalier moyen sont le plus élevés parmi les 10 vagues de chaleur de sévérité similaires.

MOTS-CLÉS : vague de chaleur, surchauffe, projections climatiques.

## 1. INTRODUCTION

Dans un contexte de changement climatique, il apparaît crucial de prendre en compte la montée en fréquence, en intensité et en durée des canicules lors de la conception et de la rénovation du cadre bâti. Actuellement la règlementation environnementale RE2020 impose un critère de confort d'été calculé durant une canicule passée extrême, la canicule de 2003. Cependant, de nombreux acteurs, à la fois dans le secteur de la recherche et sur le terrain, cherchent à définir une ou plusieurs canicules futures de référence afin d'utiliser un jeu restreint de canicules futures pour l'évaluation du bâti dans un contexte de changement climatique. Malgré des recherches grandissantes sur le sujet au cours des dernières années (Machard, 2020), la définition d'une vague de chaleur ne fait pas l'unanimité à l'international et bien qu'il en existe une en France, il convient toujours de sélectionner une vague de chaleur future représentative, et à la connaissance des auteurs, aucuns travaux à ce jour n'a proposé de méthode à ce sujet. Cet article propose une méthode de sélection de vague de chaleur dimensionnante pour l'adaptation du bâti, basée sur leur probabilité d'occurrence. Cette méthodologie a été développée dans le cadre du projet RENOPTIM, copiloté par le CSTB et l'USH, qui vise à doter les bailleurs sociaux d'un outil d'aide à la décision pour intégrer le confort d'été lors de la rénovation de leur parc de bâtiment. La méthodologie proposée dans ce papier vise de permettre à la maitrise d'ouvrage de pouvoir sélectionner une vague de chaleur basée sur la récurrence future de cet évènement, lui permettant donc de déterminer les mesures d'adaptation appropriées tenant compte des caractéristiques de ces vagues de chaleur dimensionnantes.
# 2. METHODOLOGIE

## 2.1. PREPARATION DES DONNEES

Dans cette étude, les données issues de modèles climatiques EUROCORDEX-11 (Giorgi, 2008) (Jacob, 2014) sont utilisées, et la correction du biais de ces données, nécessaire afin qu'elles soient utilisées dans le cadre d'application bâti (Randall D. a., 2007), est réalisée à partir des données historiques de référence ERA5 (Hersbach, 2020).

Pour cette préparation des données, la procédure fTMY (future Typical Meteorological Year), développée au CSTB, est utilisée. Cette procédure consiste à corriger et affiner les paramètres climatiques en sortie de plusieurs modèles de l'ensemble EUROCORDEX-11. L'objectif est d'obtenir des séries temporelles horaires en sortie de plusieurs modèles pour les paramètres climatiques nécessaires aux simulations du bâti (Tableau 1). Cette procédure s'effectue comme suit : 1) Extraction au point de grille d'intérêt des données EUROCORDEX ; 2) Extraction au point de grille d'intérêt des données ERA5 ; 3) Correction du biais des données EUROCORDEX pour la zone d'intérêt ; 4) Interpolation des séries temporelles corrigées d'une résolution de 3 heures à une résolution de 1 heure ; 5) Calcul des variables climatiques supplémentaires nécessaires pour une utilisation de ces données sur une application bâti. Une fois cette procédure réalisée, pour chaque modèle récupéré depuis l'ensemble EUROCORDEX-11, des séries temporelles corrigées à la résolution horaire pour chaque paramètre climatique listés dans le Tableau 1 sont disponibles sur la période 1981 à 2097.

<table><caption>Tableau 1 – Variables climatiques produites par fTMY (* sont les paramètres issus d'EUROCORDEX)</caption><thead><tr><th>Nom</th><th>date</th><th>ps*</th><th>tas*</th><th>huss*</th><th>rsds*</th><th>rlds*</th><th>clt*</th></tr></thead><tbody><tr><td>Variable</td><td>Date</td><td>Pression atmosphérique</td><td>Température</td><td>Humidité spécifique</td><td>Rayonnement global</td><td>Rayonnement IR</td><td>Couverture Nuageuse</td></tr><tr><td>Unité</td><td>AAAA-MM-JJ hh:mm:ss</td><td>Pa</td><td>°C</td><td>g/kg</td><td>W/m²</td><td>W/m²</td><td>%</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th>pr*</th><th>sfcWind*</th><th>RH</th><th>DNR</th><th>DHR</th><th>tdp</th><th>LWR</th></tr></thead><tbody><tr><td>Précipitations</td><td>Vitesse du vent</td><td>Humidité relative</td><td>Rayonnement direct normal</td><td>Rayonnement horizontal diffus</td><td>Point de rosée</td><td>Température du ciel</td></tr><tr><td>mm</td><td>m/s</td><td>%</td><td>W/m²</td><td>W/m²</td><td>°C</td><td>°C</td></tr></tbody></table>

