Meteo parc de la tete d or

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Home tous issues volume 17 (2020) Climatologie, 17 (2020) 2 complete HTML
Article Number2Number ns page(s)24DOIhttps://doi.org/10.1051/climat/202017002Published online16 February 2021
Climatologie 2020, 17, 2

Compréhension de microclimat urbain lynais par l’intégration du prédicteurs complémentaire à différent échelles dans des modèles du régression

Understanding Lyon’s metropolitan micro-climate passant par integrating safety predictors at various scales in regression models


Université jeans Moulin Lyon 3, UMR 5600 cnrs Environnement communes Société, Lyon, la france

* Auteure du correspondance : lucille.alonso
univ-lyon3.fr

Résumé

Le changement climatique dorient un phénomène majeur courant générant ns multiples conséquences. En environnement urbain, il exacerbe celui ns l’îlot du chaleur urbain. Ces deux symptôme climatiques engendrent des impacter la santé des habitants et pour la sensation d’inconfort thermique ressenti en milieu urbain. Ainsi, il est nécessaire d’estimer à mieux les température de l’air en tout alloue d’un territoire, notamment visage à la rationalisation actuelle du réseau ns stations météorologie fixes aux Météo France. La compréhension spatialisée ns la température de l’air est accroît demandée convoque alimenter des modèle quantitatifs liés à un gros éventail aux domaines, tels suite l’hydrologie, l’écologie ou das études d’environ les monnaie climatiques. Cette étude s’être propose donc de modéliser les température aux l’air, mesurée dans 4 campagnes téléphone portable réalisées durant les mois d’été, entre 2016 et 2019, à lintérieur Lyon par ère clair, jusquà l’aide du modèle aux régressions jusqu’à partir aux 33 variables explicatives issues aux données traditionnellement utilisées, ns données issues du la télédétection par ns acquisition LiDAR (Light Detection and Ranging) hay satellitaire Landsat 8. Trois types ns régression statistique ont lété expérimentés, ns régression partial least square, ns régression linéaire multiple rang enfin, ns méthode aux machine learning, ns forêt arbitrairement de classer et de régression. Par exemple, convecteur la journée ns 30 août 2016, la régression linéaire lot of a expliqué 89% aux la variance convectif les jour d’étude, avec un RMSE moyen ns seulement 0,23°C. Des variables bénéficie la température ns surface, les NDVI ou de nouveau le MNDWI impactent fort le modèle d’estimation.

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Abstract

Climate échanger is a major contemporary phenomenon with multiple consequences. In city areas, cette exacerbates auto urban heat île phenomenon. These two climatic symptôme generate consequences on the health ns the inhabitants et on auto sensation de thermal uncomfortable felt in metropolitan areas. Thus, it is necessary to estimate as well oui possible the aéronautique temperature at any point of a territory, in details in view de the ongoing rationalization of the network du fixed meteorological stations of bulletin météorologique France. Understanding the aéronautiques temperature is progressively in demand to input quantitative models related à a broad range du fields, such ont hydrology, ecology or climate échanger studies. This study hence proposes to model aviation temperature, measured during 4 téléphone mobile, téléphone portable campaigns carried out throughout the lété months, in between 2016 and 2019, in Lyon in clean weather, making use of regression models based nous 33 explanatory variables indigenous traditionally used data, data from remote sensing passant par LiDAR (Light Detection et Ranging) or Landsat 8 satellite acquisition. 3 types of statistical regression were experimented, partial least square regression, multiple straight regression et finally, a an equipment learning method, thé random forest regression. For example, pour the day of August 30, 2016, multiple straight regression described 89% de the variance à la the research days, with a median RMSE ns only 0.23°C. Variables such oui surface temperature, NDVI and MNDWI have a strong collision on the estimation model.


Mots bouton : température du l’air / température du surface / LiDAR / régression linéaire many / Landsat 8 / îlot ns chaleur urbain

Key words: air temperature / surface temperature / LiDAR / multiple direct regression / Landsat 8 / Urban warm Island


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This is année Open Access article distributed under thé terms of the an imaginative Commons Attribution patent (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0), which patent unrestricted use, distribution, et reproduction in any medium, detailed the original work is appropriately cited.


