The MApUCE project: an interdisciplinary approach to integrate - - PowerPoint PPT Presentation

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

The ¡MApUCE ¡project: ¡an ¡interdisciplinary ¡approach ¡to ¡integrate ¡ energy ¡ad ¡urban ¡climate ¡into ¡urban ¡planning ¡

¡Workshop ¡on ¡Smart ¡and ¡Sustainable ¡City ¡

July, ¡18th ¡-­‑ ¡Marion ¡BONHOMME ¡

Plan ¡

• 1. Context ¡
• 2. Development ¡of ¡GENIUS ¡
• 3. The ¡MUSCADE ¡and ¡ACCLIMAT ¡projects ¡
• 4. The ¡MApUCE ¡project ¡

2 ¡

3

• 1. ¡Context ¡

• 1. ¡Context ¡

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• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

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• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

4 ¡

• 1. ¡Context ¡

1.1. ¡City, ¡energy, ¡climate ¡

§ CiTes ¡and ¡generate ¡a ¡massive ¡energy ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ and ¡environmental ¡footprint ¡ § CiTes ¡are ¡vicTms ¡of ¡these ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ environmental ¡impacts ¡(polluTon, ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ climate ¡change ¡and ¡urban ¡heat ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ island, ¡…). ¡ § The ¡situaTon ¡get ¡worse ¡with ¡urban ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ populaTon ¡growth ¡and ¡urban ¡sprawl ¡ ¡

¡

How ¡to ¡integrate ¡knowledge ¡about ¡urban ¡climate ¡and ¡ energy ¡into ¡urban ¡planning ¡? ¡

• 1. ¡Context ¡

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• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

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• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

5 ¡

• 1. ¡Context ¡

Consumed ¡ energy ¡in ¡the ¡city ¡ Urban ¡density ¡ and ¡morphology ¡

Many ¡research ¡programs ¡have ¡assess ¡sustainable ¡neighborhoods ¡ and ¡most ¡agreed ¡on ¡the ¡need ¡for ¡urban ¡density: ¡a ¡compact ¡urban ¡ form ¡is ¡more ¡efficient ¡in ¡terms ¡of ¡heaTng ¡and ¡transportaTon ¡ consumpTon: ¡

§ Adolphe, ¡2001, ¡2003 ¡ § Chen, ¡Jia, ¡& ¡Lau, ¡2008 ¡ § Hui, ¡2001 ¡ ¡ § Newman ¡& ¡Kenworthy, ¡1989) ¡ § Raa, ¡Baker, ¡& ¡Steemers, ¡2005 ¡ § Rogers, ¡2000 ¡ § Steemers, ¡Baker, ¡Crowther, ¡Nikolopoulou, ¡& ¡Clocquet, ¡1996 ¡ ¡ § Thomas ¡& ¡Cousins, ¡1996 ¡ § Traisnel, ¡2001 ¡… ¡

! ¡

1.1. ¡City, ¡energy, ¡climate ¡

• 1. ¡Context ¡

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• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

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• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• 1. ¡Context ¡

The ¡urban ¡energy ¡paradox ¡

1.2. ¡Urban ¡energy ¡and ¡density ¡

Advantages ¡of ¡a ¡dense ¡and ¡ compact ¡city ¡ Advantages ¡of ¡a ¡sprawled ¡and ¡non-­‑ compact ¡city ¡

? ¡

Lower ¡building ¡energy ¡demand ¡ Lower ¡transportaTon ¡energy ¡ demand ¡ Less ¡heat ¡island ¡effect ¡ Higher ¡renewable ¡energy ¡ potenTal ¡

6 ¡

• 1. ¡Context ¡

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• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

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• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

7 ¡

• 1. ¡Context ¡

The ¡need ¡for ¡mulTdisciplinary ¡approaches ¡

1.3. ¡Limits ¡of ¡current ¡research ¡

The ¡study ¡of ¡urban ¡energy ¡must ¡be ¡mulTdisciplinary. ¡ ¡

¡

LimitaTons ¡of ¡exisTng ¡studies ¡related ¡to ¡databases: ¡ ¡ § SpaTal ¡scales ¡are ¡very ¡different ¡ § The ¡necessary ¡data ¡are ¡highly ¡variable ¡ ¡ § Ligle ¡connecTon ¡between ¡these ¡scales ¡ ¡ § Very ¡different ¡Tme ¡scales ¡

