Les échelles d’analyse utilisées en climatologie urbaine

Introduction Générale

Contexte

La rapide augmentation de la consommation énergétique globale souligne et attire l’attention sur les enjeux d’approvisionnement énergétique, ainsi que sur les impacts à l’environnement. La consommation énergétique du secteur du bâtiment, résidentiel et tertiaire, connait un accroissement continu. Les augmentations enregistrées dans le travail de (Perez-Lombard, et al., 2008) sont de 20% et vont jusqu’à 40% pour les pays industrialisés (OCDE). Pour ces mêmes pays la consommation du secteur du bâtiment excède la consommation énergétique des secteurs industriels et du transport.
De là, l’importance que l’on accorde aux approches qui visent la maitrise des consommations d’énergie de ce secteur. Aujourd’hui on s’accorde sur les efforts en termes d’étude et de développement de solutions performantes appliquées aux bâtiments, pour la production du chauffage, ventilation et climatisation principalement. Les efforts en matière d’études nous ont conduits au développement de solutions assistées par ordinateur ayant comme objectif d’approcher de manière réaliste la consommation d’énergie des bâtiments. Il existe un grand nombre de modèles de simulation énergétique de bâtiments développés pour des objectifs différents (Sommerfeldt, 2012). Traitant de manière détaillée certains phénomènes physiques ils en délaissent d’autres. Dans le travail de Sommerfeldt, qui prend appuie sur les travaux de (Crawley, Hand, et al. 2008) et (Al-Homoud 2001), il indique que tous ces modèles nécessitent des simplifications qui induisent des erreurs. Il est souligné également que les difficultés de modélisation, due à la nature complexe des bâtiments, représentent une source croissante d’erreur. De plus, il cite le travail de (Turner and Frankel 2008) qui montre des écarts importants, jusqu’à 30%, entre les consommations réelles et celles prédites par simulation pour des bâtiments certifiés LEED.
En France la démarche de Haute Qualité Environnementale (HQE) est la plus répandue. Cette démarche, qui vise à répondre aux enjeux environnementaux dans la conception et exploitation des bâtiments, accorde toujours une grande importance à la cible 4 sur la consommation énergétique. De plus, de nouvelles modalités du type Conception – Réalisation – Exploitation conduisent les concepteurs des bâtiments, à s’engager contractuellement sur leurs performances environnementales des bâtiments et notamment sur les consommations énergétiques.
Les concepteurs des bâtiments, de plus en plus amenés à s’engager sur les performances énergétiques, ont recours à la simulation énergétique. Celle-ci permet notamment :
– de qualifier les conditions de confort des ambiances internes
– d’établir des prévisionnelles de consommation énergétique.
– d’établir des dimensionnement de puissances chaud et froid
De là, la nécessité d’affiner les connaissances sur les principaux paramètres influençant les résultats de simulation énergétique des bâtiments et qui peuvent induire des écarts importants entre les consommations théoriques et les consommations réelles. Parmi les paramètres d’influence particulièrement délaissés dans les pratiques professionnelles on remarque l’influence du microclimat urbain. Cette dernière n’est pas prise en compte aujourd’hui dans les études de simulation énergétique des bâtiments, réalisées par les bureaux d’étude bâtiment.
Cependant, la prise en compte de l’influence du micro climat dans les pratiques professionnelles doit se faire en ayant conscience que l’utilisation de la simulation énergétique dans la conception des bâtiments implique, un travail collaboratif1, en procédant par itérations et qui de plus est très laborieux en termes de, (Greenberg, et al., 2013) :
– la modélisation architecturale, car pour les architectes il est normal aujourd’hui de dessiner de bâtiments avec des géométries complexes qui de plus intègrent des dispositifs d’occultation solaire sophistiqués
– la saisie du nombre important de données d’entrée (définition de l’enveloppe, des apports internes, des scenarios de fonctionnement,…)
– la consommation de temps pour les calculs (calculs de rayonnement solaire, calcul thermodynamiques)
– la visualisation et l’analyse des résultats
Pour illustrer les processus de travail de conception en s’appuyant sur l’outil de simulation énergétique nous avons emprunté le schéma proposé par (Greenberg, et al., 2013), présenté à la Figure 2. Leur travail porte sur une nouvelle plateforme d’expérimentation informatique pour le développement et la visualisation de grands projets qui font usage des outils BES (Building Energy Simulation).

