Soutenance

L'augmentation des concentrations de méthane dans l'atmosphère depuis le début de l'ère industrielle est directement imputable aux activités anthropiques. Elle est en partie responsable de l'accentuation de l'e\u001Bffet de serre induisant une augmentation des températures à la surface de la Terre et d'une dégradation de la qualité de l'air. Il existe encore à l'heure actuelle de grandes incertitudes concernant les estimations des émissions des di\u001Bfférentes sources de méthane à l'échelle locale. Une meilleure caractérisation de ces sources permettrait de mettre en place des politiques d'adaptation et d'atténuation e\u001Efficaces a\u001Cfin de réduire ces émissions.

Pour atteindre de tels objectifs, nous avons développé une nouvelle méthode de quanti\u001Ccation des émissions de méthane à l'échelle locale basée sur la combinaison de mesures atmosphériques mobiles et d'un modèle gaussien dans le cadre d'une inversion statistique. Ces mesures atmosphériques sont réalisées dans le cadre de la méthode traceur qui consiste à émettre à un \u001Dflux connu un gaz de façon colocalisée à la source de méthane. L'association de ces di\u001Bfférentes techniques a l'ambition de compenser les limites rencontrées pour chacune d'entre elles lorsqu'elles sont utilisées séparément.

Le principe de l'inversion statistique paramétrées par les données du gaz traceur repose sur l'utilisation des concentrations en gaz traceur mesurées pour sélectionner la classe de stabilité représentant le mieux les conditions atmosphériques durant les mesures dans le modèle gaussien d'une part et d'autre part pour paramétrer l'erreur associée aux mesures et au modèle dans l'inversion statistique. Dans un premier temps, cette nouvelle méthode d'estimation des émissions de méthane a été testée grâce à des émissions contrôlées de traceur et de méthane. Les sources de traceur et de méthane ont été positionnées suivant di\u001Bfférentes con\u001Cfigurations afi\u001Cn de mettre en évidence les avantages de l'inversion statistique paramétrée par les données du gaz traceur lorsque les sources de traceur et de méthane ne sont pas colocalisées ou en présence de plusieurs sources de méthane.

Cette méthode a ensuite été appliquée à deux sites réels connus pour leurs émissions de méthane, à savoir une exploitation agricole et une installation de distribution de gaz. Ces mesures ont permis de tester l'applicabilité et la robustesse de la méthode dans des conditions plus complexes de répartition des sources de méthane et ont montré qu'elle permettait d'obtenir des estimations des émissions totales des sites robustes et prenait en compte la localisation du traceur par rapport aux sources de méthane. L'estimation séparée des émissions des di\u001Bfférentes sources d'un site s'est révélée fortement dépendante des conditions météorologiques durant les mesures et nous avons montré que l'analyse des corrélations sur les incertitudes a posteriori entre les di\u001Bfférentes sources permet de diagnostiquer les sources que le système a du mal à séparer.

Je me suis ensuite focalisé sur les émissions de méthane associées au secteur des déchets. Pour cela, j'ai réalisé un certain nombre de campagnes de mesures au sein d'installations de stockage des déchets non dangereux et de stations d'épuration. Les résultats obtenus pour ces di\u001Bfférents sites montrent la grande variabilité des émissions de méthane dans le secteur des déchets.