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Cet article dresse un retour d'expérience d'une collaboration entre les territoires et la recherche publique pour la mise en place d'actions face à l'enjeu d'adaptation à la surchauffe urbaine dans l'agglomération messine. L'objectif est de décrire le dispositif partenarial qui s'est noué sur ce territoire urbain entre les acteurs publics et les climatologues puis de discuter de façon distanciée sur les avantages et limites de ce dispositif afin d'identifier des critères de réussite pour engager localement des démarches et projets d'adaptation à la surchauffe urbaine. On se propose, en fin d'article, de discuter les stratégies d'adaptation déployées sur ce territoire afin de qualifier la portée de ces actions collectives.

International audience

The main objective of this study is to develop a model procedure for predicting low flows for a large set of gauged basins located in the Rhine-Meuse area. The methodology is primarily based on the analysis of recession curves, river discharges being essentially provided by groundwater flow during drought period. Our objective is to use recession coefficients in order to calibrate base flow predictions coming out from a groundwater reservoir. Problems related to the temporal variability of recession coefficients are discussed. We come to the conclusion that lows flows prediction can be improved by implementing a new groundwater reservoir into the RR model based on our knowledge of low flow processes.

Détection de l'ICU d'été à partir de données Landsat l'exemple de Metz Métropole

This study aims to test the robustness of a multi-criteria interpolation method of UHI in the Metz city conurbation based on a limited network of temperature probes with shelter. The intensity of the UHI is defined from an index (ΔTu-r averaged over n consecutive nights) calculated for each measurement point with respect to a peri-urban reference. Three recent heatwave episodes have been tested (June 2019, July 2019, August 2020): for each of them the UHI index is related to physical descriptors of the urban environment in order to build a statistical model. The model is then tested for performance and stability by splitting the data. The results show that statistical models fitted to data subsets is relatively stable, which validates the choice of measurement sites. Their performance level in validation is in line with the state of the art. The presence of poor simulations in validation underlines the importance of taking into account the diversity of urban environments in the sampling strategy. The maps produced show recurrent spatial patterns and some differences from one episode to another., Cette étude vise à tester la robustesse d'une méthode d'interpolation spatiale multicritère de l'ICU dans l'agglomération messine à partir d'un réseau limité de sondes de température sous abri. L'intensité de l'ICU est définie à partir d'un indice ICU (ΔTu-r maximum moyen sur n nuits consécutives) calculé pour chaque point de mesure par rapport à une référence péri-urbaine. Trois épisodes caniculaire récents ont été testés (juin 2019, juillet 2019, août 2020) : pour chacun d'eux, l'indice ICU est mis en relation avec des descripteurs physiques de l'environnement afin de construire un modèle statistique. Celui-ci fait l'objet ensuite d'un test de performance et de stabilité par fractionnement de données. Les résultats montrent que les modèles statistiques ajustés sur des sous-ensembles de données sont relativement stables, ce qui valide le choix des sites de mesure. Leur niveau de performance en validation est conforme à l'état de l'art. La présence de mauvaises simulations en validation souligne l'importance de bien prendre en compte la diversité des environnements urbains dans la stratégie d'échantillonnage. Les cartes produites montrent des structures spatiales récurrentes et quelques différences d'un épisode à l'autre.