Geoclimatic modeling: tools, limits and outlooks

Today, urban climate diagnostic tools can be useful to local authorities and cities: they provide input for urban planning and development project design at different spatial scales, in a context of mitigating both global climate change and local climate heat peaks. In the following paper, we identify and list diagnostic tools, and mainly focus on geoclimatic ones. The latter have the particularity of requiring geomatics and geographic data to provide useful outputs for diagnosing overheating in cities. A classification of these tools is presented, based on four criteria. The first criteria is based on how the urban fabric is considered by each of the tools: simplified or detailed. The second criteria is the type of output produced by the software: it contains physical quantities or qualitative information (e.g. shadow or sunlit). The third criteria is relative to the choice of the problem-solving approach: physical vs statistical? The last criteria is what type of physics the software tool addresses (air temperature, wind, radiation, etc.). Finally, tools are sorted according to this classification and their relation to geomatics further described. It emerges that each tool has been developed for a particular need and from a specific point of view. This point of view will also help to explain the strengths, weaknesses and simplifications of each tool. Lastly, it highlights areas where software development, or even model development, require the attention of the GIS sci-ences.

Les outils de diagnostic du climat urbain peuvent être utiles aux autorités locales et aux villes : ils fournissent des informations pour la planification urbaine et la conception de projets de développement à différentes échelles spatiales, dans un contexte d’atténuation du changement climatique mondial et d’adaptation aux pics de chaleur localement. Dans le document suivant, nous identifions et répertorions les outils de diagnostic, en nous concentrant principalement sur les outils géoclimatiques. Ces derniers ont la particularité de nécessiter des données géomatiques et géographiques pour fournir des résultats utiles au diagnostic de la surchauffe dans les villes. Une classification de ces outils est présentée, basée sur quatre critères. Le premier critère est basé sur la manière dont le tissu urbain est pris en compte par chacun des outils : simplifié ou détaillé. Le deuxième critère est le type de résultat produit par le logiciel : il contient des quantités physiques ou des informations qualitatives (par exemple, ombre ou soleil). Le troisième critère est relatif au choix de l’approche de résolution du problème : physique ou statistique ? Le dernier critère concerne le type de physique abordé par l’outil logiciel (température de l’air, vent, rayonnement, etc.). Enfin, les outils sont triés selon cette classification et leur relation avec la géomatique est décrite plus en détail. Il apparaît que chaque outil a été développé pour un besoin particulier et d’un point de vue spécifique. Ce point de vue permettra également d’expliquer les forces, les faiblesses et les simplifications de chaque outil. Enfin, il met en évidence les domaines dans lesquels le développement de logiciels, ou même de modèles, requiert l’attention des sciences des SIG.

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