### 2.1.1. Les données EUROCORDEX

Pour obtenir une résolution adéquate, les données issues des simulations de l'ensemble EUROCORDEX-11 à la résolution temporelle de 3 heures sont récupérées. La zone géographique considérée de l'ensemble est l'Europe avec une grille 0.11° x 0.11° et la période temporelle s'étend de 1950 à 2100. Les données sont récupérées depuis le portail ESGF pour les 26 modèles renseignés dans le tableau en Annexe 1 et pour le scénario RCP 8.5 (Moss, 2010).

### 2.1.2 Les données ERA5

Les données ERA5 (paramètres identiques à ceux d'EUROCORDEX) sont utilisées ici pour corriger le biais présent dans les données issues de l'ensemble EUROCORDEX. Ces paramètres sont téléchargés à la résolution horaire et sur une zone géographique couvrant la France depuis le portail Copernicus (Buontempo, 2022). Il convient de noter que le cycle diurne des données de vitesse de vent présente un défaut lié à une erreur propre à ERA5 (CDS, 2022), ce qui peut induire un biais dans les données de vent finales obtenues.
### 2.1.3 Correction du biais

Afin de corriger le biais des sorties de modèles climatiques et affiner spatialement ces données, deux méthodes de correction de biais sont utilisées ici : la méthode quantile-quantile Q-MAP (Déqué, 2007) et la transformation CDF-t (Cumulative Density Function – transform) (Michelangeli, 2009) qui peut être considérée comme une variante de la méthode Q-MAP. La correction s'effectue sur les données trihoraires par période de 39 années en considérant : la période de référence (ou d'apprentissage) 1981 à 2019 (2000s), la période futur proche 2020 à 2058 (2040s) et la période futur lointain 2059 à 2097 (2080s). La méthode de correction de biais Q-MAP est utilisée pour corriger les données de couverture nuageuse. Pour la correction des précipitations, la méthode Q-MAP doublée de l'approche SSR (Vrac, 2016) est appliquée. Enfin, pour les corrections du biais des autres paramètres, la méthode CDF-t est privilégiée. Les corrections de biais sont réalisées paramètres par paramètres indépendamment les uns des autres, ainsi les corrélations inter-paramètres ne sont pas corrigées mais conservées.

### 2.1.4 Interpolation

Les séries temporelles pour chaque paramètre climatique, excepté les précipitations, sont interpolées d'une résolution de 3 heures à une résolution de 1 heure utilisant une interpolation par spline cubique d'Hermite (Hyman, 1983) (Randall L. D., 1989). Il convient de noter que l'interpolation des vitesses de vents de 3 heures à 1 heure peut faire apparaître un biais dans l'autocorrélation des vitesses de vent, avec des autocorrélations finales potentiellement plus élevées que dans les données horaires de référence.

### 2.1.5 Calcul des variables supplémentaires

Une fois les séries temporelles corrigées et affinées temporellement, il devient possible de calculer les paramètres suivants : l'humidité relative, le rayonnement direct normal, le rayonnement diffus horizontal, le point de rosée et la température du ciel. L'humidité relative est calculée à partir de la température, de la pression atmosphérique et de l'humidité spécifique en utilisant la formulation de Bolton (Bolton, 1980). Les rayonnements direct normal et diffus horizontal sont calculés à partir du modèle DISC (Skartveit, 1998) à partir des paramètres de date, de position (latitude et longitude), de rayonnement global et de pression atmosphérique. Le point de rosée est calculé grâce aux coefficients de Buck (Buck, 1981) et à partir des paramètres de température et d'humidité relative. Enfin, la température du ciel est calculée comme conseillée par l'ASHRAE, à partir des paramètres de température, de couverture nuageuse et de point de rosée.

