Urbanisation

Résumé

L'urbanisation est un mouvement historique de transformation des formes de la société que l'on peut définir comme l'augmentation du nombre d'habitants en ville par rapport à l'ensemble de la population. C'est donc un processus de développement des villes et de concentration des populations dans celles-ci. Le processus spatio-temporel de l'urbanisation se fait différemment selon les pays et les villes. L'urbanisation peut se faire autour de villes déjà existantes, généralement dans des territoires jugés attrayants ou pour des raisons culturelles et historiques (capitales) ou religieuses ( La Mecque, Lourdes), ou sur des zones commercialement, industriellement ou militairement stratégiques ( bases militaires). Certaines villes champignons sont nées autour de ports et d'industries positionnés autour de ressources minérales, énergétiques ou humaines (main-d'œuvre bien formée et/ou bon marché). L'urbanisation présente un caractère exponentiel (nettement avéré depuis les années 1800) qui

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Urbanisation

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Les étudiants comprennent les problématiques principales du développement territorial. Les outils d'aménagement du territoire (du niveau fédéral au niveau communal) leur sont familiers. Ils connaissent les démarches foncières ainsi que les aspects financiers relatifs à un projet territorial.

Le centre de gravité de l'urbanisation du monde se déplace vers le continent asiatique. Quelles sont les singularités propres aux villes d'Asie? Comment se fabriquent-elles? Comment qualifier ces pratiques urbaines? Quelles sont leurs particularités culturelles et sociales?

Le cours vise à familiariser les étudiants avec l'histoire de l'environnement et des paysages, et avec la façon dont les différentes préoccupations environnementales, qui vont affecter de plus en plus fortement la conception des villes et de l'architecture.

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District scale prediction of subsurface waste heat flows

Due to increasing urbanization and scarcity of land, the need to include the underground in urban planning is growing, especially in cities. The human-made underground structures generate an anthropogenic heat flow which has a significant impact on the ground temperature and leads to the creation of urban underground heat islands (UUHI). In parallel with the urbanization, the consumption of energy increases and the interest in sustainable energy production from thermal energy sources is growing. The UUHI have a high geothermal potential and are therefore of great interest for energy production. A sustainable evaluation of the geothermal potential in cities depends however on many factors and is therefore a complex procedure in which different scenarios must be assessed. This master thesis proposes a machine learning (ML) based approach for the evaluation of the underground waste heat flow of buildings. ML techniques are suitable to very quick and accurate modeling and can therefore be of great interest in the field of complex geothermal potential evaluation. In this project we will focus on the ground temperature change due to heat losses of basements. To this effect, 2D heat maps are created for a given depth and a given simulation time period. In this study, a comprehensive validation of the proposed ML model (random forest algorithm) is presented for different small scale scenarios, using various heat source geometries, locations, numbers and thermal loads. Furthermore, we study the heat maps for diverse depths and simulation time periods. To do so, we assume only a conductive heat flow mode and constant boundary conditions. The proposed methodology involves having access to fully solved numerical simulation to create a data set which is used to train and test the ML algorithm. For this purpose, the finite element software package COMSOL is used. We evaluate and discuss the accuracy of the proposed ML approach on each studied scenario. The results promise a big potential all while requiring only few solved FE models. We obtain a root mean squared error of always less than 5 to 10% depending on the scenario. At the end of this paper a district scale application of the proposed ML technique is presented on the Loop district in Downtown Chicago, US. It will be shown that 25% of the total Loop data from the FE model is sufficient to learn the ML model and to predict the whole district with a root mean squared error of less than 5%.

2020

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Increasing urbanization is likely to intensify the urban heat island effect, decrease outdoor thermal comfort, and enhance runoff generation in cities. Urban green spaces are often proposed as a mitigation strategy to counteract these adverse effects, and many recent developments of urban climate models focus on the inclusion of green and blue infrastructure to inform urban planning. However, many models still lack the ability to account for different plant types and oversimplify the interactions between the built environment, vegetation, and hydrology. In this study, we present an urban ecohydrological model, Urban Tethys-Chloris (UT&C), that combines principles of ecosystem modelling with an urban canopy scheme accounting for the biophysical and ecophysiological characteristics of roof vegetation, ground vegetation, and urban trees. UT&C is a fully coupled energy and water balance model that calculates 2 m air temperature, 2 m humidity, and surface temperatures based on the infinite urban canyon approach. It further calculates the urban hydrological fluxes in the absence of snow, including transpiration as a function of plant photosynthesis. Hence, UT&C accounts for the effects of different plant types on the urban climate and hydrology, as well as the effects of the urban environment on plant well-being and performance. UT&C performs well when compared against energy flux measurements of eddy-covariance towers located in three cities in different climates (Singapore, Melbourne, and Phoenix). A sensitivity analysis, performed as a proof of concept for the city of Singapore, shows a mean decrease in 2 m air temperature of 1.1 ∘C for fully grass-covered ground, 0.2 ∘C for high values of leaf area index (LAI), and 0.3 ∘C for high values of Vc,max (an expression of photosynthetic capacity). These reductions in temperature were combined with a simultaneous increase in relative humidity by 6.5 %, 2.1 %, and 1.6 %, for fully grass-covered ground, high values of LAI, and high values of Vc,max, respectively. Furthermore, the increase of pervious vegetated ground is able to significantly reduce surface runoff.

2020

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Voyage au centre de la mer, vers un archipel industriel

Muriz Djurdjevic

L'Anthropocène est un terme qui caractérise l'époque géologique qui a débuté lorsque les activités humaines ont eu un impact global significatif sur l'écosystème terrestre. L'urbanisation planétaire, résultant de l'industrialisation, est devenue partie intégrante de notre contexte urbain. Elle ne peut plus être considérée comme une simple dichotomie ville/campagne mais devient un système d'étude complexe qui comprend les divers espaces de production et les réseaux qui les supportent. La mer Baltique, avec sa forte densité d'activités humaines couplée à des caractéristiques géomorphologiques, est l'une des mers les plus polluées sur terre. S'y ajoute une surproduction d'algues: l'eutrophisation. Le projet propose donc une lecture sensible d'un territoire maritime comme espace potentiel d'urbanisation et propose d'intégrer un projet architectural à une réflexion spatiale à plus grande échelle. Ce projet est polytechnique. Ses facettes sont multiples: c'est là son essence. En plus d'être industrie et producteur d'énergie, il intègre également la notion d'habitat en mer. Le projet porte à ce titre un double questionnement, celui du rôle de l'architecture dans l'ère de l'Anthropocène et de la dimension pluridisciplinaire du projet. Il n'est contraint ni par l'étendue de son vaste milieu, la mer Baltique, ni par l'essence de sa fonction: il agrémente et ponctue son environnement afin de cristalliser l'existence d'un processus caché, celui de l'eutrophisation.

2016

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District scale prediction of subsurface waste heat flows

2020