Création d’une typologie de surfaces urbaines basée sur des paramètres morpho-climatiques
Résumé
Modeling surface temperatures is one of the main challenges in simulating mean radiant tempera- ture. This article lays the groundwork for a methodology that will overcome this obstacle within the framework of a fast and accurate tool, without resorting to the usual techniques of simplification, such as simplifying the physical model or study domain. Based on their temperature profiles, we constructed a five-class surface typology using a k-means classification algorithm. A decision tree assigning a cluster is then created from directive Sky ViewFactor (i.e. reduced to a part of the sky according to cardinal orientation) from a training set composed of80% ofthe meshes. Finally, we measure the predictive ability ofour classification approach which reaches 80% on the basis ofthe test set made up ofthe remaining workforce.
La modélisation des températures de surface est un des principaux verrous quant à la simulation de la température moyenne radiante. Cet article pose les bases d'une méthodologie permettant de répondre à ce verrou dans le cadre d'un outil rapide et précis, sans utiliser les moyens de simplifications usuelles (simplification du modèle physique ou du domaine d'étude). Pour cela, en partant des profils de température de surface des mailles au sol d'un quartier de la ville de Lyon, nous construisons une typologie de surfaces en cinq classes à l'aide d'un algorithme de classification k-means. Un arbre de décision attribuant une classe est ensuite créé à partir des facteurs de vue du ciel directifs (c'est-à-dire réduits à une partie du ciel selon l'orientation cardinale) d'un jeu d'entraînement composé de 80% des effectifs. Enfin, à partir du jeu de test composé des effectifs restants, nous mesurons le pouvoir prédictif de notre approche par classification qui atteint 80%.