## 2.2. Méthode de sélection d'une vague de chaleur dimensionnante

### 2.2.1 Motivations

Une fois que les données sont extraites sur la zone d'intérêt, les données ainsi utilisables sont 13 séries temporelles horaires de 1981 à 2097 pour chacun des 26 modèles climatiques. Cette quantité de données est importante, et reste difficile à exploiter pour une application sur le bâti. Dans un contexte de changements climatiques prononcés, l'utilisation d'années types météorologiques, n'est pas suffisant pour prendre en compte les évènements extrêmes dimensionnant pour le bâti. Nous proposons dans cette étude une approche permettant d'ajouter aux fichiers TMY produits des vagues de chaleur, ainsi que permettre de diminuer la quantité de donnée pour une utilisation finale plus simple.

### 2.2.2. Sélection des vagues de chaleur
Le choix a été fait d'utiliser la méthode définie par Ouzeau (Ouzeau, 2016) pour la détection de vagues de chaleur, réalisée pour tous les jeux de données produits. Il est possible de les catégoriser en fonction de trois caractéristiques : leur durée, leur intensité (température journalière maximale atteinte) et par leur sévérité qui est le cumul de °C.jour au-dessus du seuil S<sub>deb</sub> au cours de l'évènement, divisée par la différence entre Spic et S<sub>deb</sub>.

### 2.2.3. Caractérisation des vagues de chaleurs par probabilité d'occurrence

Nous proposons ici une approche pour caractériser les vagues de chaleurs par leur probabilité d'occurrence. Au vu du grand nombre de caractérisations à effectuer et en vue d'une automatisation de la procédure, le choix de la distribution de valeurs extrêmes généralisée (GEV) a été fait pour modéliser les vagues de chaleur extrêmes. La fonction de répartition s'exprime comme il suit :

$$F(x; \mu; \sigma; \xi) = \exp \left\{ - \left[ 1 + \xi \left( \frac{x - \mu}{\sigma} \right) \right]^{-\frac{1}{\xi}} \right\}$$

La distribution GEV est caractérisée par 3 paramètres : la localisation μ, qui détermine le centre de la distribution ; l'échelle σ, qui contrôle la dispersion des données autour du centre ; et la forme ξ, qui indique la forme de la queue de la distribution. Le paramètre de forme est crucial pour distinguer les sous-familles de la GEV (Gumbel, Fréchet, Weibull). Pour chaque jeu de données et sur chaque période, un ajustement de la distribution GEV est réalisé sur la sévérité des vagues de chaleur. Afin de capturer uniquement les évènements les plus extrêmes, la vague de chaleur maximisant la sévérité par année est conservée. L'ajustement de la distribution GEV aux données ainsi sélectionnées est réalisé à travers la méthode du maximum de vraisemblance. Les trois paramètres de la GEV – localisation (μ), échelle (σ), et forme (ξ) – sont estimés pour caractériser la sévérité des vagues de chaleur sur une période et un jeu de données. Avec les paramètres de la GEV ainsi estimés, il est possible d'utiliser la distribution pour calculer les niveaux de retour pour différents intervalles de temps, offrant ainsi la possibilité d'associer une sévérité d'une vague de chaleur à un temps de retour, sur une période et un jeu de données. Cette étape est répétée pour tous les jeux de données et toutes les périodes, permettant ainsi d'estimer sur une même période des sévérités, des intensités et des durées de retour propres à chaque jeu de données. Un ajustement supplémentaire est également réalisé avec le jeu de données de référence. La Figure 1 permet d'illustrer les résultats obtenus à Nantes sur la période de référence 1981-2019 pour le critère de sévérité.

