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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.

Mercredi 14 mai 2014 à 14h00: soutenance de la thèse de Venkatesh Duraisamy Jothiprakasam.ModifierSupprimer

mer. 14 mai 2014

Titre de la thèse: Downscaling the wind energy resources in complext terrain using a coupled mesoscale/microscale CFD modeling system including wake effect

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. François CAUNEAU, École des Mines de Paris, raporteur et président du jury
  • Pr. Jeroen VAN BEECK, The Von Karman Institute for Fluid Dynamics (rapporteur)
  • Dr. Javier SANZ RODRIGO, CENER (examinateur)
  • Dr. Bertrand Carissimo, CEREA/EDF (directeurs de thèse)
  • Dr. Eric DUPONT, CEREA/EDF (codirecteurs de thèse)

Résumé :

The development of wind energy generation requires precise and well established methods for wind resource assessment, which is the initial step in every wind farm project. During the last two decades linear flow models were widely used in the wind industry for wind resource assessment and micro siting. But the linear models inaccuracies in predicting the wind speeds in very complex terrain are well known and led to use of CFD, capable of modeling the complex flow in details around specific geographic features. Mesoscale models (NWP) are able to predict the wind regime at resolutions of several kilometers, but are not well suited to resolve the wind speed and turbulence induced by the topography features on the scale of a few hundred meters. CFD has proven successful in capturing flow details at smaller scales, but needs an accurate specification of the inlet conditions. Thus coupling NWP and CFD models is a better modeling approach for wind energy applications.

A one year field measurement campaign carried out in a complex terrain in southern France during 2007-2008 provides a well documented data set both for input and validation data. The proposed new methodology aims to address two problems: the high spatial variation of the topography on the domain lateral boundaries, and the prediction errors of the mesoscale model. It is applied in this work using the open source CFD code Code_Saturne, coupled with the mesoscale forecast model of Météo-France (ALADIN). The improvement is obtained by combining the mesoscale data as inlet condition and field measurement data assimilation into the CFD model. Newtonian relaxation (nudging) data assimilation technique is used to incorporate the measurement data into the CFD simulations. The methodology to reconstruct long term averages uses a clustering process to group the similar meteorological conditions and to reduce the number of CFD simulations needed to reproduce 1 year of atmospheric flow over the site. The assimilation procedure is carried out with either sonic or cupanemometers measurements. First a detailed analysis of the results obtained with the mesoscale-CFD coupling and with or without data assimilation is shown for two main wind directions, including a sensitivity study to the parameters involved in the coupling and in the nudging. The last part of the work is devoted to the estimate of the wind potential using clustering. A comparison of the annual mean wind speed with measurements that do not enter the assimilation process and with the WAsP model is presented. The improvement provided by the data assimilation on the distribution of differences with measurements is shown on the wind speed and direction for different configurations.

Mardi 4 mars 2014 à 14h00: soutenance de la thèse de Victor Winiarek.ModifierSupprimer

mar. 4 mars 2014

Titre de la thèse: Dispersion atmosphérique et modélisation inverse pour la reconstruction de sources accidentelles de polluants

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. Marc Bocquet (directeurs de thèse)
  • Dr. Bertrand Carissimo (directeurs de thèse)
  • Dr. Olivier Thual, Université de Toulouse/INPT (rapporteur)
  • Dr. Philippe Bousquet, UVSQ/LSCE (rapporteur)
  • Dr. Anne Mathieu, IRSN/BMTA (examinateur)
  • Dr. Lionel Soulhac, ECL/LMFA (examinateur).

Résumé :

Les circonstances pouvant conduire à un rejet incontrôlé de polluants dans l’atmosphère sont variées : il peut s’agir de situations accidentelles, par exemples des fuites ou explosions sur un site industriel, ou encore de menaces terroristes : bombe sale, bombe biologique, notamment en milieu urbain. Face à de telles situations, les objectifs des autorités sont multiples : prévoir les zones impactées à court terme, notamment pour évacuer les populations concernées ; localiser la source pour pouvoir intervenir directement sur celle-ci ; enfin déterminer les zones polluées à plus long terme, par exemple par le dépôt de polluants persistants, et soumises à restriction de résidence ou d’utilisation agricole.

Pour atteindre ces objectifs, des modèles numériques peuvent être utilisés pour modéliser la dispersion atmosphérique des polluants. Après avoir rappelé les processus physiques qui régissent le transport de polluants dans l’atmosphère, nous présenterons les différents modèles à disposition. Le choix de l’un ou l’autre de ces modèles dépend de l’échelle d’étude et du niveau de détails (topographiques notamment) désiré.

