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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012Figure 5 : Variation saisonnièredes ambiances climato-touristiquesà l’extrême nord-ouest de laTunisie entre 1990 et 2003.% des jours de l'année100806040200TabarkaJendoubahiver printemps été automneConclusionL’indice d’ambiance thermique met en relief dans l’extrême nord-ouest de la Tunisie uncontraste important entre le littoral et la plaine intérieure, bien que les conditions optimales(ambiances thermiques et climato-touristiques confortables à très confortables) y dominent àl’échelle de l’année. Il traduit les nuances topoclimatiques entre le bioclimat humide et lesemi-humide. Le littoral offre un cadre très favorable puisque les saisons intermédiaires etl’été sont les plus confortables ; l’hiver y est le moins confortable à cause des pluies et desvents forts. Dans la plaine intérieure, l’automne et le printemps sont les plus confortables ;l’ambiance hivernale est défavorable en raison du froid et des pluies ; celle estivale est trèsinconfortable à cause de la chaleur caniculaire. Ce potentiel climato-touristique et ces nuancesrégionales pourraient être exploités pour développer un produit touristique à forte valeurajoutée, d’autant plus que la région possède plusieurs autres atouts (soleil, mer, forêts, sitesarchéologiques etc.).Références bibliographiquesAlouane T., 2002 : Les ambiances climatiques dans les principales régions touristiques de la Tunisie. Thèse deDoctorat (en arabe), Université de Tunis, FSHS, 470 p.Alouane T., 2007 : Le répit thermique nocturne de la saison chaude en Tunisie. in Climat tourisme etenvironnement, 20 ème colloque de l’AIC, Carthage 3-8septembre, 27-33.Besancenot J.P., 1987 : Les bioclimats en façade méditerranéenne de l’Europe. Etude géographique des effetsphysiologiques, psychiques et pathologiques d’une ambiance climatique sur les hommes. Thèse de Doctoratd’Etat, Centre de Recherches de Climatologie, Dijon, 2 volumes, 750 p.Besancenot J.P., 1990 : Climat et tourisme. Masson, collection géographie, 223 p.Hénia L. et Alouane T., 2007 : Le potentiel climato-touristique de la Tunisie. in Climat tourisme etenvironnement, 20 ème colloque de l’AIC, Carthage 3-8septembre, 27-33.Hénia L., 2008 : Atlas de l’eau en Tunisie. Publications de l’Université de Tunis1, 186 p.Siple P.A., Passel C.F., 1945 : Measurements of dry atmospheric cooling in subfreezing temperatures. Proc.Amer. Phil. Soc., 89, 177-99.Thom E. C., 1959 : The discomfort index. Weatherwise, 12, 57-60.290
25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012VARIABILITÉ TEMPORELLE DE L’ÎLOT DE CHALEUR URBAINDANS L’AGGLOMÉRATION RENNAISE À PARTIR DESPROJECTIONS DES MODÈLES RÉGIONAUX DE 2030 À 2100Xavier FOISSARD, Vincent DUBREUIL et Hervé QUÉNOLLETG Rennes COSTEL, Université Rennes 2, Campus Villejean, Maison de la Recherche, Place du RecteurHenri Le Moal, 35043 Rennes Cedex, Francexavier.foissard@univ-rennes2.fr ; vincent.dubreuil@univ-rennes2.fr ; herve.quenol@univ-rennes2.frRésumé : L’îlot de chaleur urbain (ICU) a été observé à Rennes à partir de deux stations météorologiques, lapremière dans le centre-ville et la seconde en périphérie, à Saint-Jacques, sur les années 2007, 2010 et 2011. Apartir de l’amplitude thermique, du rayonnement global et du vent moyen, une régression linéaire multiplepermet d’expliquer 65 % de la variabilité de l’ICU. Le modèle ARPEGE Climat A1B désagrégé par leCERFACS met à disposition des facteurs climatiques permettant de projeter l’évolution de l’ICU modéliséjusqu’en 2099. Il apparaît que l’ICU moyen annuel reste constant sur l’ensemble de la projection, mais les ICUmarqués (≥ 3°C) augmentent à partir de la décennie 2030. Le modèle montre une augmentation exponentielledes journées très chaudes de 1950 à 2099, cependant l’ICU modélisé lors de ces journées est sous-estimé.Mots-clés : Îlot de chaleur urbain, modèles, vague de chaleur, Rennes.Abstract: Temporal variability of urban heat island in Rennes from regional climate projections for the 2030-2100 period.We observed urban heat island (UHI) in Rennes with two weather stations, the first in the downtown and thesecond in the suburb (Météo-France: Saint-Jacques). To predict the UHI’s variability, we built a regressionlinear model (R²aj.= 0,65) with three predictors: temperature range, global ray and wind. CERFACSdownscaled Global model ARPEGE Climat A1B, we used these output data to simulate the UHI evolution. Theannual UHI range was constant over 1950-2099 but the intensive UHI (≥3°C) increased from 2030’s. ARPEGEmodel showed an exponential increase of warm days over the period 1950-2099, however model underestimatedUHI during these days.Keywords: Urban heat island, models, heat waves, Rennes.IntroductionL’extension des villes et des surfaces imperméables engendrent la mise en place d’un îlotde chaleur urbain (ICU). Il se caractérise par l’écart de la température nocturne entre le centreet la périphérie, cette spécificité climatique urbaine se manifeste lors de conditionsmétéorologiques radiatives et avec un vent faible (Oke, 1987). Dans ces conditionsmétéorologiques favorables, l’ICU se révèle par des températures minimales observées encentre-ville supérieures à la campagne, ce qui peut se traduire en ville par une sensationd’inconfort, voire une surmortalité lors d’épisode caniculaire (Gabriel et al., 2011). Dans lecontexte du changement climatique, les situations favorables à la formation de l’îlot dechaleur augmenteraient selon les différents scénarii du GIEC (Alcoforado et al., 2010).L’étude décrit l’évolution de l’ICU dans l’agglomération rennaise à long terme (2030-2100) àpartir d’un modèle du changement climatique à l’échelle du territoire et des observationsmétéorologiques in situ. Les sorties du modèle régionalisé permettent de caractériserl’occurrence des épisodes chauds à Rennes et l’ICU associé.1. Observation de la variabilité temporelle de l’ICU et sorties du modèle ARPEGE A1BLe réseau de mesures météorologiques fournit une bonne observation de l’ICU à l’échellede l’agglomération rennaise, cependant les séries chronologiques sont courtes et parfoisinterrompues. A l’inverse, les modèles du changement climatique produisent de grandesséries chronologiques mais à petite échelle. L’usage de ces données régionalisées associées291
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