Densité et compacité urbaines : le grand malentendu climatique

Pourquoi nos modèles thermiques condamnent injustement la ville compacte

C’est le paradoxe qui hante la fabrique de la ville durable. D’un côté, la densification est plébiscitée par le GIEC (6e Rapport, 2022)¹ comme un levier majeur pour réduire les émissions de CO2 liées aux transports Pour diviser par 2 l’empreinte carbone de la mobilité des Français, il faudra construire , et s’impose en France comme la réponse incontournable à l’objectif législatif de Zéro Artificialisation Nette (ZAN) Urbanisme organique : le ZAN sera beau ² pour préserver nos sols. De l’autre, l’indicateur national de confort d’été, le DH (Degrés-Heures)³ , pivot de la réglementation Réglementation Environnementale 2020 (RE 2020) et socle méthodologique de l’indice de surchauffe du bâtiment (ISB-DH)⁴ — développé par le Centre scientifique et technique du bâtiment⁵ — , vire systématiquement au rouge dès que l’on construit dense et compact.

La ville compacte est-elle vouée à la surchauffe en 2050 ? Le verdict semble sans appel, mais l’instruction est biaisée. La confrontation entre notre moteur de calcul réglementaire national (Th-BCE)⁶ et les travaux scientifiques de Hong et al. (2020)⁷ expose une asymétrie méthodologique flagrante. La réglementation sanctionne la densité pour la chaleur qu’elle stocke (l’îlot de chaleur), mais refuse de la créditer pour l’ombre qu’elle génère. En occultant ce phénomène d’ombrage mutuel, nos modèles nient la capacité de la forme urbaine à fonctionner comme un bouclier passif naturel en période de fortes chaleurs.

L’étude de Hong et al. (2020) fait figure de référence mondiale dans le domaine de la modélisation énergétique urbaine (UBEM). Portés par l’équipe de Tianzhen Hong au sein du Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL)⁸ — l’institution qui développe le moteur de calcul EnergyPlus⁹ — ces travaux marquent une rupture épistémologique avec les modèles statiques traditionnels, prouvant que la ville ne fonctionne pas comme une simple juxtaposition d’immeubles indépendants, mais comme un écosystème thermodynamique où la morphologie dense joue un rôle actif de régulateur thermique. Abondamment citée par la communauté scientifique (près de 600 citations pour l’article fondateur « Ten questions on urban building energy modeling »), cette recherche démontre que dans les tissus denses, les interactions microclimatiques comme l’ombrage mutuel ne sont plus négligeables mais déterminantes, capables de modifier la demande de refroidissement de 10 à 20 % par rapport aux modèles standards.(il faudrait présenter l’étude Hong et al. vu le rôle central qu’elle joue ici).

Voyons cela de plus près.

1/ Densité + compacité = ombre + air accéléré = climatisation passive

Dans leur publication de référence, Ten questions on urban building energy modeling (2020), Tianzhen Hong et son équipe consacrent leur Question 8 (« Comment représenter le microclimat urbain ? ») à une faille méthodologique critique. Leur constat est sans appel : la modélisation énergétique souffre du mythe du bâtiment insulaire. Ils résument cet aveuglement ainsi :

 Most BEM applications consider buildings as isolated objects […] ignoring the thermal and wind interactions with its surrounding urban environment.  ( La plupart des applications de modélisation considèrent les bâtiments comme des objets isolés […], ignorant les interactions thermiques et aérauliques avec leur environnement urbain. )

C’est pourtant ce paradigme de l’objet solitaire qui structure le moteur de calcul Th-BCE, socle de la RE2020 et de l’indicateur ISB-DH. En l’absence de couplage avec une simulation microclimatique, le bâtiment est calculé comme s’il était seul, posé sur un plan dégagé, subissant le rayonnement solaire intégral du lever au coucher du jour.

Or, la réalité urbaine est une géométrie solidaire et systémique. Hong et al. démontrent que la densité des villes traditionnelles possède un antidote physique puissant : l’ombrage mutuel (mutual shading). Contrairement à un pavillon isolé frappé par le soleil, un bâtiment enchâssé dans un tissu urbain dense est protégé par ses voisins. L’étude souligne en particulier que pour les typologies urbaines compactes (caractérisées par des rues étroites ou des immeubles de grande hauteur), la prise en compte rigoureuse des masques solaires réduit la demande énergétique de refroidissement de 10 % à plus de 20 %.

2/ Au cœur de la « boîte noire » : la fabrique du climat réglementaire

Pour comprendre pourquoi la réglementation française et les indicateurs officiels (RE2020, ISB-DH) peinent à percevoir la protection offerte par la densité compacte (l’ombrage décrit par Hong et al.), il faut ouvrir le capot de la machine à prévoir le climat. Comment les fichiers météo qui alimentent le moteur Th-BCE sont-ils réellement fabriqués ? Il ne s’agit pas de relevés in situ, mais de fichiers hybrides, fruits d’un montage complexe entre l’histoire et les projections du GIEC.