Chaque courbe grisée représente la sévérité de retour d'un jeu de données de projections climatiques. La courbe de référence ainsi que quelques vagues de chaleur notables en termes de sévérité sont également affichées sur la figure. Il est possible d'observer que les courbes de sévérité de retour sur la période historique (graphe de gauche) encadrent la courbe de sévérité de retour de référence, impliquant ainsi que les projections climatiques corrigées sur la période historique permettent la reproduction de vagues de chaleurs similaires à ceux de la référence en termes de sévérité. De plus sur la période futur proche (graphe de droite), les sévérités de retour sont significativement supérieures aux sévérités de retour de référence historique, ce qui est cohérent avec un réchauffement climatique présent. En se concentrant sur l'évènement de 2003, il est possible de noter que la sévérité de cet évènement sur la période historique est associée à un temps de retour de 15 ans. Le temps de retour de cet évènement est de 7 ans sur la période de futur proche. Autrement dit, une vague de chaleur de sévérité similaire à 2003 à une période de retour de 7 ans sur 2020-2058 à Nantes. Sur la période futur lointain, le temps de retour s'avère être de 1 ans à Nantes (non montré ici).
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1 – Calcul du temps de retour des vagues de chaleur selon le critère de sévérité</figcaption></figure>

2.2.5. Sélection d'une vague de chaleur unique

L'étape suivante consiste à sélectionner une unique vague de chaleur issue d'un jeu de données par période (2020s, 2040s ou 2080s) et par période de retour. Le choix a été fait de sélectionner la vague de chaleur selon le critère sévérité. En effet, par l'analyse de 10 vagues de chaleur les plus proches d'une même période de retour selon les différents critères (durée, intensité, sévérité), il est possible d'observer que les vagues de chaleur de durées similaires peuvent avoir des intensités qui variant de presque 5°C. De la même manière, les vagues de chaleur d'intensités similaires présentent des durées qui varient de 30 jours. La sévérité se révèle être un critère plus stable, les vagues de chaleur présentant des durées variant de « seulement » 15 jours et des intensités variant de maximum 3°C. Pour cette raison, depuis les jeux de données créés et pour chaque période, sont sélectionnées les 10 vagues de chaleurs dont les sévérités sont les plus proches de la médiane.

L'étape suivante consiste à sélectionner une vague de chaleur unique parmi les 10. Deux paramètres climatiques sont considérés pour la sélection, le rayonnement et la température nocturne. D'autres variables ont été investiguées, telles que l'humidité relative, mais pour les villes étudiées les différences d'humidité relative pour des vagues de chaleur aux temps de retour similaires restaient faibles, contrairement au rayonnement direct qui se pouvait présenter quant à lui de grandes différences (Toesca, 2023). Dans un but de comparaison, les vagues de chaleurs sont analysées selon 3 indicateurs : le cumul de rayonnement direct normal, la température nocturne moyenne et un indicateur mixte K. Cet indicateur mixte est calculé à partir des deux précédents selon la méthode suivante : deux séries de données ont été constituées :

* Série du cumul moyen du rayonnement, notée $S_{DNR}$;

* Série de la température nocturne moyenne, notée $S_{noc}$;

Pour chaque vague de chaleur $n$, un score $K_n$ est calculé comme la somme des rangs de la vague de chaleur $n$ dans chaque série. Soient, $L[S_{DNR}(n)]$ le rang dans la série $S_{DNR}$ pour la vague de chaleur $n$, $L[S_{noc}(n)]$ le rang dans la série $S_{noc}$ pour la vague de chaleur $n$, le score est calculé comme :

$$K_n = L[S_{DNR}(n)] + L[S_{noc}(n)]$$
La vague de chaleur *n* maximisant les deux indicateurs est la vague de chaleur présentant la valeur de *K*n la plus faible.

3. RESULTATS

**3.1 Vagues de chaleur sélectionnés par sévérité de retour**

La **Erreur ! Source du renvoi introuvable.** présente les sévérités de vagues de chaleur associées aux temps de retour 5 et 10 ans pour les villes de Nantes, Nîmes et Paris-Vélizy sur les périodes historique, futur proche et futur lointain. La sévérité de la vague de chaleur de 2003 est indiquée pour comparaison. Pour ces 3 villes, il s'avère que la sévérité de la vague de chaleur de 2003, comparée aux sévérités de retour 5 et 10 ans de la période historique, revêt d'un caractère exceptionnel. A nuancer pour la ville de Nîmes où la sévérité 2003 est équivalente au 75e percentile des sévérités historiques associées à une période de retour 10 ans.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2 – Distribution de toutes les vagues de chaleur correspondant aux sévérités de retour 5 ans et 10 ans pour chaque période (2000s, 2040s et 2080s) et pour les villes de Nantes, Nîmes et Paris-Vélizy</figcaption></figure>

