Modélisation inverse pour l'optimisation des sources primaires de pollution atmosphérique à l'échelle régionale

par Isabelle Pison

Thèse de doctorat en Chimie de la pollution atmosphérique et physique de l'environnement

Sous la direction de Gilles Bergametti.


  • Résumé

    Une méthode d'inversion des émissions anthropiques à l'échelle régionale, utilisant les mesures de routine et basée sur le modèle CHIMERE et son adjoint, a été élaborée et validée. Une technique de krigeage permet d'utiliser de façon optimale les informations disponibles dans l'espace des concentrations. Une technique d'agrégation spatiale dynamique permet de plus de réduire la dimension du problème. Enfin, d'autres paramètres peuvent être inversés ou débiaisés avant l'inversion. Les émissions de NOx du cadastre élaboré par AIRPARIF pour l'Île-de-France ont été inversées pendant les étés 1998 et 1999, les épisodes de la campagne ESQUIF étant étudiés en détail. L'optimisation corrige des écarts importants entre concentrations mesurées et simulées. En général, le niveau de fiabilité des résultats diminuen avec la densité du réseau de mesure. Les résultats présentant le plus haut niveau de confiance concernent donc les flux d'émission les plus intense d'Île-de-France.

  • Titre traduit

    Inverse modeling for the optimization of primary sources of atmospheric pollution at a regional scale


  • Résumé

    A method for the inversion of anthropogenic emissions at a regional scale, using network measurements and based on CHIMERE model and its adjoint, was developed and validated. A kriging technique allows us to optimize the use of the information available in the concentration space. A dynamical spatial aggregation technique makes it possible to further reduce the size of the problem. Finally, other parameters may be inverted or debiased before the inversion. The NOx emissions from the inventory elaborated by AIRPARIF for the Paris area were inverted during the summers of 1998 and 1999, the events of the ESQUIF campaign being studied in detail. The optimization reduces large differences between simulated and measured concentrations. Generally, the confidence level of the results decreases with the density of the measurement network. Therefore, the results with the higher confidence level correspond to the most intense emission fluxes of the Paris area.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (187 f.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. : 89 réf

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