Is OpenStreetMap suitable for urban climate studies ? - HAL-SHS - Sciences de l'Homme et de la Société Access content directly
Conference Papers Year : 2018

Is OpenStreetMap suitable for urban climate studies ?

Openstreetmap convient-elle aux études sur le climat urbain ?

Jonathan Lao
Erwan Bocher
Gwendall Petit
Sylvain Palominos

Abstract

In order to assess the impact on cities on the regional climate, either present or future, an adequate description of the cities is needed. In global climate models, cities are most often not represented. In high-resolution climate models, they are now physically represented by dedicated surfaces schemes, as TEB (Town Energy Balance) model (Masson 2000). However, the urban description itself is most often very crude, based on land cover classes. First these land cover classes are at typically 1km of resolution, a coarse resolution from the stakeholders point of view, and secondly, the urban parameters associated with these classes are uniform for each class (same building height for all suburban areas for example). Recently, the Local Climate Zones concept has been proposed by Steward and Oke (2012), and is widely accepted as a reference in the urban climate community. It classifies the urban tissues and the surrounding land cover in classes (10 urban classes). Mills et al (2015) propose a methodology and a toolchain to build a world climate database on the physical geographies of cities. The World Urban Database and Portal Tool (WUDAPT) project categorizes data in 3 levels : - Level 0 describes a city in terms of its constituent neighbourhood types using the Local Climate Zone (LCZ) scheme (Stewart and Oke, 2012). - Level 1 refines the parameters for each LCZ through sampling. These data will capture information on UFF at a finer spatial resolution and in greater details. - Level 2 refines the data still further by integrating available data sources that can provide accurate parameter values at a fine spatial resolution, suited for boundary - layer modelling. The WUDAPT methodology is to use landsat images in order to classify the LCZ with pixels at 100m of resolution. Each city would be processed and validated by a scientist having local knowledge. While very promising to acquire urban data for urban climate modeling anywhere in the world, the resolution still is relatively coarse (100m), and there is no description of the morphological or architectural parameters yet. Those parameters are still uniform for each class. Bocher et al (2018) present an open geoprocessing framework to calculate standardized urban indicators at three geographic scales : building, block and a reference spatial unit (RSU). Called MApUCE database and based on a fine vector database provided by the French National Geographical Institute (IGN), it offers new opportunities to extend the WUDAPT database at a finest scale (with morphological, architectural and socioeconomic indicators). However because WUDAPT intends to classify the urban fabric by climate properties from homogeneous and available data at world scale, there is a need to investigate other databases. OpenStreetMap (OSM) is one of the most famous user-generated map. Its popularity is growing steadily, as evidenced by the number of users and the multiplication of uses. Due to its world geographic coverage , OSM constitutes an opportunity for environmental studies by opening-up possibilities for comparative scientific studies on several territories at the same time. This paper describes a methodology and a set of tools to check the availability of the OSM data to feed the MApUCE geoprocessing chain and thus urban climate studies. We propose an open source framework to : - Query on the fly the OSM database from a country code, - Compute spatial and attribute metrics on the country, - Store the results on a multi-dimensional database, - Visualise the results from a dashboard service that integrates chart and map representations at different scales : time, attributes, geography.