La probabilité d'occurrence d'un évènement de sévérité similaire à celui de 2003 augmente dans le temps. Ainsi, pour le futur proche un tel évènement à une période de retour inférieure à 10 ans à Nantes (25e percentile), 5 ans à Nîmes (médiane du boxplot) et de 10 ans à Paris (médiane du boxplot). A sévérité de vagues de chaleur fixée, le temps de retour associé semble être divisé par deux sur la période 2020 à 2058 en comparaison de la période historique. Enfin, sur la période de futur lointain, une grande dispersion est présente sur les sévérités associées aux temps de retour 5 et 10 ans. Cela s'explique par le scénario (RCP8.5) implémenté et la nature des différents modèles utilisés. Néanmoins, il apparaît évident que des vagues de chaleur à sévérité équivalente à celle de 2003 apparaîtront fréquemment à Paris, Nantes et Nîmes. De plus, des vagues de chaleur de sévérités bien supérieures à celle de 2003 verront le jour à Nîmes. A temps de retour fixé, la sévérité associée sur la période futur lointain a environ un facteur 5 en comparaison à la sévérité associée sur la période historique.
## 3.2 Sélection d'une vague de chaleur unique dimensionnante

Les 10 vagues de chaleur sélectionnées, dont les sévérités de retour sont les plus proches de la sévérité de retour 5 ans, sont classées selon : la maximisation du cumul de rayonnement direct (DNR), la maximisation de la température moyenne nocturne (Tnoc) et la minimisation de l'indicateur mixte K. Différentes caractéristiques des vagues de chaleur sélectionnées sont présentées dans le Tableau 2 pour les villes de Nîmes et Vélizy sur la période historique. Les différences pour les 4 caractéristiques sont assez faibles entre ces trois canicules. Pour cette raison, la vague de chaleur minimisant l'indicateur mixte K est finalement choisie pour représenter la canicule de référence sur la période et la ville.

<table><caption>Tableau 2 – Températures minimales et nocturnes moyennes, Cumul du rayonnement direct normal maximal et moyen durant la période de la vague de chaleur d'intérêt à Nîmes et à Paris-Vélizy pour la période de retour 5 ans sur la période 1981-2019</caption><thead><tr><th rowspan="2">Sélection</th><th colspan="3">NIMES</th><th colspan="3">PARIS-VELIZY</th></tr><tr><th>DNR</th><th>K</th><th>Tnoc</th><th>DNR</th><th>K</th><th>Tnoc</th></tr></thead><tbody><tr><td>Température minimale horaire (°C)</td><td>20.4</td><td>20.6</td><td>21.1</td><td>14.3</td><td>16.1</td><td>15.4</td></tr><tr><td>Température nocturne moyenne (°C)</td><td>24.7</td><td>25.0</td><td>25.5</td><td>20.5</td><td>22.8</td><td>23.0</td></tr><tr><td>Cumul ray. direct maximal (W/m²)</td><td>8746</td><td>6815</td><td>8881</td><td>8671</td><td>8206</td><td>7187</td></tr><tr><td>Cumul ray. direct moyen (W/m²)</td><td>7900</td><td>5711</td><td>6752</td><td>7364</td><td>6508</td><td>4340</td></tr></tbody></table>

Finalement, la vague de chaleur présentant une sévérité de retour de 5 ans et minimisant l'indicateur K est sélectionnée. Ses caractéristiques pour Nîmes pour la période historique sont : 12 jours de durée, 32°C d'intensité et 12.1°C jours de sévérité.

En Annexe II, les sévérités médiane des vagues de chaleur associées aux périodes de retour 5 ans et 10 ans pour d'autres villes d'intérêt sont présentées. La méthodologie a été présentée ici pour ces périodes de retour mais la procédure peut se décliner pour d'autres périodes (3 ans, 15 ans, ...).