¡ ¡

City ¡ Neighbourhood ¡ ¡ ¡ Urban ¡block ¡ Building ¡ Room ¡

• 1. ¡Context ¡

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• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

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• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

8 ¡

• 1. ¡Context ¡

1.4. ¡ObjecTves ¡

§ Development ¡of ¡a ¡tool ¡to ¡create ¡mulTdisciplinary, ¡ mulTscalar ¡and ¡evoluTve ¡databases, ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ GENerator ¡of ¡InteracTve ¡Urban ¡bockS ¡ ¡ ¡ § RecommendaTons ¡to ¡policy ¡makers ¡and ¡urban ¡planners ¡ based ¡on ¡mulTdisciplinary ¡research ¡projects ¡ ¡

• 1. ¡Context ¡

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• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

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• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• 2. ¡Development ¡of ¡GENIUS ¡

• 1. ¡Context ¡

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• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

City Geolocated ¡data ¡

• 2. ¡Development ¡of ¡GENIUS ¡

2.1. ¡ObjecTves ¡

10 ¡

Building

• Usage
• Materiality
• Equipment
• Age …

Neighbourhood

• Type
• Built-up density
• Height of buildings
• vegetation…

Architectural ¡evoluTons ¡via ¡GENIUS ¡ EvoluTons ¡via ¡an ¡exisTng ¡ urban ¡prospecTve ¡model ¡

• 1. ¡Context ¡

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• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

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ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

General ¡principle ¡ First ¡step ¡: ¡GeneraTon ¡of ¡an ¡archetypal ¡map ¡ ¡

11 ¡

2.2. ¡Synchronic ¡GENIUS ¡

Urban ¡database ¡ available ¡at ¡naTonal ¡ scale ¡ Each ¡cell ¡is ¡characterized ¡by ¡: ¡

• ­‑

51 ¡morphological ¡parameters ¡

• ­‑

A ¡type ¡of ¡neighbourhood ¡ determined ¡by ¡a ¡staTsTcal ¡ analysis ¡(PCA) ¡

• 2. ¡Development ¡of ¡GENIUS ¡

• 1. ¡Context ¡

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• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

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• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

Results ¡for ¡Paris ¡

12 ¡

2,5 km

10 ¡km ¡

Types ¡of ¡neighbourhood: ¡

ConTnuous ¡pavilion ¡ DisconTnuous ¡pavilion ¡ ConTnuous ¡block ¡ DisconTnuous ¡block ¡ High-­‑rise ¡tower ¡ Ancient ¡center ¡ Industrial ¡building ¡

2.2. ¡Synchronic ¡GENIUS ¡

• 2. ¡Development ¡of ¡GENIUS ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

General ¡principal ¡ Mechanisms ¡driving ¡urban ¡expansion: ¡ ¡

§ Economy ¡ § Demography ¡and ¡life ¡styles ¡ § Urban ¡policies ¡ § Urban ¡typology ¡

13 ¡

Mechanisms ¡ included ¡in ¡dynamic ¡ urban ¡expansion ¡ models ¡ Mechanisms ¡that ¡are ¡not ¡ included ¡in ¡any ¡exisTng ¡ model ¡

2.3. ¡Diachronic ¡GENIUS ¡

• 2. ¡Development ¡of ¡GENIUS ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

Coupling ¡with ¡an ¡exisTng ¡urban ¡urban ¡expansion ¡model ¡ SLEDUM ¡model ¡

¡

14 ¡

Example ¡of ¡the ¡possible ¡expansion ¡of ¡the ¡city ¡of ¡ Toulouse ¡between ¡2010 ¡(grey) ¡et ¡2100 ¡(black) ¡ ¡

2.3. ¡Diachronic ¡GENIUS ¡

• 2. ¡Development ¡of ¡GENIUS ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

Rules ¡for ¡the ¡typological ¡evoluTon ¡

The ¡city ¡keeps ¡track ¡of ¡its ¡history. ¡Thus, ¡it ¡is ¡very ¡likely ¡that ¡the ¡future ¡ shape ¡of ¡a ¡neighbourhood ¡depends ¡on ¡its ¡past ¡form. ¡ ¡ ¡ Rules ¡from ¡the ¡observaTon ¡of ¡past ¡trends: ¡ ¡ § If ¡the ¡built-­‑up ¡density ¡does ¡not ¡exceed ¡a ¡certain ¡level: ¡neighbourhood ¡ type ¡remains ¡the ¡same ¡ ¡ § Beyond, ¡and ¡if ¡the ¡neighbourhood ¡is ¡over ¡50 ¡years ¡old, ¡the ¡type ¡of ¡ neighbourhood ¡change: ¡it ¡is ¡destroyed ¡to ¡be ¡rebuild ¡denser ¡

