Mesurez le climat urbain là où c'est important grâce à la technologie IoT moderne

Le système de surveillance du climat urbain de meteoblue se compose de quatre modules différents et peut être rendu pleinement opérationnel en moins d'un an. Le système est conçu de manière à ce que les services développés pour la ville puissent être poursuivis de manière durable sur une période de projet de 1 à 3 ans (ou plus). Selon le cas d'utilisation du client, chaque module peut également être mis en œuvre séparément. Après la réussite des modules, les objectifs suivants seront atteints :

• Le réseau de mesure IdO est installé avec succès et pleinement opérationnel
• Les données de mesure, les cartes thermiques et d'autres analyses sont intégrées dans un tableau de bord de "ville intelligente" déjà existant, et disponible pour toutes les parties prenantes en temps réel
• Un catalogue des différents scénarios d'urbanisme est à la disposition de tous les acteurs, offrant une base scientifique solide pour les mesures d'adaptation au changement climatique
• Nous offrons un soutien supplémentaire pour la prise de décision concernant les mesures de suivi

Défis climatiques urbains

Plus de la moitié de la population mondiale vit aujourd'hui dans des zones urbaines, et ce chiffre est en constante augmentation. L'augmentation du nombre de personnes dans les villes nécessite également un espace de vie plus important et des infrastructures plus étendues. Avec la densité croissante des infrastructures, de nouvelles augmentations de température sont probables ou nécessitent des mesures de compensation, même dans les villes où cela n'est pas encore nécessaire. Une surveillance approfondie du climat urbain est la base pour améliorer sensiblement la qualité de vie en évaluant des mesures urbaines appropriées. Les entreprises municipales peuvent améliorer leur efficacité (gestion du trafic, des routes et des constructions, budgets de l'eau, etc.) si elles ont accès à des mesures à maille serrée (température, précipitations, etc.) dans la ville. Les organisateurs, les planificateurs et les compagnies d'assurance peuvent bénéficier d'une meilleure évaluation des risques liés à la chaleur, aux précipitations, au vent et à d'autres facteurs.

Dr. Sebastian Schlögl, chef du département de météorologie de meteoblue, parle des défis posés par le changement climatique et de la capacité à surveiller et à atténuer les risques qui y sont associés.

Villes dotées de Systèmes de Monitorage du Climat Urbain actifs

Connexion en temps réel

Pour avoir une idée de ce à quoi ressemble un réseau de mesure et comment nous affichons et utilisons ces données, vous pouvez explorer les mesures en temps réel à Bâle, en Suisse, créée en 2020 et composé de plus de 180 capteurs Metos LoRain. En principe, les capteurs étaient répartis dans tout le centre-ville et dans la périphérie et la banlieue de Bâle afin de couvrir toutes les zones climatiques locales pertinentes.

La température de l'air, les précipitations et l'humidité relative sont mesurées avec une résolution de 15 minutes. La transmission est sécurisée par le réseau LoRa de l'IWB. La vue cartographique permet de voir sans effort les modèles de température ou de précipitations à grande échelle sur l'aire urbaine (figure de gauche). Les points chauds peuvent être détectés visuellement.

En plus des données brutes, une série d'autres informations sont proposées. Celles-ci sont également accessibles en cliquant sur une station de la carte (voir figure ci-dessus). Des données de mesure historiques sous forme graphique, une prévision sur 5 jours basée sur les données de la station et des évaluations statistiques sont disponibles sur le site Web de meteoblue. L'analyse statistique comprend, par exemple, la température moyenne de l'air et la somme des précipitations dans les résolutions quotidiennes, hebdomadaires et mensuelles.

Le classement par chaleur compare les températures moyennes de l'air de toutes les stations de mesure et leur attribue un numéro dans le classement. Cela permet d'identifier rapidement les points chauds de la ville.

En outre, meteoblue propose une API de données brutes qui permet d'accéder en toute sécurité à la série chronologique complète de toutes les données climatiques urbaines depuis l'installation en 2020.

