Pour répondre aux enjeux énergétiques et climatiques, une des échelles d'action pertinentes est désormais celle du quartier ou de la ville. Des besoins de connaissance, d'outils d'aide à la décision et d'évaluation à cette échelle se manifestent de plus en plus. Un des volets concerne la modélisation de la demande d'énergie des bâtiments résidentiels, préalable à la mise en place d'actions de rénovation de l'existant ou à la valorisation de sources d'énergie locales. La diversité de situations de terrains, d'objectifs d'acteurs et de contextes de disponibilité de données incitent à rechercher des modèles flexibles, aptes à produire de l'information pour différentes applications, à partir de jeux alternatifs de données d'entrée, combinant des modèles de natures diverses (notamment physiques et statistiques) selon les besoins. Dans cet esprit, le présent travail cherche à explorer le potentiel de méthodes dites ascendantes, s'appuyant sur des modèles développés à l'origine pour la simulation à l'échelle d'un bâtiment isolé, mais extrapolés ici pour le parc de bâtiments d'une zone urbaine sur la base de bâtiments types. Les deux questions clés abordées sont celles de la sélection des bâtiments types et de la reconstitution des données d'entrée pertinentes sur le plan statistique pour la zone étudiée. Des techniques d'analyse de sensibilité, en particulier la méthode des effets élémentaires de Morris, ont été appliquées à un code de calcul thermique de bâtiment (ESP-r). Elles ont mis en évidence une réponse non linéaire du modèle, notamment du fait des interactions entre paramètres et de la dispersion des paramètres d'entrée. Elles ont permis d'identifier les paramètres les plus sensibles et les plus en interaction (concernant les bâtiments eux-mêmes, leur environnement ou leurs habitants), sur lesquels doit être concentré le travail de collecte ou de reconstitution statistique. Un modèle, dénommé MEDUS, de reconstitution de la distribution des besoins de chaleur sur un quartier à partir de trois typologies de bâtiments, a été développé et testé sur le secteur St-Félix à Nantes. Il est alimenté par des données INSEE à l'échelle d'un IRIS. Ses résultats sont analysés, à la fois sous l'angle de la pertinence des typologies choisies et dans une perspective d'application à l'échelle du quartier.

Pour répondre aux enjeux énergétiques et climatiques, une des échelles d’action pertinentes est désormais celle du quartier ou de la ville. Des besoins de connaissance, d’outils d’aide à la décision et d’évaluation à cette échelle se manifestent de plus en plus. Un des volets concerne la modélisation de la demande d’énergie des bâtiments résidentiels, préalable à la mise en place d’actions de rénovation de l’existant ou à la valorisation de sources d’énergie locales. La diversité de situations de terrains, d’objectifs d’acteurs et de contextes de disponibilité de données incitent à rechercher des modèles flexibles, aptes à produire de l’information pour différentes applications, à partir de jeux alternatifs de données d’entrée, combinant des modèles de natures diverses (notamment physiques et statistiques) selon les besoins. Dans cet esprit, le présent travail cherche à explorer le potentiel de méthodes dites ascendantes, s’appuyant sur des modèles développés à l’origine pour la simulation à l’échelle d’un bâtiment isolé, mais extrapolés ici pour le parc de bâtiments d’une zone urbaine sur la base de bâtiments types. Les deux questions clés abordées sont celles de la sélection des bâtiments types et de la reconstitution des données d’entrée pertinentes sur le plan statistique pour la zone étudiée. Des techniques d’analyse de sensibilité, en particulier la méthode des effets élémentaires de Morris, ont été appliquées à un code de calcul thermique de bâtiment (ESP-r). Elles ont mis en évidence une réponse non linéaire du modèle, notamment du fait des interactions entre paramètres et de la dispersion des paramètres d’entrée. Elles ont permis d’identifier les paramètres les plus sensibles et les plus en interaction (concernant les bâtiments eux-mêmes, leur environnement ou leurs habitants), sur lesquels doit être concentré le travail de collecte ou de reconstitution statistique. Un modèle, dénommé MEDUS, de reconstitution de la distribution des besoins de chaleur sur un quartier à partir de trois typologies de bâtiments, a été développé et testé sur le secteur St-Félix à Nantes. Il est alimenté par des données INSEE à l’échelle d’un IRIS. Ses résultats sont analysés, à la fois sous l’angle de la pertinence des typologies choisies et dans une