L’objectif de cette thèse est de contribuer au développement de capacités de modélisation atmosphérique inverse pour l’estimation des émissions françaises de NO_x et de CO à des échelles pertinentes pour les décideurs, de l’échelle nationale à celle de régions administratives ou de grandes agglomérations, de l’échelle annuelle à l’échelle hebdomadaire, pour aider à la définition de politiques de régulation et d’autre part, pour évaluer l’efficacité de ces politiques.

Les politiques de régulation se basent historiquement sur des inventaires d’émissions s’appuyant sur des statistiques associées aux activités socio-économiques. Depuis plusieurs années, une approche complémentaire est développée : celle de l’inversion atmosphérique des émissions, qui exploite en synergie des méthodes statistiques d’inversion, des observations atmosphériques et des modèles de chimie-transport.

Mes travaux de thèse ont donc porté sur l’inversion des émissions françaises de NO_x et de CO, à la résolution horizontale relativement fine de 10 km. Pour cela, j’ai utilisé les récentes observations de l’instrument satellitaire TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI), qui fournit des colonnes troposphériques de NO₂ et des colonnes totales de CO, à une résolution spatiale sans précédent. J’ai aussi utilisé le mode variationnel du Community Inversion Framework (CIF), qui pilote le modèle de chimie-transport régional CHIMERE, incluant un module de chimie prenant en compte la chimie complexe des NO_x en phase gazeuse, et son adjoint.

Une attention particulière a été portée sur la quantification des réductions des émissions françaises de NO_x dues à la pandémie de COVID-19 et à ses confinements. De plus, à haute résolution spatiale, les erreurs associées à la modélisation du transport atmosphériques peuvent être importantes. Un moyen de contourner ce problème et d’exploiter l’information donnée par les images sur les structures spatiales telles que celles de NO₂ dans les images TROPOMI est de définir un vecteur d’observation pour l’inversion basé sur des informations extraites des images moins impactées par les erreurs de modélisation du transport que l’ensemble des pixels individuels de l’image dont la valeur serait essentiellement pilotée par les émissions ciblées par l’inversion, et dont les erreurs de simulation ne seraient pas corrélées d’une observation à l’autre. Le potentiel d’une telle approche de changement de vecteur d’observation pour l’assimilation des images TROPOMI de NO₂ sur la France dans un système d’inversion a été analysé.

Ces travaux s’inscrivent dans l’effort de développement, à plus long terme, d’un outil opérationnel pour le suivi des émissions françaises de polluants et de gaz à effet de serre à haute résolution.

Mots clés : inversion atmosphérique, assimilation de données satellitaires, polluants atmosphériques, suivi des émissions à haute résolution, oxydes d’azote, monoxyde de carbone

The objective of this thesis is to contribute to the development of inverse atmospheric modelling capabilities for estimating French NO_x and CO emissions at scales relevant to decision makers, from the national level to administrative regions or large urban areas, and from annual to weekly scales. The aim is to support the formulation of regulatory policies and to evaluate their effectiveness.

Historically, regulatory policies have been based on emission inventories derived from statistics related to socio-economic activities. In recent years, a complementary approach has been developed: atmospheric inversion of emissions, which uses statistical inversion methods, atmospheric observations and chemistry-transport models in synergy.

My PhD thesis therefore focused on the inversion of French NO_x and CO emissions at a relatively fine horizontal resolution of 10 km. To achieve this, I used recent observations from the TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI), which provides tropospheric columns of NO₂ and total columns of CO with unprecedented spatial resolution. I also used the variational mode of the Community Inversion Framework (CIF), which drives the regional chemistry-transport model CHIMERE, including a module that accounts for the complex gas-phase chemistry of NO_x and its adjoint.

Particular attention has been paid to quantifying the reduction in French NO_x emissions due to the COVID-19 pandemic and its lockdowns. Moreover, at high spatial resolution, errors associated with atmospheric transport modelling can be significant. One way to overcome this problem and to exploit the information provided by satellite images on spatial structures, such as that of NO₂ in the TROPOMI images, is to define an observation vector for the inversion based on information extracted from images that are less affected by transport modelling errors than individual pixels. This observation vector would predominantly reflect the emissions targeted by the inversion and would not contain correlated simulation errors between observations. The potential of such an approach, involving a change in the observation vector for the assimilation of TROPOMI NO₂ images over France in an inversion system, has been analysed.

This work is part of a longer-term effort to develop an operational tool for monitoring French pollutant and greenhouse gas emissions at high resolution.

Key words: atmospheric inversion, satellite data assimilation, air pollutants, high-resolution emission monitoring, nitrogen oxides, carbon monoxide

Lieu
Bât 713, salle de séminaires Galilée , CEA Saclay, Orme des Merisiers

Visio
https://cnrs.zoom.us/j/95679923753?pwd=YlJmurXmlKgOM3az9Il8LZv32t3teY.1
ID de réunion : 956 7992 3753
Code secret : NYvF5w

• Vincent-Henri PEUCH – DR, ECMWF – Rapporteur et Examinateur
• Claire GRANIER – DR, LA/Université Toulouse III – Paul Sabatier – Rapportrice et Examinatrice
• Jean-François MÜLLER – DR, BIRA – Examinateur
• Isabelle COLL – PR, LISA/Université Paris-Est Créteil – Examinatrice
• Antoine BERCHET – IG, LSCE – Invité
• Marielle SAUNOIS – PR, LSCE/Université Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines – Invitée
• Isabelle PISON – MC, LSCE/Université Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines – Directrice de thèse
• Grégoire BROQUET – CR, LSCE – Co-directeur de thèse
• Audrey FORTEMS-CHEINEY – CR, LSCE – Co-encadrante