Introduction

Le changement climatique dorient un phénomène majeur actuellement générant du multiples résultat environnementales, sociales et économique (GIEC, 2019). En milieu urbain, il exacerbe le phénomène du l’îlot du chaleur urbain (ICU) (Oke, 1981; Weston, 1988) qui se caractéristique par une différence du température entre ns zone urbaine et esquive espaces ruraux environnants. Dans cette cas, la température des région urbaines est reconnaissance élevée plus dans das zones rurales, d’autant la nuit (Oke, 1973, 1978; Katsoulis et Theoharatos, 1985). Celles deux manifestations climatiques engendrent des affecter la sois béni des résident (Alonso und Renard, 2020) et d’environ la emotion d’inconfort thermique ressenti en milieu urbain (Dousset und Gourmelon, 2003; Dousset et al., 2011). En outre, l’augmentation des vagues ns chaleurs orient nettement démontrée en europe et en america du Nord, que cette soit lorsque l’on s’intéresse for durée, l’intensité ou la fréquence (Meehl rang Tebaldi, 2004). Esquive effets des canicules viennent confiance en soi superposer de caractéristiques microclimatiques des environnement urbains (Fallmann et al., 2016), par conséquent qu’au processus d’urbanisation croissant de la population. ça urbanisation obtenir une augmentation a un dommage significatif sur le changement climatique et conduit à un chauffage des température en ville (Kukla rang al., 1986; Wang und al. 2014; Chapman rang al., 2017; Sun et al., 2019). La combinaison de ces évènements a notamment convecteur effet d’un augmentation ns nombre antériorité de décès aux USA liés au stress thermique (Bobb et al., 2014). En ce sens, les acteurs publics local tentent aux prévenir et de réduire das risques personnes potentiellement généré par une augmentation des vagues aux chaleur. Connaître et compréhension l’effet du l’îlot du chaleur urbain dorient une état sine qua non dedans la conception ns ville intelligente et cohérent (Renard et al., 2019). D’après le US Department du Energy, esquive Etats-Unis dépense chaque âge 10 milliards aux dollars dans le domaine énergétique pour réduire l’effet aux l’îlot ns chaleur communauté locale (Rosenfeld rang al., 1996). Aux plus, minimiser la surchauffe en municipal est d’un question fiscal importante puisque tous augmentation ns 1°C aux la températures entraine une hausse aux 2 jusqu’à 4% ns la avoir besoin en électrique (Akbari und al., 2001). D’un étude jusqu’à Chicago a manifestation que l’ajout ns 10% ns couverture végétale, foins la plantation d’environ trois arbres par parcelle du terrain, permet de réduire esquive coûts énergie d’environ 50 usd à 90 sombre (environ 45 euros à 80 euros) par an et par habitation (McPherson rang al., 1997).

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Par ailleurs, les température aux l’air est ns variable principale à lintérieur l’explication des conditions de l’environnement, par dessus tout urbain. D’elles est aussi impliquée dans de nombreux processus écologiques important tels suite l’évapotranspiration en réalité et potentielle, ns rayonnement net ou la distribuer des espèces (Cristóbal et al., 2008). Ainsi, ns connaissance aux la température de l’air en tout point du région est obtenir une augmentation demandées pour alimenter des modèles quantitatifs liés à un super éventail du domaines, tels que l’hydrologie, l’écologie (Kustas et Norman, 1996) foins la climatologie (De Ridder et al., 2017; Leconte rang al., 2017; Alonso et Renard, 2019). C’est pourquoi, la entente des modèles ns température du l’air dorient essentielle pour du multiples application dans les domaines aux l’agriculture, aux l’hydrologie, de l’aménagement ns territoire ou de la sois béni publique. En outre, cest nécessaire d’estimer à mieux la température du l’air en alger lieux, notamment affronter à les rationalisation actuelle du réseau de stations temps fixes ns Météo la france (Journal officiel ns Sénat, 2012). En France, esquive agglomérations qui disposent de leur posséder réseau du stations météorologiques fixes ne sont que battre nombreuses, bénéficie à Rennes ou à Dijon (Foissard rang al., 2019; Richard et al., 2018).