perspective d’application à l’échelle du quartier. / Urban scale is now considered as one of the most relevant scales to face energy and climate challenges. Specific needs for knowledge, decision making tools and evaluation are identified at urban scale. Modelling energy demand from residential buildings is one key aspect, priorto energy retrofitting of existing building asset or to valorisation of local energy sources. Diversity of local contexts, stake holder goals and data availability lead to search flexible models, with ability to produce information for different applications, from alternative input data sets, combining different types of basic models (namely both physical and statistical ones), according to user needs. The present work is exploring the potential of bottom-up approaches, based on engineering models, developed originally for isolated buildings. These models are extrapolated for the complete set of buildings in a city or neighbourhood, based on building archetypes. Two key questions tackled are the selection of suitable archetypes and the reconstitution of relevant input data, statistically representative for the area of interest Sensitivity analysis techniques have been applied to a thermal simulation programme (ESP-r), particularly the Morris elementary effects method. A non-linear response of the model has been emphasized, caused by scattering of input parameters and interaction effects. The most influencing and interacting parameters have been identified. They concern the buildings themselves, their environment and the inhabitants. Data collection or statistical reconstitution must be concentrated in priority to these main parameters. A model of the heat demand at a neighbourhood scale has been developed and tested on the sector St-Félix in Nantes. It is called MEDUS (Modelling Energy Demand at Urban Scale). Application is based on three building archetypes. Census data (INSEE) available at the sector scale are the main input data. Results are analyzed both to check archetype relevancy and to study a possible application for evaluating actions at sector scale, such as energy retrofitting.

La surveillance de la qualité de l'air est actuellement effectuée avec des mesures de concentration et à partir d'outils de modélisation de la dispersion atmosphérique. Ces modèles numériques évaluent les concentrations des polluants avec une résolution spatio-temporelle plus fine que les mesures. Néanmoins, les estimations fournies par ces modèles sont moins précises que les mesures. Dans ce projet de recherche, nous avons étudié les approches de couplage d'échelles et d'assimilation de données pour améliorer les estimations fournies par le modèle de dispersion atmosphérique SIRANE, dédié à l'échelle urbaine. L'approche de couplage d'échelles consiste à déterminer les conditions aux limites d'une simulation à partir d'une autre simulation à plus grande échelle. Au cours de ce travail de thèse, nous avons analysé trois méthodes afin de coupler le modèle urbain SIRANE et le modèle à méso-échelle CHIMERE. Cette étude montre que ces méthodes permettent potentiellement d'estimer la qualité de l'air à l'échelle urbaine de manière plus satisfaisante que les modèles à méso-échelle (utilisés seuls). Cependant, elles n'améliorent pas forcément la modélisation des conditions aux limites d'une simulation à l'échelle urbaine et les estimations fournies par celles-ci. Cela est a priori lié au fait que les estimations fournies par le modèle CHIMERE ne sont pas suffisamment satisfaisantes sur notre cas d'étude. Il est néanmoins possible que ces méthodes améliorent les résultats à l'échelle urbaine en utilisant une simulation à l'échelle régionale de meilleure qualité. L'approche d'assimilation de données consiste à combiner les mesures et les données modélisées afin de déterminer la meilleure estimation de l'état d'un système. Durant cette thèse, nous avons étudié trois méthodes d'assimilation de données : la méthode de débiaisement, la méthode que nous avons nommée modulation de la contribution des sources et la méthode Best Linear Unbiased Estimator. Cette étude indique que ces méthodes permettent globalement d'améliorer les estimations fournies par le modèle SIRANE. L'étude de sensibilité vis-à-vis du nombre de mesures utilisées lors de l'assimilation de données indique qu'en général, plus ce nombre est élevé plus les résultats sont satisfaisants. Enfin, les résultats montrent que les performances statistiques associées à ces trois méthodes d'assimilation de données sont globalement comparables entre elles sur notre cas d'étude. / Air