Modélisation microclimatique du site Urbain

Le site urbain de notre étude est localisé sur le territoire de l’Ile de Nantes.
Ce territoire a été choisi de par l’envergure importante du projet de renouvellement urbain dont il fait l’objet depuis près de 10 ans. L’ambition étant de façonner un vrai coeur d’agglomération doté de toutes les fonctions urbaines : habitat, activités économiques, commerces, équipements publics. Ce projet qui transforme le paysage urbain de l’Ile-de-Nantes est piloté par la SAMOA (Société d’Aménagement de la Métropole Ouest-Atlantique), voir rapport (Nantes-Métropole, 2012).
Les potentialités de l’ensemble du projet de renouvellement urbain concerne près de 1 500 000 m² d’opérations immobilières dont :
– 10 000 logements (700 000 m²)
– 450 000 m² d’activités et bureaux
– 350 000 m² d’équipements
– 160 ha d’espaces public
– 3 lignes de transport public
Dans l’état actuel du projet de renouvellement urbain sur la période 2003-2012, les opérations immobilières et d’aménagements suivants ont été engagées ou réalisées :
– 4 400 nouveaux logements (265 000 m²) dont 23% de logements sociaux
– 235 000 m² d’activités et bureaux
– 51 ha d’espaces publics créés ou retraités
– Une nouvelle ligne de transport en commun (Busway)
Depuis 2011 le projet a démarré sa 2ème phase. La 2ème phase du projet intègre en particulier l’ensemble de la partie Sud-Ouest de l’ile par la reconversion des friches industrielles et ferroviaires pour notamment l’implantation du CHU. La Figure 57 présente la vue d’ensemble de l’ile de Nantes et la vue de la zone Sud-Ouest concernée par cette 2ème phase (zone bleu).
Notre site d’étude s’inscrit dans la zone de cette 2ème phase du projet sur l’extrême Sud-Ouest de l’Ile. Plus précisément aux environs du Bâtiment BIO OUEST. Ce bâtiment est utilisé dans notre étude de cas. De plus, ce bâtiment, dont la Maitrise d’OEuvre est assurée par Architectes Ingénieurs Associés (AIA), a fait l’objet d’études de simulations énergétiques qui ont été utilisées dans les différentes phases de conception architecturales et techniques. Ces études ont été menées au sein d’AIA Ingénierie (St Herblain) durant la période 2010 – 2013.
Le périmètre a été positionné de manière à pouvoir intégrer l’environnement du bâtiment d’étude ainsi que le bras de la Loire à l’extrême Sud et le site du futur CHU.
La Figure 58 ci-dessous présente un aperçu du périmètre du Bâtiment BIO OUEST qui est utilisé pour la modélisation du site urbain de notre étude (zone en pointillés bleus).

