Conférence IBPSA France – Bordeaux – 2018

- 1 -

Construction d’un fichier microclimatique urbain utilisable en STD

Nicolas Lauzet*1,2,5, Dasaraden Mauree4, Thibaut Colinart2, Marjorie Musy3,5, Karine

Lapray1

1 TRIBU, Bureau d’études en qualité environnementale et développement durable,

103 rue Maréchal de Saxe, 69003 Lyon,

*lyon@tribu-concevoirdurable.fr 2 CNRS FRE 3744, IRDL, Université de Bretagne Sud,

Centre de Recherche Christian Huygens, Rue de Saint-Maudé, 56100 Lorient 3 CEREMA Ouest,

Maison de l'Administration Nouvelle, 9 Rue René Viviani, 44200 Nantes 4 LESO-PB, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne,

EPFL - LESO-PB Station 18. CH-1015 Lausanne 5 UMR CNRS 6183, GeM, IUT Saint-Nazaire,

42 Avenue Albert de Mun, 44600 Saint-Nazaire

RESUME. Afin d’adapter les bâtiments à leurs environnements et d’améliorer leurs conceptions, il semble

pertinent d’apporter de la précision sur les données climatiques qui caractérisent le site d’implantation. En projet

de bâtiment, des études de simulations thermiques dynamiques (STD), qui aident à la décision, sont

régulièrement réalisées. Jusqu’ici, ces outils utilisent des fichiers mésoclimatiques qui décrivent un climat péri-

urbain ou rural, or le microclimat en ville est un phénomène avéré et de plus en plus regardé, notamment pour la

santé et le confort des citadins. A travers le chaînage d’outils CitySim/CIM, cette communication propose une

méthode de construction de fichiers microclimatiques utilisable en STD. Un premier cas d’étude sur un îlot du

2ème arrondissement lyonnais (Lyon Confluence) est présenté. Ici, les sollicitations de températures d’air et de

vitesses de vents sont calculées à l’échelle locale. Pour les autres sollicitations que sont l’humidité relative de l’air

et les rayonnements solaire et infrarouge, des perspectives pour leurs reconstructions sont données.

MOTS-CLÉS : Îlot de chaleur urbain, Chaînage CitySim/CIM, Fichiers microclimatiques annuels

ABSTRACT. Our proposal is to rebuild, at the district scale, a meteorological TMY file from data acquired at the

nearest weather station. Our case study is the Confluence district, in Lyon city (France), where we have acquired

local climatic data for validation purpose. We start from Lyon Bron airport data, to build local climate files. A chain

of two software is used: CitySim and CIM. From the 3D geometry of the district and the types of surface (walls,

floors, roofs and grounds), the thermo-radiative tool CitySim calculates the surface temperatures. These latter are

then integrated as boundary conditions in CIM model. From these boundary conditions, the district morphology,

using the weather files at Lyon Bron station, CIM rebuilds a weather file representing the climate of Confluence

and keeping the same format than a TMY (Meteonorm) file. CIM is a 1D (vertical) model where air temperature,

wind speed and direction are calculated every 3 meters high and are considered homogenous in each mesh

element.

KEYWORDS : Urban heat island, CitySim/CIM chaining, Microclimate annual file

Conférence IBPSA France – Bordeaux – 2018

- 2 -

1. INTRODUCTION

Le réchauffement climatique, l’augmentation de la population mondiale et sa migration vers les

villes sont autant d’éléments qui définissent le contexte dans lequel nous vivons aujourd’hui et

auxquels nous devons nous adapter afin de réduire nos impacts environnementaux et sociaux. Pour ce

faire, une transition des modes de vie est primordiale à tous les niveaux. Le secteur du bâtiment suit

cette transition, des réglementations et labels poussent à la performance environnementale. Basée sur

le principe que la meilleure énergie est celle que l’on ne consomme pas, la conception bioclimatique

repose sur des enveloppes de bâtiments optimisées qui captent au maximum les apports passifs du site

d’implantation. Cette approche bioclimatique est aidée par l’utilisation de Simulations Thermiques

