conseil supérieur de la météorologie - Météo

MINISTÈRE DE L’ECOLOGIE, DU DEVELOPPEMENT DURABLE ET DE L’ENERGIE
CONSEIL SUPÉRIEUR DE LA MÉTÉOROLOGIE
CSM/SP/EE/N° 2014-1
COMPTE-RENDU DE LA REUNION
COMMISSION "ENVIRONNEMENT-ENERGIE"
DU 25/03/2014
Participants (Saint Mandé)
Nathalie POISSON (ADEME)
Alice KOPEL (DGS)
Gérard BACLES (Atmo France)
Laurence ROUIL (INERIS), Présidente de la Commission
Jean-Pierre MAC VEIGH (MF/CSM), Secrétaire permanent du CSM
Carole BELLEVAUX (MF/D2I), Correspondante MF de la Commission
Anne FOURNIER (MF/DIRIC), Commission Santé
Karine LAAIDI (InVS)
Raphaëlle KOUNKOU-ARNAUD (MF/DIRIC) Secrétaire de la Commission
Julien DESPLAT (MF/DIRIC)
Laurent DUBUS (EDF)
Bruno DELENNE (RTE)
Olivier SANCHEZ (Airparif)
Guillaume ARBOD (GDF-SUEZ)
Marc LARZILLIERE (CITEPA)
Participants (Toulouse)
Valéry MASSON (MF/CNRM)
Olivier MESTRE (MF/COMPAS)
Béatrice JOSSE (MF/CNRM)
Laura WATSON (MF/CNRM)
Michaël ZAMO (MF/COMPAS)
Marion PITHON (DP/SERV/ENV)
Sylvie GUIDOTTI (DP/SERV/ENV)
***
OUVERTURE DE LA REUNION
Suite au départ de Julien DESPLAT, Raphaëlle KOUNKOU-ARNAUD assure désormais le rôle de secrétaire de la
commission Environnement-Energie du CSM. Madame la Présidente de la Commission Energie-Environnement,
Laurence ROUIL, remercie Julien Desplat pour tout le travail accompli ces dernières années au sein de la commission
Environnement-Energie et souhaite la bienvenue à Raphaëlle Kounkou-Arnaud dans ses nouvelles fonctions.
Elle souhaite également la bienvenue aux membres de la Commission Santé, et se satisfait une nouvelle fois du bénéfice
certain de cette nouvelle interaction entre commissions qui présentent des intérêts naturels communs.
I/ EXPOSE SUR LES TRAVAUX R&D TRAITANT DES MODELISATIONS ENERGETIQUES DES
BATIMENTS, PROJET MUSCADE, PAR VALERY MASSON (CNRM/TURBAU)
Cette première présentation est en lien avec le vœu émis par la communauté des énergéticiens de la commission et fait
suite au souhait de la commission de disposer de plus d’éléments sur les comparaisons entre modèles énergétiques de
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bâtiments qui ont été menées dans le cadre du projet MUSCADE suite à la présentation de Valéry Masson lors de la
dernière réunion en date du 15/11/2013.
Les diapositives de la présentation sont dans le fichier annexe 1.
Le but du projet MUSCADE est d’étudier l’impact de divers leviers en 2100 sur Paris. La méthodologie se base sur des
simulations d’expansion socio-économique du CIRED qui permettent de déduire des paramètres liés aux bâtiments
(d’évolutions des normes/réglementations thermiques) et au climat urbain. Associés à des simulations d’évolution des
contraintes thermiques, cela permet d’effectuer des simulations croisées et des calculs d’impacts, notamment en ce qui
concerne les consommations d’énergie.
On raisonne en termes de modélisation systémique, avec un modèle économique validé sur le 20
ème
siècle.
Pour regarder les consommations d’énergie, il est nécessaire de disposer de simulations annuelles ou pluriannuelles à
haute résolution. Un modèle simplifié d’îlot de chaleur urbain (ICU), dit générateur d’ICU, a donc été construit. Son
principe est le suivant (voir schéma en annexe 1, diapositive n°5) :
- On part d’une station météo rurale (station d’observation ou sortie de modèle) ;
- On calcule la température, le vent, etc. au milieu de la couche limite nocturne (dont la hauteur dépend du vent
et de la fraction de bâti) (1) ;
- On fabrique l’ICU via les lois microclimatiques ((2) Schéma d’advection 2D lagrangien) ;
- Puis étape 3, on détermine la structure de la couche limite en milieu périurbain et en milieu urbain (3) : chaque
maille représente un schéma de couche limite.
