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Soutenance de thèse Lya LugonModifierSupprimer

lun. 28 juin 2021
 
Date : Jeudi 1 juillet 2021 à 14h
 
Lieu :  Ecole des Ponts Paris Tech (Batiment Coriolis, Amphithêatre Caquot 1), et en ligne
 
Titre :Modélisation de la qualité dans les rues de Paris
 
Title in English : Air quality modeling in the streets of Paris
 
Membres du jury :
Yafang Cheng (Institut Max Planck) : Rapportrice
Benjamin Loubet (INRA) : Rapporteur
Karine Deboudt (LPCA) : Examinatrice
Maria de Fátima Andrade (IAG) : Examinatrice
Olivier Sanchez (Airparif) : Examinateur
Karine Sartelet (CEREA) : Directrice de thèse
Olivier Chrétien (Ville de Paris) : Co-directeur de thèse
 
Résumé :

Afin de modéliser les concentrations de polluants liés à la qualité de l’air dans les rues de Paris, le modèle de réseau de rues MUNICH (Model of Urban Network of Intersecting Canyons and Highways) est amélioré. Une approche non stationnaire est développée pour représenter la formation des composés secondaires, tels que NO2. Pour modéliser la dynamique des aérosols, MUNICH est couplé au module chimique SSH-aérosol. Les concentrations en gaz et particules dans les rues de Paris sont simulées avec MUNICH, couplé au modèle de chimie-transport Polair3D pour intégrer les concentrations de fond dans les rues. Pour les composés gazeux, le couplage entre MUNICH et Polair3D peut être unidirectionnel (les concentrations de fond influencent celles des rues) ou bidirectionnel (il y a un feedback entre la rue et les concentrations de fond). Les concentrations de NO2 et NOx se comparent bien aux observations, quelque soit l’approche utilisée pour le couplage. Le couplage bidirectionnel influence plus les rues avec un rapport hauteur/largeur intermédiaire et avec des émissions de trafic élevées, atteignant 60% sur les concentrations de NO2 selon la rue. Pour les particules, les concentrations de PM2.5 , PM10 et les compositions chimiques simulées sont proches des observations. Lesparticules secondaires ont un impact important sur les concentrations de PM2.5 , atteignant 27% selon la rue et le moment de la journée. La chimie gazeuse a une forte influence sur les espèces gazeuses réactives, augmentant de 37% la concentration moyenne du NO2. L’influence sur les condensables est plus faible, mais atteint 20% selon la rue. L’hypothèse d’équilibre thermodynamique dans le calcul de la condensation/évaporation surestime les concentrations en organiques d’environ 5% en moyenne, jusqu’à 31% à midi selon la rue. Les émissions trafic de NH3 augmentent les concentrations en inorganiques de 3% en moyenne, atteignant 26% selon la rue. Pour expliquer la sous-estimation par le modèle des fortes concentrations de carbone suie (BC) observées dans les rues, l’influence des émissions hors échappement et du couplage bidirectionnel est investiguée. Une nouvelle approche pour calculer la remise en suspension des particules est présentée, modélisant la masse déposée et respectant le bilan de masse à la surface des rues. Les simulations montrent que la remise en suspension des particules a un faible impact sur les concentrations de BC. Les concentrations de BC dans les rues influencent les concentrations urbaines de fond : l’influence du couplage bidirectionnel atteint 50% selon la rue. Les émissions d’usure des pneus contribuent aux émissions de BC de façon comparable aux émissions à l’échappement. Des nouveaux facteurs d’émission sont proposés cohérents avec certaines études de la littérature et la comparaison modèle/mesures effectuée. MUNICH est finalement utilisé sur Paris pour estimer l’impact du renouvellement du parc automobile sur dix ans et de la mobilité urbaine sur l’exposition de la population à de multiples composés. Le renouvellement du parc de véhicules diminue fortement l’exposition de la population aux NO2, BC, PM10, PM2.5 et aux particules organiques. Cette diminution est plus importante que celle estimée en utilisant un CTM à l’échelle régionale. L’exposition de la population aux PM2.5 diminue de façon similaire si les véhicules diesel, essence ou électriques récents sont favorisés. Mais favoriser les véhicules électriques induit la plus forte diminution de l’exposition au NO2 . Le télétravail est moins efficace que le renouvellement des véhicules, mais il peut être utilisé pour intensifier la diminution de l’exposition aux concentrations de particules. Cependant, des réductions plus ambitieuses des émissions sont nécessaires pour respecter les directives de qualité de l’air sur Paris.

Lauréate de prix de thèse Ponts 2020 : Cécile DefforgeModifierSupprimer

mer. 14 avril 2021

 

Cécile Defforge est une des trois lauréats pour le Prix de thèse Ponts 2020

 

Titre : Assimilation de données dans un code de mécanique des fluides pour la micro-météorologie

 

B. Carissimo (Directeur de thèse), M. Bocquet (Co-directeur de thèse)

 

 

Lundi 29 mars 2021 à 14h: soutenance de thèse Joffrey Dumont Le BrazidecModifierSupprimer

lun. 29 mars 2021

Titre : Inférence bayésienne et quantification d'incertitudes pour l'estimation de sources de rejets de radionucléides

Membres du jury :
Mme Sophie RICCI, Chargée de recherche, CERFACS, rapporteure
M. Lionel SOULHAC, Professeur, LMFA, rapporteur
Mme Paola CINNELLA, Professeure des universités, Sorbonne université, examinatrice
Mme Anne MATHIEU, Ingénieure, IRSN, examinatrice
M. Didier LUCOR, Directeur de recherche, LIMSI-CNRS, examinateur
M. Marc BOCQUET, Professeur, ENPC, directeur de thèse
M. Olivier SAUNIER, Ingénieur de recherche, IRSN, encadrant de thèse
M. Yann RICHET, Ingénieur de recherche, IRSN, invité
M. Yelva ROUSTAN, Chargé de recherche, ENPC, invité et co-encadrant de thèse


Résumé :

En cas de rejet de polluants radioactifs dans l’atmosphère, une des missions des autorités est d’évaluer les conséquences de ce rejet afin de mettre en œuvre, si nécessaire, des mesures de protection des populations. Il peut s’agir d’évacuation ou de mise à l’abri à très court terme et de restrictions de consommation ou de commercialisation des denrées alimentaires contaminées à plus long terme. Pour cela, des modèles numériques sont utilisés pour simuler la dispersion des radionucléides dans l’atmosphère.

