R. M. La and . Se, des saisons froides est inférieur à celui des saisons chaudes, Le contraire est observé pour l'indicateur R M SE

, Pour tous les jeux de données produits sur l'agglomération nantaise, la R M SE est toujours inférieur à 1. Pour les jeux de données d'Angers et de

, Certains logiciels permettent de simuler numériquement l'évolution temporelle des conditions météorologiques à l'échelle d'un quartier. Ils permettent d'évaluer la pertinence d'un projet urbain d'un quartier en termes de confort ou de besoins énergétiques. Pour fonctionner, ils ont besoin de données d'entrée telles que l'évolution temporelle de la température de l'air pendant la période simulée. Trois solutions existent pour obtenir cette donnée

, La solution 1 consiste à utiliser un fichier météorologique issu de la station Météo

F. La and . Proche, Ces données présentent l'avantage d'être simples à récupérer et sont souvent disponibles et continues pour de nombreuses années, Cependant, les stations Météo

, France sont généralement situées à l'extérieur de la ville et ne sont donc pas concernées par l'îlot de chaleur urbain

, La solution 2 consiste à mesurer localement la température pendant la période à situn de vérifier pour chaque variable météorologique que les quatre années utilisées sont bien représentatives climatiquement des trentes dernières années écoulées

, Méthodes et modèles spatiaux Plusieurs problèmes découlent de l'utilisation du N DV I comme indicateur explicatif des variations de l'ICU. Pour commencer, deux hypothèses majeures ont été retenues pour justifier le lien entre N DV I et bilan d'énergie d'une surface

, Soumis à une température donnée et pour une même activité chlorophylienne, les végétaux n'évapotranspirent pas nécessairement la même quantité d'eau. De plus, à propriétés thermiques presque équivalentes, deux types de surfaces non végétalisées peuvent avoir des valeurs de réflectance différentes dans le rouge et le proche infra-rouge. Leur valeur de N DV I sera donc différente alors qu'aucun des deux ne transpire. Il serait donc intéressant de fixer à une valeur donnée le N DV I d'une surface dès lors qu'elle est inférieure à une valeur seuil, ? nous avons considéré une relation linéaire entre N DV I et évapotranspiration, ce qui n'est pas forcément physiquement défendable

, Or, le comportement de la végétation n'est pas constant tout au long de l'année : toutes les espèces n'entrent ou ne sortent pas de leur dormance à la même période. De plus, toutes ne sont pas sensibles de la même manière à des périodes de sécheresse prolongée, à des vagues de chaleur intenses ou à des refroidissements brusques (celles qui sont les plus sensibles peuvent végéter voire mourir), ? les images qui permettent de calculer le N DV I ont été prises lors d'une journée printanière

. De-plus, Il n'est pas associé directement à une densité de végétation haute ou basse. Il serait donc intéressant de traduire cet indicateur en une information plus concrète. Enfin, le N DV I est un indicateur qui répond seulement à une quantité de chlorophylle contenue par les surfaces. D'autres indicateurs de végétation pondèrent cette quantité par d'autres facteurs telles que la réflectance du sol (modified soil-adjusted vegetation index -M SAV I) ou la morphologie du végétal

, Ces indicateurs pourraient donc être utilisés en substitution du N DV I afin de déterminer s'ils permettent d'estimer plus précisément les valeurs d'ICU

, Il serait intéressant de vérifier si l'utilisation de données géographiques mieux adaptées à la période d'acquisition de chaque jeu de données modifie drastiquement les résultats, Quelle que soit la période d'acquisition des données météorologiques (entre 2010 et 2016), les données géographiques (BD Topographique et images satellitaires) utilisées datent de, 2011.

, La méthode d'identification des zones les plus ouvertes, utilisée pour calculer la distance d'un point à la périphérie de la ville

, ? Elle ne prend pas en compte la hauteur des bâtiments qui peuvent modifier grandement le facteur de vue du ciel

. ?-elle-ne, considère pas le type de sol des zones ouvertes vers le ciel : indifféremment, les zones ouvertes sont assimilées à des zones de fraîcheur

?. Dans-le and . Fort, sa direction peut avoir une grande influence sur la direction de propagation de la fraîcheur produite par un espace ouvert, La distance à la périphérie pourrait donc être calculée frontalement à la direction du vent, 2016.