Le générateur d’ICU a été validé avec une simulation Méso-NH sur 1 an : un écart de 0,1 °C a été relevé sur la période
entre le générateur d’ICU et la simulation Méso-NH.
Le principe de la modélisation énergétique et de la thermique du bâtiment dans le modèle TEB a ensuite été présenté. Il
s’agit d’un bâtiment générique avec une fraction de vitrage (par contre on ne sait pas où les vitres sont situées) et où
toutes les lois sont représentées. On obtient une bonne représentation des consommations annuelles sur l’Île-de-France
(cf. données du MEDDE). Cinq pour cent d’erreur ont par ailleurs été relevés par rapport au modèle Energy+.
Les panneaux solaires ont été ajoutés récemment dans le modèle TEB. Ils modifient les flux de chaleur, ce qui a un
impact sur le bâtiment et sur la couche limite. Sur le bâtiment, le toit est désormais à l’ombre ce qui modifie le
rayonnement IR ; au-dessus (dans la couche limite), on a de nouveaux flux. On ne considère que les panneaux photo-
voltaïques ou thermiques pour l’eau chaude sanitaire. Ils produisent de l’énergie et diminuent l’ICU : diminution locale
jusqu’à 0,3 °C de l’ICU (-0,1 °C le jour et encore plus la nuit). Dans le modèle, les toits plats comportent cinquante
pour cent de panneaux et les toits en pente des panneaux sur la partie exposée au sud (~19 %).
On s’intéresse à l’impact de divers leviers en 2100, à savoir le climat, les panneaux solaires et l’évolution de la ville.
Les indicateurs retenus sont : la consommation d’énergie, la demande en eau, l’ICU moyen et le nombre d’heures de
stress thermique en été.
Résultats :
- L’isolation des bâtiments diminue (presque par deux) la consommation d’énergie (pour le chauffage, joue peu
sur la climatisation) ;
- Les panneaux solaires permettent une production d’énergie de presque 4000 ktep par an, sachant que la
consommation dans le tertiaire est de 12000 ktep ;
- Les panneaux solaires diminuent l’ICU car ils ont un bon rendement (une bonne partie de la chaleur est
transformée pour l’eau chaude et donc il y a moins de chaleur rendue à l’atmosphère). L’effet est visible la nuit
également car on évite la chauffe des toits des bâtiments pendant la journée : diminution locale jusqu’à 0,3 °C ;
- Expansion urbaine : l’ICU est peu modifié en ville compacte ou étendue. Il est cependant un peu plus fort en
ville compacte (+0,2 °C la nuit en été) mais le contexte du réchauffement climatique va accentuer ces écarts
(+0,3 et +0,5 °C) ;
- L’impact de l’expansion urbaine est assez important sur les habitants : on relève des écarts jusqu’à ¾ h de plus
en situation de stress thermique en ville compacte car les habitants sont plus près du centre ville ;
- Effets sur la consommation et la production d’énergie : il y a peu de différences entre ville compacte et étendue
sur la consommation d’énergie mais la ville étendue a plus de toits disponibles pour les panneaux solaires donc
peut produire plus d’énergie. En ville étendue, la production arrive presque au niveau de la consommation en
fin d’année ;
- L’irrigation diminue l’ICU mais il n’y a que peu d’impact des toits végétalisés ;
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- Les usages ont un fort impact, comme fermer les volets le jour (habitude dans le sud) : en limitant la
climatisation, ils modifient significativement la consommation d’énergie (11 % d’économies d’énergie en été),
d’où un impact également sur l’ICU ;
- Les formes urbaines : dans le cas de l’urbain dense, il y a peu de modification entre les différents types
d’habitat (collectif, maisons de ville, maison isolée) : les différences de consommation correspondent aux
pourcentages de modifications entre les différentes formes urbaines ;
- Les impacts du changement climatique :
Le changement climatique entraîne une diminution de la consommation d’énergie en raison de la baisse
importante de la consommation de chauffage et d’une hausse modérée de la climatisation. Au total, la
production est quasi égale à la consommation mais les pics ne se produisent pas au même moment.
