IA pour la ville résiliente

De nombreux gouvernements locaux ou régionaux ont entamé ou accéléré le changement transformationnel visant à prendre des mesures climatiques et à planifier la résilience future. Cependant, parmi les obstacles au démarrage ou à la prise de décisions éclairées figurent les prévisions, les outils et les applications requis par le personnel pour comprendre les impacts des changements climatiques sur des régions géographiques précises, ainsi que les solutions climatiques pour réduire, atténuer ou s’adapter à ces impacts, stress, risques et événements futurs. Les municipalités sont avides de créer ou de développer des outils climatiques (ou d’y avoir accès) qui sont nécessaires pour déterminer les communautés les plus exposées aux impacts des changements climatiques, notamment aux chaleurs extrêmes ou aux inondations, et pour comprendre comment les investissements peuvent être mieux utilisés pour obtenir le meilleur retour, ce qui sera bénéfique pour les communautés locales, en particulier celles qui sont les plus vulnérables.

La ville de Calgary a utilisé l’outil pour mieux comprendre les secteurs des communautés qui sont constamment exposés à des températures élevées et pour éclairer les décisions en matière de planification de l’adaptation au climat. L’outil a également été utilisé pour déterminer les priorités des ressources municipales et pour éclairer les décisions prises par les planificateurs communautaires, les services sociaux et les groupes de gestion des urgences dans le but d’orienter les interventions relatives au refroidissement et favoriser la résilience climatique aux impacts liés à la chaleur.

Dans sa forme actuelle, l’outil d’évaluation des ICU propose trois modes principaux pour améliorer la planification de la résilience et la prise de décisions. Le mode « récit » permet aux utilisateurs de consulter les données (comme la température, l’infrastructure, les données démographiques) sous forme de récits faciles à comprendre. Le mode « exploration » offre une vue granulaire des données en affichant les points chauds des ICU, les différents types de bâtiments et les groupes de bâtiments. Ce mode permet de comprendre les répartitions de haut niveau de la démographie par tranche d’âge de la population et la façon dont cette démographique peut être liée à la vulnérabilité et au stress sur l’infrastructure. Le mode « comparaison » permet aux utilisateurs de comparer des variables corrélées sur différentes périodes, comme les changements touchant la chaleur extrême par rapport à l’âge des bâtiments, au couvert forestier ou aux surfaces perméables et imperméables.

Dans le mode le plus récent (actuellement disponible uniquement pour la région de Peel), Evergreen a créé un mode de scénario d’apprentissage automatique qui permet aux utilisateurs de saisir des variables personnalisées (comme le nombre de bâtiments et le pourcentage de santé ou de verdure de la végétation) et de comprendre selon un horizon temporel comment ces changements de variables modifieront la température à la surface du sol et la chaleur extrême dans des zones spécifiques mesurées.

Grâce aux cartes des ICU produites à partir de l’outil, la ville peut également fournir des preuves qui soutiennent et éclairent les mesures suivantes :

1. L’utilisation de l’outil pour éclairer cinq projets de planification (actuellement à l’état d’ébauche, non approuvés) et environ dix projets d’infrastructure publique. L’outil a contribué à l’élaboration d’un projet qui a permis de déterminer la valeur des effets de réduction de la chaleur des actifs naturels dans la ville de Calgary.
2. La possibilité de fournir des données quantitatives démontrant l’importance des actifs naturels pour la réduction de la température et la valeur de l’augmentation et de l’amélioration des actifs naturels dans une perspective de risque climatique.
3. La démonstration de l’effet des routes et des espaces pavés sur la chaleur, les températures les plus élevées se situant autour des stationnements et des toits pavés. Cette information peut influer sur la manière dont nous concevons ces espaces afin qu’ils soient mieux adaptés aux changements climatiques et qu’ils deviennent plus résistants au climat à l’avenir.
4. La démonstration de l’effet rafraîchissant des parcs et des actifs naturels, en particulier des plans d’eau.
5. La reconnaissance des impacts relatifs à l’intensification de la chaleur produite par des espaces pavés et de l’atténuation de ces impacts grâce à des espaces verts s’étend au-delà des limites géographiques de l’élément en question et touche les secteurs de la communauté situés à proximité.
6. L’équipe chargée de l’adaptation climatique ainsi que l’équipe chargée de la gestion climatique et de la planification stratégique de la ville de Calgary ont utilisé l’outil pour orienter et élaborer des « profils de risques climatiques communautaires ». Ces profils sont créés pour chaque communauté à Calgary et aident les planificateurs communautaires à prendre des décisions fondées sur des données probantes concernant la réduction des risques climatiques dans le cadre de projets de planification touchant plusieurs communautés.