Nous présentons ensuite le cadre général (bayésien) de la modélisation inverse pour l’estimation de sources. Le principe est l’équilibre entre des informations a priori et des nouvelles informations apportées par des observations et le modèle numérique. Nous mettons en évidence la forte dépendance de l’estimation du terme source et de son incertitude aux hypothèses réalisées sur les statistiques des erreurs a priori. Pour cette raison nous proposons plusieurs méthodes pour estimer rigoureusement ces statistiques. Ces méthodes sont appliquées sur des exemples concrets : tout d’abord un algorithme semi-automatique est proposé pour la surveillance opérationnelle d’un parc de centrales nucléaires. Un second cas d’étude est la reconstruction des termes sources de césium-137 et d’iode-131 consécutifs à l’accident de la centrale nucléaire de Fukushima Daiichi.

En ce qui concerne la localisation d’une source inconnue, deux stratégies sont envisageables : les méthodes dites paramétriques et les méthodes non-paramétriques. Les méthodes paramétriques s’appuient sur le caractère particulier des situations accidentelles dans lesquelles les émissions de polluants sont généralement d’étendue limitée. La source à reconstruire est alors paramétrisée et le problème inverse consiste à estimer ces paramètres, en nombre réduit.

Dans les méthodes non-paramétriques, aucune hypothèse sur la nature de la source (ponctuelle, localisée, ...) n’est réalisée et le système cherche à reconstruire un champs d’émission complet (en 4 dimensions). Plusieurs méthodes sont proposées et testées sur des situations réelles à l’échelle urbaine avec prise en compte des bâtiments, pour lesquelles les méthodes que nous proposons parviennent à localiser la source à quelques mètres près, suivant les situations modélisées et les méthodes inverses utilisées.

Vendredi 20 décembre 2013 à 9h30: soutenance de la thèse de Yiguo Wang.ModifierSupprimer

ven. 20 décembre 2013

Titre de la thèse: Une nouvelle approche de modélisation de la qualité de l’air à l’échelle régionale par assimilation de mesures lidar

Lieu de la soutenance :
Ecole des Ponts ParisTech - Bâtiment Coriolis - salle F206,
6-8 avenue Blaise Pascal, Cité Descartes,
Champs-sur-Marne 77455 Marne la Vallée

Jury:

  • Dr. Patrick Chazette CEA, LSCE (directeur de thèse)
  • Dr. Marc Bocquet ENPC, CEREA (co-directeur de thèse)
  • Dr. Karine Sartelet ENPC, CEREA (co-directeur de thèse)
  • Dr. Beekmann Matthias CNRS, LISA (rapporteur)
  • Dr. Pierre Tulet CNRS, LACy (rapporteur)
  • Pr. Hervé Le Treut IPSL, LMD (examinateur)
  • Pr. Bertrand Calpini MeteoSwiss (examinateur)
  • Dr. Alain Dabas Météo-France, CNRM (examinateur)

Résumé :

L’assimilation de données lidar pour la modélisation de la qualité de l’air est étudiée via le développement d’un modèle d’assimilation des observations d’un réseau lidar au sol par la méthode d’interpolation optimale (IO) dans un modèle de chimie-transport. Dans un premier temps, un outil d’assimilation des concentrations de PM10 (particules en suspension dans l’air dont le diamètre est inférieur à 10 um) sur la verticale est développé dans la plateforme de modélisation de la qualité de l’air POLYPHEMUS. Cet outil est appliqué sur l’Europe de l’Ouest, du 15 juillet au 15 août 2001, afin d’étudier l’impact potentiel d’un futur réseau lidar au sol sur la modélisation et les prévisions (la description de l’avenir) des PM10. En utilisant un réseau lidar fictif, l’efficacité de l’assimilation des mesures d’un réseau lidar est comparée à celle d’assimiler des mesures de concentrations du réseau au sol AirBase, qui comprend environ 500 stations sol en Europe de l’Ouest. Des études de sensibilité sur le nombre et la position géographique des lidars sont également menées afin d’aider à définir un réseau lidar optimal pour les prévisions des PM10.