, Cela implique que l'indicateur de distance à la périphérie varie selon la direction du vent

, Une étude pourrait être menée pour identifier la taille de l'unité spatiale donnant les meilleurs estimations des indicateurs IT L. Pour cela, la méthode qui a permis d'identifier la taille des zones d'in, fluence des stations de référence M F _angers et M F _LRY

, Utiliser directement les modèles spatiaux et temporels issus de ce travail n'est pas conseillé pour des territoires ou des zones du territoire contenant d'importantes surfaces d'eau. Les villes situées près des montagnes ou de la mer sont également des territoires où les résultats ne seront probablement pas les meilleurs. Il est fortement recommandé de mettre 6

, en place des campagnes de mesure de température afin de vérifier les estimations produites par les modèles : ? dans des zones clés de l'agglomération

, ? pour des conditions météorologiques particulières

, Dans ce cas, les recommandations suivantes doivent être mises en oeuvre : ? des jeux de données de température utilisant au moins une dizaine de sites de mesure et plusieurs années de données doivent être utilisés

, ? les équipements de mesure devront être le moins possible sensibles au rayonnement solaire

, ? il faudra veiller à ce que les sites de mesure soient bien représentatifs de l'hétérogénéité géographique et climatique de l'agglomération

, ? des indicateurs spécifiques à ces territoires, comme l'élévation d'un site par rapport au niveau de la mer ou par rapport à ses alentours proches

, ? certaines propositions d'amélioration techniques proposées en section 6.2 pourront éventuellement être testées

, Ce sera par exemple le cas de villes qui ne sont pas situées sur le territoire français. Dans ce cas et comme précédemment, les modèles pourront être utilisés. Cependant, il est conseillé d'au moins réaliser des campagnes de mesure de température pour vérifier la précision des estimations, Certaines collectivités souhaiteront peut-être, pour estimer l'ICU de leur territoire, utiliser d'autres bases de données géographiques que celles proposées dans cette thèse

M. Alonso, M. Fidalgo, and J. Labajo, The urban heat island in Salamanca (Spain) and its relationship to meteorological parameters, Climate Research, vol.34, p.107, 2007.

S. Anderson, An evaluation of spatial interpolation methods on air temperature in Phoenix, AZ, p.56, 2002.

J. Armstrong, Temperature differences between two ground-level sites and a roof site in Southampton, Meteorological Magazine 103, p.63, 1974.

B. Balázs, J. Unger, T. Gál, Z. Sümeghy, J. Geiger et al., Simulation of the mean urban heat island using 2D surface parameters : empirical modelling, verification and extension, Meteorological Applications 16, vol.3, pp.79-81, 2009.

A. Bernabé, M. Musy, H. Andrieu, and I. Calmet, Radiative properties of the urban fabric derived from surface form analysis : A simplified solar balance model, Solar Energy, vol.122, p.202, 2015.

M. Best, C. Grimmond, and M. G. Villani, Evaluation of the urban tile in MOSES using surface energy balance observations, Boundary-Layer Meteorology, vol.118, p.48, 2006.

K. Blazejczyk, G. Jendritzky, P. Bröde, D. Fiala, G. Havenith et al., An introduction to the universal thermal climate index (UTCI), 2013.

E. Bocher and G. Petit, OrbisGIS : Geographical Information System designed by and for research, Innovative Software Development in GIS, p.209, 2012.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/halshs-01092989

R. Böhm, Urban bias in temperature time series-A case study for the city of, Climatic Change, vol.38, p.51, 1998.

J. Bouyer, Modélisation et simulation des microclimats urbains-Étude de l'impact de l'aménagement urbain sur les consommations énergétiques des bâtiments, vol.45, p.42, 2009.

G. Cegibat, Outil de calcul des DJU, 2016.

C. Champiat, Identifier les ?lots de chaleur urbains pour réduire l'impact sanitaire des vagues de chaleur, Environnement, Risques & Santé 8.5, p.35, 2009.

L. Chen, E. Ng, X. An, C. Ren, M. Lee et al., Sky view factor analysis of street canyons and its implications for daytime intra-urban air temperature differentials in high-rise, high-density urban areas of Hong Kong : a GIS-based simulation approach, International Journal of Climatology, vol.32, p.57, 2012.

X. Cheng, D. Su, D. Li, L. Chen, W. Xu et al., An improved method for correction of air temperature measured using different radiation shields, Advances in Atmospheric Sciences 31, vol.146, p.142, 2014.

J. Delhomme, Kriging in the hydrosciences, Advances in water resources 1.5, p, p.56, 1978.

G. Desthieux, Utilisation d'indicateurs spatiaux dans un processus participatif de diagnostic de quartier à Saint-Jean, p.74, 2004.

E. Erell and T. Williamson, Intra-urban differences in canopy layer air temperature at a mid-latitude city, International Journal of Climatology, vol.27, p.179, 0195.

