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City-descriptive input data for urban climate models: Model requirements, data sources and challenges

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Centre national de recherches météorologiques (CNRM); Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP); Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3); Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales Toulouse (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3); Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales Toulouse (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum / German Remote Sensing Data Center (DFD); Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt Oberpfaffenhofen-Wessling (DLR); Lab-STICC_CNRS_CID_DECIDE; Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC); Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM); Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM); Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Laboratoire Matériaux et Durabilité des constructions (LMDC); Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3); Université de Toulouse (UT); Laboratoire des Sciences et Technologies de l'Information Géographique (LaSTIG); École nationale des sciences géographiques (ENSG); Institut National de l'Information Géographique et Forestière IGN (IGN)-Institut National de l'Information Géographique et Forestière IGN (IGN); Laboratoire Techniques, Territoires et Sociétés (LATTS); École des Ponts ParisTech (ENPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Gustave Eiffel; Leibniz Universität Hannover=Leibniz University Hannover; International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), Ecosystems Services and Management, Schlossplatz 1, A-2361 Laxenburg, Austria; Laboratoire de recherche en architecture (LRA); Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J); Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-École nationale supérieure d'architecture de Toulouse (ENSA Toulouse); Finnish Meteorological Institute (FMI)
    • بيانات النشر:
      HAL CCSD
      Elsevier
    • الموضوع:
      2020
    • Collection:
      Université Toulouse 2 - Jean Jaurès: HAL
    • نبذة مختصرة :
      International audience ; Cities are particularly vulnerable to meteorological hazards because of the concentration of population, goods, capital stock and infrastructure. Urban climate services require multi-disciplinary and multi-sectorial approaches and new paradigms in urban climate modelling. This paper classifies the required urban input data for both mesoscale state-of-the-art Urban Canopy Models (UCMs) and microscale Obstacle Resolving Models (ORM) into five categories and reviews the ways in which they can be obtained. The first two categories are (1) land cover, and (2) building morphology. These govern the main interactions between the city and the urban climate and the Urban Heat Island. Interdependence between morphological parameters and UCM geometric hypotheses are discussed. Building height, plan and wall area densities are recommended as the main input variables for UCMs, whereas ORMs require 3D building data. Recently, three other categories of urban data became relevant for finer urban studies and adaptation to climate change: (3) building design and architecture, (4) building use, anthropogenic heat and socio-economic data, and (5) urban vegetation data. Several methods for acquiring spatial information are reviewed, including remote sensing, geographic information system (GIS) processing from administrative cadasters, expert knowledge and crowdsourcing. Data availability, data harmonization, costs/efficiency trade-offs and future challenges are then discussed.
    • Relation:
      hal-02391022; https://hal.science/hal-02391022; https://hal.science/hal-02391022/document; https://hal.science/hal-02391022/file/S2212095518303663.pdf; PII: S2212-0955(18)30366-3
    • الرقم المعرف:
      10.1016/j.uclim.2019.100536
    • الدخول الالكتروني :
      https://hal.science/hal-02391022
      https://hal.science/hal-02391022/document
      https://hal.science/hal-02391022/file/S2212095518303663.pdf
      https://doi.org/10.1016/j.uclim.2019.100536
    • Rights:
      http://creativecommons.org/licenses/by-nc/ ; info:eu-repo/semantics/OpenAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.1DCEB1DB