Application de l’approche de « Morphing » – Génération de fichier météo corrigé

Suite au traitement des valeurs de sortie des récepteurs pour les variables température, humidité et vitesse du vent présentés à l’ANNEXE 4, les paramètres de « Morphing » sont calculés en employant les algorithmes définis par les Equations 5 à 10, décrites au CHAPITRE 2, Titre 2.2.2.
L’analyse des résultats sur les variables (T, HR, V) présentée au titre précédent, pour les mois de janvier, mars et juin nous a permis de valider l’intérêt de focaliser l’application de la méthode de « Morphing » entre le site urbain SU et le site rural SI.
Les facteurs de Morphing calculés entre le site urbain SU et le site rural SI sont présentés ci-après dans le tableau de la Figure 87.
A partir des constats précédents on peut s’interroger :
– sur la pertinence des données d’entrée de l’humidité relative du sol pour chaque site.
– sur l’écart renseigné entre le site rural et site urbain lors de l’initialisation de l’humidité du sol.
– sur la pertinence des résultats obtenus à l’aide d’ENVI MET V3.1 qui ne permet pas de forçage dynamique permettant de renseigner aux limites, des valeurs d’humidité relative qui respectent le cycle diurne couramment observé pour cette variable.
Les incertitudes quant à la validité des valeurs d’humidité relative du fichier météo corrigé nous ont conduits à définir un fichier météo corrigé mais qui ne tient pas compte des correctifs pour cette variable. Ce fichier corrigé BIS sera également utilisé pour la simulation énergétique du bâtiment Bio Ouest.

Résultats – Vitesse du vent corrigée

La courbe des valeurs de vitesses du vent moyen par mois présente des valeurs plus faibles mais avec des pics. Les valeurs minimales se produisent durant le mois chaud d’été (juillet, aout). Ceci est également le cas pour le fichier météo station Nantes. Cependant on observe un comportement désordonné des valeurs moyennes du vent (voir Figure 92).
Les écarts entre le fichier météo corrigé et le fichier météo station Nantes présentés à la Figure 97 indiquent une réduction de la vitesse du vent moyen pour presque tous les mois, excepté pour les mois de juin et octobre. Cependant, ces écarts sont faibles, ils varient entre -1 et 0.6 m/s. Les écarts des valeurs minimales sont nuls alors que ceux des vitesses maximales présentent la variation la plus importante. Ceci est la conséquence des faibles valeurs des facteurs de « Morphing » calculés pour le vent.
La correction des vitesses du vent proposé par le fichier météo corrigé est adoptée dans la poursuite de ce travail.

Etude de l’impact des corrections microclimatiques sur la consommation énergétique

L’étude de l’impact de corrections microclimatiques sur la simulation énergétique est réalisée pour le Bâtiment Bio Ouest en faisant varier uniquement les données météorologiques d’entrée. Trois fichiers météorologiques sont utilisés :
– Fichier météo station Nantes (2000 – 2009) – Source : METEONORM
– Fichier météo corrigé pour la température (T), l’humidité relative (HR) et la vitesse du vent (V)
– Fichier météorologique corrigé pour la température (T) et la vitesse du vent (V)

Simulation énergétique du bâtiment Bio Ouest

La simulation énergétique est réalisée avec le logiciel IES Virtual Environment V6.4. Cet outil est présenté au Titre 2.1.3
La réponse thermique du bâtiment est caractérisée au travers de l’intégration des résultats des calculs en régime dynamique des applications suivantes :
– Modélisation 3D, Météo, Environnement – Application ModelIt
– Rayonnement – Application SunCast
– Échanges aérauliques (ventilation naturelle) – Application MacroFlo
– Simulation thermique dynamique – Application ApacheSim
L’analyse est organisée de la manière suivante :
– Traitement des données météorologiques du site.
– Modélisation de la géométrie du bâtiment
– Etablissement des hypothèses sur les caractéristiques thermiques des parois opaques et des parois vitrées
– Définition des zones thermiques (salles de réunion, bureaux, laboratoires etc.)
– Détermination des conditions d’ambiance et des apports internes (effectifs et puissance dissipée par les équipements)
– Réalisation des calculs et analyse des résultats.

Modélisation du bâtiment

Le bâtiment Bio Ouest est un bâtiment de 7000 m² composé de trois typologies principales de locaux : bureaux, laboratoires, locaux techniques. Dans ce travail, seules les zones de bureaux sont considérées de manière détaillée. Les laboratoires et locaux techniques intégrés au modèle du bâtiment n’intègrent pas des scénarios d’apport internes ni de ventilation. Ils sont contrôlés en température et maintenus à la consigne de température de chauffage d’hiver et l’été la consigne est de 28°C. Ceci permet de constituer une condition d’adjacence neutre dans les calculs de consommations d’énergie du bâtiment. Par contre leurs consommations de chauffage et conditionnement d’air est bien prise en compte dans les résultats.
Une description synthétique du bâtiment est présenté ci-après au travers les Figures 98 à 100. Les caractéristiques des parois sont présentées à l’ANNEXE 5.