Dynamiques (STD). En conception bioclimatique, l’une des données d’entrée majeure du modèle de

bâtiment est le climat (température, vent, ensoleillement, etc.), qui est généralement issu de fichiers

météo construits à partir de mesures faites dans des stations météorologiques aéroportuaires. Or, des

études récentes ont mis en évidence que ces données climatiques sont différentes en zones urbaines

(Bernard et al. 2017; Le Bras 2015). Dès lors, il semble pertinent d’évaluer ces conditions climatiques

urbaines afin d’adapter au mieux la conception des bâtiments en ville.

L’objectif de cette communication est d’explorer le chaînage CitySim (Walter and Kämpf 2015) /

CIM (Mauree et al. 2017) pour reconstruire un fichier météo de type TMY à l’échelle d’un îlot urbain

à partir d’un fichier TMY d’une station météo aéroportuaire. Ce type de fichier climatique, fournissant

des données heure par heure sur une année complète, est utilisé en STD lors de la phase de conception

d’avant-projet (phase AVP).

Un premier cas d’étude réalisé sur l’agglomération lyonnaise est présenté. Il consiste à construire, à

partir d’un fichier de mesures Météo France de la station de Lyon Bron, un fichier microclimatique

caractérisant un îlot urbain de Lyon Confluence (2ème arrondissement) (Figure 1).

Figure 1 : Principe de la reconstruction des données climatiques de Lyon Bron à Lyon Confluence

2. PRESENTATION DU CAS D’ETUDE

Le cas d’étude retenu est une zone de 54 hectares (environ 800 x 700 m) située dans la ZAC Lyon

Confluence (Figure 2). Ce quartier est bordé par la Saône à l’est et le Rhône à l’ouest et est en plein

développement urbain depuis le début des années 2000. En tant qu’assistant à la maîtrise d’ouvrage à

l’échelle de la ZAC, la société TRIBU possède à ce titre beaucoup d’informations sur ce quartier et sur

les bâtiments qui s’y construisent.

Conférence IBPSA France – Bordeaux – 2018

- 3 -

Figure 2 : Bornage du cas d’étude de Lyon Confluence et localisation des stations météo urbaine

et aéroportuaire (Lyon Bron)

De plus, une campagne de relevé météorologique a été réalisée entre 2013 et 2015. Au niveau de

la scène urbaine, la température et l’humidité relative de l’air ainsi que les vitesses et directions de

vent ont été collectées par une balise météo posée sur un toit à 8m de hauteur. Sa localisation est

précisée sur la Figure 1. En parallèle, les données météo issues de la station Météo France de Lyon

Bron (mesures sur un mat à 10m en zone aéroportuaire) ont été récupérées. Les deux stations sont

séparées d’environ 10 km.

A titre d’exemple, les moyennes de températures relevées sur les deux sites pour différentes

périodes de l’année 2013 – ainsi que la moyenne des écarts – mettent bien en évidence le phénomène

d’îlot de chaleur urbain (Tableau 1) : un écart moyen annuel de plus de 1 °C est constaté entre Lyon

Confluence et Lyon Bron. Par ailleurs, les différences les plus importantes (de l’ordre de 2 °C) sont

relevées en été et la nuit.

Période d’étude Température moyenne [°C] Delta moyen de température entre Lyon

Confluence et Lyon Bron [°C]

Lyon Bron Lyon

Confluence Jour Nuit Global

Annuelle 12,15 13,24 +0,25 +1,78 +1,09

Hivernale 3,52 4,75 +0,81 +1,59 +1,20

Estivale 21,09 22,14 -0,13 +1,90 +1,06

Tableau 1 : Analyse des mesures de l’ilot de chaleur urbain de Lyon Confluence sur 2013

3. DEMARCHE DE CONSTRUCTION D’UN FICHIER METEOROLOGIQUE LOCAL

La démarche de construction d’un fichier météorologique local est basée sur le chaînage

CitySim/CIM et se fait en trois temps (Figure 3) :

• Création d’une maquette 3D de la scène urbaine ;

• Évaluation des températures de surface urbaine à l’aide de CitySim ;

• Calcul des variables climatiques locales (vitesse et direction de vent, température d’air) à

l’aide de CIM.