La précision des résultats obtenus à partir de ces modèles dépend fortement de la connaissance du terme source, c’est-à-dire de la localisation, de la durée, de l’ampleur du rejet ainsi que de sa distribution entre radionucléides. Or, la connaissance du terme source est généralement soumise à d’importantes incertitudes. En plus du terme source, d’autres incertitudes proviennent du modèle de transport, des champs météorologiques, des données de mesure et de la représentativité du modèle par rapport aux mesures. Dans cette thèse, nous avons développé et appliqué des méthodes de modélisation inverse permettant d’améliorer l’évaluation du terme source et de quantifier les incertitudes.

Parmi les méthodes de modélisation inverse, les approches déterministes variationnelles sont efficaces pour fournir une estimation rapide du terme source, mais la quantification des incertitudes associée à cette estimation est généralement difficile. Nous proposons donc d'aborder le problème dans le cadre probabiliste de l'inférence bayésienne qui s’inscrit dans un formalisme permettant d’obtenir une évaluation plus complète des incertitudes. Plusieurs méthodes d’échantillonnage de Monte Carlo à chaîne de Markov (MCMC) sont mises en \oe uvre afin de reconstruire les variables décrivant la source : l’algorithme de Metropolis Hastings, l’algorithme du parallel tempering et enfin le Reversible-Jump MCMC.

Ces algorithmes sont tout d’abord appliqués et validés sur l’évènement de détection de ruthénium 106 survenu en Europe à l’automne 2017. Les densités de probabilité des variables de la source sont reconstruites afin d’identifier l’origine géographique des détections ainsi que les quantités de ruthénium 106 rejetées dans l’atmosphère. Puis, dans un second temps, plusieurs méthodes sont développées afin d’incorporer et de quantifier différentes sources d’erreurs au sein du problème bayésien et ainsi permettre une meilleure reconstruction de la distribution du rejet. Le second cas d’étude est dédié à l’accident de Fukushima-Daiichi qui a conduit à des rejets longs associés à une cinétique variable dans le temps. La reconstruction de ces rejets aux caractéristiques plus complexes a nécessité le développement d’un nouvel algorithme MCMC, le Reversible-Jump MCMC, qui a été adapté à partir des méthodes d’échantillonnage précédentes. Appliqué au cas de Fukushima-Daiichi, le Reversible-Jump MCMC montre sa capacité à échantillonner plus finement et plus efficacement la distribution du terme source et des incertitudes.

Vendredi 10 juillet 2020 à 14h: soutenance d’HDR d'Yelva RoustanModifierSupprimer

mer. 8 juillet 2020

Soutenance d'HDR Yelva Roustan

Informations

 

La diffusion en ligne 

- la partie de la soutenance jusqu’à la délibération du jury :  https://youtu.be/ns3fqi_d_ns

- la partie de la soutenance après la délibération du jury, la délibération étant confidentielle : https://youtu.be/7K0DNRvsUII

 

Book publication by Christian SeigneurModifierSupprimer

ven. 6 décembre 2019

Air Pollution

 

Air Pollution: Concepts, Theory, and Applications, Cambridge: Cambridge University Press.

 

Cambridge University Press

16th ERCOFTAC SIG15 WorkshopModifierSupprimer

ven. 18 octobre 2019

Cédric Flageul coorganized 16th ERCOFTAC SIG15 Workshop in Slovenia

 

Date: 15th - 16th October 2019

Location: Reactor Centre of the Jožef Stefan Institute, Ljubljana, Slovenia

Organiser:SIG15

Coordinators: Krpan, R. & Flageul, C.

ERCOFTAC Members: Pr Matevž Dular, University of Ljubljana; 
                               Pr Dominique Laurence, University of Manchester; 
                               Dr Sofiane Benhamadouche, EDF

https://www.ercoftac.org/events/16th_ercoftac_sig15_workshop_modelling_of_wall_bounded_turbulent_natural_convection_a_re-assessment_using_state-of-the-art_massively_parallel_dns/

Soutenance de thèse de Alban Farchi (Jeudi 21 novembre 2019)ModifierSupprimer

mar. 15 octobre 2019

Titre de thèse

Localisation des méthodes d'assimilation de données d'ensemble

Lieu de soutenance

Amphithéàtre Caquot à l'Ecole des Ponts ParisTech (Champs-sur-Marne)

Jury de thèse

Pr Alberto Carrassi (University of Utrecht), rapporteur
Dr Emmanuel Cosme (Université Grenoble Alpes), rapporteur
Dr Olivier Talagrand (CNRS), examinateur
Dr Etienne Mémin (INRIA), examinateur
Dr Valérie Monbet (Université Rennes 1), examinatrice
Dr Massimo Bonavita (ECMWF), examinateur
Pr Marc Bocquet (Ecole des Ponts ParisTech), directeur de thèse

Résumé de thèse

L’assimilation de données est la discipline permettant de combiner des observations d’un système dynamique avec un modèle numérique simulant ce système, l'objectif étant d'améliorer la connaissance de l'état du système. Le principal domaine d'application de l'assimilation de données est la prévision numérique du temps. Les techniques d'assimilation sont implémentées dans les centres opérationnels depuis plusieurs décennies et elles ont largement contribué à améliorer la qualité des prédictions.

Une manière efficace de réduire la dimension des systèmes d'assimilation de données est d'utiliser des méthodes ensemblistes. La plupart de ces méthodes peuvent être regroupées en deux classes : le filtre de Kalman d'ensemble (EnKF) et le filtre particulaire (PF). Le succès de l'EnKF pour des problèmes géophysiques de grande dimension est largement dû à la localisation. La localisation repose sur l'hypothèse que les corrélations entre variables d'un système dynamique décroissent très rapidement avec la distance. Dans cette thèse, nous avons étudié et amélioré les méthodes de localisation pour l'assimilation de données ensembliste.

La première partie est dédiée à l'implémentation de la localisation dans le PF. Nous passons en revue les récents développements concernant la localisation dans le PF et nous proposons une classification théorique des algorithmes de type PF local. Nous insistons sur les avantages et les inconvénients de chaque catégorie puis nous proposons des solutions pratiques aux problèmes que posent les PF localisés. Les PF locaux sont testés et comparés en utilisant des expériences jumelles avec des modèles de petite et moyenne dimension. Finalement, nous considérons le cas de la prédiction de l'ozone troposphérique en utilisant des mesures de concentration. Plusieurs algorithmes, dont des PF locaux, sont implémentés et appliqués à ce problème et leurs performances sont comparées.

La deuxième partie est dédiée à l'implémentation de la localisation des covariances dans l'EnKF. Nous montrons comment la localisation des covariances peut être efficacement implémentée dans l'EnKF déterministe en utilisant un ensemble augmenté. L'algorithme obtenu est testé au moyen d'expériences jumelles avec un modèle de moyenne dimension et des observations satellitaires. Finalement, nous étudions en détail la cohérence de l'EnKF déterministe avec localisation des covariances. Une nouvelle méthode est proposée puis comparée à la méthode traditionnelle en utilisant des simulation jumelles avec des modèles de petite dimension.