Afin d'évaluer l'impact des villes sur le climat régional, présent ou futur, une description adéquate de celles-ci est nécessaire. Dans les modèles climatiques globaux, le plus souvent, les villes ne sont pas représentées. Dans les modèles climatiques à haute résolution, elles sont maintenant représentées physiquement par des schémas de surfaces dédiés, comme le modèle TEB (Town Energy Balance) (Masson 2000). Cependant, la description urbaine elle-même est le plus souvent très grossière, basée sur les classes de couverture terrestre. D'une part, ces classes d'occupation du sol ont une résolution typique de 1 km, une résolution grossière du point de vue des parties prenantes, et d'autre part, les paramètres urbains associés à ces classes sont uniformes pour chaque classe (même hauteur de bâtiment pour toutes les zones suburbaines par exemple). Récemment, le concept de zones climatiques locales a été proposé par Steward et Oke (2012) et est largement accepté comme une référence dans la communauté climatique urbaine. Il classe les tissus urbains et la couverture végétale environnante en classes (10 classes urbaines). Mills et al (2015) proposent une méthodologie et une chaîne d'outils pour construire une base de données climatique mondiale sur la géographie physique des villes. Le projet WUDAPT (World Urban Database and Portal Tool) classe les données en trois niveaux : - Le niveau 0 décrit une ville en fonction des types de quartiers qui la composent à l'aide du schéma des zones climatiques locales ou Local Climate Zone(LCZ) (Stewart et Oke, 2012). - Le niveau 1 affine les paramètres de chaque LCZ par échantillonnage. Ces données permettront d'obtenir des informations sur l'UFF à une résolution spatiale plus fine et de manière plus détaillée. - Le niveau 2 affine encore davantage les données en intégrant les sources de données disponibles qui peuvent fournir des valeurs de paramètres précises à une résolution spatiale fine, adaptées à la modélisation des couches limites. La méthodologie WUDAPT consiste à utiliser des images Landsat afin de classer les LCZ en pixels à 100m de résolution. Chaque ville serait traitée et validée par un scientifique ayant des connaissances locales. Bien qu'il soit très prometteur d'acquérir des données urbaines pour la modélisation du climat urbain n'importe où dans le monde, la résolution est encore relativement grossière (100m), et il n'y a pas encore de description des paramètres morphologiques ou architecturaux. Ces paramètres sont toujours uniformes pour chaque classe. Bocher et al (2018) présentent un cadre de géotraitement ouvert pour calculer des indicateurs urbains normalisés à trois échelles géographiques : bâtiment, bloc et unité spatiale de référence ou reference spatial unit (RSU). Appelée base de données MApUCE et basée sur une base de données vectorielle fine fournie par l'Institut géographique national (IGN), elle offre de nouvelles possibilités d'étendre la base de données WUDAPT à une échelle plus fine (avec des indicateurs morphologiques, architecturaux et socio-économiques). Toutefois, étant donné que WUDAPT a l'intention de classer le tissu urbain par propriétés climatiques à partir de données homogènes et disponibles à l'échelle mondiale, il est nécessaire d'étudier d'autres bases de données. OpenStreetMap (OSM) est l'une des cartes les plus connues des utilisateurs. Sa popularité ne cesse de croître, comme en témoignent le nombre d'utilisateurs et la multiplication des usages. De par sa couverture géographique mondiale, OSM constitue une opportunité pour les études environnementales en ouvrant des possibilités d'études scientifiques comparatives sur plusieurs territoires en même temps. Cet article décrit une méthodologie et un ensemble d'outils permettant de vérifier la disponibilité des données d'OSM pour alimenter la chaîne de géotraitement MApUCE et donc les études climatiques urbaines. Nous proposons un framework open source pour : - Interroger à la volée la base de données d'OSM à partir d'un code pays, - Calculer les métriques spatiales et d'attributs sur le pays, - Stocker les résultats dans une base de données multidimensionnelle, - Visualiser les résultats à partir d'un service de tableau de bord qui intègre des représentations graphiques et cartographiques à différentes échelles : temps, attributs, géographie.

Domains

Geography
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Origin : Files produced by the author(s)

Dates and versions

halshs-01898612 , version 1 (18-10-2018)

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Attribution - NonCommercial - ShareAlike

Identifiers

  • HAL Id : halshs-01898612 , version 1

Cite

Jonathan Lao, Erwan Bocher, Gwendall Petit, Sylvain Palominos, Elisabeth Le Saux, et al.. Is OpenStreetMap suitable for urban climate studies ?. OGRS2018, Open Source Geospatial Research & Education Symposium, Oct 2018, LUGANO, Switzerland. ⟨halshs-01898612⟩
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