E. Erell, V. Leal, and E. Maldonado, Measurement of air temperature in the presence of a large radiant flux : an assessment of passively ventilated thermometer screens, Boundary-layer meteorology 114, vol.1, p.125, 2005.

D. Fenner, F. Meier, D. Scherer, and A. Polze, Spatial and temporal air temperature variability in, vol.10, p.107, 2014.

T. Gal, F. Lindberg, and J. Unger, Computing continuous sky view factors using 3D urban raster and vector databases : comparison and application to urban climate, Theoretical and applied climatology 95.1-2, p.107, 2009.

M. Garstang, P. Tyson, and G. Emmitt, The structure of heat islands, Reviews of Geophysics, vol.13, p.51, 1975.

C. Grimmond and T. Oke, Turbulent heat fluxes in urban areas : observations and a localscale urban meteorological parameterization scheme (LUMPS), Journal of Applied Meteorology, vol.41, p.48, 2002.

C. Grimmond, Urban surface energy balance models : model characteristics and methodology for a comparison study, Meteorological and Air Quality Models for Urban Areas, vol.47, p.43, 2009.

C. Grimmond, The international urban energy balance models comparison project : first results from phase 1, Journal of applied meteorology and climatology 49, vol.6, p.49, 2010.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01145094

A. Gros, Modélisation de la demande énergétique des bâtiments à l'échelle d'un quartier, vol.44, p.35, 2013.

M. Hart and D. Sailor, Quantifying the influence of land-use and surface characteristics on spatial variability in the urban heat island, Theoretical and Applied Climatology, vol.95, p.175, 2009.

E. S. Hathway and . Sharples, The interaction of rivers and urban form in mitigating the Urban Heat Island effect : A UK case study, Building and Environment, vol.58, p.80, 2012.

K. M. Hinkel, F. E. Nelson, A. E. Klene, and J. H. Bell, The urban heat island in winter at Barrow, Alaska, International Journal of Climatology, vol.23, p.56, 2003.

J. Hjort and M. Marmion, Effects of sample size on the accuracy of geomorphological models, Geomorphology 102, vol.3, p.82, 2008.

J. Hjort, J. Suomi, and J. Käyhkö, Spatial prediction of urban-rural temperatures using statistical methods, Theoretical and applied climatology 106.1-2, vol.57, pp.82-84, 2011.

P. Höppe, The physiological equivalent temperature-a universal index for the biometeorological assessment of the thermal environment, International journal of Biometeorology 43, vol.2, p.35, 1999.

L. Howard, The climate of London. T. 1. W. Phillips, sold also by J. et A. Arch (cf, vol.41, p.42, 1818.

M. Lacombe, D. Bousri, M. Leroy, and M. Mezred, WMO Field Intercomparison of Thermometer Screens/Shields and Humidity Measuring Instruments, vol.125, p.93, 2008.

A. Barnett, D. Hatton, and D. Jones, Recent Changes in Thermometer Screen Design and their Impact (cf, p.60, 1998.

. Iso, Meteorology -Air temperature measurements -Test methods for comparing the performance of thermometer shields/screens and defining important characteristics. Standard, p.137, 2007.

E. Jauregui, Influence of a large urban park on temperature and convective precipitation in a tropical city, Energy and buildings 15, vol.3, p.79, 1991.

S. Jochner and A. Menzel, Urban phenological studies-Past, present, future, Environmental Pollution 203, p.35, 2015.

F. Joerin and P. Rondier, Indicateurs et décision territoriale : Pourquoi ? quand ? comment, Sénécal G. et al.-Les indicateurs socio-territoriaux et les métropoles-Presses del'Université Laval, p.74, 2007.

T. R. Karl, H. F. Diaz, and G. Kukla, Urbanization : Its detection and effect in the United States climate record, Journal of Climate, vol.1, p.50, 1988.

W. Knorr, I. Prentice, J. House, and E. Holland, Long-term sensitivity of soil carbon turnover to warming, Nature 433, vol.7023, p.42, 2005.

E. Krüger and B. Givoni, Outdoor measurements and temperature comparisons of seven monitoring stations : Preliminary studies in Curitiba, Brazil, Building and environment 42, vol.4, p.107, 2007.

M. Lacombe, Results of the WMO intercomparison of thermometer screens/shields and hygrometers in hot desert conditions, TECO-2010-WMO Technical Conference on Meteorological, Environmental Instruments et Methods of Observation, vol.113, p.125, 2010.

