Plateforme pour l’eau, le gaz et la chaleur
L'implémentation ciblée d'une infrastructure bleue-verte (IBV) est considérée comme une mesure centrale pour l'adaptation au changement climatique dans les villes. Elle améliore le bilan hydrique et énergétique à la surface et influence ainsi de manière déterminante l'échange d'eau et de chaleur entre le sol, la végétation, la surface et l'atmosphère [1, 2]. Le découplage des surfaces imperméables avec IBV réduit l'évacuation des eaux de pluie dans les égouts, ce qui soulage le système d'assainissement et diminue le risque d'inondations urbaines. En même temps, la charge des débordements d'eaux mixtes diminue [3], ce qui a ensuite un effet positif sur la qualité des eaux en aval.
En plus de l'augmentation des fortes pluies [4], les changements de la répartition des précipitations dus au changement climatique entraînent également des phases de sécheresse plus longues et plus intenses [5]. En conséquence, l'approvisionnement de la végétation urbaine, en particulier des éléments d'infrastructure verts, ne peut plus, de plus en plus souvent, être assuré de manière fiable par les précipitations naturelles. Une irrigation durable et ciblée devient donc de plus en plus importante pour assurer leur fonction de refroidisseur par évaporation lors des vagues de chaleur [6]. L'infiltration de l'eau de pluie des surfaces imperméables dans les IBV permet de retenir l'eau de pluie et de la rendre utilisable, ce qui permet à ces éléments de résister à des périodes de sécheresse prolongées, en fonction du type de végétation et de la conception des systèmes.
L'objectif de cette étude est d'examiner le potentiel des mesures de découplage et de la mise en œuvre d'IBV pour réduire les risques d'inondation urbaine et améliorer le bilan hydrique et le climat urbain, en prenant l'exemple de la ville d'Innsbruck, en Autriche. Les résultats comprennent tout d'abord une analyse du statu quo concernant les risques d'inondation, le bilan hydrique et le stress thermique. Sur cette base, une évaluation des effets de différents types d'IBV, dimensionnés selon les prescriptions de la feuille de normes autrichienne, est effectuée. Enfin, l'effet combiné de la végétalisation et de l'ombrage sur la réduction du stress thermique est étudié.
Les simulations sont réalisées dans différents modèles et sont effectuées pour l'ensemble de la ville d'Innsbruck sur la base de ce que l'on appelle des «zones de comptage». Il s'agit de zones délimitées avec un numéro unique et une surface définie, qui sont utilisées à des fins statistiques, comme le recensement de la population. Les modèles comprennent, un modèle hydrodynamique 1D pour le volume de débordement des puits dans le réseau de drainage, un modèle couplé 1D/2D basé sur des automates cellulaires pour la surface inondable, un modèle de précipitations-débits avec une extension pour améliorer le calcul de l'évaporation pour le bilan hydrique, le stress hydrique et les besoins en irrigation et un modèle basé sur un système d'information géographique pour les bilans énergétiques, le surchauffage urbain et le stress thermique.
Les données climatiques relatives à la température et aux précipitations proviennent d'un modèle de simulation à résolution convective (CPS, voir Rybka et al. [7]) pour la période historique de 1971 à 2000. Cette résolution spatiale élevée de 3 km, associée à la résolution temporelle horaire, est décisive pour représenter de manière physiquement robuste les processus pertinents pour Innsbruck: la topographie alpine complexe et les événements de fortes pluies convectives, critiques pour les inondations. Pour valider et améliorer la précision locale, les données ont finalement été corrigées avec des données d'observation de Geosphere Austria Bias. En plus de l'état actuel d'Innsbruck, des scénarios de découplage de surface et d'implémentation d'IBV sont également calculés. En outre, différentes proportions de surfaces découplées et d'implémentations d'IBV sont simulées avec une augmentation de 10%, 20% et 30% dans les rues (routes et trottoirs) et sur les bâtiments.