15 ¡

2.3. ¡Diachronic ¡GENIUS ¡

• 2. ¡Development ¡of ¡GENIUS ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

< ¡1900 ¡ 1901 ¡ ¡

• ­‑ ¡

¡1917 ¡ 1918 ¡ ¡

• ­‑ ¡

¡1944 ¡ 1945 ¡ ¡

• ­‑ ¡

¡1974 ¡ 1975 ¡ ¡

• ­‑ ¡

¡1999 ¡ 2000 ¡ ¡

• ­‑ ¡

¡2011 ¡

Temps ¡

2012 ¡ ¡

• ­‑ ¡

¡2029 ¡ 2030 ¡ ¡

• ­‑ ¡

2049 ¡ 2050 ¡

• ­‑ ¡

¡2069 ¡ 2070 ¡

• ­‑ ¡

2089 ¡ 2090 ¡ ¡

• ­‑ ¡

¡2100 ¡

2012 ¡thermal ¡regulaTon ¡ ¡ ¡ ¡ Present ¡ 1974 ¡thermal ¡ regulaTon ¡ ¡ 2000 ¡thermal ¡ regulaTon ¡ ¡

AllocaTon ¡of ¡technical ¡characterisTcs ¡in ¡terms ¡of: ¡ § the ¡construcTon ¡period, ¡ ¡ § the ¡type ¡of ¡neighbourhood, ¡ ¡ § use ¡of ¡buildings ¡(housing, ¡office, ¡etc.). ¡

Rules ¡for ¡the ¡technical ¡evoluTon ¡

Measures ¡against ¡ heat ¡island ¡effect ¡ GeneralisaTon ¡of ¡ vacuum ¡insulaTon ¡ GeneralisaTon ¡of ¡ exterior ¡insulaTon ¡

2.3. ¡Diachronic ¡GENIUS ¡

• 2. ¡Development ¡of ¡GENIUS ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

ValidaTon ¡ ValidaTon ¡on ¡past ¡evoluTons ¡between ¡1962 ¡and ¡2008 ¡: ¡

17 ¡

93 ¡% ¡of ¡the ¡neighborhoods ¡

build ¡by ¡GENIUS ¡between ¡1962 ¡ and ¡2008 ¡correspond ¡to ¡the ¡ actual ¡Paris ¡

Correctly ¡build ¡area ¡ Wrongly ¡build ¡area ¡ ¡

10 ¡km ¡

N ¡

2.3. ¡Diachronic ¡GENIUS ¡

• 2. ¡Development ¡of ¡GENIUS ¡

• 1. ¡Context ¡

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• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

18 ¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 1. ¡Context ¡

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• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

Urban ¡sprawl ¡ Climate ¡change ¡

How ¡to ¡adapt ¡the ¡ciOes ¡to ¡these ¡evoluOons? ¡

ObjecTve: ¡To ¡develop ¡a ¡tool ¡for ¡urban ¡decision-­‑makers ¡to ¡idenTfy ¡levers ¡and ¡ assess ¡their ¡impacts. ¡

3.1. ¡ObjecTves ¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

19 ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

20 ¡

• SpaTal ¡scale: ¡

Territory ¡of ¡100 ¡km ¡x ¡100 ¡km ¡ ¡ Around ¡Paris ¡and ¡Toulouse ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

• Time ¡scale: ¡

¡ ¡ ¡

2010 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡2100 ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡l ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡l ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

3.1. ¡Method ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

21 ¡

Building ¡ Neighborhood ¡ City ¡

SimulaTon ¡& ¡assessment ¡of ¡the ¡urban ¡microclimate, ¡the ¡

energy ¡consumpTon ¡of ¡buildings, ¡producTon ¡of ¡renewable ¡ energy, ¡distance ¡travel, ¡urban ¡and ¡architectural ¡quality, ¡... ¡