Ensuite, un modèle de simulation de signal lidar (PR2) est construit et intégré dans POLYPHEMUS. Il est évalué par comparaison aux mesures d’un lidar mobile et d’un lidar fixe en Île-de-France durant la campagne d’été de MEGAPOLI (Megacities : Emissions, urban, regional and Global Atmospheric POLlution and climate effects, and Integrated tools for assessment and mitigation, juillet 2009). Les résultats montrent que ce modèle reproduit correctement la distribution verticale des propriétés optiques des aérosols et leur variabilité temporelle. Deux nouveaux algorithmes d’assimilation de signaux lidar sont également introduits et évalués durant la campagne MEGAPOLI. Les simulations aérosol avec et sans assimilation de données lidar sont évaluées en utilisant les données d’AIRPARIF (un réseau opérationnel régional pour la qualité de l’air en Île-de-France) pour démontrer la faisabilité et l’utilité de l’assimilation des signaux lidar pour les prévisions d’aérosols.

Enfin, POLYPHEMUS avec le modèle d’assimilation des signaux lidar est appliqué dans le bassin Méditerranéen, où le réseau ACTRIS/EARLINET a effectué une période de 72 heures de mesures intensives et continues en juillet 2012 (Pre-CHArMEx). Les paramètres dans le modèle d’assimilation des signaux lidar sont aussi étudiés pour mieux caractériser l’impact spatial et temporel sur les prévisions d’aérosols.

 

Mardi 10 décembre 2013 à 14h00: soutenance de la thèse de Ève Lecoeur.ModifierSupprimer

mar. 10 décembre 2013

Titre de la thèse: Influence de l'évolution climatique sur la qualité de l'air en Europe

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. Christian Seigneur, CEREA, Marne-la-Vallée (directeur de thèse)
  • Dr. Laurent Terray, CERFACS, Toulouse (co-directeur de thèse)
  • Dr. Virginie Marécal, Météo-France, Toulouse (rapporteur)
  • Dr. Pascal Yiou, IPSL/LSCE, Gif-sur-Yvette (rapporteur)
  • Dr. Isabelle Bey, ETH Zürich, Zürich (examinateur)
  • Pr. Robert Rosset, Laboratoire d'Aérologie, Toulouse (examinateur)
  • Dr. Julien Najac, EDF R&D, Chatou (examinateur)

Résumé :

La pollution atmosphérique est le produit de fortes émissions de polluants (et de leurs précurseurs) et de conditions météorologiques défavorables. Les particules fines (PM2.5) sont l'un des polluants les plus dangereux pour la santé publique. L'évolution du climat dans les années à venir aura un impact sur des variables météorologiques (température, vents, précipitations, ...). Ces variables influencent à leur tour divers facteurs, qui affectent la qualité de l'air (émissions, lessivage par les précipitations, équilibre gaz/particule, ...). Si de nombreuses études ont déjà projeté l'effet du changement climatique sur les concentrations d'ozone, peu se sont intéressées à son effet sur les concentrations de particules fines, en particulier à l'échelle du continent européen. C'est ce que cette thèse se propose d'étudier.

La circulation atmosphérique de grande échelle est étroitement liée aux variables météorologiques de surface. Par conséquent, il est attendu qu'elle ait également un impact sur les concentrations de PM2.5. Nous utilisons dans cette thèse une approche statistique pour estimer les concentrations futures de PM2.5 à partir d'observations présentes de PM2.5, de quelques variables météorologiques pertinentes et d'outils permettant de représenter cette circulation atmosphérique (régimes et types de temps). Le faible nombre d'observations journalières de PM2.5 et de ses composants en Europe nous a conduit à créer un jeu de données pseudo-observées à l'aide du modèle de qualité de l'air Polyphemus/Polair3D, puis à l'évaluer de façons opérationnelle et dynamique, afin de s'assurer que l'influence des variables météorologiques sur les concentrations de PM2.5 est reproduite de manière satisfaisante par le modèle. Cette évaluation dynamique d'un modèle de qualité de l'air est, à notre connaissance, la première menée à ce jour.

L'approche statistique développée dans cette thèse est nouvelle pour l'estimation de l'impact du climat et du changement climatique sur les concentrations de PM2.5 en Europe. Malgré les incertitudes qui y sont associées, cette approche est facilement adaptable à différents modèles et scénarios, ainsi qu'à d'autres régions du monde et d'autres polluants. En utilisant des observations pour définir la relation polluant-météorologie, cette approche serait d'autant plus robuste.

Lundi 1er juillet 2013 à 14h30: soutenance de la thèse de Karim Drifi.ModifierSupprimer

lun. 1 juillet 2013

Titre de la thèse: Estimation du mouvement par assimilation de données dans des modèles dynamiques d'ordre réduit.