Le stress thermique est en hausse.
L’inconfort est augmenté pour la ville compacte.
En conclusion, parmi tous ces leviers (panneaux solaires, changement climatique, expansion urbaine, usages,
végétalisation, formes urbaines, etc.), les usages sont des leviers très importants.
Remarque : il faut des systèmes de récupération d’eau de pluie en hiver pour l’arrosage l’été sinon on risque de pomper
toute l’eau de la Seine à l’étiage pour l’arrosage de la végétation.
Un nouveau projet ANR sur les comportements énergétiques va être lancé prochainement (9 avril 2014). C’est le projet
MApUCE. Il comporte trois axes, dont la description des informations urbaines sur d’autres territoires (analyse de bases
de données) sur l’ensemble de la France et la prise en compte de ces informations dans les documents d’urbanisme (par
des juristes d’Aix-en-Provence).
Questions/Réponses
Q1 : Quels ont été les scénarios de changement climatique utilisés (CMIP5 ou Ensemble) ?
Les scénarios climatiques utilisés sont issus du projet Ensemble mais avec des anomalies de 4 °C appliquées à la station
d’observation de forçage. Une méthodologie a été construite mais pas appliquée faute de temps pour modifier les
variables météorologiques mais aussi les types de temps (régimes de temps) à la station de forçage. Ceci permettra une
prise en compte des scénarios climatiques à partir des paramètres météorologiques journaliers et donc la désagrégation
temporelle nécessaire pour des forçages horaires. Cette méthodologie sera appliquée dans un futur projet.
Q2 : Ce travail a t-il d’ores et déjà été publié ? Est-il possible de le citer ?
Des publications sont en cours, ainsi que le rapport ANR. Un colloque de restitution aura lieu à l’IAURIF courant juin
2014. Les deux commissions (Environnement-Energie et Santé) seront tenues au courant de la date de ce colloque.
Q3 : Les évolutions de production de chauffage ont-elles été prises en compte ? Comment sont traduites les
consommations en puissance et courbes de charge ?
L’évolution des chauffages a été prise en compte, comme la dégradation des pompes à chaleur qui entraîne un
rendement plus faible. En ce qui concerne la désagrégation des courbes de charge, le modèle simule les consommations
instantanées (pics de consommation) donc les données existent dans le modèle mais elles n’ont pas été analysées.
L’efficacité des types de systèmes de chauffage ou de climatisation n’a pas été analysée.
Q4 : Quel est le nouveau projet ANR sur les usages énergétiques ?
Le projet MApUCE (Modélisation Appliquée et droit de l’Urbanisme : Climat urbain et Énergie), accepté l’an dernier,
sera lancé le 9 avril. Il vise à intégrer dans les politiques urbaines et les documents juridiques les plus pertinents des
données quantitatives de microclimat urbain, climat et énergie, dans une démarche applicable à toutes les villes de
France. Il comporte trois axes :
- les comportements énergétiques (en partenariat avec le LAVUE, laboratoire de sciences sociales, qui a
auparavant travaillé sur le projet ENERGIEAB ;
- une description des bases de données nécessaires pour faire tourner le modèle TEB sur toutes les villes de
France (en partenariat avec des géomaticiens, des architectes, etc. en s’appuyant sur les bases de données IGN
et INSEE à l’échelle de la France) ;
- la prise en compte des problématiques de microclimat urbain pour la planification urbaine dans les documents
d’urbanisme.
Q5 : Par rapport à ces applications, y a t-il des retours, des liens, des contacts avec les autorités locales ?
Dans les projets Muscade et Acclimat, des agences d’urbanisme étaient partenaires (IAURIF et APUR).
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Dans le projet MApUCE, la fédération nationale des agences d’urbanisme (FNAU) est partenaire. C’est elle qui fera le
relais vers les collectivités.