## 4. CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES

Cet article a présenté une méthode de sélection d'une canicule future unique de référence associée à un temps de retour. L'avantage de cette méthode est qu'elle permet de sélectionner une seule canicule, ce qui la rend opérationnelle et utilisable pour l'analyse de la surchauffe de bâtiments en climats futurs. La méthode utilise des données débiaisées issues de 26 modèles climatiques, permettant d'inclure l'incertitude liée aux projections climatiques induites dans les différentes modélisations. Par ailleurs, la méthode sélectionne également la canicule sur des critères additionnels de rayonnement solaire direct et de température nocturne, problématiques pour la surchauffe du bâtiment. Bien qu'impactant le confort thermique estival intérieur, l'humidité relative n'a pas été conservée en tant que critère de sélection, les vagues de chaleurs présentant une grande similitude pour ce paramètre. Cependant, il conviendrait d'approfondir cette comparaison afin de s'assurer que les humidités relatives présentes dans les canicules de référence sont représentatives de tels évènements. Ce point sera essentiel pour le dimensionnement des systèmes de rafraîchissement ou de refroidissement, et pourra également être exploré lors d'une construction d'année sévère météorologique future. De plus, il reste à approfondir notamment les ajustements des sévérités extrêmes. En effet, pour une raison d'automatisation de la procédure en vue d'une application à un grand nombre de jeux de données, le choix de réaliser des ajustements de distributions GEV par méthode de maximum de vraisemblance a été fait. Cependant, il
convient de noter que des ajustements plus précis pourraient être réalisés en utilisant des distributions
et méthodes autres potentiellement plus adaptées à certains jeux de données.

Cette méthode définit un processus utile pour sélectionner des vagues de chaleur dimensionnantes actuelles et futures basée sur leur probabilité d'occurrence. Ces évènements peuvent être ainsi inclus dans les années types futures (fTMY) pour une utilisation non seulement pour des études de recherche, mais aussi pour des applications terrain propre au secteur du bâtiment.

BIBLIOGRAPHIE

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## 5. ANNEXES

### I - Liste des modèles climatiques utilisés

<table><thead><tr><td>Driving Global Climate Model (realization)</td><td>Regional Climate Model</td><td>Institute</td></tr></thead><tbody><tr><td>CNRM-CERFACS-CNRM-CM5 (r1ilpl)</td><td>COSMO-crCLIM-v1-1</td><td>Zurich Federal Institute of Technology (ETH Zurich)</td></tr><tr><td>CNRM-CERFACS-CNRM-CM5 (r1ilpl)</td><td>ALADIN63</td><td>Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM)</td></tr><tr><td>CNRM-CERFACS-CNRM-CM5 (r1ilpl)</td><td>RegCM4-6</td><td>Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics (ICTP)</td></tr><tr><td>CNRM-CERFACS-CNRM-CM5 (r1ilpl)</td><td>RCA4</td><td>Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SMHI)</td></tr><tr><td>ICHEC-EC-EARTH (r1ilpl)</td><td>COSMO-crCLIM-v1-1</td><td>Zurich Federal Institute of Technology (ETH Zurich)</td></tr><tr><td>ICHEC-EC-EARTH (r3ilpl)</td><td>COSMO-crCLIM-v1-1</td><td>Zurich Federal Institute of Technology (ETH Zurich)</td></tr><tr><td>ICHEC-EC-EARTH (r12ilpl)</td><td>COSMO-crCLIM-v1-1</td><td>Zurich Federal Institute of Technology (ETH Zurich)</td></tr><tr><td>ICHEC-EC-EARTH (r1ilpl)</td><td>RegCM4-6</td><td>Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics (ICTP)</td></tr><tr><td>ICHEC-EC-EARTH (r1ilpl)</td><td>RACMO22E</td><td>Royal Netherlands Meteorological Institut (KNMI)</td></tr><tr><td>ICHEC-EC-EARTH (r3ilpl)</td><td>RACMO22E</td><td>Royal Netherlands Meteorological Institut (KNMI)</td></tr><tr><td>ICHEC-EC-EARTH (r12ilpl)</td><td>RACMO22E</td><td>Royal Netherlands Meteorological Institut (KNMI)</td></tr><tr><td>ICHEC-EC-EARTH (r1ilpl)</td><td>RCA4</td><td>Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SMHI)</td></tr><tr><td>ICHEC-EC-EARTH (r3ilpl)</td><td>RCA4</td><td>Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SMHI)</td></tr><tr><td>ICHEC-EC-EARTH (r12ilpl)</td><td>RCA4</td><td>Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SMHI)</td></tr><tr><td>IPSL-IPSL-CM5A-MR (r1ilpl)</td><td>RACMO22E</td><td>Royal Netherlands Meteorological Institut (KNMI)</td></tr><tr><td>IPSL-IPSL-CM5A-MR (r1ilpl)</td><td>RCA4</td><td>Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SMHI)</td></tr><tr><td>MOHC-HadGEM2-ES (r1ilpl)</td><td>ALADIN63</td><td>Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM)</td></tr><tr><td>MOHC-HadGEM2-ES (r1ilpl)</td><td>RACMO22E</td><td>Royal Netherlands Meteorological Institut (KNMI)</td></tr><tr><td>MOHC-HadGEM2-ES (r1ilpl)</td><td>RCA4</td><td>Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SMHI)</td></tr><tr><td>MPI-M-MPI-ESM-LR (r1ilpl)</td><td>ALADIN63</td><td>Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM)</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>MPI-M-MPI-ESM-LR (r1ilpl)</td><td>RegCM4-6</td><td>Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics (ICTP)</td></tr><tr><td>MPI-M-MPI-ESM-LR (r1ilpl)</td><td>RACMO22E</td><td>Royal Netherlands Meteorological Institut (KNMI)</td></tr><tr><td>NCC-NorESM1-M (r1ilpl)</td><td>COSMO-crCLIM-v1-1</td><td>Zurich Federal Institute of Technology (ETH Zurich)</td></tr><tr><td>NCC-NorESM1-M (r1ilpl)</td><td>ALADIN63</td><td>Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM)</td></tr><tr><td>NCC-NorESM1-M (r1ilpl)</td><td>RegCM4-6</td><td>Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics (ICTP)</td></tr><tr><td>NCC-NorESM1-M (r1ilpl)</td><td>RCA4</td><td>Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SMHI)</td></tr></table>