Comme scénario, on a examiné les effets d'un découplage de 30% de toutes les surfaces imperméabilisées dans toutes les zones de comptage par différentes IBV (tableau 1). Les IBV ont été dimensionnés selon la fiche de réglementation autrichienne (ÖWAV-Regelblatt 45). Dans le modèle de réseau de canaux 1D et le modèle d'inondation 1D/2D, le découplage est représenté de manière simplifiée par une réduction de la surface et aucun BGI n'est implémenté dans le modèle. Les réductions du volume de débordement et de la surface inondable pour l'ensemble de la ville ont été étudiées pour un événement pluvieux quinquennal et cinquantennal, avec une durée de 180 minutes.
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| IBV | Danger d'inondation | Bilan hydrique | |||||
| Avec 30% de déconnexion | Volume de débordement | Surface inondable | ET | I | R | ||
| Changement par rapport à l'état actuelétat (%) | |||||||
|
J5/ D180 |
J50/ D180 |
J5/ D180 |
J50/ D180 |
 | |||
|  | –45,96 | –36,07 | –46,95 | –31,64 | |||
| Fosses de plantation |  | +0,26 | +7,81 | –23,99 | |||
| Creux | +0,24 | +8,34 | –25,21 | ||||
| Raingarden | +0,14 | +8,25 | –24,02 | ||||
| Toitures vertes | +0,95 | –0,37 | –9,02 | ||||
Le Stormwater Management Model (SWMM) de Rossman [8] a été utilisé pour simuler le réseau de canaux d'Innsbruck. Le modèle SWMM 1D comprend 6853 canalisations d'eaux usées, 6432 regards et 39 ouvrages de stockage. Il comprend également 137 513 sous-bassins versants d'une superficie totale de 794,2 hectares, répartis sur sept stations pluviométriques. Le modèle a été calibré en comparant les résultats avec les données de mesure des niveaux d'eau de dix événements pluviométriques observés en 2023. Ensuite, le modèle MNT 1D de la ville d'Innsbruck a été couplé à un modèle de surface 2D, créant ainsi un modèle couplé 1D/2D-Fast-Flood (au moyen de Dynamic CA-ffé). Ce modèle est un prolongement basé sur le modèle initial CA-ffé de Jamali et al. [9] et utilise des automates cellulaires pour intégrer la topographie et l'équation de continuité. Cela permet d'obtenir un aléa d'inondation efficace et à haute résolution. Dynamic CA-ffé combine une simulation 2D du débit de surface avec un débit dynamique provenant du réseau de canaux, assurant ainsi une interaction continue entre les débits de surface et les débits des canaux grâce à un échange de données permanent.
Le modèle précipitations-débits SWMM-UrbanEVA [10] a été utilisé pour modéliser le bilan hydrologique d'Innsbruck. Le modèle est basé sur le modèle de réseau d'égouts calibré 1D SWMM et sur des données de survol à haute résolution. Sur la base des données de survol, l'ensemble de la zone urbaine a été divisé en six classes d'occupation des sols avec une résolution de 0,2 mètre:
Les classes d'utilisation du sol "bâtiments" et "surfaces de routes" ont été comparées aux sous-bassins versants du modèle de réseau de canalisations et tous les bâtiments et surfaces de routes ont été raccordés dans le modèle de bilan hydrique à des mesures de déconnexion (puits d'infiltration et dépressions) qui n'existent pas dans le modèle de réseau de canalisations. Toutes les surfaces imperméables ont été mises en œuvre dans le modèle de bilan hydrique en tant que simple sous-catching et les toits verts, les espaces verts et les mesures de découplage en tant que module SWMM LID.