2.1/ La canicule historique de 2003 comme ingrédient de base

Pour tester la résistance d’un bâtiment, la méthode a connu une rupture majeure avec l’entrée en vigueur de la RE2020 (janvier 2022). Jusqu’alors, les réglementations thermiques (comme la RT2012) utilisaient des fichiers météo dits « conventionnels » : des années moyennes, construites en lissant les statistiques sur 30 ans. Ces fichiers gommaient les extrêmes : mathématiquement, la canicule n’existait pas. Le progrès de la RE2020 est d’avoir remplacé cette moyenne douce par un véritable « stress-test ». Les climatologues utilisent désormais comme base la séquence climatique réelle de l’été 2003¹⁰. C’est un progrès décisif, car 2003 reste la référence d’intensité et de durée pour un épisode caniculaire en France¹¹. Cette séquence impose au bâtiment une accumulation de chaleur sur plusieurs semaines, sans répit nocturne, vérifiant s’il « tient le choc » une fois saturé de chaud.

Mais la faiblesse majeure de cette nouvelle méthode réside dans le point de mesure. Ces données historiques proviennent exclusivement des stations synoptiques de référence de Météo-France¹² (Trappes, Toulouse-Blagnac, Marignane,…). Une station « synoptique » est le standard de l’Organisation Météorologique Mondiale (OMM)¹³ : pour que les mesures soient comparables en tous point du globe, les capteurs doivent être placés dans des environnements « neutres », loin de tout obstacle, arbre ou bâtiment. C’est pourquoi ces stations se situent historiquement sur les aéroports. Le biais est structurel : la donnée brute utilisée pour simuler nos villes décrit, par définition, un désert exposé en plein soleil, l’exact opposé physique d’un tissu urbain dense.

2.2/ La projection : un aveuglement qui vient de l’échelle trop large de la maille

Une fois la base historique (2003) choisie, il faut la projeter dans le futur (horizon 2050). C’est ici que la mécanique se grippe spatialement. Pour prédire le réchauffement, le GIEC s’appuie sur des Modèles de Circulation Générale (GCM)¹⁴ : des simulateurs complexes reproduisant les lois de la physique pour anticiper la réaction de la machine-Terre face aux gaz à effet de serre. Ces simulateurs sont nourris par des RCP (Representative Concentration Pathways)¹⁵, des scénarios d’émissions de GES allant du plus vertueux (RCP 2.6) au plus catastrophique (RCP 8.5).

Le problème critique est la résolution de l’image. Pour que ces calculs planétaires soient faisables, le modèle découpe la Terre en un immense filet dont les mailles font environ 100 à 150 km de côté. À cette échelle macroscopique, le modèle ne voit qu’une moyenne régionale : il voit « le Bassin Parisien » mais ne distingue ni la butte Montmartre, ni les quais de Seine, et encore moins l’étroitesse d’une rue. Il lisse la réalité : une métropole dense, avec sa complexité géométrique et ses ombres, est réduite mathématiquement à une simple tache grise uniforme.

2.3/ Le « morphing » : la descente d’échelle impossible

Comment passer de la grosse maille floue du modèle de prévision à horizon 2050 retenu par le GIEC au fichier précis nécessaire au moteur Th-BCE ? Il faut réconcilier deux mondes : d’un côté, une tendance climatique plutôt fiable mais géographiquement vague (le modèle global qui dit « +2°C en moyenne en Île-de-France ») ; de l’autre, une réalité locale précise mais datée (les stations synoptiques de référence en 2003). Pour fusionner ces données, on utilise la technique du « morphing »¹⁶ : une méthode statistique capable de projeter l’intensité du réchauffement futur sur la structure temporelle du passé. Concrètement, on prend la courbe de température réelle de l’aéroport et on la « tord » mathématiquement pour lui appliquer la hausse prédite par le GIEC.

On obtient ainsi un fichier météo qui simule très précisément… un aéroport en 2050. Le processus a intégré le changement temporel (il fera plus chaud), mais a conservé l’invariance spatiale (on est toujours dans un milieu totalement ouvert). Le fichier final décrit un lieu surchauffé, sans ombre, exposé au soleil du matin au soir. C’est pourtant ce fichier, déconnecté de la morphologie urbaine réelle, qui sert de « juge de paix » réglementaire.