De nombreuses leçons ont été tirées du programme pilote avec une application par la ville de Calgary, mais la capacité d’intégrer une fonction de prévision a été la plus importante. Cette fonction pourrait contribuer à prédire, par exemple, l’effet bénéfique d’une solution climatique comme la plantation d’arbres dans une rue sur les ICU et la chaleur extrême dans les années et les décennies à venir. Toutefois, au cours de l’élaboration de l’outil, nous avons consulté des scientifiques de la NASA et d’autres experts en science des données. Nous avons déterminé qu’il n’était pas possible de créer une telle fonction à cette résolution, c’est-à-dire au niveau de la rue, étant donné le champ d’application actuel et les entrées de données dans l’outil actuel. La capacité de créer une fonction de prévision serait possible avec des modèles climatiques supplémentaires, un éventail élargi et une plus grande profondeur de données, et avec un mode de résolution vaste (niveau du quartier ou de la communauté par rapport au niveau de la rue).

Au fur et à mesure que le programme et l’outil ont franchi les étapes pilotes, tout en travaillant avec nos partenaires techniques de Gramener Inc, nous avons appris que l’outil pourrait être utilisé pour mieux éclairer les sources d’émissions de GES selon les bâtiments et les infrastructures, ainsi que les données sur la chaleur et un certain nombre d’autres facteurs. À l’avenir, nous espérons intégrer les capacités d’apprentissage automatique de l’outil pour identifier les points chauds des ICU et de la chaleur extrême, et pour favoriser la compréhension relative au refroidissement local et aux réductions d’émissions grâce à des rénovations, notamment les toits verts ou blancs.

Depuis la ville de Calgary, le programme s’est développé en plusieurs phases (comme il est indiqué brièvement ci-dessus) et a élargi nos partenariats et nos ambitions dans la région de Peel et à l’Office de protection de la nature de Toronto et de la région (situé en Ontario). Ce partenariat est important, car l’outil s’étend géographiquement pour intégrer un gouvernement régional qui, à l’intérieur de ses frontières, comprend trois villes : Mississauga, Brampton et Caledon. Cela offre de nouvelles possibilités et de nouveaux défis qu’Evergreen s’efforce de relever en innovant et en développant ce programme afin de fournir aux gouvernements et aux villes les ressources nécessaires pour prendre des mesures climatiques. En ce qui concerne les prochaines étapes, nous avons récemment achevé la création d’un nouveau mode « scénario » qui permet aux utilisateurs de créer des scénarios personnalisés à partir de l’outil existant pour comprendre comment la planification, le climat ou les projets d’infrastructure pourraient modifier la capacité de la communauté à atténuer les ICU ou la chaleur extrême. Même si ce mode est nouveau, il devrait constituer une prochaine étape stratégique pour le programme et les partenaires dans la planification de solutions d’action climatique et pour mieux équiper le personnel gouvernemental et les planificateurs au moyen d’un outil leur permettant de prendre des décisions plus éclairées.

Voici les prochaines étapes pour l’outil en allant de l’avant :

• L’intégration directe d’ensembles de données socio-économiques pour mieux comprendre la création d’un profil de risques et de vulnérabilités au niveau communautaire. Cette intégration permettrait aussi de mieux comprendre la corrélation avec les ICU et la chaleur extrême, en orientant les utilisateurs vers les secteurs où les investissements seraient le plus bénéfiques pour les personnes les plus vulnérables aux changements climatiques (dans le contexte du réchauffement des températures).
• L’intégration de l’apprentissage automatique pour déterminer les réductions d’émissions de GES à l’échelle d’un bâtiment ou d’une communauté grâce à la corrélation entre les conditions météorologiques et l’albédo, en comprenant les répercussions directes des toits blancs et des toits verts comme point de départ.
• L’application de l’outil et du programme à deux nouvelles municipalités d’ici la fin de l’année 2024.

Lien vers l’étude de cas complète (in Anglais seulement)

Ressources supplémentaires (in Anglais seulement) :

• L’IA pour la boîte à outils de la ville résiliente
• Projections climatiques pour la ville de Calgary
• Rapport sommaire sur l’indice de risque climatique de la ville de Calgary