Is OpenStreetMap suitable for urban climate studies ?

Jonathan Lao 1 Erwan Bocher 2 Gwendall Petit 1 Sylvain Palominos 1 Elisabeth Le Saux 1 Valéry Masson 3
1 Lab-STICC_UBS_CID_DECIDE
Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
2 Lab-STICC_CNRS_CID_DECIDE
Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
Résumé : Afin d'évaluer l'impact des villes sur le climat régional, présent ou futur, une description adéquate de celles-ci est nécessaire. Dans les modèles climatiques globaux, le plus souvent, les villes ne sont pas représentées. Dans les modèles climatiques à haute résolution, elles sont maintenant représentées physiquement par des schémas de surfaces dédiés, comme le modèle TEB (Town Energy Balance) (Masson 2000). Cependant, la description urbaine elle-même est le plus souvent très grossière, basée sur les classes de couverture terrestre. D'une part, ces classes d'occupation du sol ont une résolution typique de 1 km, une résolution grossière du point de vue des parties prenantes, et d'autre part, les paramètres urbains associés à ces classes sont uniformes pour chaque classe (même hauteur de bâtiment pour toutes les zones suburbaines par exemple). Récemment, le concept de zones climatiques locales a été proposé par Steward et Oke (2012) et est largement accepté comme une référence dans la communauté climatique urbaine. Il classe les tissus urbains et la couverture végétale environnante en classes (10 classes urbaines). Mills et al (2015) proposent une méthodologie et une chaîne d'outils pour construire une base de données climatique mondiale sur la géographie physique des villes. Le projet WUDAPT (World Urban Database and Portal Tool) classe les données en trois niveaux : - Le niveau 0 décrit une ville en fonction des types de quartiers qui la composent à l'aide du schéma des zones climatiques locales ou Local Climate Zone(LCZ) (Stewart et Oke, 2012). - Le niveau 1 affine les paramètres de chaque LCZ par échantillonnage. Ces données permettront d'obtenir des informations sur l'UFF à une résolution spatiale plus fine et de manière plus détaillée. - Le niveau 2 affine encore davantage les données en intégrant les sources de données disponibles qui peuvent fournir des valeurs de paramètres précises à une résolution spatiale fine, adaptées à la modélisation des couches limites. La méthodologie WUDAPT consiste à utiliser des images Landsat afin de classer les LCZ en pixels à 100m de résolution. Chaque ville serait traitée et validée par un scientifique ayant des connaissances locales. Bien qu'il soit très prometteur d'acquérir des données urbaines pour la modélisation du climat urbain n'importe où dans le monde, la résolution est encore relativement grossière (100m), et il n'y a pas encore de description des paramètres morphologiques ou architecturaux. Ces paramètres sont toujours uniformes pour chaque classe. Bocher et al (2018) présentent un cadre de géotraitement ouvert pour calculer des indicateurs urbains normalisés à trois échelles géographiques : bâtiment, bloc et unité spatiale de référence ou reference spatial unit (RSU). Appelée base de données MApUCE et basée sur une base de données vectorielle fine fournie par l'Institut géographique national (IGN), elle offre de nouvelles possibilités d'étendre la base de données WUDAPT à une échelle plus fine (avec des indicateurs morphologiques, architecturaux et socio-économiques). Toutefois, étant donné que WUDAPT a l'intention de classer le tissu urbain par propriétés climatiques à partir de données homogènes et disponibles à l'échelle mondiale, il est nécessaire d'étudier d'autres bases de données. OpenStreetMap (OSM) est l'une des cartes les plus connues des utilisateurs. Sa popularité ne cesse de croître, comme en témoignent le nombre d'utilisateurs et la multiplication des usages. De par sa couverture géographique mondiale, OSM constitue une opportunité pour les études environnementales en ouvrant des possibilités d'études scientifiques comparatives sur plusieurs territoires en même temps. Cet article décrit une méthodologie et un ensemble d'outils permettant de vérifier la disponibilité des données d'OSM pour alimenter la chaîne de géotraitement MApUCE et donc les études climatiques urbaines. Nous proposons un framework open source pour : - Interroger à la volée la base de données d'OSM à partir d'un code pays, - Calculer les métriques spatiales et d'attributs sur le pays, - Stocker les résultats dans une base de données multidimensionnelle, - Visualiser les résultats à partir d'un service de tableau de bord qui intègre des représentations graphiques et cartographiques à différentes échelles : temps, attributs, géographie.
Type de document :
Communication dans un congrès
OGRS2018, Open Source Geospatial Research & Education Symposium, Oct 2018, LUGANO, Switzerland. 2018, 〈http://2018.ogrs-community.org/〉
Liste complète des métadonnées

https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01898612
Contributeur : Jonathan Lao <>
Soumis le : jeudi 18 octobre 2018 - 15:59:15
Dernière modification le : vendredi 26 octobre 2018 - 12:26:57

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  • HAL Id : halshs-01898612, version 1

Citation

Jonathan Lao, Erwan Bocher, Gwendall Petit, Sylvain Palominos, Elisabeth Le Saux, et al.. Is OpenStreetMap suitable for urban climate studies ?. OGRS2018, Open Source Geospatial Research & Education Symposium, Oct 2018, LUGANO, Switzerland. 2018, 〈http://2018.ogrs-community.org/〉. 〈halshs-01898612〉

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