ProspecTve ¡scenarios ¡ ProspecTve ¡models ¡

3.1. ¡Method ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

TEB, ¡the ¡main ¡asessement ¡model ¡ ¡

22 ¡

TEB, ¡developed ¡at ¡CNRM ¡ ¡ ¡ Urban ¡canopy ¡is ¡represented ¡by ¡a ¡ network ¡of ¡canyon ¡streets ¡

¡

Inputs: ¡

§ climate ¡ § simplified ¡morphology ¡ § thermal ¡properTes ¡of ¡materials ¡

¡ Outputs: ¡

§ microclimate ¡ § consumpTons ¡for ¡heaTng ¡and ¡cooling ¡

3.1. ¡Method ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

23 ¡

3.2. ¡Example ¡of ¡results ¡

3 ¡ 4 ¡ 6 ¡ Dynamic ¡city: ¡ ¡

§ Urban ¡expansion ¡ controlled ¡by ¡a ¡green ¡belt ¡ ¡ § VerTcal ¡architecture ¡ favoured ¡

Green ¡City: ¡

§ MulTpolar ¡urban ¡ expansion ¡ ¡ § Favoured ¡compact ¡design ¡ § Intensive ¡vegetaTon ¡

Passive ¡city: ¡ ¡

§ No ¡control ¡of ¡urban ¡ expansion ¡ ¡ § No ¡control ¡of ¡ architectural ¡form ¡

Maps ¡obtained ¡under ¡3 ¡scenarios ¡for ¡the ¡city ¡of ¡Toulouse ¡in ¡2100 ¡: ¡ ¡

ConTnuous ¡pavilion ¡ DisconTnuous ¡pavilion ¡ ConTnuous ¡block ¡ DisconTnuous ¡block ¡ High-­‑rise ¡tower ¡ Ancient ¡center ¡ Industrial ¡building ¡

• 1. ¡Context ¡

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• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

24 ¡

3 ¡ 4 ¡ 6 ¡

Urban ¡heat ¡ ¡island ¡(°C) ¡

Dynamic ¡city ¡ Green ¡city ¡ Passive ¡city ¡ Today’s ¡city ¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

HeaTng ¡and ¡cooling ¡consumpTons ¡

25 ¡

3 ¡ 4 ¡ 6 ¡

Dynamic ¡city ¡ Green ¡city ¡ Passive ¡city ¡ Today’s ¡city ¡ (ConsumpTons ¡in ¡kWh/m2/year) ¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

3.2. ¡Example ¡of ¡results ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

To ¡sum-­‑up ¡ § Impact ¡of ¡climate ¡change ¡and ¡UHI ¡on ¡overall ¡consumpTon ¡ and ¡thus ¡on ¡the ¡energy ¡producTon ¡system. ¡ § Benefits ¡of ¡vegetalisaTon, ¡thermal ¡insulaTon, ¡increase ¡of ¡ the ¡albedo, ¡control ¡urban ¡sprawl ¡and ¡building ¡

• compactness. ¡

§ Benefits ¡of ¡renovaTon ¡of ¡the ¡building ¡stock ¡for ¡heaTng ¡

• consumpTon. ¡

§ Impact ¡of ¡households ¡behaviors ¡for ¡air ¡condiToning ¡

• consumpTon. ¡

§ An ¡educaOonal ¡tool ¡for ¡the ¡integraOon ¡of ¡these ¡noOons ¡ by ¡urban ¡policymakers. ¡

26 ¡

3.2. ¡Example ¡of ¡results ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

3.2. ¡Conclusions ¡

§ A ¡methodology. ¡ ¡ § A ¡funcTonal ¡tool. ¡ ¡ § First ¡scienTfic ¡results ¡ § Many ¡opportuniTes ¡for ¡applicaTon ¡and ¡improvement: ¡ automaOng ¡the ¡method, ¡geographical ¡generalizaOon, ¡ improvement ¡of ¡the ¡typology, ¡etc. ¡ ¡ ¡ GENerator ¡of ¡InteracTve ¡Urban ¡bockS ¡ ¡

27 ¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

28 ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡

4.1. ¡ObjecTves ¡

MApUCE’s ¡two ¡objecOves ¡: ¡ ¡

• 1. DiagnosTc ¡ ¡

Get ¡data ¡about ¡urban ¡microclimate ¡and ¡building ¡ energy ¡consumpTon ¡for ¡every ¡ciOes ¡in ¡France ¡ ¡