Conférence IBPSA France – Bordeaux – 2018

- 4 -

Figure 3 : Démarche de construction d’un fichier microclimatique horaire annuel

3.1. CONSTRUCTION DE LA MAQUETTE 3D

La création de la maquette 3D de la scène urbaine se décompose en deux parties : définition de la

morphologie du site, puis attribution des différentes typologies de surface. Ici, la maquette 3D a été

réalisée sous SketchUp (Figure 4) à partir d’une base de données au format standard international

CityGML mise à disposition en open data par l’agglomération du Grand Lyon. Cette base de données

datant de 2012 et Confluence étant un quartier en plein renouveau, de nombreux bâtiments manquants

ont été ajoutés manuellement (en rose sur la Figure 4). Dans cette maquette, les bâtiments sont

représentés avec un niveau de détail LoD 2, c’est-à-dire en représentant des volumes avec les pentes

éventuelles des toits. Dans un second temps, les différentes typologies de sols sont intégrées, ce qui

permettra d’affecter des caractéristiques (albédos) adaptées aux différentes surfaces (bitumées, bétons,

enherbées, etc…).

Figure 4 : Maquette SketchUp du cas d’étude de Lyon Confluence

3.2. SIMULATION CITYSIM

Le logiciel CitySim est un programme de simulation des flux d’énergie en milieu urbain. Il contient

d’une part un modèle de radiosité et d’autre part un modèle de thermique du bâtiment basé sur une

analogie électrique.

Conférence IBPSA France – Bordeaux – 2018

- 5 -

Le premier modèle est utilisé pour calculer les contributions directes et indirectes des

rayonnements solaires (CLO) et infrarouges (GLO) sur toutes les surfaces urbaines. Pour cela, il

convient dans un premier temps de transférer la maquette provenant de SketchUp vers CitySim : ceci

est possible via un plug-in et un format de fichier en .dxf. Dans un second temps, il faut redéfinir les

propriétés radiatives des surfaces. Ici, cinq types de surfaces ont été définies (Tableau 2).

Asphalte 0,1

Béton clair, pavés 0,25

Pelouse

Sol stabilisé

0,3

0,5

Façades et toits bâtiments 0,2

Tableau 2 : Albédos des surfaces extérieures de la scène urbaine

Le second modèle tient compte des échanges entre un bâtiment et son environnement extérieur. Les

échanges convectifs avec l’air extérieur sont évalués en utilisant la température d’air du fichier météo

mésoclimatique (Lyon Bron pour cette étude). En ce qui concerne les transferts conductifs dans

l’enveloppe des bâtiments, deux niveaux d’isolation des bâtiments sont définis dans le Tableau 3, la

distinction se faisant selon l’année de construction.

Type

d’isolation Umur Utoit Uplancher bas Uw g

W/(m².K) W/(m².K) W/(m².K) W/(m².K) -

Bâtiments avant

2012

Intérieure 0,4 0,3 0,7 2,0 0,8

Bâtiments après

2012

Extérieure 0,17 0,10 0,20 1,4 0,6

Tableau 3 : Niveaux d’isolation des bâtiments.

Une simulation effectuée sur chaque heure de l’année est réalisée en trente heures avec un

ordinateur portable ayant un processeur Intel CORE i7. La Figure 5 illustre un exemple de

températures de surfaces calculées le 2 juillet 2013 à midi à Lyon Confluence. On constate que les

températures de surfaces s’élèvent à plus de 60°C sur certaines surfaces bitumées et toitures, du fait

que ces surfaces soient peu masquée et du fait d’une très forte absorption de l’énergie solaire.