Les interactions entre les terres et l'atmosphère ont été étudiées à l'aide d'une approche de modélisation basée sur un SIG, en particulier la température de surface et le Indice universel du climat thermique (UTCI). Ce dernier sert à déterminer l'exposition humaine à la chaleur. L'approche de modélisation est basée sur des études antérieures de Back et al. (2023) [11] et (2024) [1] et a été adaptée afin de permettre la modélisation de tous les paramètres à l'échelle de la ville. Les calculs sont basés sur des images infrarouges en fausses couleurs (CIR, Colour Infrared). Il s'agit d'images multispectrales qui capturent des informations dans le proche infrarouge, le rouge et le vert du spectre électromagnétique. En raison de leur capacité variable à réfléchir et à absorber différentes longueurs d'onde, ces données d'image sont particulièrement utiles pour analyser l'état de la végétation ou de la couverture du sol. Certains modèles de réflexion de la végétation sont par exemple en corrélation avec l'état de l'eau, comme la sécheresse. La résolution spatiale des données d'image CIR saisies détermine la précision spatiale des données de sortie et est dans ce cas de 0,2 mètre. La modélisation est réalisée dans ArcGIS Pro 3.3 [12].
L'étude de cas est la ville d'Innsbruck, située à une altitude d'environ 574 m dans la vallée de l'Inn, dans les Alpes autrichiennes (Fig. 1 A). Elle s'étend sur une superficie de 36,6 km2 et compte environ 130 000 habitants. Les analyses de cette étude portent sur les 172 secteurs de recensement de la ville. Outre les données sur les précipitations et les températures issues de la modélisation climatique déjà décrites, les simulations nécessitent une image infrarouge en fausses couleurs (Fig. 1 C), des informations sur le Sky View Factor (SVF) (Fig. 1 B) et une classification de la surface (Fig. 1 D) comme autres données d'entrée.
Le SVF indique la quantité de ciel visible d'un point donné. Ainsi, ce facteur détermine de manière déterminante la quantité de rayonnement solaire incident direct et diffus qui parvient à ce point.
La classification des surfaces, qui comprend les catégories eau, surfaces de circulation, végétation > 2 m, végétation < 2 m, toitures vertes et bâtiments, détermine les différents types de surfaces dans la ville. Elle sert à calculer la part actuelle de verdure, la part de bâtiments et la part d'imperméabilisation dans les différents secteurs de recensement. Ces jeux de données sont en outre soutenus par un jeu de données sur les bâtiments et un modèle numérique de surface. Ce dernier sert au calcul du SVF et comme jeu de données d'entrée pour les simulations d'inondation dans le modèle CA-ffé.
Tous les jeux de données nécessaires ont été mis à disposition par le département de géoinformation du Land du Tyrol.
Sur la base des simulations effectuées dans les différents modèles, le statu quo a été déterminé en ce qui concerne le danger d'inondation, le bilan hydrique et le stress thermique pour les différentes zones de comptage de la ville d'Innsbruck: Figure 2 A, B et C montrent la répartition des composantes du bilan hydrique: Evapotranspiration, recharge de la nappe phréatique et écoulement; Figure 2 D et E montrent le volume de débordement et la surface inondée; Figure 2 F montre le stress thermique humain à l'aide du Indice Thermique Universel du Climat (UTCI) lors d'une journée de canicule avec une température de l'air de 31,2 °C.
Les résultats confirment qu'un découplage de surface à grande échelle est approprié pour réduire le volume de débordement et la surface inondée à l'échelle de la ville. L'effet diminue quelque peu avec l'augmentation de l'intensité des précipitations. De même, on peut retenir que le découplage à grande échelle avec BGI, dimensionné selon la fiche de règle 45, permet d'améliorer légèrement le bilan hydrique à l'échelle de la ville. Cela se voit à la nette diminution de la part du ruissellement dans le bilan hydrique. Cependant, on constate également que la réduction du ruissellement n'est contrebalancée que par une augmentation de l'infiltration. En revanche, l'augmentation de l'évapotranspiration n'est que très faible (Tab. 1).