3/ La « double Peine » méthodologique imposée à la densité compacte

Mais le biais ne s’arrête pas là. Face à cette déconnexion spatiale, la réglementation tente un correctif via des « classes d’exposition », mais elle le fait de manière asymétrique, créant une véritable double peine pour la densité :

1. Peine 1 : le malus de l’îlot de chaleur urbain.
   Consciente que la ville est plus chaude que l’aéroport, la réglementation impose d’ajouter un forfait « Îlot de Chaleur Urbain » (ICU)¹⁷. On augmente artificiellement la température du fichier météo, surtout la nuit. Le bâtiment est donc baigné dans un air surchauffé, sanctionnant à juste titre le sur-piégeage radiatif des matériaux minéraux de la ville qui réduit sa capacité à se refroidir la nuit, comme le soulignent les travaux de Hong et al.
2. Peine n°2 : on ignore l’ombre.
   C’est là que le bât blesse. Si le moteur de calcul réglementaire (Th-BCE) intègre bien l’ombre portée sur la fenêtre (géométrie), il ne calcule pas l’effet de cet ombrage sur la température de l’air environnant. Selon la physique réelle décrite par Hong et al., une rue à l’ombre (canyon urbain) bénéficie d’un air plus frais et d’une charge radiative moindre qu’une piste d’aéroport. Or, le modèle réglementaire continue d’injecter l’air surchauffé (calculé avec le “Malus” ICU) comme si la rue était exposée au plein soleil.

4/ Conclusion : pas de modèle fiable sans la vérité du terrain

Le constat est sévère : nos indicateurs actuels sont borgnes. Si la solution théorique réside dans un « couplage » de modèles numérique — c’est-à-dire l’interconnexion dynamique où le modèle théorique du bâtiment (BEM – Building Energy Modeling) signale son apport de chaleur à l’environnement urbain, et où le modèle de l’environnement urbain (UCM – Urban Canopy Model) lui renvoie en retour une température d’air corrigée par l’ombre — Hong et al. (Question 9) nous alertent sur un danger critique : la dérive virtuelle.

Un modèle de canopée urbaine (UCM) reste un moteur mathématique théorique. Aussi sophistiqué soit-il, s’il n’est pas « calé » sur des mesures réelles, il peut dériver numériquement. Sans le garde-fou de la mesure in situ, le passage au couplage numérique risque d’être un piège : au lieu de corriger le biais, nous risquons d’empiler les incertitudes. Nous ajouterions une dérive algorithmique (un calcul de microclimat non vérifié) aux biais climatiques initiaux (la donnée d’entrée restant celle de l’aéroport mal adaptée), aboutissant à une simulation encore plus déconnectée du réel.

C’est pourquoi les chercheurs posent une condition absolue à la compréhension de nos climat urbains, si nécessaire pour anticiper le confort thermique de nos villes demain : le retour à la mesure réelle in situ Cours intérieures : une technique traditionnelle de climatisation passive des villes… qui révèle les limites de nos modèles de simulation du climat urbain . Il est impératif de déployer des réseaux de capteurs locaux pour confronter le modèle à la vérité du terrain, et le corriger en conséquence.

Tant que nous simulerons des « bâtiments insulaires » avec des données d’aéroports, nous serons dans l’erreur. Mais si nous passons à des modèles urbains complexes en couplant la modélisation du bâtiment et la modélisation de son environnement sans les vérifier par la mesure, nous serons dans la spéculation.

L’avenir de la ville durable ne se joue pas seulement dans les algorithmes, mais dans notre capacité à mesurer enfin le climat réel de nos rues. C’est la condition sine qua non pour que la morphologie urbaine compacte retrouve enfin son statut réel : sans doute la solution la plus puissante et la moins chère dont nous disposons déjà adapter nos villes aux périodes de canicule. La densité urbaine des rues étroites et des cours profondes : la clim passive (et gratuite) que l’ISB-DH peint en rouge

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Notes :