• 2. Transfer ¡

Develop ¡a ¡method ¡to ¡integrate ¡these ¡data ¡in ¡urban ¡ policies ¡

29 ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡

An ¡interdisciplinary ¡project: ¡

4.2. ¡Method ¡

30 ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• h. ¡RecommendaTons ¡

for ¡urban ¡policies ¡

• g. ¡Transfer ¡tools ¡
• f. ¡Analysis ¡of ¡legal ¡

aspects ¡

• e. ¡SimulaTon ¡of ¡energy ¡demand ¡and ¡urban ¡climate ¡
• c. ¡GIS-­‑based ¡creaTon ¡
• f ¡input ¡maps ¡
• d. ¡Modeling ¡of ¡

households ¡energy ¡ consumpTon ¡behaviors ¡

• b. ¡Enrichment ¡of ¡

exisTng ¡databases ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡
• a. ¡ExisTng ¡databases ¡(buildings, ¡land ¡cover, ¡socio-­‑

economical ¡data, ¡…) ¡

ObjecOve ¡1 ¡ ObjecOve ¡2 ¡ 4.2. ¡Method ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡

ObjecTve: ¡data ¡that ¡is ¡available ¡for ¡all ¡French ¡territory ¡

Building ¡ footprint ¡ VegetaTon ¡ Water ¡ Energy ¡ PopulaTon ¡ Date ¡of ¡ construct° ¡ Building ¡scale ¡ Lot ¡scale ¡ Neighborhood ¡scale ¡ Data ¡ Database ¡

• a. ¡ExisTng ¡databases ¡

4.2. ¡Method ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡

All ¡these ¡data ¡were ¡collected ¡and ¡aggregate ¡or ¡downscaled ¡at ¡ the ¡“islet” ¡scale. ¡

• a. ¡ExisTng ¡database ¡

4.2. ¡Method ¡

33 ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡
• b. ¡Enrichment ¡of ¡exisTng ¡database ¡

SimulaTng ¡the ¡city ¡energy ¡balance ¡requires ¡studying ¡the ¡ thermal ¡behaviour ¡of ¡buildings ¡and ¡therefore ¡requires ¡ knowing ¡many ¡details: ¡buildings ¡geometries, ¡their ¡envelope ¡ materials ¡and ¡surroundings ¡ground ¡covering. ¡ ¡ ¡ The ¡main ¡issue ¡is ¡that ¡the ¡data ¡available ¡at ¡the ¡city ¡scale ¡ remains ¡broadly ¡poorly ¡detailed. ¡ ¡ SoluOon: ¡Using ¡urban ¡archetypes ¡to ¡enrich ¡exisOng ¡naOonal ¡ database ¡ ¡ ¡ ¡

4.2. ¡Method ¡

34 ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

For ¡each ¡of ¡those ¡archetypes, ¡we ¡define ¡detailed ¡ characterisTcs ¡depending ¡on ¡their ¡date ¡of ¡ construcTon, ¡geographical ¡locaTon ¡and ¡the ¡use ¡of ¡ the ¡building ¡(housing, ¡office, ¡etc.). ¡ ¡

Building ¡use ¡ Date ¡of ¡ construcTon ¡

1948 ¡ 1974 ¡ 1982 ¡ 1990 ¡ 2001 ¡ 2013 ¡

Geographical ¡ locaTon ¡ Building ¡ typology ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡
• b. ¡Enrichment ¡of ¡exisTng ¡database ¡

4.2. ¡Method ¡

35 ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

1st ¡step: ¡Typology ¡ Literature ¡review ¡ ¡ + ¡ ¡ Interviews ¡of ¡urban ¡ planners ¡ ¡ ¡ à ¡choice ¡of ¡10 ¡ urban ¡types ¡ ¡

¡

GENIUS ¡Typology ¡ IllustraOon ¡ Detached ¡low-­‑rise ¡ Semi-­‑detached ¡low-­‑rise ¡ DisconTnuous ¡row ¡of ¡low-­‑rise ¡ ¡ ConTnuous ¡row ¡of ¡low-­‑rise ¡ ¡ Detached ¡mid-­‑rise ¡ DisconTnuous ¡row ¡of ¡mid-­‑rise ¡ ¡ ConTnuous ¡row ¡of ¡mid-­‑rise ¡ ¡ High-­‑rise ¡building ¡ Industrial ¡building ¡ Informal ¡building ¡ ¡ ¡