Figure 5 : Températures de surfaces au 2 juillet 2013 à midi à Lyon Confluence

Conférence IBPSA France – Bordeaux – 2018

- 6 -

3.3. SIMULATION CIM

Le logiciel CIM est basé sur un modèle de canopée urbaine qui décrit les échanges thermiques et

d’énergie cinétique turbulente en en 1D vertical. Cette approche simplifiée permet de s’affranchir de la

résolution d’équations de mécanique des fluides sur un maillage fin qui demande des ressources de

calculs trop importantes pour simuler les 8760 pas de temps horaires d’une année.

Ici, la scène urbaine est réduite à un empilement de mailles de calcul de 3m de hauteur, dans

laquelle coexistent des volumes d’air et des volumes bâtis (Figure 6). Au sein de chaque maille, la

morphologie des bâtiments et les échanges convectifs avec ses surfaces sont pris en compte. La

modélisation avec CIM permet ainsi d’évaluer pour chaque heure de l’année une température d’air,

une vitesse et une direction du vent, supposées homogènes dans chaque maille.

Figure 6 : Principe de modélisation de CIM (Mauree et al. 2017)

4. RESULTATS ET ANALYSES

Les Figures 7 et 8 exposent respectivement une représentation statistique mensuelle sous forme de

« Box plot » des vitesses de vent et des températures d’air mesurées et simulées pour les mois de

janvier et de juillet 2013. Cette représentation inclut les valeurs des quartiles 1, 2 et 3 des jeux de

données météorologiques ainsi que les valeurs minimales et maximales.

4.1. RESULTATS DES VITESSES DE VENT

Figure 7 : Comparaison des vitesses de vent mesurées à Bron et Confluence et simulées dans

CIM, pour les mois de janvier et juillet 2013

Conférence IBPSA France – Bordeaux – 2018

- 7 -

Comparaison des données climatiques suivantes :

Tant en janvier qu’en juillet 2013, les résultats montrent une reconstruction intéressante de la

variable locale « vitesse de vent » dans CIM (Figure 7). Par exemple, la série de mesures à Lyon Bron

possède une médiane de 2 m/s sur le mois de janvier, quand celle de Lyon Confluence est à 0,65 m/s.

CIM reconstruit un jeu de données avec une médiane à 1,1 m/s.

4.2. RESULTATS DES TEMPERATURES EXTERIEURES DE L’AIR

Figure 8 : Comparaison des températures extérieures de l’air mesurées à Bron et Confluence et

simulées dans CIM, pour les mois de janvier et juillet 2013

La reconstruction de la variable « température d’air » n’est pas pleinement satisfaisante : en janvier,

les résultats de simulation ne mettent pas en évidence d’effet d’îlot de chaleur urbain, contrairement à

ce qui est observé expérimentalement (Figure 8). La raison principale qui explique ces difficultés se

trouve au niveau des températures de surfaces calculées dans CitySim, qui sont plus basses que la

température de l’air la nuit, dû à des déperditions par infrarouges importantes. Par ailleurs, si l’effet

d’îlot de chaleur est illustré en juillet, on remarque une forte amplitude de la température simulée.

Cette amplitude suit l’allure des températures de surfaces obtenues dans CitySim, ce qui nous amène à

dire que la température calculée dans CIM est trop sensible aux températures de surfaces issues de

CitySim. Par conséquent, un travail de calage de cette donnée surfacique est nécessaire pour permettre

une reconstruction cohérente de la température extérieure dans CIM.

5. CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES

Ce travail propose une méthode pour construire un fichier microclimatique exploitable en STD. La

première partie de ce travail a été la création d’une maquette 3D sous SketchUp, à partir notamment de

données open data CityGML. Après un export de cette 3D vers CitySim et une paramétrisation des

propriétés physiques des surfaces de la maquette, des calculs d’échanges radiatifs et de températures

de surfaces extérieures ont été réalisés. Les mois de janvier et de juillet ont été étudiés d’après un

fichier mésoclimatique (mesures de la station Météo France à Lyon Bron) de 2013. Par chaînage, ces

valeurs de températures de surfaces ont ensuite été transmises à l’outil microclimatique CIM. Pour le

Lyon Bron : station

Météo France, mesures à

10m (zone péri urbaine)

Lyon confluence : balise

météo, mesures à 8m (zone

urbaine), voir Figure 2

CitySim_CIM : Simulation du cas d’étude de

Confluence à partir des données de Lyon Bron.