Lieu de la soutenance : "Antenne parisienne" d'Inria Rocquencourt,
23 avenue d'Italie 75013 Paris (métro "place d'italie", "tolbiac" ou "Olympiades"), dans la salle Orange.

Jury:

  • Pr. Isabelle Herlin, INRIA Rocquencourt, directrice de thèse et présidente du jury
  • Pr. Didier Auroux, Université de Nice Sophia Antipolis (rapporteur)
  • Dr. Erwan Le Pennec, INRIA Saclay / Projet SELECT (rapporteur)
  • Pr. Dominique Béréziat, maitre de conférence Université Pierre-et-Marie-Curie (examinateur)
  • Pr. Etienne Mémin, INRIA Rennes (examinateur)

Résumé :

L'estimation du mouvement est un sujet d'importance pour l'interprétation de séquences d'images. Cette thèse concerne l'étude de la dynamique des écoulements géophysiques visualisée par l'imagerie satellitaire. Une bonne compréhension de ces écoulements géophysiques permet l'analyse et la prévision des phénomènes, par exemple en océanographie et en météorologie. L'assimilation de données constitue le cadre idéal pour prendre en compte de manière optimale les diverses sources d'informations disponibles et en particulier les modèles numériques et les données.

On se propose donc, dans cette thèse, d'appliquer des méthodes d'assimilation variationnelles de données pour estimer le mouvement sur les séquences d'images. Une des limitations des techniques d'assimilation est l'importance du temps de calcul et de la mémoire nécessaire à leur application. Nous nous proposons donc, dans ce document, de définir un méthodologie basée sur la réduction de modèle pour permettre de réduire ces contraintes de façon significative. Nous explorons ensuite les possibilités qu'offrent la réduction de modèles dynamiques pour estimer le mouvement, en particulier pour imposer des contraintes issues de la physique aux solutions calculées. On montre en particulier comment estimer un mouvement à divergence nulle en imposant des conditions aux bords d'un domaine spatial complexe.

 

Vendredi 14 juin à 14h00: soutenance de la thèse de Cédric Dall'Ozzo.ModifierSupprimer

ven. 14 juin 2013

Titre de la thèse: Modélisation d'écoulements atmosphériques stratifiés par simulation des grandes échelles à l'aide de Code_Saturne.

Lieu de la soutenance: au 19, rue Alfred Nobel, FR-77420 Champs-sur-Marne, dans l'amphithéatre Freyssinet (bâtiments Nobel)

Jury:

  • Pr. DUPONT Sylvain, Directeur de recherche, INRIA (rapporteur)
  • Pr. STAQUET Chantal, Professeur des universiés, Université Joseph Fourier - Grenoble I (rapporteur)
  • Pr. SAGAUT Pierre Professeur des universités, Classe exceptionnelle, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (examinateur)
  • Pr. CALMET Isabelle, Maitre de conférences, Ecole Centrale de Nantes (examinatrice)
  • Pr. LAURENCE Dominique, Professeur University of Manchester (examinateur)
  • Dr. CARISSIMO Bertrand, CEREA (directeur de thèse)
  • Dr. MILLIEZ Maya, CEREA (co-directrice de thèse)

Résumé :

La modélisation par simulation des grandes échelles (Large-Eddy Simulation - LES) des processus physiques régissant la couche limite atmosphérique (CLA) demeure complexe de part la difficulté des modèles à capter l'évolution de la turbulence entre différentes conditions de stratification. De ce fait, l'étude LES du cycle diurne complet de la CLA comprenant des situations convectives la journée et des conditions stables la nuit est très peu documenté. La simulation de la couche limite stable où la turbulence est faible, intermittente et qui est caractérisée par des structures turbulentes de petite taille est tout particulièrement compliquée. En conséquence, la capacité de la LES à bien reproduire les conditions météorologiques de la CLA, notamment en situation stable, est étudiée à l'aide du code de mécanique des fluides développé par EDF R&D, Code_Saturne.

Dans une première étude, le modèle LES est validé sur un cas de couche limite convective quasi stationnaire sur terrain homogène. L'influence des modèles sous-maille de Smagorinsky, Germano-Lilly, Wong-Lilly et WALE (Wall-Adapting Local Eddy-viscosity) ainsi que la sensibilité aux méthodes de paramétrisation sur les champs moyens, les flux et les variances est discutées.