Système et processus de monitorage

1. Installation

Au cours de la première phase, un réseau de mesure IdO entièrement automatisé est installé dans les zones urbaines (ainsi que dans les zones rurales environnantes), mesurant la température de l'air et les précipitations à typiquement ≥50 endroits différents sélectionnés selon des critères scientifiques. L'objectif est de couvrir toutes les zones climatiques locales et les points d'intérêt, là où les stations officielles certifiées par l'OMM (souvent coûteuses) ne peuvent pas fonctionner en raison de restrictions techniques. Il est également possible d'intégrer dans la chaîne de traitement des données provenant de systèmes de mesure existants.

2. Opération

Dans la deuxième phase, un système de surveillance en temps réel est utilisé, qui présente des mesures calibrées et de qualité contrôlée, et utilise des données satellitaires et des modèles externes pour générer des cartes climatiques spéciales pour les villes (par exemple, des cartes thermiques qui détectent et visualisent l'effet d'îlot de chaleur urbain à une résolution spatiale de 10 m, des cartes des flux d'air froid ou des cartes des risques de précipitations). Le système de surveillance en temps réel peut éventuellement être intégré dans les plateformes de gestion urbaine existantes.

3. Planification

Dans la troisième phase, un modèle de bilan énergétique de surface est appliqué à des options possibles pour les mesures d'adaptation au changement climatique (par exemple, verdissement des toits, irrigation, désétanchéité des surfaces) pour les points chauds urbains, sélectionner la meilleure stratégie d'adaptation dans la ville. De plus, les mesures déjà prévues peuvent être hiérarchisées et l'efficacité économique peut être évaluée.

4. Validation

La quatrième phase analyse l'impact sur le climat de la mise en œuvre des mesures d'adaptation au changement climatique en utilisant le réseau de mesure de l'IdO et en comparant les lieux où des mesures d'adaptation ont été mises en œuvre à ceux où aucune adaptation n'a eu lieu.

meteoblue collabore avec fournisseurs de stations, les prestataires de services locaux, et nos partenaires scientifiques afin de garantir la meilleure qualité possible et de franchir toutes les étapes importantes dans les délais impartis. Chaque projet est conçu de manière à ce que les services développés pour la ville puissent être poursuivis durablement après avoir atteint les objectifs fixés à la fin de chaque phase du projet. Dans le meilleur scénario possible, les trois premières phases sont achevées dans un délai d'un an et demi, et aident ainsi les autorités de la ville à se préparer au changement climatique.

Le tableau suivant donne un aperçu des différentes phases, et donne une estimation du temps approximatif nécessaire pour franchir les étapes.

L'assurance de la qualité des mesures prépare les données brutes en vue d'une analyse ultérieure. Le filtrage des données, le comblement des lacunes et l'homogénéisation ajoutent une valeur significative aux données de mesure brutes.

meteoblue propose une assurance de la qualité des mesures sur la base des mesures disponibles via l'API. meteoblue distingue trois cas d'utilisation différents : station unique, stations multiples et réseau urbain. Le contrôle de la qualité est assuré pour les variables météorologiques suivantes:

• Température de l'air
• Précipitations
• Vitesse du vent
• Direction du vent
• Rayonnement solaire
• Humidité relative

L'assurance de la qualité des mesures permet de suivre la transmission des données grâce à des alertes en temps réel au cas où les stations n'envoient pas d'informations. En outre, nous créons des rapports mensuels et des statistiques météorologiques pour les indices climatiques et la couverture des stations. D'ailleurs, le système assure la normalisation des données dans des horodatages répartis de manière égale et offre des fonctions telles que le contrôle de la qualité des stations, le comblement des lacunes et l'homogénéisation des données. La disponibilité de ces fonctions dépend du cas d'utilisation et de la variable météorologique.

Les différents fournisseurs de stations peuvent enregistrer les mesures avec une résolution temporelle différente. Afin de comparer les mesures de différents fournisseurs de stations, il est nécessaire de comparer le même horodatage. En outre, les stations n'enregistrent généralement pas exactement pendant toute l'heure ou la demi-heure. Par conséquent, l'outil d'horodatage interpole vers les heures pleines et les demi-heures. L'utilisateur peut décider de la résolution temporelle de l'ensemble de données. Si la résolution temporelle sélectionnée est inférieure à la résolution temporelle du fournisseur de la station, les valeurs situées entre les résolutions temporelles régulières sont remplies par des "NaN" (Not a Number).