Soutenance de thèse de Cécile Defforge (Lundi 14 octobre 2019)ModifierSupprimer

mar. 17 septembre 2019

Titre de thèse

Assimilation de données pour des applications micro-météorologiques avec le modèle de mécanique des fluides Code_Saturne

Lieu de soutenance

Amphithéàtre Caquot 2 à l'Ecole des Ponts ParisTech (Champs-sur-Marne)

Jury de thèse

Dr. Sophie RICCI, CERFACS -- Rapporteure

Dr. Alberto MARTILLI, CIEMAT -- Rapporteur

Pr. Chantal STAQUET, LEGI - Université Grenoble Alpes -- Examinatrice

Dr. Olivier TALAGRAND, LMD – CNRS -- Examinateur

Dr. Bertrand CARISSIMO, CEREA – Ecole des Ponts ParisTech  et EDF R&D -- Directeur de thèse

Pr. Marc BOCQUET, CEREA – Ecole des Ponts ParisTech  et EDF R&D  – Co-directeur de thèse

M. Raphaël BRESSON, CEREA – Ecole des Ponts ParisTech  et EDF R&D  -- Invité

Dr. Patrick ARMAND, CEA DAM/DIF – Invité

Résumé de la thèse

La qualité de l’air est un enjeu sanitaire et environnemental majeur. Par ailleurs, l'estimation précise des potentiels éoliens est la source d’importantes retombées économiques et environnementales. Pour étudier ces deux sujets, il est nécessaire de reconstituer précisément les champs de vent locaux grâce à des modèles numériques de micro-météorologie. Ces simulations sont extrêmement sensibles aux conditions météorologiques aux limites du domaine d’étude. Jusqu’à présent, les conditions aux limites (CL) étaient estimées à partir de simulations à plus grande échelle, qui fournissent des informations imprécises, voire incomplètes pour l’utilisation à micro-échelle. Par conséquent, la méconnaissance des CL représente une source majeure d’erreur et d’incertitude dans les études micro-météorologiques.
Les sites susceptibles d’accueillir un parc éolien et les environnements bâtis (quartiers urbains ou sites industriels) peuvent être équipés d’instruments de mesures météorologiques et de concentration de polluants. Les observations fournies par ces instruments constituent une seconde source d’information, jusqu’à ce jour peu exploitée pour les études micro-météorologiques. En effet, étant à l’intérieur du domaine, les observations sont perturbées par la géométrie complexe des sites étudiés. Afin d'améliorer la précision des CL et donc des simulations atmosphériques à l'échelle locale, des méthodes d'assimilation de données (AD) adaptées à cette problématique pourraient permettre de mettre à profit les observations disponibles.
Jusqu’à présent, les méthodes d’AD ont été principalement développées pour répondre aux besoins de la météorologie à grande échelle et donc utilisées pour corriger les conditions initiales (CI). Afin d'élargir le champ d'application de l’assimilation de données aux simulations à l’échelle locale, il faut adapter les méthodes d'AD pour qu'elles permettent de corriger les CL plutôt que les CI.
Parmi les méthodes d'assimilation de données existantes, deux semblent compatibles avec les modèles de mécanique des fluides atmosphérique (CFD) utilisés pour la micro-météorologie en géométrie complexe : l’algorithme de nudging direct et rétrograde (BFN) et le lisseur de Kalman d’ensemble itératif (IEnKS). Nous avons adapté ces deux méthodes d’un point de vue théorique pour inclure les CL dans les variables de contrôle. Les performances des versions adaptées du BFN et de l'IEnKS ont tout d'abord été étudiées avec un modèle simplifié d’écoulement atmosphérique à deux couches, basé sur les équations de Saint-Venant. Le BFN et l’IEnKS ont ensuite été testés en deux puis trois dimensions avec le module atmosphérique du modèle open-source de CFD Code_Saturne.
Le premier cas d’étude avec Code_Saturne correspond à une application réelle d’estimation de potentiel éolien dans une région montagneuse au relief très accidenté où trois mâts de mesure fournissent des observations de vent. Le second cas d’étude correspond à une étude de dispersion de polluants en milieu urbain, basé sur les observations de vent et de concentration, provenant de la campagne de mesures « Mock Urban Setting Test » aux USA. Dans ce second cas, la turbulence est également incluse dans les conditions aux limites. Dans les deux cas, une partie des observations est utilisée pour l’assimilation et le reste pour la validation des résultats.
Les expériences menées sur le premier cas ont révélé que les modèles de CFD présentent des non-linéarités trop fortes (recirculations derrière les obstacles) pour l’algorithme de BFN, fondé sur une hypothèse de linéarité. Les études avec cette méthode n'ont donc pas été poursuivies. En revanche, les deux cas d'étude ont montré la capacité de l'IEnKS à réduire l'erreur et l'incertitude sur les CL grâce à l'assimilation d'une petite dizaine d'observations, en un nombre raisonnable de calculs. Par suite, l'écart entre les champs de vent simulés et les observations de validation est également réduit. De même, l'incertitude sur les simulations est plus faible. Finalement, l'IEnKS permet d'estimer le potentiel éolien dans un cas et les concentrations en polluant dans l'autre, avec beaucoup plus de précision.

 

Soutenance de thèse d'Anthony Fillion (Jeudi 28 mars 2019)ModifierSupprimer

jeu. 28 mars 2019

Titre de thèse: Méthodes variationnelles d'ensemble et optimisation variationnelle pour les géosciences

Lieu de thèse: Amphithéâtre Caquot I, à l'Ecole des Ponts ParisTech

 

Jury de thèse :

Directeurs de thèse :

Marc Bocquet                                       CEREA, École des Ponts Paris Tech

Serge Gratton                                       IRIT, INP Toulouse

Rapporteurs :

Étienne Mémin                                     FLUMINANCE, INRIA Rennes

Yann Michel                                          CNRM, Météo France & CNRS, Toulouse

Examinateurs :

Maëlle Nodet                                         AIRSEA, INRIA Grenoble

Selime Gürol                                         CERFACS, Toulouse

Annick Sartenaer                                  NaXys, Université de Namur

 

