Search results for "îlot de chaleur urbain"
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Impacts d’une meilleure description de la végétation urbaine sur des simulations du climat urbain avec SURFEX-TEB.
2022
Le réseau MUSTARDijon offre la possibilité de procéder à une cartographie fine des températureshoraires sur Dijon Métropole. La méthode proposée ici repose sur des régressions linéaires multiplesmobilisant deux familles de prédicteurs : des descripteurs du relief et des descripteurs de l’occupation dusol. L’application porte sur la canicule de l’été 2020 (6-9 août). Deux configurations sont comparées. L’une,en mode recherche, laisse la possibilité aux descripteurs de varier dynamiquement en fonction de leurpertinence statistique, l’autre, en mode opérationnel, impose les 5 mêmes descripteurs en entrée. Entermes de performance statistique ou de structure spatiale, l’impact de la méthode n’es…
Étude des températures simulées avec Méso-NH : sensibilité à l’artificialisation des sols à Grenoble et Lyon.
2022
International audience; La modélisation atmosphérique à très fine échelle permet d’analyser la dynamique de l’îlot dechaleur urbain en contexte de topographie complexe. Deux simulations (Urbaine et Non-Urbaine) mettenten évidence les effets associés à l'urbanisation. La taille des agglomérations, dans le cas de Lyon etGrenoble, n'influence pas la différence de température entre les deux simulations. Les conditions destabilité influencent fortement ces différences. L'ICU peut être intensifié par l'affaiblissement du vent oul’effet de piégeage et/ou le développement d’une couche d’inversion.
Urban Heat Island (UHI) and heat waves: what relations?
2018
With four years of measurements and alarge sample of stations, the MUSTARDijon network allows for a detailed characterization of the Urban HeatIsland (UHI), a warm season phenomenon. But UHI and maximum temperature values are out of phase at twodistinct time-scales. Seasonally, the maxima of UHI occur from May to July, i.e. before the annual peak oftemperature (July to August). At a daily time-scale, analysis of the two heat waves of July 2015 shows a lag of afew days between the peak of UHI and the heat wave. Two hypotheses are suggested to explain these lags:changes in radiative conditions and/or energy fluxes between the ground surface and the atmosphere.
Les Local Climate Zones face à la canicule de 2018 à Dijon.
2019
Air temperatures measured by the MUSTARDijon network are analyzed during the summer 2018 (July 24 - August 8) heat wave. The WUDAPT method is applied to Dijon to identify Local Climate Zones (LCZs). Diurnal rhythms and nighttime mean temperatures are analyzed according to LCZs as well as to altitude and distance to the city center. During warm nights, altitude plays a negligible role. The temperatures depend to the distance of the city center. They are also associated to the anthropization summarized by the LCZs. Form of the building and vegetation are the two keys to understand and modulate the night temperatures which have the greatest impact on human health during heat waves.
Urban Heat Island and air quality, Dijon, winter 2014-2015.
2016
For the 2014-2015 Winter, thetemperature patterns and the Air Quality measured over the Grand Dijon urban area are studied together.Meteorological conditions favoring the development of an Urban Heat Island (UHI) are distinguished fromthose giving rise to pollution episodes. Winter UHI are next characterized, with radiative situations followedafter the sunset by relatively strong UHI (about 3°C), and days with no insolation during which anthropogenicheat is suspected to produce a small UHI (few tenths of °C).
Comment et pour qui cartographier l’îlot de chaleur urbain (ICU) ?
2022
Le réseau MUSTARDijon offre la possibilité de procéder à une cartographie fine des températureshoraires sur Dijon Métropole. La méthode proposée ici repose sur des régressions linéaires multiplesmobilisant deux familles de prédicteurs : des descripteurs du relief et des descripteurs de l’occupation dusol. L’application porte sur la canicule de l’été 2020 (6-9 août). Deux configurations sont comparées. L’une,en mode recherche, laisse la possibilité aux descripteurs de varier dynamiquement en fonction de leurpertinence statistique, l’autre, en mode opérationnel, impose les 5 mêmes descripteurs en entrée. Entermes de performance statistique ou de structure spatiale, l’impact de la méthode n’es…