Méthodologie de prévision de la pollution atmosphérique particulaire : vers une télédétection satellitaire

par Houda Yahi

Thèse de doctorat en Modélisation statistique. Physique

Sous la direction de Sylvie Thiria et de Richard Santer.

Soutenue en 2010

à Littoral .


  • Résumé

    Les aérosols (particules fines en suspension dans l’air) constituent un enjeu important pour l’étude de l’atmosphère : ils ont des conséquences sanitaires néfastes, modifient la visibilité et ont sur le bilan radiatif des effets directs (absorption/réfraction de la lumière), semi directs (modification du profil vertical de température) et indirects (impacts sur la formation des nuages en tant que noyaux de condensation). Leur modélisation est particulièrement complexe, aussi bien physiquement que numériquement. La concentration massique en particules dont le diamètre est inférieur à 10 µm (PM10 -Particule Matter) mesurée par les réseaux de surveillance de la qualité de l’air est un des éléments objectifs d’évaluation de la pollution atmosphérique particulaire. Ces mesures ponctuelles présentent l’avantage de donner des profils horaires de concentrations massiques pour les lieux où elles sont implantées. Par contre, elles ne permettent pas d’accéder aux répartitions spatiales des différents polluants. L’emploi des mesures satellitaires d’épaisseur optique en aérosols (AOT) peut s’avérer une bonne alternative, cependant la relation permettant de retrouver les concentrations massiques en (PM10) au sol à partir des mesures optiques est loin d’être simple. Cette thèse vise à établir la relation liant la concentration massique à 2 mètres du sol des particules fines (PM10) à l’épaisseur optique. L’objectif recherché est d’utiliser à terme cette relation pour tirer profit du potentiel de l’observation satellitaire en matière de cartographie de la pollution particulaire. Nous proposons une méthodologie d’analyse et de prévision de la pollution particulaire à partir de la télédétection, du modèle de chimie-transport CHIMERE et du modèle météorologique MM5. Elle est basée sur une approche statistique (réseaux de neurones) et permet d’établir une classification en types de temps (à partir des variables météorologiques) pour lesquels on peut déterminer plus facilement la relation PM10-AOT. Les types de temps permettent également de définir des indices de pollution générique, et une prévision largement satisfaisante des concentrations massiques des PM10 à partir des mesures d’épaisseurs optique. Notre modèle de prévision a été validé sur cinq années de mesures in situ et l’apport de l’information AOT satellitaire par type de temps est clairement montré.

  • Titre traduit

    A methodology for estimating atmospheric low level particle pollution from vertical integrated optical measurements


  • Résumé

    We present a methodology for retrieving atmospheric particulate matter (PM10) from sun-sky photometer measurements (AOT). As PM10 are “surface parameters” and AOT are “integrated parameters”, the last and containing or not the first one, one needs to use a “functional relationship” between the two parameters. As these two parameters depend on atmospheric structure and meteorological parameters, we tried here to initiate a statistical approach, classified the meteorological situations in weather types using a neuronal classifier (Self organizing Map). For each weather type, a simple relationship can be estimated. We applied this methodology to the Lille region (France) for the summer 2003-2007. The good performances of the method led us to envisage the possibility of measuring the PM10 from satellite observations.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (145 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. [113-115]

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