Résultats de la maille comprise entre 6m et 9m.

Conférence IBPSA France – Bordeaux – 2018

- 8 -

cas d’étude du quartier de Lyon Confluence, CIM a permis de recalculer, localement, en 1D vertical

les vitesses de vent et les températures de l’air tous les 3 mètres de haut et ce pour les 8760 heures de

l’année. Les valeurs de températures et de vitesses de vent obtenues sont considérées homogènes sur

toute la maille de calcul. Par rapport aux mesures faites sur site (à 8m), des résultats satisfaisants ont

été obtenus pour la reconstruction de la donnée « vitesse de vent », qui est bien freinée par les

obstacles urbains (résultats de la maille entre 6m et 9m). Pour la température de l’air, des

améliorations sont à prévoir afin d’avoir des résultats cohérents avec les observations expérimentales

qui mettent bien en avant l’effet d’îlot de chaleur urbain tout au long de l’année.

L’une des perspectives de ce travail sera la prise en compte de l’évapotranspiration de la végétation

du quartier Confluence avec une reconstruction de la variable climatique « humidité relative de l’air »

dans CIM, ce qui permettra de compléter la reconstruction d’un fichier météo à l’échelle locale.

Une autre idée intéressante, les résultats des températures de surfaces CitySim – couplées aux

valeurs de vitesses de vent calculés dans CIM – pourraient permettre de calculer des indicateurs de

confort en espaces extérieurs tel que l’indicateur UTCI. Cette donnée serait pertinente et précieuse

pour les aménageurs urbains.

6. BIBLIOGRAPHIE

Bernard, Jérémy, Marjorie Musy, Isabelle Calmet, Erwan Bocher, and Pascal Kéravec. 2017. “Urban

Heat Island Temporal and Spatial Variations : Empirical Modelling from Geographical and

Meteorological Data.” Building and Environment In press.

Bozonnet, Emmanuel. 2005. “Impact Des Microclimats Urbains Sur La Demande énergétique Des

Bâtiments - Cas de La Rue Canyon.” Thèse de doctorat, Université de la Rochelle,

http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011115.

Dumas, Jean-Pierre, Stéphane Gibout, Laurent Zalewski, Kevyn Johannes, Edwin Franquet, Stéphane

Lassue, Jean-Pierre Bedecarrats, and Pierre Tittelein. 2012. “Nécessité de L’interprétation

Correcte de La Calorimétrie Pour L’utilisation Des Matériaux à Changement de Phases

(MCP).” In SFT 2012, 2:575–82. Bordeaux.

Le Bras, Julien. 2015. “Le Microclimat Urbain à Haute Résolution: Mesures et Modélisation.”

Toulouse 3.

Mauree, Dasaraden, Nadege Blond, Manon Kohler, and Alain Clappier. 2017. “On the Coherence in

the Boundary Layer: Development of a Canopy Interface Model.” Frontiers in Earth Science

4. https://doi.org/10.3389/feart.2016.00109.

Peuportier, Bruno. 2003. Eco-Conception Des Bâtiments: Bâtir En Préservant L’environnement.

Sciences de La Terre et de L’environnement. Paris: les Presses de l’Ecole des mines.

Spitz, Clara, Laurent Mora, Etienne Wurtz, and Arnaud Jay. 2012. “Practical Application of

Uncertainty Analysis and Sensitivity Analysis on an Experimental House.” Energy and

Buildings 55 (December): 459–70. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2012.08.013.

Walter, Emmanuel, and Jérôme Henri Kämpf. 2015. “A Verification of CitySim Results Using the

BESTEST and Monitored Consumption Values.” Proceedings of the 2nd Building Simulation

Applications Conference, 215–22.