Résumé de thèse
L'assimilation de données consiste à estimer précisément l'état d'un système physique. Cette estimation combine de façon optimale des observations bruitées et des modèles numériques imparfaits permettant de simuler le système physique. En particulier, l'assimilation de données sert à estimer l'état initial d'un système dynamique. Cet état analysé peut ensuite être utilisé pour prévoir le comportement de ce système, notamment dans les systèmes géophysiques où les jeux de données sont conséquents.
Une première approche repose sur une estimation de l'état initial basée sur le principe du maximum a posteriori. Il s'agit alors de résoudre un problème d'optimisation, souvent par des techniques utilisant le gradient des opérateurs. Cette approche, appelée 4DVar, nécessite le calcul de l'adjoint du modèle et de l'opérateur d'observation, ce qui est une tâche consommatrice en temps de développement des systèmes de prévision. Une seconde approche permettant de résoudre séquentiellement le problème d'assimilation est basée sur les techniques dites  d'ensemble . Ici, des perturbations a priori de l'état du système permettent d'accéder à des moments statistiques. Ces moments sont alors utilisés dans les formules de Kalman pour obtenir des approximations de l'état du système a posteriori.
Ces deux approches ont été récemment combinées avec succès dans les méthodes de type EnVar aujourd'hui utilisées dans les systèmes opérationnels de prévision. Elles bénécient donc d'une gestion ecace de la non linéarité au travers des méthodes d'optimisation variationnelle et permettent l'estimation de statistiques et de dérivées à l'aide des ensembles. Le lisseur de Kalman d'ensemble itératif (IEnKS, [Bocquet and Sakov, 2014]) est un archétype de ces méthodes EnVar. Pour combiner les deux approches précédentes, il utilise une fenêtre d'assimilation qui est translatée entre chaque cycle. Diérents paramétrages de la fenêtre d'assimilation conduisent à diérentes stratégies d'assimilation non équivalentes lorsque la dynamique du système est non linéaire.
En particulier, les longues fenêtres d'assimilation réduisent la fréquence de l'approximation gaussienne des densités a priori. Il en résulte une amélioration des performances jusqu'à un certain point. Au delà, la complexité structurelle de la fonction de coût met l'analyse variationnelle en défaut. Une solution nommée quasi statique variational assimilation (QSVA) ([Pires et al., 1996]) permet d'atténuer ces problèmes en ajoutant graduellement les observations à la fonction de coût du 4DVar. Le second chapitre de thèse correspondant à la publication [Fillion et al., 2018], généralise cette technique aux méthodes EnVar et s'intéresse plus précisément aux aspects théoriques et numériques du QSVA appliqués à l'IEnKS.
Cependant, l'intérêt du QSVA repose sur l'hypothèse de modèle parfait pour simuler l'évolution de l'état. La pertinence d'une observation temporellement éloignée pour estimer l'état peut être remise en cause en présence d'erreur modèle. Le troisième chapitre est donc consacré à l'introduction d'erreur modèle au sein de l'IEnKS en poursuivant les travaux de [Sakov and Bocquet, 2018, Sakov et al., 2018]. Il y sera donc construit l'IEnKS-Q, une méthode 4D variationnelle d'ensemble résolvant séquentiellement le problème de lissage en présence d'erreur modèle. Avec erreur modèle, une trajectoire n'est plus seulement déterminée par son état initial. Le nombre de paramètres nécessaires à sa caractérisation augmente alors avec la longueur de la fenêtre d'assimilation. Lorsque ce nombre va de pair avec le nombre d'évaluations du modèle, le coût calcul croît considérablement. La solution proposée est alors de découpler ces quantités avec une décomposition des matrices d'anomalies. Dans ce cas, l'IEnKS-Q n'est pas nécessairement plus coûteux que l'IEnKS en terme d'évaluation du modèle.

Références
[Bocquet and Sakov, 2014] Bocquet, M. and Sakov, P. (2014). An iterative ensemble Kalman smoother. Q. J. R. Meteorol. Soc., 140 :15211535.

[Fillion et al., 2018] Fillion, A., Bocquet, M., and Gratton, S. (2018). Quasistatic ensemble variational data assimilation : a theoretical and numerical study with the iterative ensemble Kalman smoother. Nonlinear Processes in Geophysics, 25 :315334.

[Pires et al., 1996] Pires, C., Vautard, R., and Talagrand, O. (1996). On extending the limits of variational assimilation in nonlinear chaotic systems. Tellus A, 48 :96121.

[Sakov and Bocquet, 2018] Sakov, P. and Bocquet, M. (2018). Asynchronous data assimilation with the EnKF in presence of additive model error. Tellus A, 70 :1414545.

[Sakov et al., 2018] Sakov, P., Haussaire, J., and Bocquet, M. (2018). An iterative ensemble Kalman lter in presence of additive model error. Q. J. R. Meteorol. Soc., 144 :12971309. Accepted for publication.

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La journée des doctorants et post-docsModifierSupprimer

ven. 21 septembre 2018

La journée des doctorants et post-docs a eu lieu ce jeudi 20 septembre à l'Ecole des Ponts ParisTech. Ce fut l'occasion de (re)découvrir les travaux de thèse et de post-doc menés au sein du CEREA: une matinée conviviale et riche en échanges scientifiques !

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Book publication by Christian SeigneurModifierSupprimer

mar. 11 septembre 2018

C. Seigneur. Pollution atmosphérique - Concepts, théorie et application, 384 pp., Paris, Belin, 2018.

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The 1st Street-in-Grid (SinG) Modeling Symposium and the 2nd SinG Model Training Workshop (May 24-25, 2018, Beijing, China)ModifierSupprimer

ven. 24 août 2018

http://cerea.enpc.fr/sing-workshop-2nd/index.html

Vendredi 25 mai 2018 à 14h: soutenance de thèse de Ruiwei ChenModifierSupprimer

sam. 14 juillet 2018

Titre de thèse: Quantification d'incertitude en simulation du trafic routier et de ses émissions atmosphériques à l'échelle métropolitaine

Lieu de thèse: Amphithéâtre Navier, à l'Ecole des Ponts ParisTech

 

Jeudi 17 Mai 2018 à 15h: soutenance d’HDR de Pietro BernardaraModifierSupprimer

ven. 13 juillet 2018
  • Titre: A journey into Natural Hazard.The value for the society and the challenges for science
  • Lieu de soutenance: Amphithéâtre H, Bâtiment H, EDF Lab Chatou(6, Quai Watier - 78400, Chatou)
  • Jury

- Liliane Bel, Professeure, AgroParisTech.

- Emmanuel Garnier, Directeur de Recherche CNRS.

- Taha Ouarda, Professeur , INRS Canada.

- Anne-Laure Fougeres, Professeure, Universite Claude Bernard Lyon 1.

- Ludovic Oudin, Maitre de Conference, UMPC.

 

Vendredi 06 Avril 2018 à 14h: soutenance de thèse de Chrit Mounir.ModifierSupprimer

ven. 13 juillet 2018

Titre de thèse: Formation des aérosols organiques et inorganiques en Méditerranée

Lieu de la soutenance: amphithéâtre CAQUOT, au bâtiment Coriolis à l'école des Ponts.

