Modèle de verrière

La simulation L ↑ est généralement surestimée pendant la journée (d`environ 10%) légèrement sous-estimée juste avant le lever du soleil (figure 1). Il est généralement plus complexe dans la modélisation L ↑ que K ↑ puisque L ↑ dépend fortement de la température de surface, qui à son tour est difficile à reproduire compte tenu de l`hétérogénéité des matériaux et des géométries dans le tissu urbain (Grimmond et al 2011). En Sim_3, l`erreur de la simulation L ↑ pendant la journée diminue d`environ 20% par rapport aux deux autres expériences, suggérant une meilleure performance après avoir examiné les effets de l`évapotranspiration des arbres, bien que le L ↑ simulé est encore surestimée pendant Journée. Cela suggère que l`évapotranspiration des arbres contribue davantage à la température de surface réduite que les autres processus hydrologiques envisagés. Comme le montrent les diagrammes de Taylor (figure 6), la simulation de QE pendant la période sèche avec l`évapotranspiration d`arbre ajouté montre la meilleure performance. Pour examiner l`amélioration de la simulation QE au cours de la période sèche en détail, la figure 7 compare le QE moyenne journalière des deux observations et des simulations pendant la journée (figure 7 (a)) et la nuit (figure 7 (b)). Une augmentation évidente de toutes les valeurs est notée en Sim_3 pendant la journée avec une magnitude 3 fois plus grande que celle de Sim_2, ce qui suggère que l`évapotranspiration des arbres urbains dominants la libération de chaleur latente de la période sèche. Cependant, pendant la nuit, la performance du modèle de Sim_3 est aussi mauvaise que celle de Sim_2, car aucun rayonnement solaire n`est disponible pour l`évapotranspiration à ce moment-là. Ce modèle couplé Noah/SLUCM a été exécuté hors ligne par les données météorologiques et de rayonnement de 30 minutes recueillies à partir de la tour de flux ce, y compris la vitesse du vent, la température de l`air, l`humidité relative, la pression ambiante, les précipitations, les ondes courtes vers le bas et rayonnement de ondes longues. D`autres paramètres d`entrée de la géométrie urbaine, des matériaux de construction et de la chaleur anthropique utilisés dans cette étude sont donnés dans le tableau 1. Le SLUCM a obtenu des performances satisfaisantes pour prédire le rayonnement net et le flux de chaleur sensible, mais il est encore insuffisant pour prédire le flux de chaleur latente (par exemple Loridan et al 2010, Li et al 2013).

En comparant 33 modèles urbains de SEB, Grimmond et coll (2011) ont conclu que la sous-estimation du flux de chaleur latente n`existe pas seulement dans la SLUCM mais aussi dans la plupart des autres plans de surface des terres urbaines. Cela résulte principalement du mécanisme incertain du transport complexe de la vapeur d`eau et de la représentation inadéquate des processus hydrologiques urbains, de la végétation urbaine et des propriétés du sol. La sous-estimation du flux de chaleur latente conduit généralement à une surestimation du flux de chaleur sensible et de la température superficielle de la peau, ce qui compromet la précision de la SLUCM. Afin d`améliorer la précision de la simulation du flux de chaleur latente, Loridan et al (2010) ont évalué l`aptitude d`un schéma de paramétrage du modèle de surface terrestre de Noé couplé/SLUCM et ont suggéré qu`une classe de végétation comme «mosaïque de terres cultivées/prairies» ou «prairie» avec une faible résistance aux stomates pourrait aider à améliorer la représentation insuffisante de l`évaporation urbaine dans le SLUCM.