II - Sévérité médiane (°C.jour) associées aux périodes de retour 5 ans et 10 ans pour chaque ville d'intérêt

<table><thead><tr><th>Ville</th><th>Zone climatique RE2020</th><th>Sévérité 2003</th><th>Période de retour</th><th>1981-2019</th><th>2020-2057</th><th>2058-2097</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Nantes</td><td rowspan="2">H2b, Océanique</td><td rowspan="2">20.6</td><td>5 ans</td><td>10</td><td>17</td><td>42</td></tr><tr><td>10 ans</td><td>14</td><td>23.5</td><td>62</td></tr><tr><td rowspan="2">Bordeaux</td><td rowspan="2">H2c, Océanique</td><td rowspan="2">19.2</td><td>5 ans</td><td>9</td><td>13</td><td>34</td></tr><tr><td>10 ans</td><td>11</td><td>18.5</td><td>46</td></tr><tr><td rowspan="2">Paris-Vélizy</td><td rowspan="2">H1a, Semi-océanique</td><td rowspan="2">22.3</td><td>5 ans</td><td>11</td><td>16</td><td>35</td></tr><tr><td>10 ans</td><td>15</td><td>22</td><td>48</td></tr><tr><td rowspan="2">Lyon</td><td rowspan="2">H1c, Continental</td><td rowspan="2">23.6</td><td>5 ans</td><td>11</td><td>18</td><td>44.5</td></tr><tr><td>10 ans</td><td>17</td><td>26</td><td>60.5</td></tr><tr><td rowspan="2">Grenoble</td><td rowspan="2">H1c, Continental</td><td rowspan="2">16.3</td><td>5 ans</td><td>12</td><td>19</td><td>49</td></tr><tr><td>10 ans</td><td>16</td><td>29</td><td>67</td></tr><tr><td rowspan="2">Nîmes</td><td rowspan="2">H3</td><td rowspan="2">24</td><td>5 ans</td><td>12</td><td>25</td><td>93.5</td></tr><tr><td>10 ans</td><td>17</td><td>36.5</td><td>125</td></tr><tr><td rowspan="2">Nice</td><td rowspan="2">H3, Méditerranéen</td><td rowspan="2">27.9</td><td>5 ans</td><td>13.5</td><td>29</td><td>105</td></tr><tr><td>10 ans</td><td>21</td><td>41.5</td><td>128</td></tr></tbody></table>