Characterization of thermal comfort in the city – part 2:

HOW DOES URBAN SPACE DESIGN SHAPE THERMAL COMFORT?

According to Lindberg (2007), Wei et al. (2016), Lin et al. (2017) and Middel et al. (2018), urban morphology (urban canopy geometry, materials and the presence of vegetation) is the most influencing factor for urban microclimate at local and micro scale during the day as well as during the night. Geometry changes air flow, heat flow and the energy balance, while surface coverage changes albedo, moisture availability, and the heating/cooling capacity of the soil (Stewart and Oke, 2012). It influences thus air and surface temperatures, turbulent flows, ventilation, solar radiation and air quality at pedestrian level.

At small scale, the morphological indicators of the urban fabric must represent its heterogeneity in its three dimensions (shape, arrangement, spacing, land use and materials). Various parameters in literature make it possible to describe all types of urban surface, such as buildings, roads and vegetation. A cluster analysis of the most frequent combinations shows a tendency towards spatial clustering (Stewart and Oke, 2012), so that, for example, an urban form with a high H/W ratio also frequently shows a high imperviousness coefficient and built density. According to Fouad (2007), some indicators characterize the urban space as a whole (e.g.: H/W ratio) while others translate the characteristics of a space from a specific point (e.g.: SVF – Sky View Factor). Some of these indicators have been listed according to their influence on microclimate variables at different scales by Fouad (2007) and Lin et al. (2017) (Table 1). Yang and Chen (2016) proposed their classification into different categories: i) shape and density of buildings, ii) land use, iii) anthropogenic heat, iv) vegetation cooling potential, v) ventilation potential and vi ) proximity to heat sinks.

Microclimate VariablesMorphological indicator determinantsMorphological indicator determinantsAuthors
 Public space scaleUrban fabric scale 
Solar radiationH / W ratio (average building height to average street width), degree of enclosure, average albedo of surfacesPlant density, built density, urban porosity (ratio of urban hollow air volume to total urban canopy volume)Adolphe, 2001; Ait-Ameur, 2002; Arnfield, 1999; Bozonnet, 2006; Brown et al., 2000; Dimoudi et al., 2003; Elaisson, 1995; Santamouris, 2001
Air temperatureSVF, degree of enclosurePlant density, built density, urban porosityGivoni, 1998; Gômez et al., 2004; Nagara et al., l996; Potvin, 1997-2004
 Radiant temperatureSVF, average albedo of surfaces, degree of enclosurePlant density, built density, urban porosityDimoudi et al., 2003; Nikolopoulou et al., 2001; Santamouris, 2001; Steemers et al., 2004
Wind speed Urban roughness length, built density, urban porosityAdolphe, 2001; Ail-Ameur, 2002; Givoni, 1998
Relative humidity Plant density, built densityAit-Ameur, 2002; Dimoudi et al., 2003; Gômez et al., 2004

Table 1: Summary of morphological indicators influencing microclimate parameters according to Fouad (2007)

Therefore, the characterization of spatio-climatic devices in their climate and formal dimensions requires a context analysis at bigger scale. The objective here is the identification of existing urban morphological indicators in order to establish a correlation between urban morphology and the capacity of an urban fabric to preserve freshness during hot periods, or even to produce freshness. Two approaches are highlighted: on the one hand, indicators which assess less strongly overheated urban areas (conversely to the risk of overheating in urban micro-climatology research); on the other hand, indicators potentially producing freshness from research on vegetation and large water bodies in cities (Aram et al., 2019; Jacobs et al. 2020). This will make it possible to classify the urban fabric into potentially cool zones, or zones with a lower risk of warming. More precisely, we are searching to set up a panel of indicators for the study of urban physiographic conditions in order to: i) understand the insertion of the spatio-climatic device in its urban fabric, ii) analyze the relation between the device and its built environment, iii) analyze the trajectories of city dwellers before and after the device to better characterize their thermal sensations.

Comment l’espace urbain façonne-t-il le confort thermique ?

Selon Lindberg (2007), Wei et al. (2016), Lin et al. (2017) et Middel et al. (2018), la morphologie urbaine (géométrie de la canopée urbaine, matérialité des espaces et présence de végétation) est le facteur le plus influent pour le microclimat urbain à l’échelle locale et micro pendant la journée comme pendant la nuit. La géométrie modifie les flux d’air, les flux de chaleur et le bilan énergétique, tandis que la couverture de surface modifie l’albédo, la disponibilité en humidité et la capacité de chauffage/de refroidissement du sol (Stewart and Oke, 2012). Ainsi, l’influence porte sur la température de l’air, la température de surfaces, les flux turbulents, la ventilation, le rayonnement solaire et la qualité de l’air au niveau piéton.

Les indicateurs morphologiques de la canopée urbaine doivent représenter l’hétérogénéité des espaces urbains dans ces trois dimensions à petite échelle (forme, disposition, espacement, occupation du sol et matériaux). Ainsi, les différents paramètres dans la littérature permettent de décrire tous types de surface en ville comme les bâtiments, les voiries et la végétation. Une analyse typologique des combinaisons les plus fréquentes montre une tendance au regroupement spatial (Stewart and Oke, 2012) ; c’est-à-dire par exemple qu’une forme urbain avec un rapport en H/W important montre souvent un coefficient d’imperméabilisation et une densité bâtie élevés. Selon Fouad (2007), certains indicateurs caractérisent l’espace urbain dans l’ensemble (ex. : H/W) tandis que d’autres traduisent les caractéristiques d’un espace à partir d’un point spécifique (ex. : SVF – Sky View Factor). Certains de ces indicateurs ont été listés en fonction de leur influence sur les variables microclimatiques à différentes échelles par Fouad (2007) et Lin et al. (2017) (Tableau 1). Yang and Chen (2016) ont proposé leur classement en différentes catégories : i) forme et densité des bâtiments, ii) occupation du sol, iii) chaleur anthropique, iv) potentiel de rafraîchissement de la végétation, v) potentiel de ventilation et vi) proximité aux dissipateurs thermiques.