E. S. László and . Szegedi, Impacts of Some Surface Parameters on Urban Heat Island Development". In : (cf, vol.107, p.79, 2012.

D. Lauwaet, K. De-ridder, S. Saeed, E. Brisson, F. Chatterjee et al., Assessing the current and future urban heat island of Brussels, vol.15, p.194, 2016.

L. Bras and J. , Le microclimat urbain à haute résolution : mesures et modélisation, vol.73, p.193, 0195.

F. Leconte, Caractérisation des îlots de chaleur urbain par zonage climatique et mesures mobiles : cas de Nancy, vol.45, p.41, 2014.

E. Lelovics, J. Unger, and T. Gál, Design of an urban monitoring network based on local climate zone mapping and temperature pattern modelling, Climate Research, vol.60, p.55, 2014.

P. L'énergie, Key world energy statistics (cf, p.70, 2014.

J. Maby, Approche conceptuelle et pratique des indicateurs en géographie, Objets et indicateurs géographiques, p.74, 0201.

L. Malys, Évaluation des impacts directs et indirects des façades et des toitures végétales sur le comportement thermique des bâtiments, vol.44, p.35, 2012.

V. Masson, C. Grimmond, and T. Oke, Evaluation of the Town Energy Balance (TEB) scheme with direct measurements from dry districts in two cities, Journal of applied meteorology 41, vol.10, p.48, 2002.

A. Matzarakis, F. Rutz, and H. Mayer, Modelling radiation fluxes in simple and complex environments : basics of the RayMan model, International Journal of Biometeorology, vol.54, p.149, 2010.

I. G. Mckendry, Applied climatology, Progress in Physical Geography 27, vol.4, p.47, 2003.

F. Meier, D. Fenner, T. Grassmann, B. Jänicke, M. Otto et al., Challenges and benefits from crowd-sourced atmospheric data for urban climate research using, 2015.

D. Météo-france and .. C. , Fiche méthode Degrés Jours. URL : %5C, 2005.

F. Miguet, Paramètres physiques des ambiances architecturales : Un modèle numérique pour la simulation de la lumière naturelle dans le projet urbain, Architecture de Nantes, p.128, 2000.

J. Monteith and M. Unsworth, Principles of environmental physics, p.149, 2007.

R. Nakamura and L. Mahrt, Air temperature measurement errors in naturally ventilated radiation shields, Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 22, vol.7, p.142, 2005.

Y. Nakamura and T. Oke, Wind, temperature and stability conditions in an east-west oriented urban canyon, Atmospheric Environment, vol.12, p.63, 1967.

K. Niachou, I. Livada, and M. Santamouris, Experimental study of temperature and airflow distribution inside an urban street canyon during hot summer weather conditions-Part I : Air and surface temperatures, pp.1383-1392, 2008.

T. Oke, City size and the urban heat island, Atmospheric Environment, p.50, 1967.

, The distinction between canopy and boundary-layer urban heat islands, Atmosphere 14, vol.4, p.179, 0196.

, Boundary layer climates. 2nd. Methuen, 289p (cf, vol.46, p.72, 1987.

, Initial guidance to obtain representative meteorological observations at urban sites, 2004.

T. , World Meteorological Organization Geneva (cf, vol.45, p.42

T. Oke and G. B. Maxwell, Urban heat island dynamics in Montreal and Vancouver, Atmospheric Environment (1967) 9, p.66, 1975.

M. C. Peel, B. L. Finlayson, and T. A. Mcmahon, Updated world map of the Köppen-Geiger climate classification, Hydrology and earth system sciences discussions 4, vol.2, p.89, 2007.

H. Pelgrum and W. Bastiaanssen, An Intercomparison of Techniques to Determine the Area-Averaged Latent Heat Flux from Individual in Situ Observations : A remote Sensing Approach Using the European Field Experiment in a Desertification-Threatened Area Data, Water Resources Research, vol.32, p.204, 1996.

R. Perez, R. Seals, and J. Michalsky, All-weather model for sky luminance distribution-preliminary configuration and validation, Solar energy 50, vol.3, p.128, 1993.

M. Petralli, L. Massetti, G. Brandani, and S. Orlandini, Urban planning indicators : useful tools to measure the effect of urbanization and vegetation on summer air temperatures, International Journal of Climatology, vol.34, p.175, 0201.