 

Street-in-Grid Modeling Training (January 29, 2018 to February 9, 2018)ModifierSupprimer

lun. 11 juin 2018

Information: Youngseob Kim (youngseob.kim@enpc.fr)

Street-in-Grid model (SinG) is a new multi-scale model of urban air pollution (Kim et al., 2018). SinG dynamically combines an Eulerian model (Polair3D) with a street-network model (MUNICH). This combined model aims at improving urban street-level pollutant concentrations by modeling both background and street-level concentrations at the same time. The model development has been conducted in Centre d'Enseignement et de Recherche en Environnement Atmosphérique (CEREA), joint laboratory of Ecole des Ponts ParisTech and EDF R&D by funding of EDF R&D and EDF R&D China. Its first application has been realized over the Paris region. This training covers topics including SinG concept, how to set up the configurations for a test simulation and how to generate input data.

http://cerea.enpc.fr/sing-workshop/index.html

Mercredi 20 septembre 2017 à 14h: soutenance de thèse de Jean ThoreyModifierSupprimer

mar. 23 janvier 2018

Titre de la thèse: Prévision d’ensemble par agrégation séquentielle appliquée à la prévision de production d’énergie photovoltaïque

Lieu de la soutenance : Salle 101, couloir 15-25, UPMC, 4 place Jussieu 75005 Paris

Jury:

  • Isabelle Herlin, Directeur de recherche (INRIA), directrice de thèse
  • Vivien Mallet, Chargé de recherche (INRIA), encadrant de thèse
  • Liliane Bel, Professeur (AgroParisTech), rapporteur
  • Jochen Broecker, Professeur (Université de Reading), rapporteur
  • Petra Friederichs, Professeur (Université de Bonn), examinateur
  • Olivier Mestre, Chercheur (Météo-France), examinateur
  • Olivier Wintenberger, Professeur (Université Pierre et Marie Curie), examinateur
  • Christophe Chaussin, Ingénieur de recherche (EDF R&D), encadrant industriel

Résumé :

Notre principal objectif est d’améliorer la qualité des prévisions de production d’énergie photovoltaïque (PV). Ces prévisions sont imparfaites à cause des incertitudes météorologiques et de l’imprécision des modèles statistiques convertissant les prévisions météorologiques en prévisions de production d’énergie. Grâce à une ou plusieurs prévisions météorologiques, nous générons de multiples prévisions de production PV et nous construisons une combinaison linéaire de ces prévisions de production. La minimisation du Continuous Ranked Probability Score (CRPS) permet de calibrer statistiquement la combinaison de ces prévisions, et délivre une prévision probabiliste sous la forme d’une fonction de répartition empirique pondérée. Dans ce contexte, nous proposons une étude du biais du CRPS et une étude des propriétés des scores propres pouvant se décomposer en somme de scores pondérés par seuil ou en somme de scores pondérés par quantile. Des techniques d’apprentissage séquentiel sont mises en oeuvre pour réaliser cette minimisation. Ces techniques fournissent des garanties théoriques de robustesse en termes de qualité de prévision, sous des hypothèses minimes. Ces méthodes sont appliquées à la prévision d’ensoleillement et à la prévision de production PV, fondée sur des prévisions météorologiques à haute résolution et sur des ensembles de prévisions classiques.

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Workshop Modélisation Atmosphérique (11 Septembre 2017)ModifierSupprimer

mer. 17 janvier 2018

Thème: Compétences, enjeux et besoins du groupe EDF

Vendredi 3 février 2017 à 14h: soutenance de thèse de Nicolas CHERINModifierSupprimer

mar. 9 janvier 2018

Titre de la thèse: Modélisation des flux de dépôts atmosphériques du plomb et du cadmium à l'échelle urbaine

Lieu de la soutenance : Salle B202, Bâtiment Carnot, Ecole nationale des ponts et chaussées, 6-8 avenue Blaise Pascal Cité Descartes Champs-sur-Marne 77455 Marne la Vallée

Jury:

  • Valéry Masson, Docteur/HDR, Centre national de recherches météorologiques (CNRM), rapporteur
  • Denis Maro, HDR, Institut de radioprotection et de sûreté nucléaire (IRSN), rapporteur
  • Véronique Ruban, Directrice de recherche/HDR, Institut français des sciences et technologies des transports, de l'aménagement et des réseaux (IFSTTAR), examinatrice
  • Isabelle Coll, Professeur/HDR, Laboratoire interuniversitaire des systèmes atmosphériques (LISA), examinatrice
  • Yelva Roustan, Chargé de recherche, CEREA, co-encadrant
  • Christian Seigneur, Professeur/HDR, CEREA, directeur de thèse
  • Olivier Perrussel, Ingénieur, Airparif, invité
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Publication de livre de Marc BocquetModifierSupprimer

lun. 1 janvier 2018

Asch, M., M. Bocquet, M. Nodet. Data Assimilation – Methods, Algorithms, and Applications, 306 pp., SIAM, 2016.

Mardi 13 décembre 2016 à 9h30: soutenance de la thèse de Charbel ABDALLAHModifierSupprimer

mar. 13 décembre 2016

Titre de la thèse: Evaluation des émissions et de la modélisation de la qualité de l'air sur Beyrouth et le Liban

Lieu de la soutenance : Salle F206, Batiment Coriolis Ecole Nationale des Ponts et Chaussées, 6-8 avenue Blaise Pascal Cité Descartes Champs-sur-Marne 77455 Marne la Vallée

Jury:

  • Mme LOCOGE Nadine, Rapporteur, Professeur, Ecole des Mines de Douai
  • Mme KANAKIDOU Maria, Rapporteur, Professeur, Université de Crète
  • M. SEIGNEUR Christian, Examinateur, Professeur, Centre d'Enseignement et de Recherche en Environnement Atmosphérique (CEREA)
  • M. BEEKMANN Matthias, Examinateur, Directeur de recherche, Laboratoire Interuniversitaire des Systèmes Atmosphériques (LISA)
  • Mme SARTELET Karine, Directrice de these, Chargé de recherche, Centre d'Enseignement et de Recherche en Environnement Atmosphérique (CEREA)
  • M. AFIF Charbel, Co-directeur de these, Maître de conférences, Université Saint Joseph

Thursday 30 Juin 2016 at 14:00 pm: Janusz Zysk will defend his PhD thesis.ModifierSupprimer

jeu. 30 juin 2016

Title: Modelling of Modelling of atmospheric transport of heavy metals emitted from Polish power sector

Location:
AGH University of Science and Technology, Krakow, Poland

Jury:

  • Suwała Wojciech, prof. dr hab. inż. Dean (chairman)
  • Porada Stanisław, dr hab.
  • Czepirski Leszek, prof. dr hab.
  • Filipowicz Mariusz, dr hab. inż.
  • Fornalik-Wajs Elżbieta, dr hab. inż.
  • Gołaś Janusz, prof. dr hab.
  • Kubica Barbara, dr hab.
  • Milewska-Duda Janina, prof. dr hab. inż.
  • Olkuski Tadeusz, dr hab. inż.
  • Strugała Andrzej, dr hab. inż.
  • Szmyd Janusz, prof. dr hab. inż.
  • Siepak Jerzy, prof. dr hab. inż. (reviewer)
  • Jakubowska Małgorzata, dr hab. (reviewer)
  • Christian Seigneur prof. dr hab inz. (thesis supervisor)
  • Yelva Roustan dr (thesis co-supervisor)

Friday 24 Mars 2016 at 14:00 pm: Xiao WEI will defend her PhD thesis.ModifierSupprimer

jeu. 24 mars 2016

Title: Modelling of externally mixed particles in the atmosphere

Location:
Ecole des Ponts ParisTech - Coriolis building - Caquot amphitheater.
6-8 avenue Blaise Pascal, Cité Descartes,
Champs-sur-Marne FR-77455 Marne la Vallée

Jury:

  • M. DUPONT Sylvain, Research Director, INRA (referee)
  • Mme CALMET Isabelle, Lecturer, Ecole Centrale de Nantes (referee)
  • M. DROBINSKI Philippe, Research Director, Ecole Polytechnique (reviewer)
  • M. PERKINS Richard, Professor, Ecole Centrale de Lyon (reviewer)
  • M. LACOME Jean-Marc, Doctor, INERIS (reviewer)
  • M. CARISSIMO Bertrand, Lecturer, CEREA (thesis supervisor)

Summary:

An experimental program has been designed in order to study pollutants dispersion at a complex site with a focus on stable conditions, which are still challenging for numerical modelling. This experimental program is being conducted at the SIRTA site in a southern suburb of Paris and consists in measuring, in near field, the turbulence and the pollutants dispersion. The aim of this program is to characterize the fine structure of turbulence and associated dispersion through high temporal and spatial resolution measurements. Then, these measurements allow to validate and improve the performance of CFD simulation for turbulence and dispersion in a heterogeneous field. The instrumental set up includes 12 ultrasonic anemometers measuring continuously wind velocity and temperature at 10 Hz, and 6 photo-ionization detectors (PIDs) measuring gas concentration at 50 Hz during tracer tests. Intensive observations periods (IOPs) with gas releases have been performed since March 2012.

First of all, a detailed study of flow on the site is made, because it must be characterised and properly simulated before attempting to simulate the pollutants dispersion. This study is based on two years of continuous measurements and on measurements performed during IOPs. Turbulence strong anisotropy in the surface layer is characterized by calculating variances, integral length scales and power spectra of the three wind velocity components. Propagation of turbulent structures between sensors has been characterized with velocity correlations. Energy spectra show several slopes in different frequency regions. Also, data analyses show impact of terrain heterogeneity on the measurements. The forest to the north of experimental field modifies wind velocity and direction for a large northerly sector. It induces a strong directional wind shear and a wind deceleration below the forest height. Numerical simulations are carried out using the CFD code, Code_Saturne, in RANS mode with a standard k-ε closure adapted for atmospheric flows and a canopy model for the forest. These simulations are shown to reproduce correctly the characteristics of the mean flow on the measurements site, especially the impact of the forest for different wind directions, in both neutral and stable stratification. Simulation results also show the directional wind shear and the turbulent kinetic energy increase induced by the forest. A sensitivity study has been made for various values of forest density and shows that the typical features of canopy flow become more pronounced as canopy density increases.

Pollutant dispersion study is made for several IOPs. Concentration data analysis shows a consistency with previous measurements made in a near-source region where the plume scale is smaller than the large-scale turbulence eddies. Concentration fluctuations are characterized through concentration time series, histogram and statistical analysis. The internal subrange can be observed in the concentration spectra. Next, pollutant dispersion is modelled by transport equations for concentration and its variance. The mean concentrations show a good agreement with measurements in values for all the IOPs studied, except that the position of the concentration peak depends on the accuracy of simulated wind rotation below the forestheight. The concentration fluctuations obtained from simulations seem to be affected significantly by the condition at the source and the modelling of the dissipation term. A sensitivity study to the parametrisation is then presented.

Mars 2016: Meissam Bahlali, Ph.D. student at Cerea, has been awarded the "Student of the Year Prize" by EDF (in partenership with Universum).ModifierSupprimer

mer. 2 mars 2016

She is recognized for her academic accomplishments, which are consistent with her professional objective, which is to work in the area of energy: internship at Areva, academic training in energy engineering and fluid mechanics in Madrid, major in fluid mechanics at the Grenoble engineering school (ENSE3) and an ongoing Ph.D. thesis at Cerea, with Bertrand Carissimo as advisor. The Universum award ceremony took place on March 29th in Paris, in the presence of the HR representatives of several major French, European and International companies.

Lundi 18 janvier 2016 à 14h00: soutenance de la thèse de Noëlie DAVIAU.ModifierSupprimer

lun. 18 janvier 2016

Titre de la thèse: Études fines des échanges énergétiques entre les bâtiments et l'atmosphère urbaine

Lieu de la soutenance :
Ecole des Ponts ParisTech - Bâtiment Coriolis - Amphi Caquot,
6-8 avenue Blaise Pascal, Cité Descartes,
Champs-sur-Marne 77455 Marne la Vallée

Jury:

  • M. EL MANKIBI Mohamed, Chargé de recherche, ENTPE (École Nationale des Travaux Publics de l'État) (rapporteur)
  • M. MARTILLI Alberto, Chercheur, CIEMAT (Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas) (rapporteur)
  • M. INARD Christian, Professeur, Université de La Rochelle (examinateur)
  • M. MOONEN Peter, Professeur, Université de Pau et des Pays de l'Adour (examinateur)
  • M. ROUX Jean-Jacques, Professeur, CETHIL, INSA Lyon (examinateur)
  • M. CARISSIMO Bertrand, Maître de conférences, CEREA (directeur de thèse)

Vendredi 11 décembre 2015 à 14h00: soutenance de la thèse de Shupeng Zhu.ModifierSupprimer

ven. 11 décembre 2015

Titre de la thèse: Modélisation du mélange des particules dans l'atmosphère

Lieu de la soutenance :
Ecole des Ponts ParisTech - Bâtiment Coriolis - F206 (à droite en entrant dans le hall, deuxième étage),
6-8 avenue Blaise Pascal, Cité Descartes,
Champs-sur-Marne 77455 Marne la Vallée

Jury:

  • Pr. ZHANG Yang, North Carolina State University (rapporteur)
  • Pr. RIEMER Nicole, University of Illinois at Urbana-Champaign (rapporteur)
  • Pr. WENGER John, University College Cork (examinateur)
  • Pr. SEIGNEUR Christian, CEREA/ENPC (examinateur)
  • Dr.BESSAGNET Bertrand, INERIS (examinateur)
  • Dr. K. SARTELET Karine, CEREA/ENPC (directeur)

Résumé :

Cette thèse présente un nouveau modèle SCRAM (Size and Composition Resolved Aerosol Model) pour simuler la dynamique des particules dans l'atmosphère (nucléation, coagulation, condensation / évaporation) en prenant en compte leur état de mélange, et elle évalue la performance de SCRAM dans des simulations 3D de qualité de l’air. Le travail peut être divisé en quatre parties. Premièrement, la notion de mélange externe est introduite, ainsi que la modélisation de la dynamique des aérosols. Ensuite, le développement du modèle SCRAM est présenté avec des tests de validation. Dans SCRAM, pour définir les compositions, on discrétise d'abord en sections les fractions massiques des composés chimiques des particules ou d’ensembles de composés chimiques. Les compositions des particules sont ensuite définies par les combinaisons des sections de fractions massiques. Les trois processus principaux impliqués dans la dynamique des aérosols (la coagulation, la condensation / évaporation et la nucléation) sont inclus dans SCRAM. SCRAM est validé par comparaison avec des simulations « académiques » publiées dans la littérature de coagulation et condensation/évaporation pour des particules en mélange interne. L’impact de l’hypothèse de mélange externe pour ces simulations est notamment étudié. L’impact du degré de mélange sur les concentrations de particules est ensuite étudié dans une simulation 0-D en utilisant des données représentatives d’un site trafic en Ile de France. L'influence relative sur l'état de mélange des différents processus influençant la dynamique des particules (condensation / évaporation, coagulation) et de l'algorithme utilisé pour modéliser la condensation / évaporation (hypothèse d’équilibre entre les phases gazeuse et particulaire, ou bien modélisation dynamique des échanges gaz/particules) est étudiée. Ensuite, SCRAM est intégré dans la plate-forme de qualité de l'air Polyphemus et utilisé pour effectuer des simulations sur l’Ile de France pendant l’été 2009. Une évaluation par comparaison à des observations a montré que SCRAM donne des résultats satisfaisants pour les concentrations de PM2.5/PM10 et l’épaisseur optique des aérosols. Le modèle est utilisé pour analyser l’état de mélange des particules, ainsi que l'impact des différentes hypothèses de mélange (mélange interne MI ou mélange externe ME) sur la formation des particules et leurs propriétés. Enfin, deux simulations, une avec l’hypothèse de MI et une autre avec l’hypothèse de ME, sont effectuées entre le 15 janvier et le 11 février 2010, pendant la campagne hiver MEGAPOLI (Megacities : Emissions, urban, regional and Global Atmospheric POLlution and climate effects, and Integrated tools for assessment and mitigation) durant laquelle les compositions des particules individuelles ont été mesurées. Les concentrations simulées de composés chimiques (concentration massique totale de différents composés) et les concentrations des classes de particules individuelles (une classe est définie par sa taille et sa composition chimique) sont comparées avec les observations à un site urbain parisien. Un indicateur de la diversité des particules et de l'état de mélange est calculé à partir des simulations et comparé à celui calculé à partir des mesures. Le modèle se compare bien aux observations avec un état de mélange moyen simulé de 69% contre 59% dans les observations, indiquant que les particules ne sont pas en mélange interne sur Paris.

Octobre 2015 : Shupeng Zhu, doctorant au Cerea, a reçu le prix Jean Bricart de l'Association Française d'Etudes et de Recherches sur les Aérosols (ASFERA)ModifierSupprimer

jeu. 1 octobre 2015

Shupeng Zhu, doctorant au Cerea, a reçu le prix Jean Bricart de l'Association Française d'Etudes et de Recherches sur les Aérosols (ASFERA) pour ses travaux sur la modélisation des aérosols en mélange externe. Il a développé un modèle général de la dynamique des aérosols résolus en taille et en composition chimique et a appliqué ce modèle à deux épisodes de pollution sur Paris. Karine Sartelet est la directrice de thèse.

Jeudi 18 juin 2015 à 14h00: soutenance de la thèse de Laurent Makké.ModifierSupprimer

jeu. 18 juin 2015

Titre de la thèse: Modélisation 3-D des rétroactions microphysique de l'eau, turbulence, rayonnement dans les nuages bas

Lieu de la soutenance :
Ecole des Ponts ParisTech - Bâtiment Coriolis - Amphi Caquot,
6-8 avenue Blaise Pascal, Cité Descartes,
Champs-sur-Marne 77455 Marne la Vallée

Jury:

  • Pr. Richard Fournier, Laboratoire Laplace / Université Toulouse III (rapporteur)
  • Dr. Anthony B. Davis, Jet Propulsion Laboratory / California Institute of Technology (rapporteur)
  • Dr. Céline Cornet, Laboratoire d'Optique Atmosphérique / Université Lille 1 (examinateur)
  • Pr. Jean-Philippe Gastellu-Etchegorry, Laboratoire CESBIO / Université Toulouse III (examinateur)
  • Dr. Bertrand Carissimo, Laboratoire CEREA / Ecole des Ponts ParisTech (directeur)
  • Dr. Luc Musson-Genon, Laboratoire CEREA / Ecole des Ponts ParisTech (co-directeur)
  • Dr. Pierre Plion, EDF (invité)
  • Dr. Maya Milliez, EDF (invité)

Résumé :

Afin de modéliser l'absorption dans le traitement des transferts radiatifs en milieu atmosphérique, de nombreuses méthodes plus précises et plus rapides ont été développées. La modélisation de la formation du brouillard, où le rayonnement infrarouge joue un rôle très important, nécessite des méthodes numériques suffisamment précises pour calculer le taux de refroidissement. Le brouillard radiatif se forme après des conditions de ciel clair, où l'absorption est le processus radiatif dominant, en raison d'un fort refroidissement nocturne. Avec l'augmentation des ressources de calcul et le développement du Calcul Haute Performance, les modèles à bandes étroites, pour effectuer l'intégration sur la longueur des grandeurs radiométriques, sont les plus utilisés. Toutefois, le couplage entre les transferts radiatifs 3-D et la dynamique des fluides reste très coûteux en temps de calcul. Le rayonnement augmente d'environ cinquante pourcent le temps de la simulation pour la dynamique des fluides uniquement. Pour réduire le temps passé dans une itération radiative, une nouvelle paramétrization basée sur les modèles en émissivité a été développée. Cette approche nécessite seulement une résolution de l'ETR contre Nb x Ng résolutions pour un modèle à Nb bandes spectrales et Ng points de quadratures sur chaque bande. Une comparaison avec des données de simulation a été effectuée et cette nouvelle paramétrisation de l'absorption infrarouge a montré sa capacité à prendre en compte les variations des concentrations gazeuses et d'eau liquide. Une étude à travers le couplage entre le modèle développé et le code de CFD Code_Saturne a été réalisée afin valider dynamiquement notre paramétrisation. Enfin une simulation exploratoire a été effectuée sur un domaine 3-D en présence de bâti idéalisé, pour capter les effets radiatifs 3-D dûs aux hétérogénéités horizontales du champ d'eau liquide et des bâtiments.