Conclusions

Ce chapitre a permis de constater qu’intégrer l’échelle microclimatique nécessite de disposer d’un nombre important de variables météorologiques pour caractériser l’état de l’atmosphère, des sols, des surfaces urbaines et des végétaux. Ces données nécessitent d’être traitées dans chacune des échelles d’étude (Grande échelle : Données NCEP DATA, micro-échelle : ENVI MET, échelle du bâtiment : IES VE) et analysées afin de les harmoniser (exemple : uniformisation des variables, vérification d’une hauteur d’observation identique). C’est seulement après cette harmonisation qu’il est possible d’introduire la notion de couplage qui va de la grande échelle en passant par l’échelle micro pour finir sur l’échelle du bâtiment.
Pour travailler avec les variables météorologiques autres que celles couramment utilisées dans l’ingénierie du bâtiment il est important de nourrir un lien étroit avec le monde de la recherche du domaine de la météorologie et de la climatologie urbaine.
Pour travailler avec l’ensemble des données, des traitements automatisés sont impératifs du fait du grand nombre des données de sortie.
Les temps de calcul de simulation microclimatiques sont élevés (25 h pour chaque jour type simulé) malgré le fait que la modélisation sur ENVI MET reste accessible.
Une 1ère phase d’analyse des données météo a été réalisée à partir des rendus graphiques (LEONARDO –ENVI MET). L’avantage de travailler avec ce type de rendu est de permettre un contrôle visuel qualitatif des résultats. Ceci permet également d’observer l’évolution des variables météorologiques sur l’ensemble du domaine d’étude et de caractériser les principales tendances.
Une 2ème phase d’analyse a été menée avec les données horaires des 18 récepteurs qui constituent l’outil d’observation météorologique sur le tissu bâti. Ces deux analyses présentent des conclusions qui convergent.
Les principaux résultats d’ENVI MET sur les variables (T, HR, V) sont :
– Pour la température : l’effet d’ICU, présent le jour, est plus important durant la nuit. L’écart des températures diurnes entre le site rural SI et les sites urbains SU et SUNW varie au cours des saisons pour être maximal durant la nuit l’été (de 3 à 6°C).
Cet effet est mitigé pour le site SU du fait de la présence de l’eau (zone Loire – 30% de la surface du domaine). Durant le mois d’été la présence d’eau permet une réduction de température d’au moins 1°C sur la zone tissu bâti.
– Pour l’humidité relative : une réduction conséquente de leurs valeurs est observée entre le site rural et le site urbain. Cependant il est important de souligner que l’évolution journalière de cette variable n’a pas montrée une correspondance satisfaisante avec le cycle journalier observé par les stations météo.
– Pour la vitesse du vent : les valeurs des sites urbains sont jusqu’à 1 m/s plus faibles que celles du site rural. Une amplitude de variation d’1.4 m/s est constatée pour les valeurs moyennes. Seules les valeurs moyennes de vitesse du vent sont utilisées pour calculer les valeurs de correction du morphing. Comme elles sont proches entre les 2 sites (SI et SU) et que de plus elles sont faibles, les facteurs de correction sont faibles. D’où un impact moindre sur le fichier météo corrigé.
Une 3ème phase d’analyse des données météo a ensuite été menée suite au « morphing ». Cette méthode permet d’obtenir des séries chronologiques des variables météo qui tiennent compte du microclimat urbain, tout en permettant la vérification de la conformité à la réalité des séquences temporelles du fichier météo de référence (station météo Nantes MN).
Les principaux résultats du « morphing » sur les variables (T, HR, V) sont :
– Pour la température, les valeurs corrigées signalent un effet d’ICU plus marqué durant la saison estivale. Ces valeurs indiquent une augmentation moyenne de températures qui varie entre 2.3 °C, pour les mois d’hiver (janvier et décembre), et 5.7°C pour le mois d’été (juillet). Les valeurs de température maximales du fichier météo corrigé (T, HR, V) sont semblables à celle d’une année caniculaire (année 2003). Ce qui nous a permis de valider la correction sur la variable température.
– Pour l’humidité, le fichier météo corrigé (T, HR, V) présente des valeurs de réduction allant jusqu’à 50 points par rapport au fichier station météo Nantes (>40 points de mai à juillet). Soit un air très sec. Ce qui n’est pas conforme avec les valeurs observées : les observations des valeurs d’humidité relative disponibles sur le site Meteociel.fr indiquent des valeurs minimales toujours supérieures à 40%. Le même constat est réalisé avec le fichier station météo Nantes MN. Suite à ce constat un fichier météo corrigé a été généré sans tenir compte d’une correction sur l’humidité : fichier météo corrigé (T, V)
– Pour la vitesse du vent, on constate à partir du fichier météo (T, HR, V) une réduction de la vitesse du vent moyen pour presque pour tous les mois, excepté pour les mois de juin et octobre. Cependant, ces écarts sont faibles. Ils varient entre -1 et 0.6 m/s. On observe également une distribution désordonnée des valeurs moyenne de vitesse du vent.