Building ¡ typology ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡

4.2. ¡Method ¡

36 ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

§ In ¡order ¡to ¡realize ¡this ¡work ¡for ¡all ¡ciTes ¡in ¡France, ¡the ¡ typologies ¡must ¡be ¡idenTfied ¡automaTcally ¡ § We ¡chose ¡a ¡supervised ¡classificaTon ¡method ¡that ¡uses ¡ morphological ¡indicators ¡as ¡input ¡data ¡(84 ¡indicators) ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡
• b. ¡Enrichment ¡of ¡exisTng ¡database ¡

4.2. ¡Method ¡

Building ¡ Block ¡ Islet ¡ § Height ¡ § Footprint ¡raTo ¡ § Floor ¡surface ¡ § External ¡wall ¡surface ¡ § Volume ¡ § Etc. ¡ ¡ § Mean ¡height ¡ § Standard ¡deviaTon ¡of ¡ heights ¡ § Compactness ¡ § OrientaTon ¡ § Courtyard ¡ § ConTguity ¡ § Etc. ¡ § Built ¡density ¡ § Road ¡density ¡ § VegetaTon ¡density ¡ § Mean ¡height ¡ § Standard ¡deviaTon ¡of ¡ heights ¡ § Number ¡of ¡building ¡ § Etc. ¡

37 ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

A ¡supervised ¡classificaTon ¡method ¡establishes ¡classificaTon ¡ rules ¡based ¡on ¡(a) ¡input ¡variables ¡and ¡(b) ¡individuals ¡with ¡ known ¡type ¡to ¡classify ¡new ¡individuals ¡whose ¡type ¡is ¡not ¡

• known. ¡

¡

¡ Therefore, ¡a ¡supervised ¡ classificaTon ¡method ¡requires ¡a ¡ dataset ¡of ¡idenTfied ¡typology. ¡ ¡ We ¡manually ¡idenTfy ¡18 ¡359 ¡ building ¡with ¡a ¡protocol ¡using ¡ exisTng ¡databases, ¡aerial ¡view ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ and ¡facades ¡views. ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡
• b. ¡Enrichment ¡of ¡exisTng ¡database ¡

4.2. ¡Method ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

We ¡conducted ¡staTsTcal ¡studies ¡on ¡7 ¡ciTes: ¡ Annecy ¡(mountain), ¡La ¡Rochelle ¡(seaside ¡and ¡stone), ¡Avignon ¡(Provence), ¡ Toulouse ¡(brick), ¡Nantes ¡(Britain), ¡Paris ¡(capital), ¡Mulhouse ¡(close ¡to ¡the ¡ border) ¡

¡

We ¡compared ¡6 ¡supervised ¡classificaOon ¡methods ¡(R ¡souware) ¡ (tree, ¡RandomForest, ¡lda, ¡qda, ¡knn, ¡svm) ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

¡

¡ The ¡selected ¡method, ¡RandomForest, ¡has ¡a ¡88,47% ¡of ¡accuracy. ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡
• b. ¡Enrichment ¡of ¡exisTng ¡database ¡

4.2. ¡Method ¡

39 ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

40 ¡

Results ¡for ¡La ¡Rochelle ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡
• b. ¡Enrichment ¡of ¡exisTng ¡database ¡

4.2. ¡Method ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

41 ¡

Results ¡for ¡Toulouse ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡
• b. ¡Enrichment ¡of ¡exisTng ¡database ¡

4.2. ¡Method ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡
• b. ¡Enrichment ¡of ¡exisTng ¡database ¡

4.2. ¡Method ¡

A ¡database ¡allows ¡to ¡cross ¡the ¡4 ¡input ¡ variables ¡in ¡order ¡to ¡define ¡detailed ¡ characterisTcs ¡of ¡buildings: ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

Detailed ¡characterisTcs ¡are ¡: ¡

§ Materials ¡type ¡and ¡thickness ¡for ¡walls, ¡roof, ¡floors ¡and ¡ground ¡cover ¡ § PosiTon ¡of ¡thermal ¡insulaTon ¡(internal ¡or ¡external) ¡ § Type ¡and ¡size ¡(%) ¡of ¡windows ¡ § Presence ¡and ¡type ¡of ¡shading ¡elements ¡ § AirTghtness ¡ ¡ § Presence ¡and ¡air ¡exchange ¡rate ¡of ¡mechanical ¡venTlaTon ¡