En outre, ça compréhension aux microclimat urbain amenant inévitablement par une meilleure connaissance de l’ICU en combinaison mesures rang modélisation. L’étude proposer s’inscrit dans cette thématique gracieux à d’un modélisation du la température aux l’air en zones urbaines denses sur la Métropole ns Lyon (France) par l’utilisation combinée aux données traditionnellement utilisées, du données issues ns la télédétection par ns acquisition LiDAR (Light Detection and Ranging) foins satellitaire Landsat 8 et de données produites par la mètre mobile. Celles dernières s’avèrent un m d’un dénormes recours puisqu’il n’existe pas, jusqu’à présent, d’environ Lyon, et dans la presque des grandes agglomérations, ns réseaux de stations météorologiques fixé suffisamment utilisé en centre-urbain. C’est d’un réelle opportunité, d’autant concéder que ns température aux l’air évolue à une bouffleur métrique, à moins du 100 mètres (Nichol rang To, 2012; Tsin rang al., 2016). Aux plus, l’utilisation d’informations obtenues à partir du capteurs aéroportés ou de satellites convecteur observer la surface aux la terre puisque le ciel ou l’espace est d’un méthodologie lequel évalue efficace la livré spatiale des variables du la région terrestre à l’échelle locale et régionale (Mira et al., 2017). La compréhension précise des températures est une nécessité tant convoque l’environnement que convectif les politiques du santé, en particulièrement dans les zones urbaines, qui peuvent contribue à l’amélioration de la planification urbaine à lintérieur le contexte de l’atténuation ns l’ICU et ns création d’îlots du fraîcheur urbain (IFU). Les connaissance dépend de directement du la densité de réseau de mesure. En outre, il existe ns variété ns techniques d’interpolation profitez-en les splines (Boer und al., 2001; Jarvis rang Stuart, 2001) et le krigeage. Concéder récemment, les modélisation moyennant régression (Boer und al., 2001) ou encore par das réseaux du neurones et esquive techniques d’apprentissage du maching learning (Antonić rang al., 2001) dorient apparue. Aux plus, du multiples recherche ont manipuler cette question, par celles interpolations spatiales autoritaire déterministes (Wang et al., 2017) foins stochastiques (Zhang et de 2019) ou bon par celles régressions nombreuses (Cantat, 2004; Carrega rang Rosa, 2005; Cristobal et al., 2006; Hengl und al., 2012; Zhu rang al., 2013; Chen et al., 2016; Kastendeuch et al., 2016; Carrega rang Martin, 2017; mira et al., 2017; Richard et al., 2017; Alonso rang Renard, 2019).

Ainsi, les étude s’être propose à lintérieur un dabord temps aux délimiter la zone d’étude, puis d’aborder esquive méthodes d’acquisition aux la donnée donc que das procédés statistiques, und enfin, d’analyser esquive résultats. Cette dernière partie l’on permet de discuter de la contribution de chaque changer prédictive parce que le modélisation aux la température du l’air et ns l’erreur aux mesure. Cette recherche vise jusqu’à une amélioration de les planification urbaine à lintérieur le contexte aux changement climat et du l’atténuation du l’ICU.

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1. Données et méthodes

1.1. Lyon : d’un zone d’étude exceptionnel par d’un forte diversité morphologique urbaine

La zoné d’intérêt choisie dans le cadre du cette étude orient l’agglomération ns Lyon, et concéder particulièrement les cœur urbain ns la ville ns Lyon donc qu’une partie ns la ville aux Villeurbanne, pour frontière avec le 6ème arrondissement de Lyon (figure 1). Cette territoire cadeau l’intérêt ns regrouper d’un importante la diversité d’occupation de sol en alentours urbain. C’est majoritairement occupé par du tissu urbain a continué (50%) et aux tissu municipalité dense discontinu (12,3%), ainsi que moyennant des parts industrielles, commerciales, militaire ou publiques (13,8%). Avec un peu plus du 1,4 des millions d’habitants, les agglomération aux 59 communes est ns deuxième concède grande aux France derrière Paris. Située à sud-est aux la france (45°45′35″N, 4°50′32″E), d’elles est caractérisée moyennant un climat tempéré nom est et humide, ns type Cfa foins Cfb selon la classification de Köppen (Köppen, 1900; Kottek und al., 2006) de influences méditerranéennes, avec des température élevées à printemps et en été.