Discussion

La méthodologie développée reste une première approche de la prise en compte du microclimat urbain et reste à compléter sur les points suivants :
– Recherche de données sur la température et l’hygrométrie des sols jusqu’a -2m,
– Recherche de données sur l’effet d’ilot de chaleur urbain de surface,
– Recherche de données sur l’état de l’atmosphère (température et Humidité),
– Homogénéité des données de rayonnement entre les outils des différentes échelles du couplage,
– Caractéristiques physiques des surfaces urbaines (inertie, albédo, rugosité)
Les résultats du cas pratique sont valables pour les hypothèses retenues. Ils ont permis d’identifier les points forts de la méthodologie retenue, ses faiblesses ainsi que les opportunités qu’elle permettrait.
Points forts
La méthodologie a comme intérêt d’avoir pu intégrer des corrections microclimatiques sur une échelle horaire qui est celle des outils BES (pas de temps horaire et pour 1 année complète).
Elle a permis de caractériser un effet d’ilot de chaleur urbain saisonnier.

Faiblesses

Les limites de l’outil de micro échelle :
– Il ne permet pas de réaliser des calculs en absence du vent (V=0)
– Il n’intègre pas les sources de chaleur anthropogénique dues au trafic automobile.
– Il ne permet pas de tenir compte du stockage de chaleur dans les parois des bâtiments dû à leur importante capacité thermique.
– La version 3.1 ne permet pas de différencier les façades des bâtiments, donc une seule valeur d’albédo est renseignée pour les parois des bâtiments. Il ne permet pas de décrire des surfaces vitrées.
– Il ne permet pas la modélisation de la transformation d’eau en vapeur d’eau et vice versa. Ce qui implique que la valeur d’humidité relative est toujours inférieure à 100%.
De plus, le temps de calcul est très long (25h pour un processeur i5 CPU 760 2.8GHz). La quantité de données à traiter est très importante.

Opportunités

L’appropriation, par le milieu de l’ingénierie du bâtiment, du microclimat urbain permettra de mieux anticiper les enjeux énergétiques des bâtiments. Ceci est d’autant plus important du fait que les exigences des Maîtres d’Ouvrages sont d’obtenir un engagement des concepteurs sur les consommations d’énergie des bâtiments. L’importance d’intégrer le microclimat dans les études de prévisionnel de consommation d’énergie est souligné par la grande variabilité des résultats constatés dans le cas pratique.
L’échelle d’étude permise correspond à celle d’une ZAC ou d’un écoquartier. L’approche proposée, peut être envisagée dans une stratégie de long terme où l’on crée un fichier météo corrigé du microclimat d’une future ZAC ou d’un futur quartier. Ce fichier serait alors mis à disposition pour chacun des projets de bâtiments de ce territoire.