… ¡and ¡linked ¡with ¡physical ¡properTes ¡of ¡materials ¡ ¡

(thermal ¡conducTvity, ¡albedo, ¡etc.) ¡ ¡ ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡
• b. ¡Enrichment ¡of ¡exisTng ¡database ¡

4.2. ¡Method ¡

43 ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡
• c. ¡GIS-­‑based ¡creaTon ¡of ¡input ¡maps ¡

4.2. ¡Method ¡

All ¡morphological ¡indicators ¡and ¡input ¡variables ¡(typology, ¡date ¡of ¡ construcTon, ¡geographical ¡locaTon ¡and ¡building ¡use) ¡can ¡be ¡ automaTcally ¡computed ¡thank ¡to ¡a ¡GIS ¡plaworm ¡for ¡any ¡town ¡in ¡France. ¡

44 ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡
• e. ¡SimulaTon ¡of ¡energy ¡demand ¡and ¡urban ¡climate ¡

4.2. ¡Method ¡

Work ¡in ¡progress ¡… ¡ A ¡sensiTve ¡analysis ¡is ¡currently ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ led ¡with ¡TEB ¡on ¡the ¡city ¡of ¡Toulouse. ¡

45 ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• f. ¡Analysis ¡of ¡legal ¡tools ¡& ¡pracTces ¡

We ¡analyzed ¡: ¡

§ 20 ¡French ¡legal ¡planning ¡tools ¡(urban ¡planning ¡and ¡land ¡management ¡ laws, ¡energy ¡and ¡climate ¡planning ¡documents, ¡etc.) ¡ § 10 ¡European ¡exemplary ¡cases ¡(Barcelona, ¡Stuggart, ¡Grenoble, ¡etc.) ¡

¡ à Several ¡scales ¡of ¡decision ¡/ ¡regulaTon: ¡NaTon, ¡Region, ¡City ¡ à Several ¡strengths: ¡InformaTve, ¡IncenTve, ¡Compulsory ¡ ¡ Money ¡is ¡not ¡the ¡main ¡factor ¡inhibiTng ¡the ¡consideraTon ¡of ¡energy ¡ and ¡climate ¡in ¡planning. ¡ ¡

¡

Good ¡pracTces ¡are ¡favored ¡by ¡key ¡persons ¡making ¡the ¡link ¡between ¡ several ¡city ¡services ¡& ¡some ¡other ¡insTtuTons ¡(e.g. ¡labs). ¡ ¡

46 ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡

4.2. ¡Method ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• f. ¡Analysis ¡of ¡legal ¡tools ¡& ¡pracTces ¡

51 ¡French ¡urban ¡planning ¡agencies ¡were ¡quesToned ¡through ¡a ¡ survey ¡: ¡ ¡ à Energy ¡consumpTon ¡issues ¡are ¡frequently ¡addressed ¡ à Micro-­‑climate ¡is ¡(far) ¡less ¡taken ¡into ¡account ¡ ¡ à A ¡very ¡large ¡heterogeneity ¡(depending ¡on ¡city ¡size, ¡ historical ¡relaTons) ¡ ¡ The ¡survey ¡showed ¡a ¡need ¡of ¡data ¡for ¡diagnosTc ¡

47 ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡

4.2. ¡Method ¡

• 1. ¡Context ¡

¡

• 2. ¡Development ¡ ¡
• f ¡GENIUS ¡

¡

• 3. ¡The ¡MUSCADE ¡and ¡ ¡

ACCLIMAT ¡projects ¡ ¡

• 3. ¡The ¡MApUCE ¡

project ¡ ¡ ¡

• 4. ¡The ¡MApUCE ¡project ¡

4.3. ¡Conclusion ¡and ¡outlooks ¡

An ¡ambiTous ¡work, ¡sTll ¡in ¡progress. ¡ ¡ A ¡large ¡database ¡that ¡will ¡be ¡available ¡to ¡public ¡and ¡urban ¡ planners ¡for ¡every ¡city ¡in ¡France. ¡ ¡ ¡

Thank ¡you ¡for ¡your ¡agenTon ¡! ¡

¡

Contact: ¡marion.bonhomme@toulouse.archi.fr ¡

48 ¡