La présidente de la commission conclut ce sujet en rappelant l’échéance du colloque de restitution qui permettra à tous
d’avoir un panorama des résultats finaux et les perspectives.
II/ PREVISIONS DU PARAMETRE VENT, ADAPTATIONS STATISTIQUES EN POINTS DE GRILLE ET
PERSPECTIVES, PAR MICHAËL ZAMO (Météo-France/DP/DPREVI/COMPAS/DOP)
Cette présentation répond à une interrogation de la commission transcrite dans le vœu n°2 de la commission pour 2014.
Les diapositives de la présentation sont dans le fichier annexe 2.
Ce travail est issu d’une thèse pour améliorer la prévision du vent.
Des exemples de différences entre vent à 10 m observé et vent prévu sont présentés : à Nantes, la représentation est
bonne mais le biais augmente avec la force du vent tandis qu’à Millau, l’accord moins bon. Ceci illustre un problème de
différences entre la prévision brute et les observations. Elles sont liées aux différences de représentativité (différence
d’échelle, relief simplifié dans le modèle), aux erreurs du modèle (effets non résolus explicitement dans les modèles
comme la convection dans ARPEGE (qui est paramétrée) ou l’effet venturi), aux erreurs d’interpolation (les mesures
sont effectuées en station, les prévisions en point de grille). Tout ceci induit des sources d’erreur très importantes pour
le vent : relief, surface (rugosité), turbulence. Les adaptations statistiques (AS) sont donc nécessaires pour améliorer les
prévisions.
Principe de l’AS : trouver la meilleure relation statistique entre le prédictand (observation) et les prédicteurs
(prévisions), avec différentes méthodes statistiques par une approche de type « banc d’essai ». On effectue une
validation croisée en séparant l’ensemble de données en plusieurs sous-ensembles, chacun divisé en cas test et cas
d’apprentissage.
Les AS sur le vent à 10 m sont réalisées pour la vitesse du vent moyennée sur 10 mn, la direction et les rafales de vent.
Elles sont disponibles sur les stations météos pour la prévision d’ensemble et la prévision déterministe.
Par exemple, à Millau, on obtient un gain de 1 m/s sur le RMSE pour les AS opérationnelles. De nouvelles
méthodes permettent un gain encore plus fort.
Objectifs de l’étude en cours (thèse) :
- Améliorer les AS existantes ;
- Disposer des AS en tout point de grille d’un modèle : interpolation des mesures de vent vers les points de grille
puis construction des AS ou construction des AS en points de station et puis spatialisation ;
- Obtenir des AS calibrées (la prévision d’ensemble est sous-dispersive donc à corriger) et cohérentes (les AS
sont actuellement construites pour chaque point station mais si on prend toutes les stations ensemble, on n’est
pas sûr de représenter un état de l’atmosphère réaliste !) selon une approche régression quantile (modèle de
prévision numérique du temps (PNT) déterministe ou calibration d’un modèle de PNT d’ensemble), c’est-à-
dire construction d’AS probabilistes qui permettent de donner des estimations du vent par quantile prévu (stage
IENM3)
Méthodologie :
- Domaine global ou local (100 km autour de la station) pour les apprentissages ;
- Interpolations testées : déterministe ou statistique et géostatistique (krigeage qui prend en compte la corrélation
entre les points de mesure);
- Validation croisée : critère d’optimalité contraignant sur l’erreur absolue maximale.
- Travail novateur sur des données horaires (en général on travaille sur des données quotidiennes) avec 736
stations.
- Plan d’expérience avec 260 dates et 736 stations, représentatives de l’orographie et des périodes de vent fort et
des caractéristiques géographiques du vent (couloir rhodanien, autan, etc.) : comparaison de méthodes
d’interpolation en retenant comme critère l’erreur absolue maximale, puis validation croisée des 736 stations
(vitesse du vent mesurée à 12 TU) sur les 260 dates réparties entre mai 2010 et décembre 2013 (stations de test
et d’apprentissage) ;
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- Différentes méthodes pour le domaine (global ou local), pour la méthode d’interpolation (déterministe ou
statistique, géostatistique), pour les paramètres (géographiques, topographiques, météos) soit 33 méthodes
testées.