 

Jeudi 20 novembre 2014 à 9h30: soutenance de la thèse de Vincent Loizeau.ModifierSupprimer

jeu. 20 novembre 2014

Titre de la thèse: La prise en compte d'un modèle de sol multi-couches pour la modélisation multi-milieux à l'échelle européenne des polluants organiques persistants

Lieu de la soutenance :
Ecole des Ponts ParisTech - Bâtiment principal - Amphi Navier,
6-8 avenue Blaise Pascal, Cité Descartes,
Champs-sur-Marne 77455 Marne la Vallée

Résumé :

Les polluants organiques persistants (POPs) sont des substances toxiques ayant la capacité de se bioaccumuler le long de la chaîne alimentaire. Une fois émis dans l'atmosphère, ils sont dispersés par le vent puis se déposent au sol. Du fait de leur persistance, ils peuvent être réémis depuis le sol vers l'atmosphère et parcourir ainsi de longues distances. Ce processus est couramment appelé « effet saut de sauterelle ». On peut donc retrouver les POPs très loin de leurs sources d'émissions. Pour pouvoir prendre des décisions visant à réduire leur impact environnemental, il est nécessaire de comprendre leur comportement dans l'atmosphère mais également dans les autres milieux, tels que le sol, la végétation ou l'eau. De nombreux modèles numériques de complexité variable ont été développés dans le but de prédire le devenir des POPs dans l'environnement. La plupart d'entre eux considèrent le sol comme un compartiment homogène, pouvant ainsi mener à une sous-estimation des réémissions du sol vers l'atmosphère. Or, du fait de la mise en place de réglementations visant à réduire les émissions anthropiques des POPs, la concentration dans l'atmosphère tend à diminuer et le sol, qui semblait jusqu'alors être seulement un réservoir, devient une source potentielle de POPs pour l'atmosphère. Il apparaît donc nécessaire de coupler les modèles de dispersion atmosphérique à un modèle de sol réaliste. Mes recherches ont permis d'étudier l'impact des interactions entre le sol et l'atmosphère sur la concentration dans les différents milieux. Pour cela, nous avons développé un modèle de sol multi-couches permettant de mieux estimer le profil de concentration dans le sol et les échanges entre ces deux milieux. Une analyse de sensibilité a été effectuée afin d'identifier les paramètres clés dans la détermination des réémissions. Puis ce modèle a été couplé à un modèle 3D de chimie-transport atmosphérique. Une étude de cas à l'échelle européenne a alors été réalisée afin d'évaluer ce modèle et d'estimer l'impact des réémissions sur les concentrations de POPs dans l'environnement.

Vendredi 4 juillet 2014 à 14h00: soutenance de la thèse de Masoud Fallah Shorshani.ModifierSupprimer

ven. 4 juillet 2014

Titre de la thèse: Modélisation de l’impact du trafic routier sur la pollution de l’air et des eaux de ruissellement

Lieu de la soutenance :
Ecole des Ponts ParisTech - Bâtiment Coriolis - Amphi Caquot,
6-8 avenue Blaise Pascal, Cité Descartes,
Champs-sur-Marne 77455 Marne la Vallée

Jury:

  • Dr. Christian Seigneur, CEREA (directeurs de thèse)
  • Dr. Michel André, IFSTTAR (co-directeur de thèse)
  • Dr. Céline Bonhomme, LEESU (co-encadrante)
  • Dr. Isabelle Braud, IRSTEA (rapporteur)
  • Dr. Lionel Soulhac, École Centrale de Lyon (rapporteur)
  • Dr. Ludovic Leclercq, IFSTTAR (examinateur)
  • Dr. Frédéric Mahé, AIRPARIF (examinateur)
  • Dr. Guido Petrucci, Vrije Universiteit Brussel (examinateur)

Résumé :

Les émissions du trafic routier sont une des sources majeures de pollution dans les villes. La modélisation de la pollution de l’air et des eaux de ruissellement due aux émissions du trafic routier est essentielle pour comprendre les processus qui mènent à cette pollution et fournir les éléments d’information nécessaires au développement de politiques publiques efficaces pour la réduction des niveaux de pollution. L’objectif de cette thèse est d’évaluer la faisabilité et la pertinence de chaînes de modèles pour simuler l’impact du trafic routier sur la pollution de l’air et des eaux de ruissellement. La première partie a consisté à réaliser un état de l’art des outils de modélisation des différents phénomènes (trafic, émissions, pollution atmosphérique, qualité des eaux de ruissellement), mettant en exergue les enjeux liés à l’intégration des différents modèles pour constituer une chaîne cohérente en termes de polluants et d’échelles spatio-temporelles. Deux exemples de chaînes de modélisation ont été proposés, l’une statique avec des pas de temps horaires, la seconde envisageant une approche dynamique du trafic et des pollutions associées. Dans la deuxième partie de la thèse, des outils automatisés d’interfaçage ont été développés pour construire des chaînes de modèles. Ces chaînes de modèles ont ensuite été testées avec différents cas d’étude : (1) Couplage trafic / émissions avec une simulation d’une voie urbaine utilisant un modèle dynamique de trafic en lien avec des modèles d’émissions instantané et moyenné, (2) couplage émissions / pollution atmosphérique en bordure d’une autoroute, (3) couplages trafic / émissions / pollution atmosphérique en bordure d’une autoroute urbaine, (4) couplage émissions / pollution atmosphérique pour un quartier suburbain, (5) couplage dépôts atmosphériques / qualité des eaux de ruissellement pour un bassin versant suburbain, et finalement (6) une chaîne de modélisation complète avec couplages trafic / émissions /qualité de l’air et des eaux de ruissellement pour un bassin versant suburbain. Ces travaux ont permis à travers ces différents cas d’étude d’identifier les enjeux associés à l’intégration de modèles pour le calcul de la pollution de l’air et des eaux de ruissellement due au trafic routier en zone urbaine. Par ailleurs, ils fournissent une base solide pour le développement futur de modèles numériques intégrés de la pollution urbaine.

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