Eté 24h heure solaire – Analyse des Ecarts de Températures à z=2m

Comparatif site rural SI et sites urbains SU, SUNW.L’écart maximal est de 9°C pour le cas TSU-TSI et de 10°C pour le cas TSUNW-TSI. Ils se produisent lorsque l’on compare, une zone avec des sols impérmeables (asphalte et béton) pour les sites urbains, avec des zones boisées dans le site rural (pointillés noirs). Ce même écart (8.8 et 9.3°C) est observé entre les sols nus du site SUNW et les zones boisées du site rural (zones couleur fushia).

Comparatif sites urbains SU, SUNW

On constate des écarts négatifs entre les sites urbains. La température du site SU présente des valeurs moindres que celles du site SUNW. Ce qui peut s’expliquer par la présence de l’eau du site SU. L’écart sur la zone tissu bâti (pointillés rouges) est de seulement -1°C. L’écart le plus significatif est enregistré sur la zone Loire. Il est de -2°C, (pointillés bleus).

Eté 20h heure solaire – Analyse des Ecarts de Vitesse du vent à z=10m

Les écarts qui nous intéressent sont ceux qui se produisent en dehors des volumes bâtis.
Les écarts entre le site rural et les sites urbains présentent des valeurs très proches.
On constate des écarts positifs proches de la valeur maximale dans les espaces ouverts des sites urbains (pointillés noirs).
Les écarts VSU-VSI, VSUNW-VSI sur la zone Loire (pointillés bleus) sont positifs. Les écarts proches de la valeur maximale se dévelopent entre sur la zone Loire des sites urbains (pointillés bleus) et des zones boisées dans le site rural. Des écarts moindres de l’ordre de 0.9 à 1.2 m/s sont notés entre la zone Loire des sites urbains et les zones de cultures du site rural.
A proximité des bâtiments et dans les configurations les plus fermées des sites urbains, des écarts négatifs nous indiquent des vitesses du vent plus faibles que celles du site rural. L’écart varie entre -1m/s et -0.1 m/s.
On observe que les valeurs de vitesse du vent des sites urbains présentent des valeurs jusqu’à 1 m/s plus faibles que celles du site rural. Ceci est observé lorsque l’on compare le site rural et la proximité des bâtiments dans les sites urbains.
Pour les sites urbains on constate une faible diminution des vitesses maximales du vent entre la matin et la nuit.

Analyse sur la zone « tissu bâti »

Les vitesses du vent maximale des sites urbains présentent des valeurs proches des vitesses maximales du site rural. Elles se produissent dans les espaces ouverts des sites urbains avec des sols nus type asphalt ou béton. A proximité des bâtiments on observe des vitesses du vent qui varient entre 0.8 et 1.5 m/s.
Les vitesses du vent les plus basses observées (~0.5 m/s) dans les sites SU et SUNW se produisent dans la zone tissu bâti dans les configurations les plus fermées, avec un faible rapport de forme (largeur/hauteur).

Analyse sur la zone « Loire »

Les vitesses du vents les plus élévées sont observées pour les sites urbains SU et SUNW sur la zone Loire. Les écarts de Vitesse du vents entre les sites urbains SU et SUNW sont faibles.
Cohérence des résultats avec donnees NCEP DATA
Les valeurs de vitesse du vent sont faibles tout au long de la journée et la nuit pour les trois sites étudiés SI, SU, SUNW par rapport aux données NCEP DATA. On constate un écart x2 la nuit entre le site rural et les données NCEP DATA.