Variables microclimatiquesIndicateurs morph. déterminantsIndicateurs morph. déterminantsAuteurs
 Echelle espace publicEchelle tissu urbain 
Rayonnement solaireRatio H/W (hauteur moyenne des bâtis et largeur moyenne des rues), Degree of enclosure, albédo moyen des surfacesDensité végétale, densité bâtie, porosité urbaine (ratio du volume d’air creux urbain au volume total de la canopée urbaine)Adolphe, 2001; Ait-Ameur, 2002; Arnfield, 1999; Bozonnet, 2006; Brown et al., 2000; Dimoudi et al., 2003; Elaisson, 1995 ; Santamouris, 2001
Température de l’airSVF, Degree of enclosureDensité végétale, densité bâti, porosité urbaineGivoni, 1998 ; Gômez et al., 2004; Nagara et al., l996; Potvin, 1997-2004
Température rayonnanteSVF, albédo moyen des surfaces, Degree of enclosureDensité végétale, densité bâtie, porosité urbaineDimoudi et al., 2003 ; Nikolopoulou et al., 2001 ; Santamouris, 2001 ; Steemers et al., 2004
Vitesse du vent Rugosité urbaine, densité bâtie, porosité urbaineAdolphe, 2001; Ail-Ameur, 2002 ; Givoni, 1998
Humidité relative Densité végétale, densité bâtieAit-Ameur, 2002 ; Dimoudi et al., 2003 ; Gômez et al., 2004
Tableau 1 : Synthèse des indicateurs morphologiques influençant les paramètres microclimatiques selon (Fouad, 2007)

La caractérisation des dispositifs spatio-climatiques dans ses dimensions climatiques et formelles nécessite ainsi un travail d’analyse de leur contexte urbain à grande échelle. L’objectif est donc l’identification des indicateurs morphologiques urbains existants afin d’établir une corrélation entre la morphologie urbaine et la capacité d’un tissu urbain à préserver la fraîcheur pendant les périodes chaudes, voire de produire de la fraîcheur. Deux approches sont privilégiées : d’une part, les indicateurs qui évaluent les zones urbaines moins fortement surchauffées (inversement au risque de surchauffe des recherches en micro-climatologie urbaine) ; d’autre part, les indicateurs qui soulèveraient un potentiel à produire de la fraîcheur, provenant de la recherche sur la végétation et les grandes masses d’eau en ville (Aram et al., 2019 ; Jacobs et al. 2020). Ainsi, cela permettra de classer le tissu urbain en zones potentiellement fraîches, ou bien, à moindre risque de réchauffement. Plus précisément, il s’agit de mettre en place un panel d’indicateurs pour l’étude des conditions physiographiques urbaines afin de : i) comprendre l’insertion du dispositif spatio-climatique dans la trame urbaine, ii) analyser la relation entre le dispositif et son environnement bâti, iii) analyser les parcours des citadins avant et après le dispositif pour mieux caractériser leurs ressentis thermiques.

References

Aram F, Higueras García E, Solgi E, Mansournia S. Urban green space cooling effect in cities. Heliyon. 2019; 5(4): e01339.

Fouad, A.O., 2007. Morphologie urbaine et confort thermique dans les espaces publics : étude comparative entre trois tissus urbains de la ville de Québec (Mémoire de Master). Université Laval, Quebec.

Jacobs C, Klok L, Bruse M, Cortesão J, Lenzholzer S, Kluck J. Are urban water bodies really cooling? Urban Climate. 2020; 32:100607.

Lin, P., Gou, Z., Siu-Yu Lau, S., Qin, H., 2017. The Impact of Urban Design Descriptors on Outdoor Thermal Environment: A Literature Review. Energies 10, 1–19. https://doi.org/doi:10.3390/en10122151

Lindberg, F., 2007. Modelling the urban climate using a local governmental geo-database. Meteorological Applications 14, 263–273. https://doi.org/10.1002/met.29

Middel, A., Lukasczyk, J., Maciejewski, R., Demuzere, M., Roth, M., 2018. Sky View Factor footprints for urban climate modeling. Urban Climate 25, 120–134. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2018.05.004

Stewart, I.D., Oke, T.R., 2012. Local Climate Zones for Urban Temperature Studies. Bull. Amer. Meteor. Soc. 93, 1879–1900. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-11-00019.1

Wei, R., Song, D., Wong, N.H., Martin, M., 2016. Impact of Urban Morphology Parameters on Microclimate. Procedia Engineering 169, 142–149. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.10.017

Yang, F., Chen, L., 2016. Developing a thermal atlas for climate-responsive urban design based on empirical modeling and urban morphological analysis. Energy and Buildings 111, 120–130. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2015.11.047

Authors

Xenia Laffaille and Ignacio Requena


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