Dans une seconde étude le cycle diurne complet de la CLA pendant la campagne de mesure Wangara est modélisé. L'écart aux mesures étant faible le jour, ce travail se concentre sur les difficultés rencontrées la nuit à bien modéliser la couche limite stable. L'impact de différents modèles sous-maille ainsi que la sensibilité au coefficient de Smagorinsky ont été analysés. Par l'intermédiaire d'un couplage radiatif réalisé en LES, les répercussions du rayonnement infrarouge et solaire sur le jet de basse couche nocturne et le gradient thermique près de la surface sont exposées. De plus l'adaptation de la résolution du domaine à l'intensité de la turbulence et la forte stabilité atmosphérique durant l'expérience Wangara sont commentées. Enfin un examen des oscillations numériques inhérentes à Code_Saturne est réalisé afin d'en limiter les effets.

Vendredi 5 avril 2013 à 9h30: soutenance d’habilitation à diriger des recherches (HDR) de Karine SarteletModifierSupprimer

ven. 5 avril 2013

Titre de l’HDR:: Modélisation de la qualité de l’air à l’échelle régionale

Lieu de la soutenance : au 19, rue Alfred Nobel, FR-77420 Champs-sur-Marne, dans l'amphithéatre Freyssinet (bâtiments Nobel)

Jury:

  • Pr. Hiroshi Hayami, CRIEPI, Japon (rapporteur)
  • Dr. Céline Mari, Laboratoire d’aérologie, Toulouse (rapporteuse)
  • Pr. Robert Rosset, Laboratoire d’aérologie, Université de Toulouse (rapporteur)
  • Dr. Matthias Beekmann, LISA, UPEC (examinateur)
  • Dr. Solène Turquety, LMD (examinatrice)
  • Pr. Christian Seigneur, CEREA, Université Paris-Est (directeur d’habilitation)

 

Jeudi 20 décembre 2012 à 14h00: soutenance de la thèse de Mohammad Reza KoohkanModifierSupprimer

jeu. 20 décembre 2012

Titre de la thèse: Assimilation de données multi-échelle et caractérisation des erreurs pour la modélisation inverse des sources des polluants atmosphériques.

Lieu de la soutenance : au 19, rue Alfred Nobel, FR-77420 Champs-sur-Marne, dans l'amphithéatre Freyssinet (bâtiments Nobel)

Jury:

  • Dr. Olivier Talagrand, CNRS/LMD (président)
  • Dr. Frédéric Chevallier, CEA/LSCE (rapporteur)
  • Dr. Slimane Bekki, CNRS/LATMOS (rapporteur)
  • Dr. Gilles Forêt, UPEC/LISA (examinateur)
  • Dr. Sébastien Massart, ECMWF (examinateur)
  • Dr. Marc Bocquet, École des Ponts ParisTech/CEREA (directeur de thèse)

Résumé : Dans les études géophysiques, l'assimilation de données a pour but d'estimer l'état d'un système ou les paramètres d'un modèle physique de façon optimale. Pour ce faire, l'assimilation de données a besoin de trois types d'informations : des observations, un modèle physique/numérique et une description statistique de l'incertitude associée aux paramètres du système.

Dans ma thèse, de nouvelles méthodes d'assimilation de données sont utilisées pour l'étude de la physico-chimie de l'atmosphère :

  1. On y utilise de manière conjointe la méthode 4D-Var avec un modèle sous-maille statistique pour tenir compte des erreurs de représentativité.
  2. Des échelles multiples sont prises en compte dans la méthode d'estimation BLUE.
  3. Enfin, la méthode du maximum de vraisemblance est appliquée pour estimer des hyper-paramètres qui paramètrisent les erreurs à priori.

Ces trois approches sont appliquées de manière spécifique à des problèmes de modélisation inverse des sources de polluant atmosphérique.

Dans une première partie, la modélisation inverse est utilisée afin d'estimer les émissions de monoxyde de carbone sur un domaine représentant la France. Les stations du réseau d'observation considérées sont impactées par les erreurs de représentativité. Un modèle statistique sous-maille est introduit. Il est couplé au système 4D-Var afin de réduire les erreurs de représentativité. En particulier, les résultats de la modélisation inverse montrent que la méthode 4D-Var seule n'est pas adaptée pour gérer le problème de représentativité. Le système d'assimilation des données couplé conduit à une meilleure représentation de la variabilité de la concentration de CO avec une amélioration très significatives des indicateurs statistiques.