En ce qui concerne la réduction du stress thermique, les résultats montrent que le changement d'une surface imperméable en une surface végétalisée peut localement réduire l'UTCI jusqu'à 2,5 °C. Cependant, les résultats montrent également qu'avec un découplage de 30% de la surface imperméabilisée avec BGI dans chaque secteur de comptage, dimensionné selon la fiche de règle 45, il n'y a pas de changement perceptible du stress thermique (sur la base des valeurs UTCI calculées) - ni dans les différents secteurs de comptage, ni à l'échelle de la ville. Cela correspond à la très faible augmentation de l'évapotranspiration dans le modèle de bilan hydrique.
Le fait que les IBV puissent avoir un impact significatif sur le stress thermique à un niveau très local (réduction de l'UTCI jusqu'à 2,5 °C), mais qu'elles n'aient aucun effet ni sur les zones de comptage ni sur l'ensemble de la ville, s'explique par le fait que même un découplage de 30% ne permet pas de modifier suffisamment la surface pour réduire la chaleur à l'échelle de la ville. Avec un découplage de 30% dans toutes les zones de comptage, seuls 3,18% et 5,09% de la surface imperméabilisée sont transformés en surface végétalisée, en fonction de la taille de la zone de comptage, lors de l'utilisation de rigoles pour arbres, de jardins d'agrément et de dépressions. Ce faible changement de surface n'entraîne qu'une très faible réduction de l'UTCI moyen ou du stress thermique.
Dans ce contexte, les rigoles d'arbres ont été mises en œuvre de manière simplifiée sans modification de l'UTCI dans le modèle de climat urbain. Ils auraient potentiellement une plus grande influence sur l'UTCI en raison de leur effet d'ombrage.
Dans la Figure 3, l'UTCI moyen par secteur de comptage a été comparé avec la part moyenne de végétalisation et le SVF moyen respectives. Le graphique montre que le SVF, et donc l'ombrage, a un effet plus important sur l'UTCI que le taux de végétalisation. Cela est principalement dû à la baisse significative de la température moyenne de rayonnement, l'un des facteurs centraux de la perception du stress thermique par l'homme. La diminution du rayonnement solaire direct réduit l'énergie thermique agissant sur le corps, ce qui a un effet direct sur le bilan thermique de l'organisme humain. Les mesures de végétalisation agissent en premier lieu, outre les effets sur le bilan hydrique, sur le bilan énergétique de la surface et entraînent par la suite surtout une réduction de la température de surface. La modification du rayonnement thermique par la végétalisation est toutefois nettement plus faible par rapport à la réduction du rayonnement solaire direct par l'ombrage, ce qui explique l'effet plus faible sur l'UTCI.
Les arbres jouent un rôle particulier dans ce contexte car, en fonction du diamètre de leur couronne et de leur âge, ils n'agissent pas seulement sur le bilan hydrique et énergétique de la surface par les effets de la végétalisation, mais offrent en plus un ombrage efficace par leur couronne. Leur potentiel d'abaissement de la température moyenne de rayonnement augmente avec leur taille, ce qui contribue directement à la réduction de l'UTCI. Ils combinent ainsi les avantages des deux stratégies et constituent une mesure particulièrement efficace pour améliorer le confort thermique dans les zones urbaines. L'effet combiné du refroidissement par évaporation, du refroidissement de surface et de l'ombrage fait des arbres une mesure d'adaptation multifonctionnelle dans le cadre d'un aménagement urbain adapté au climat. Comme pour les forêts denses, une densité d'arbres plus élevée a un effet positif supplémentaire, car les effets se renforcent mutuellement et permettent une réduction de la charge thermique sur toute la surface.
Les résultats de cette étude démontrent que la mise en œuvre de mesures de découplage par une infrastructure bleue et verte, dimensionnée selon la feuille de contrôle autrichienne, a le potentiel d'améliorer le bilan hydrique urbain et de réduire le risque d'inondation. Cependant, il apparaît également que ces mesures ne contribuent que de manière très limitée à la réduction du stress thermique à l'échelle de la ville, car l'augmentation de l'évapotranspiration reste marginale par rapport au bilan global. La végétalisation est en mesure de réduire le Universal Thermal Climate Index jusqu'à 2,5 °C pendant la journée, mais cet effet n'agit que très localement.