1. IPCC. 2022. « Chapter 8: Urban Systems and Other Settlements ». In Climate Change 2022: Mitigation of Climate Change. Contribution of Working Group III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, édité par P. R. Shukla, J. Skea, A. Reisinger, R. Slade, et al., 789–864. Cambridge et New York : Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009157926.010.
2. France. Loi n° 2023-630 du 20 juillet 2023 visant à faciliter la mise en œuvre des objectifs de lutte contre l’artificialisation des sols et à renforcer l’accompagnement des élus locaux. Journal Officiel de la République Française, n° 0167, 21 juillet 2023. https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000047866733.
3. France, Ministère de la Transition écologique, Réglementation environnementale 2020 : Guide d’application (Paris : Ministère de la Transition écologique, janvier 2024), https://www.ecologie.gouv.fr/sites/default/files/documents/guide_re2020_version_janvier_2024.pdf.
4. Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB). « Indicateurs de surchauffe estivale des bâtiments (ISB-DH) ». Documentation technique de la Base de Données Nationale des Bâtiments (BDNB). Consulté le 11 décembre 2025. https://bdnb.io/documentation/predictions_isb_dh/.
5. CSTB (Centre Scientifique et Technique du Bâtiment). s.d. « Indice de Surchauffe du Bâtiment (ISB) ». Consulté le 11 décembre 2025. https://www.cstb.fr/centre-ressources/toutes-nos-ressources/indice-surchauffe-batiment-isb.
6. France. Ministère de la Transition écologique. « Annexe III : Méthode de calcul détaillée ‘Th-BCE 2020′ ». Dans Arrêté du 4 août 2021 relatif aux exigences de performance énergétique et environnementale des constructions de bâtiments en France métropolitaine. Journal Officiel de la République Française, n° 0196, 15 août 2021. https://rt-re-batiment.developpement-durable.gouv.fr/IMG/pdf/annexeiii_arrete_4_aout_2021_scenariosre2020_compressed.pdf.
7. Tianzhen Hong, Yixing Chen, Xuan Luo, Na Luo, Sang Hoon Lee, Ten questions on urban building energy modeling, Building and Environment, Volume 168, 2020, 106508, ISSN 0360-1323, https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2019.106508.
8. Lawrence Berkeley National Laboratory. s.d. « Building Technology & Urban Systems Division ». Consulté le 13 décembre 2025. https://buildings.lbl.gov/.
9. U.S. Department of Energy. 2023. « Surface Heat Balance Manager / Processes. » Dans EnergyPlus™ Version 23.1.0 Documentation: Engineering Reference. Washington, DC: U.S. Department of Energy. https://energyplus.net/assets/nrel_custom/pdfs/pdfs_v23.1.0/EngineeringReference.pdf
10. France. Ministère de la Transition écologique. « Documents complémentaires : Données météorologiques conventionnelles de la RE2020 ». RT-RE Bâtiment. Consulté le 11 décembre 2025. https://rt-re-batiment.developpement-durable.gouv.fr/documents-complementaires-a706.html.
11. Météo-France, « Il y a 20 ans, la canicule 2003 », Actualités et Dossiers, consulté le 11 décembre 2025, https://meteofrance.com/actualites-et-dossiers/magazine/meteo-histoire/il-y-20-ans-la-canicule-2003.
12. La liste des stations synoptiques de références fournissant les données historiques, en fonction des différents secteurs climatiques :
    H1a – Trappes (78) : Centre Météorologique de Trappes.
    H1b – Nancy-Ochey (54) : Base Aérienne 133 de Nancy-Ochey.
    H1c – Strasbourg-Entzheim (67) : Aéroport Civil.
    H2a – Rennes-Saint Jacques (35) : Aéroport Civil.
    H2b – Tours (37) : Aéroport Civil
    H2c – Toulouse-Blagnac (31) : Aéroport Civil.
    H2d – Lyon-Bron (69) : Aéroport d’Affaires.
    H3 – Marignane (13) : Aéroport Civil.
13. Organisation météorologique mondiale. « Notre mandat ». Consulté le 11 décembre 2025. https://wmo.int/fr/propos-de-lomm/notre-mandat.
14. Eyring, Veronika, Nathan P. Gillett, Krishna M. AchutaRao, et al. « Chapter 3: Human Influence on the Climate System ». Dans Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, édité par Valérie Masson-Delmotte et al. Cambridge : Cambridge University Press, 2021. https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/chapter/chapter-3/
15. GIEC (IPCC). Changements climatiques 2014 : Rapport de synthèse. Contribution des Groupes de travail I, II et III au cinquième Rapport d’évaluation du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat. Genève : GIEC, 2014. https://www.ipcc.ch/report/ar5/syr/
16. Sur les fondements académique de la méthode du morphing, voir :
    Belcher, Stephen E., J. N. Hacker, et D. S. Powell. « Constructing design weather data for future climates ». Building Services Engineering Research and Technology 26, n° 1 (février 2005) : 49–61. https://doi.org/10.1191/0143624405bt112oa.
    sur son utilisation dans le contexte français, voir :
    Guernouti, Sihem, et al. « Influence du changement climatique sur le comportement du bâtiment dans son environnement urbain : Quel fichier météo futur ? ». Dans Actes du 35ème colloque annuel de l’Association Internationale de Climatologie (AIC). Toulouse, 2022. http://www.meteo.fr/cic/meetings/2022/aic/resumes/sante_air_energie_guernouti.pdf
17. France. Ministère de la Transition écologique. « Chapitre 4 : Données climatiques – Prise en compte de l’îlot de chaleur urbain ». Dans Méthode de calcul Th-BCE 2020 (Annexe III de l’arrêté du 4 août 2021). Journal Officiel de la République Française, 15 août 2021. https://rt-re-batiment.developpement-durable.gouv.fr/IMG/pdf/methode_th-bce_2020_par_arrete_du_04_aout_2021.pdf.