quality monitoring is currently carried out with concentration measurements and with atmospheric dispersion modeling tools. These numerical models evaluate pollutant concentrations with a finer spatio-temporal resolution than measurements. Nevertheless, the estimates provided by these models are less accurate than measurements. In this research project, we studied multiscale coupling and data assimilation approaches to improve the estimates provided by the SIRANE atmospheric dispersion model, dedicated to the urban scale. The multiscale coupling approach consists in determining the boundary conditions of a simulation from another simulation on a larger scale. In this thesis work, we analyzed three methods for coupling the SIRANE model with the CHIMERE mesoscale model. This study shows that these methods can potentially estimate the air quality at the urban scale more satisfactorily than the mesoscale models (used alone). However, they do not necessarily improve the modeling of the boundary conditions of a simulation at the urban scale and the estimates provided by them. This is a priori due to the fact that the estimates provided by the CHIMERE model are not sufficiently good on our case study. It is possible, however, that these methods improve the results at the urban scale by using a better simulation at the regional scale. The data assimilation approach consists of combining the measurements and the modelled data to determine the best estimate of the system state. During this thesis, we studied three data assimilation methods : the unbiased method, the method that we called source apportionment modulation, and the Best Linear Unbiased Estimator method. This study indicates that these methods generally improve the estimates provided by the SIRANE model. The sensitivity study on the number of measurements used during the data assimilation indicates that, in general, higher is this number, more satisfactory are the results. Finally, the results show that the statistical performances associated with these three data assimilation methods are globally comparable on our case study.

Ce travail de thèse vise à développer une méthode générale d'évaluation des flux de contaminants issus des ruissellements des matériaux de toiture à l'échelle urbaine. Cette méthode est fondée sur une démarche originale de changement d'échelles intégrant différents outils relevant des sciences de l'ingénieur et des sciences sociales. Le travail comprend la création d'une base de données bibliographique qui permet de disposer d'une vision synoptique des matériaux de toiture nouveaux et anciens utilisés à l'échelle urbaine, ainsi que des contaminants associés. La démarche de changement d'échelle – du toit à l'échelle urbaine – repose sur la notion de situation-type d'émission d'un contaminant par un matériau de toiture à laquelle est associé un flux unitaire unique. Cette notion propose une nouvelle définition de l'émission à l'échelle du toit incluant uniquement les paramètres pertinents à l'échelle urbaine. Afin de faciliter le calcul du flux à l'échelle urbaine, différents principes méthodologiques sont adoptés pour exploiter des bases de données urbaines existantes (base des modes d'occupation du sol, cadastre, images aériennes) et les adapter ou les interpréter au prisme de la problématique particulière des émissions de toitures. Ainsi, les principes de découpage et de croisement sont utilisés pour diviser l'échelle urbaine en entités homogènes. Une entité consiste en un regroupement de bâtiments, caractérisée par une répartition propre de matériaux de toitures. Ces entités sont obtenues en croisant une étude typologique des bâtiments (élaborée à partir de la base des modes d'occupation du sol) avec l'histoire urbaine et avec l'histoire des matériaux de toiture. La définition d'un ensemble de règles empiriques est nécessaire pour permettre la quantification des matériaux des différents éléments de toitures à l'échelle de la ville. Ces règles sont élaborées à partir d'une enquête et d'entretiens menés auprès d'experts des matériaux de toitures (fabricants, syndicats…) ainsi que d'une étude historique et d'une étude du marché des matériaux de toiture.Le développement intégral de la méthode jusqu'au calcul final rend indispensable le choix d'un terrain d'étude et d'un contaminant afin d'en illustrer en détail toutes les étapes de calcul. La ville de Créteil a été choisie car elle présente une mixité urbaine et historique suffisante pour embrasser la plupart des situations urbaines susceptibles d'être rencontrées en France. Elle offre également