L'ombrage est particulièrement déterminant pour le soulagement thermique de l'espace urbain, le Sky View Factor ayant été identifié comme paramètre explicatif central. Dans ce contexte, les arbres offrent un double avantage. Non seulement ils favorisent le bilan hydrique par l'infiltration des racines et l'évaporation, mais ils réduisent en même temps, grâce à leurs couronnes, la température moyenne de rayonnement et donc le stress thermique humain.
La planification et le dimensionnement d'IBV devraient, dans une approche globale, non seulement permettre l'infiltration de l'eau de pluie et contribuer à la prévention des inondations, mais aussi être conçus de manière à contribuer à l'amélioration du climat urbain. Pour cela, il faut avant tout plus de surfaces et une plus grande proportion d'arbres offrant de l'ombre. Les rigoles d'arbres, les cuvettes et les jardins d'eau de pluie sont surtout efficaces pour le climat urbain lorsqu'ils évaporent une grande partie de l'eau de pluie amenée et ne l'amènent pas à la nappe phréatique.
[1] Back, Y. et al. (2024) : Role of Surface Energy Fluxes in Urban Overheating Under Buoyancy-Driven Atmospheric Conditions. Journal of Geophysical Research : Atmospheres, 129, e2023JD039723
[2] Almaaitah, T. et al. (2021) : The potential of Blue-Green infrastructure as a climate change adaptation strategy : a systematic literature review. Blue-Green Systems, 3, 223-248
[3] Hauser, M. et al. (Under Review) : Assessing combined sewer overflow performance under climate projections and urban development withrespect to European Urban Wastewater Treatment Directive and Austrian regulations. Journal of Hydrology
[4] Haslinger, K. et al. (2025) : Increasing hourly heavy rainfall in Austria reflected in flood changes. Nature, 639, 667-672
[5] BĂĽntgen, U. et al. (2021) : Recent European drought extremes beyond Common Era background variability. Nature Geoscience, 14, 190-196
[6] Back, Y. et al. (2025) : Current Interventions Are Inadequate to Maintain Cities' Resilience Concurrent Drought and Excessive Heat. Earth's Future, 13, e2024EF005208
[7] Rybka, H. et al. (2023) : Convection-permitting climate simulations with COSMO-CLM for Germany : Analysis of present and future daily and sub-daily extreme precipitation. Meteorological Journal, 32(2), 91-111.
[8] Rossman, L. (2015) : Storm water management model user's manual, version 5.1 (EPA-600/R-14/413b). US EPA National Risk Management Research Laboratory, Cincinnati, Ohio, USA
[9] Jamali, B. et al. (2019) : Un modèle d'évaluation cellulaire automatique des inondations (CA-ffé). Water Resources Research, 55, 4936-4953
[10] Hörnschemeyer, B. et al. (2021) : Swmm-urbaneva : Un modèle pour l'évapotranspiration de la végétation urbaine. Water (Switzerland), 13
[11] Back, Y. et al. (2023) : Integrating CFD-GIS modelling to refine urban heat and thermal comfort assessment. Science of The Total Environment, 858, 159729. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.159729
[12] ESRI (2019) : ArcGIS Desktop : Release 10. [Logiciel]. Redlands, Californie.
IBV - Infrastructure bleu-vert
CIR - Colour Infrared; Images infrarouges en couleurs
SVF - Sky View Factor
SWMM - Stormwater Management Model
UTCI - Indice Thermique Universel du Climat
Ce travail fait partie du projet BlueGreenCities (n° KR21KB0K00001), qui a été soutenu par le Fonds autrichien pour le climat et l'énergie entre octobre 2022 et septembre 2025.
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