Comparatif site rural SI et sites urbains SU, SUNW

Sur le site rural SI on observe des valeurs de vitesse du vent qui varient entre 0 et 2 m/s.
Sur les sites urbains, SU et SUNW, on observe des valeurs maximales de vitesse du vent légèrement plus elevées que celles du site rural. Les valeurs varient entre 0 et 2.3 m/s.Les valeurs de vitesse du vent dans la zone tissu bâti sont plus faibles dans les configurations les plus fermées. La vitesse varie entre 0.5 et 1 m/s, alors que dans les configurations ouvertes la vitesse maximale oscille autour de 2 m/s.
Les vecteurs vent nous indiquent une direction principale Ouest, conformement à la direction renseignée à l’initialisation du calcul 270° (270° Ouest) pour tous les sites. A proximité des bâtiments le vecteur vent est fortement modifié de sa direction initiale.
La vitesse du vent maximale reste égale à celle de l’initialisation – Vin(6H)=2.3 m/s pour les sites urbains. Alors que celle du site rural est réduite de 0.3 m/s.
Comparatif sites urbains SU, SUNW
L’analyse des valeurs de vitesse du vent entre les sites urbains SU et SUNW nous permet de constater :
– des valeurs legerèment plus fortes pour la zone Loire (pointillés bleus) pour le site SU. VSU~2 m/s – VSUNW~1.8 m/s
– des valeurs semblables pour les sites SU et SUNW sur la zone tissu bati (pointillés rouges).

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Table des matières

Introduction Générale 
Problématique 
Hypothèses 
Objectifs 
Méthodologie de la recherche 
CHAPITRE 1 : Théorie 
1.1 Le Microclimat urbain
1.1.1 Les échelles d’analyse utilisées en climatologie urbaine
1.1.2 Les spécificités du microclimat urbain
1.2 Méthodes de prise en compte du microclimat urbain dans la simulation énergétique des bâtiments
1.2.1 Présentation des couplages microclimat urbain – simulation énergétique
1.2.2 Synthèse des travaux de couplage
CHAPITRE 2 : Méthodologie 
2.1 Choix des outils de simulation numérique
2.1.1 Description des modèles microclimatiques
2.1.2 Synthèse des modèles microclimatiques
2.1.3 Description l’outil de simulation énergétique
2.2 Définition de la méthodologie retenue
2.2.1 Approche de corrections des variables météorologique
2.2.2 Approche de « Morphing »
CHAPITRE 3 : Cas pratique 
3.1 Acquisition des données – NCEP DATA
3.1.1 Base de données NCEP DATA
3.2 Traitement des données d’entrée des simulations microclimatiques
3.2.1 Présentation des 12 jours types – traitement des données horaires
3.2.2 Présentation des 12 jours types – traitement des données mensuelles
3.3 Simulation des systèmes microclimatiques site rural –site urbain
3.3.1 La simulation microclimatique avec ENVI MET V3
3.3.2 La simulation microclimatique des sites rural et urbain
3.4 Traitement des données récepteurs
3.4.1 Positionnement des récepteurs
3.4.2 Traitement des données récepteurs pour 12 jours types
3.5 Application de l’approche de « Morphing » – Génération de fichier météo corrigé
3.5.1 Résultats – Température corrigée
3.5.2 Résultats – Humidité relative corrigée
3.5.3 Résultats – Vitesse du vent corrigée
3.6 Etude de l’impact des corrections microclimatiques sur la consommation énergétique
3.6.1 Simulation énergétique du bâtiment Bio Ouest
3.6.1 Résultats des simulations énergétiques du bâtiment Bio Ouest
CHAPITRE 4 : Conclusions 
4.1 Conclusions
4.2 Discussion
ANNEXE 1 : Traitement des données météorologiques NCEP DATA
ANNEXE 2 : Données d’entrée ENVI MET site rural et site urbain
ANNEXE 3 : Analyse qualitative des résultats site rural– sites urbains
ANNEXE 4 : Traitement des données récepteurs
ANNEXE 5 : Synthèse des parois calcul RT – Bâtiment Bio Ouest
ANNEXE 6 : Notice architectural – Bâtiment Bio Ouest
Bibliographie 
Table des Figures

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