Résultats sur l’interpolation des mesures de vent :
- Les RMSE varient selon méthodes et les stations ;
- Toutes les méthodes sont non biaisées ;
- En terme d’erreur absolue maximale : certaines méthodes « explosent » et d’autres sont plus satisfaisantes.
Les performances des méthodes sont donc différentes, y compris pour chaque station. Le test avec la meilleure méthode
pour chaque station et la meilleure méthode pour chaque date et chaque station donne les meilleurs résultats.
Etapes suivantes
- On veut une représentation plus météo : corrélation des stations entre elles, utilisation d’autres
prédicteurs comme la distance à la côte, la direction du vent prévue, le régime de temps, etc. En général, les
stations sont corrélées dans le sens du vent dominant, le long de la côte, et la corrélation est très mauvaise pour
les zones de relief.
- Amélioration des méthodes : prendre en compte l’aspect spatio-temporel pourrait donner une information plus
riche (krigegage spatio-temporel, prédicteurs décalés dans le temps)
- Interpolation d’autres paramètres : composantes du vent (séparément ou ensemble), direction (directement) par
régression (mais quid d’une régression ou d’un krigeage sur des données circulaires ?!)
- Emploi du modèle Arome : utilisation de la fonction de transfert pour les valeurs mesurées et non les valeurs
du modèle. Cette technique est utilisée sur de très petits domaines dans des zones portuaires et donne de bons
résultats.
Questions/Réponses
Q1 : C’est un travail qui va dans le bon sens pour EDF pour pouvoir disposer des AS en points de grille. Ce
travail prometteur est suivi avec grand intérêt. Y a t-il par ailleurs des travaux similaires prévus sur le
rayonnement ?
Une autre équipe travaille sur le rayonnement, l’équipe MF/DPREVI/GCRI, dont les travaux ensemblistes sur le
rayonnement pourraient faire l’objet d’une présentation à programmer pour les prochaines commissions. Des travaux
sur les AS de température en points de grille sont également en cours.
EDF travaille sur les AS de rayonnement transmises par MF/ DPREVI/GCRI et étudie leur apport sur la qualité de
prévision de l’énergie photovoltaïque avec les modèles ARPEGE et CEP (le volume de données à traiter est trop gros si
on utilise le modèle AROME) et sur un domaine très limité, à savoir la Corse. Les premiers tests sont positifs.
Q2 : Peut-on envisager des AS en points de grille du vent à 100 m de hauteur ?
Il est possible de transporter les AS de vent à 10 m à 100 m. C’est en cours d’étude (2ème partie de thèse) : l’ajout de
physique stochastique et d’un modèle archi-bayesien avec les équations de friction permet de remonter sur la verticale.
Cependant, des tests avec des données sont nécessaires et, en raison de l’absence d’observations à 100 m, MF n’est pas
en mesure de les réaliser.
EDF dispose de quelques sites instrumentés (peu nombreux), mais dont elle n’est pas propriétaire des données en raison
de clauses de confidentialité. EDF va tout de même transmettre à qui de droit afin que MF puisse éventuellement
disposer des données.
Q3 : Le paramètre rafales fait-il l’objet d’un travail particulier ?
Il est prévu de travailler sur ce paramètre. Des tests sont menés sur ce qui est fait en opérationnel, mais pour l’instant, ils
ne sont pas probants (pas d’amélioration par rapport à l’opérationnel).
Q4 : Y a t-il une mise en évidence de typologie dans la représentation de la meilleure AS en fonction de la
station ?
Non, aucune tendance spatiale n’apparaît, ni en fonction de l’altitude. Par contre on peut mettre en évidence des
typologies de stations associées aux méthodes statistiques, avec des méthodes plus souvent meilleures tandis que
d’autres ne le sont jamais. MF a l’intention de les comparer à la situation météo (tempête, marais barométrique, etc…).
La présidente conclut ce sujet en remerciant l’orateur car cette étude et plus globalement en rappelant que ce sujet
répond au vœu n°2 de la commission pour 2014 et est d’un grand intérêt aux yeux de la commission.
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