M. Poupard, Stratégie d'adaptation au changement climatique dans le Grand-Ouest (cf, p.275, 2013.

X. Zhang, Étude des parcs comme dispositifs d'atténuation de l'îlot de chaleur urbain, 2016.

. Mém and . Mast, Institut de Recherche des Sciences et Techniques de la Ville (cf, p.292

D. Revel, H. Füssel, and A. , Climate change, impacts and vulnerability in Europe, p.35, 2012.

É. Robitaille and J. Laguë, Indicateurs géographiques de l'environnement bâti et de l'environnement des services influant sur l'activité physique, l'alimentation et le poids corporel. Direction du développement des individus et des communautés, 2009.

J. Rouse, R. Haas, J. Schell, and D. Deering, Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS, NASA special publication, vol.351, p.203, 1974.

K. Runnalls and T. Oke, Dynamics and controls of the near-surface heat island of Vancouver, British Columbia, Physical Geography 21, vol.4, p.67, 2000.

D. Sailor, A review of methods for estimating anthropogenic heat and moisture emissions in the urban environment, International Journal of Climatology, vol.31, p.71, 2011.

M. Santamouris, N. Papanikolaou, I. Koronakis, I. Livada, and D. Asimakopoulos, Thermal and air flow characteristics in a deep pedestrian canyon under hot weather conditions, Atmospheric Environment, vol.33, p.122, 1999.

D. Scherer, U. Fehrenbach, T. Lakes, S. Lauf, F. Meier et al., Quantification of heat-stress related mortality hazard, DIE ERDE-Journal of the Geographical Society of Berlin, vol.144, p.35, 2014.

R. Sims, R. Hodas, and T. Rinke, Cities, towns and renewable energy Yes in my front yard (cf, p.70, 2009.

R. Spronken-smith and T. Oke, The thermal regime of urban parks in two cities with different summer climates". In : International journal of remote sensing 19, vol.11, p.79, 1998.

, Scale modelling of nocturnal cooling in urban parks, Boundary-Layer Meteorology 93, vol.2, p.80, 1999.

G. Steeneveld, S. Koopmans, B. Heusinkveld, and N. Theeuwes, Refreshing the role of open water surfaces on mitigating the maximum urban heat island effect, Landscape and Urban Planning, vol.121, p.107, 2014.

I. D. Stewart, Redefining the urban heat island, vol.44, p.41, 2011.

J. Suomi, J. Hjort, and J. Käyhkö, Effects of scale on modelling the urban heat island in Turku, SW Finland, Clim Res, vol.55, p.107, 0201.

M. Svensson, I. Eliasson, and B. Holmer, A GIS based empirical model to simulate air temperature variations in the Goteborg urban area during the night, Climate Research, vol.22, p.195, 2002.

M. Szymanowski and M. Kryza, Application of geographically weighted regression for modelling the spatial structure of urban heat island in the city of Wroclaw, Procedia Environmental Sciences, vol.3, p.56, 2011.

M. Szymanowski and M. Kryza, GIS-based techniques for urban heat island spatialization, Climate research (Open Access, p.56, 2009.

R. Taesler, Studies of the development and thermal structure of the urban boundary layer in Uppsala. Meteorologiska institutionen, p.63, 1980.

M. Taniguchi, W. C. Burnett, and G. D. Ness, Integrated research on subsurface environments in Asian urban areas, Science of the Total Environment, vol.404, p.42, 2008.

C. Tannier, G. Thomas, P. Vuidel, and . Frankhauser, A Fractal Approach to Identifying Urban Boundaries, Geographical Analysis, vol.43, p.207, 2011.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00731648

C. J. Tucker, Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation". In : Remote sensing of Environment 8.2, p.203, 1979.

J. Van-der-meulen and T. Brandsma, Thermometer screen intercomparison in De Bilt (The Netherlands), Part I : Understanding the weather-dependent temperature differences), International Journal of Climatology, vol.28, p.133, 2008.

J. A. Voogt and C. Grimmond, Modeling surface sensible heat flux using surface radiative temperatures in a simple urban area, Journal of Applied Meteorology, vol.39, p.48, 2000.

R. T. Watson and D. L. Albritton, Climate change, Synthesis report : Third assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, p.35, 2001.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02322106

R. L. Wilby and G. L. Perry, Climate change, biodiversity and the urban environment : a critical review based on London, UK". In : Progress in Physical Geography 30, vol.1, p.35, 2006.

H. Yan, S. Fan, C. Guo, F. Wu, N. Zhang et al., Assessing the effects of landscape design parameters on intra-urban air temperature variability : The case of Beijing, China, Building and environment, vol.76, pp.77-79, 2014.

T. Yokobori and S. Ohta, Effect of land cover on air temperatures involved in the development of an intra-urban heat island, Climate research (Open Access, vol.53, p.77, 2009.