l'avantage de disposer d'un maximum de situations-types d'émissions renseignées pour le contaminant zinc qui a donc été retenu. Complétant les règles empiriques générales, une méthode statistique est développée sur ce cas d'étude. Croisée à une interprétation visuelle des matériaux de toiture à partir des images aériennes, elle permet d'évaluer la distribution des matériaux de toiture à partir d'un échantillonnage aléatoire simple de bâtiments appliqué à chaque entité homogène de la ville. Le couplage de cette distribution avec les situations-types concernées permet alors une estimation du flux de zinc émis par l'ensemble des toitures de Créteil, à savoir 813 kg.an-1 avec une incertitude de 16,6%.La méthode élaborée est généralisable à d'autres villes et d'autres contaminants. Dans cette optique, la démarche opérationnelle à suivre a été formulée de manière synthétique en fin de travail. Son utilisation peut permettre, d'une part d'évaluer à coût réduit l'impact des toitures d'une métropole ou d'une zone urbanisée sur l'environnement et, d'autre part, d'orienter les pratiques de gestion et l'utilisation des eaux de ruissellement en limitant l'apport de contaminants par les matériaux de toitures. Afin de pouvoir appliquer cette méthode à tout contaminant, des pistes ont été dressées pour définir une approche optimisant l'acquisition de données de flux annuels unitaires pour les différentes situations-types / This thesis aims to develop a general method for modelling roofing materials emissions on the city scale. This method is based on an original scaling approach integrating different tools within the engineering sciences and social sciences. The work includes the creation of a bibliographic database describing new and old roofing materials and their associated contaminants.The scaling approach - from roof to the city scale – is based on a new concept called typical-situation of contaminant emission from roofing material on the roof. For each typical situation a contaminant annual runoff rate is associated. This concept allows the transition between the roof scale and the city scale. To facilitate contaminant flow calculation on the city scale, different methodological principles are adopted to exploit and adapt existing urban databases (land use database, numerical cadastre, and aerial images) with respect to the specific issue of roofing material emissions. Thus, dividing and crossing principles are used to divide the city into homogeneous units. A unit is a cluster of buildings characterized by a specific roofing materials distribution. These units are obtained by crossing a typological buildings study (developed from the land use database) with the city urban history and the roofing material historical evolution. Defining empirical rules is necessary to quantify the distribution of the material in the different roofing elements on the city scale. These rules are developed from a survey made by conducting interviews with experts of the roofing material sector (industrials, masters of work, architects...) as well as a historical study and a market study for roofing materials.The full development of the method makes it essential to choose a study site and a contaminant in order to illustrate in detail all the calculation steps. Créteil city was selected because it presents a big diversity and a large number of buildings in order to represent most of the urban functions of any city in France. In the city of Créteil, zinc annual runoff rates have been produced for different metallic materials for the maximum of zinc typical-situation. A statistical approach was developed to complete empirical rules to compute roofing materials area distribution on the city scale. This approach is based on a stratified random sampling technique in conjunction with aerial images interpretation of the different roofing material element applied for each unit. Given the roofing material distribution and the zinc typical-situations, annual zinc flow from roofing material at Créteil city was estimated namely 813 kg.an-1 with an uncertainty of 16.6%.The developed method can be applied to other cities and other contaminants. In this context, the operational procedure of the application of this method was described at the end of this work. Our method can be used as a decision-making tool by urban planners at three levels to implement policies in order to reduce roofing pollutants emissions. In order to apply this method to any contaminant, different tracks were drawn to define an optimized approach to produce of runoff rates for different typical situations