Contrôle de la qualité des stations

Le contrôle de la qualité s'effectue en trois étapes :

Dépistage

Les métadonnées des stations sont vérifiées pour s'assurer qu'elles sont correctes. Si la latitude ou la longitude de la station est située en dehors des coordonnées naturelles de la Terre, les données de la station sont soumises à un processus de correction. En outre, la couverture des données est calculée, sur la base du rapport des valeurs pertinentes (c'est-à-dire celles qui ne sont pas égales à NaN).

Contrôle statique de la qualité pour chaque site séparément

Plusieurs filtres différents sont appliqués aux séries temporelles des stations individuelles. Ces filtres sont généralement différents selon les variables.

Filtre QC1 pour la température	Description
Contrôle NaN	Détecter les NaN
Contrôle logique	Détecter les valeurs illogiques trop élevées ou trop basses
Contrôle statique	Détecter les valeurs aberrantes en dehors des seuils
Vérification du Flatliner	Détecter les flatliners lorsque les valeurs consécutives sont les mêmes
Vérification de l'écart	Détecter les changements soudains de température au-dessus du seuil
Contrôle spatial	Détecter les valeurs spatiales illogiques

Contrôle dynamique de la qualité

Le contrôle dynamique de la qualité est utilisé pour les comparaisons complexes entre différentes stations (ne s'applique qu'au cas d'utilisation du réseau urbain, voir ci-dessus). La cohérence spatiale des stations est vérifiée en appliquant des contrôles de voisinage, et en comparant les stations dans un rayon spécifié autour de la station.

Comblement des lacunes

Trois approches différentes sont utilisées pour combler les lacunes.

1. Interpolation linéaire
• Si l'écart n'est que d'un seul horodatage
2. Utiliser une autre station
• If the gap is larger than one timestep
• Find the station with the best correlation based on historical measurements
• Use the best correlated station and apply bias correction (to account for a potential bias between the two stations)
3. Utiliser les données du modèle
• Si l'écart est supérieur à un pas de temps
• Utiliser les données du modèle de la chaîne de modèles de meteoblue qui correspond le mieux à la station (sélection de jusqu'à 20 modèles de prévision numérique du temps (PNT) différents en fonction de l'emplacement)

Homogénéisation des données

L'outil d'homogénéisation des données meteoblue contient plusieurs fonctionnalités pour une variété de cas d'utilisation.

Pour les mesures de température, deux approches différentes (correction du biais et correction du rayonnement) se complètent et sont disponibles sur la base de différentes hypothèses. En cas d'utilisation d'un réseau de capteurs urbains à petit budget, une correction de biais peut être appliquée dans le cas d'utilisation opérationnel et historique si au moins un capteur à petit budget est installé à proximité d'une station standard de l'OMM (par exemple, METAR, MétéoSuisse, etc.). La correction du biais calcule en temps réel la différence entre le capteur à petit budget et la station de l'OMM, et corrige cette différence pour tous les capteurs du réseau urbain avec une fréquence de mise à jour de la mesure de l'OMM. Cette correction de biais est appliquée à toutes les variables disponibles dans le réseau urbain. Cette méthode tient compte des écarts systémiques entre la station de l'OMM et le réseau urbain, par exemple les erreurs dues à l'accumulation de chaleur ou les erreurs systématiques survenant pendant la nuit.

Pour le cas d'utilisation "réseau urbain historique", une correction scientifique du rayonnement est appliquée afin de garantir la meilleure qualité possible des données météorologiques historiques. Il convient de noter qu'en raison de la complexité de cette correction du rayonnement, il n'est pas possible de fournir cette méthode dans le cadre d'une utilisation opérationnelle.

Par conséquent, les résultats opérationnels diffèrent des résultats obtenus dans l'ensemble des données historiques, où la qualité est généralement la plus élevée.

La correction scientifique du rayonnement est basée sur nos routines spéciales publiées dans un article de recherche scientifique, et comprend des corrections distinctes pour les conditions ombragées et ensoleillées. Le rayonnement direct à ondes courtes, le rayonnement diffus à ondes courtes, la température de l'air, la vitesse du vent et l'angle d'élévation du soleil sont utilisés comme variables d'entrée pour la correction du rayonnement, et l'angle d'élévation du soleil sont utilisés comme variables d'entrée pour la correction du rayonnement.