Dans une deuxième partie, on évalue le potentiel du réseau IMS (International Monitoring System) du CTBTO pour l'inversion d'une source accidentelle de radionucléides . Pour évaluer la performance du réseau, une grille multi-échelle adaptative pour l'espace de contrôle est optimisée selon un critère basé sur les degrés de liberté du signal (DFS). Les résultats montrent que plusieurs régions restent sous-observées par le réseau IMS.

Dans la troisième et dernière partie, sont estimés les émissions de Composés Organiques Volatils (COVs) sur l'Europe de l'ouest. Cette étude d'inversion est faite sur la base des observations de 14 COVs extraites du réseau EMEP. L'évaluation des incertitudes des valeurs des inventaires d'émission et des erreurs d'observation sont faites selon le principe du maximum de vraisemblance. La distribution des inventaires d'emission a été supposée tantôt gaussienne et tantôt semi-normale. Ces deux hypothèses sont appliquées pour inverser le champs des inventaires d'émission. Les résultats de ces deux approches sont comparés. Bien que la correction apportée sur les inventaires est plus forte avec l'hypothèse Gaussienne que semi-normale, les indicateurs statistiques montrent que l'hypothèse de la distribution semi-normale donne de meilleurs résultats de concentrations que celle Gaussienne.

Vendredi 14 décembre 2012 à 14h00: soutenance de la thèse de Hilel DergaouiModifierSupprimer

ven. 14 décembre 2012

Titre de la thèse: Coagulation d'une population d'aérosols en mélange externe: modélisation et expériences.

Lieu de la soutenance: à l'ENSG, au 6-8 avenue Blaise Pascal, FR-77455 Champs-sur-Marne, dans l'amphithéatre Picard (accès par le hall central de l'ENSG)

Jury:

  • Pr. Laurence LE COQ, École des Mines de Nantes (rapporteur)
  • Dr. Laurent MENUT, Laboratoire de Météorologie Dynamique (rapporteur)
  • Pr. Robert ROSSET, émérite du Laboratoire d'Aérologie, Université de Toulouse (rapporteur)
  • Pr. Jean-François DOUSSIN, LISA, Université Paris-Est (examinateur)
  • Dr. Olivier LE BIHAN, INERIS (examinateur)
  • Dr. Édouard DEBRY, INERIS (co-encadrant)
  • Dr. Karine SARTELET, École des Ponts ParisTech, CEREA (co-encadrante)
  • Pr. Christian SEIGNEUR, École des Ponts ParisTech, CEREA (directeur de thèse)

Résumé : L'intérêt croissant pour l'exposition de la population aux particules atmosphériques à l'échelle urbaine nécessite la mise en place de politiques publiques de réduction des émissions de polluants (particules ou précurseurs gazeux) qui contribuent à cette pollution. Dans cette optique, il est essentiel d’identifier les sources de particules et de quantifier leurs contributions. Les relations entre émissions et concentrations ambiantes de particules sont complexes et motivent le développement d’une nouvelle approche pour en rendre compte.

La plupart des modèles de qualité de l’air utilisent une représentation simplifiée d'une population de particules. Celle-ci est généralement divisée en plusieurs classes de tailles dans chacune desquelles les particules ont toutes la même composition chimique, c’est l’hypothèse de mélange interne. Or des mesures en air ambiant mettent en évidence l’existence de particules de même taille et de composition chimique différentes, du fait notamment de la variabilité des compositions chimiques selon les sources.

L’objet de cette thèse est le développement d'un modèle numérique de la dynamique des particules résolu en taille et autorisant plusieurs compositions chimiques par classe de taille. Pour ce faire, la population de particules est également résolue suivant la fraction d’un ou de plusieurs de ses composants chimiques. Cette approche, dite de mélange externe, a pour but de mieux représenter une population de particules à l'échelle locale et de particulariser des compositions chimiques typiques de certaines sources.

Le travail s’est particulièrement concentré sur la coagulation, processus qui s’avère le plus complexe numériquement à résoudre selon cette nouvelle approche. Le modèle a été validé par rapport aux approches existantes de mélange interne (Seigneur et al (1986)), puis sa capacité à reproduire l’évolution du mélange externe par coagulation a été évalué au regard de mesures produites dans la chambre d’expérimentation du CESAM du LISA. Tout au long du développement, nous avons veillé au caractère opérationnel du modèle qui a vocation à être intégré dans des modèles eulériens de qualité de l’air, une fois l’approche étendue à la condensation/évaporation.