TRACIS: Tropospheric Research campaign on Air humidity Content by Ipral at SIRTA

13/05/2025 00:00

Lancement du Centre « Climat-Société » de l’IPSL

10/04/2025 14:00

Art & Climat, autour des œuvres de Claude Monet et Olivier Debré

05/04/2025 14:00

Séminaire de présentation du Centre de Calcul et de Données ESPRI de l'IPSL

12/05/2023 14:00

Les équipes du centre de calcul et de données ESPRI de l’IPSL vous invitent à un séminaire pour vous présenter les services que nous opérons et qui peuvent être utiles pour vos projets : mise à disposition de moyens de calcul intensif distribué, accès à des bases de données diverses, espace de stockage, plateformes de diffusion de données scientifiques, hébergement de projets.

Maar lakes as observatories of climate-groundwater-anthropic interactions in Central Mexico

12/05/2023 11:00

Raul A. Silva Aguilera est doctorant à l’Université autonome de Mexico.

Séminaire de présentation du Centre de Calcul et de Données ESPRI de l'IPSL

12/05/2023 10:00

Les équipes du centre de calcul et de données ESPRI de l’IPSL vous invitent à un séminaire pour vous présenter les services que nous opérons et qui peuvent être utiles pour vos projets : mise à disposition de moyens de calcul intensif distribué, accès à des bases de données diverses, espace de stockage, plateformes de diffusion de données scientifiques, hébergement de projets.

Distribution et dynamique du carbone pyrogénique dans les sols à l’échelle du paysage et méthodes pour leur caractérisation

19/12/2024 13:00

Le carbone pyrogénique (CPy) est du carbone organique dont les caractéristiques chimiques et physiques ont été modifiées à divers degrés par l’exposition à une chaleur élevée lors de feux, d’une pyrolyse intentionnelle ou d’une combustion incomplète dans les moteurs et les processus industriels. Il représente 15\% du carbone organique du sol (COS) et peut perdurer dans les sols pendant des décennies, voire des millénaires. En raison de sa stabilité, le CPy, sous forme de biochar, est envisagé comme un amendement pour l’élimination du dioxyde de carbone. Cette utilisation nécessite des moyens d’estimer avec précision la persistance du CPy à partir d’indicateurs facilement mesurables. Après son dépôt à la surface du sol, les processus de transport latéraux et verticaux redistribuent le CPy dans le compartiment terrestre, dans des quantités encore inconnues. Pour quantifier le CPy sur une grande échelle spatiale, il faut des méthodes analytiques rapides et peu coûteuses qui couvrent une large gamme du continuum CPy.

Dans cette thèse, j’ai quantifié le CPy dans le profil du sol à différentes positions du paysage, à différents temps depuis le feu et dans différents types de sol, dans des zones agricoles et forestières, sous un climat océanique tempéré. J’ai montré que le CPy continuait à être redistribué dans les sols et dans le paysage des milliers d’années après sa formation et qu’il n’était pas sensible aux mêmes facteurs environnementaux que le reste de la matière organique.

J’ai utilisé l’analyse thermique Rock-Eval pour évaluer l’étendue des méthodes existantes de quantification du CPy en termes de stabilité thermique et développé des modèles pour prédire les teneurs en CPy équivalentes par Rock-Eval.

Enfin, j’ai examiné la littérature sur la relation entre les paramètres de production du biochar et ses caractéristiques physico-chimiques. Cette étude à montré qu’utiliser la température la plus élevée atteinte pendant la pyrolyse comme prédicteur de la persistance du biochar dans le sol entraînerait des erreurs potentiellement importantes.

Etude de la préservation de la matière organique dans un environnement martien simulé et optimisation de sa recherche in situ par l’instrument MOMA lors de la mission spatiale Exomars 2028

09/12/2024 14:00

La mission ExoMars ESA/NASA enverra en 2030 sur Mars le rover Rosalind Franklin dont l’un des principaux objectifs est la détection de matière organique à sa surface. Celle-ci peut provenir de plusieurs sources, a minima en provenance du milieu interplanétaire ou bien de sources endogènes, dont potentiellement d’origine biologique. L’un des instruments du rover est le Mars Organic Molecule Analyzer (MOMA) constitué d’un chromatographe en phase gazeuse couplé à un spectromètre de masse dédié à la détection et l’identification de molécules organiques, notamment après dérivatisation chimique.

La première partie de mes travaux de thèse a consisté à mettre en place des protocoles d’optimisation de la détection de molécules organiques, axée sur les agents de dérivatisation de MOMA (MTBSTFA et DMF-DMA) et sur le temps optimal de désorption thermique en amont de la dérivatisation. Ces optimisations ont permis d’établir un premier profil de température pour la préparation des échantillons en amont de l’analyse par MOMA.

La seconde partie de ma thèse a consisté à étudier l’évolution de la matière organique dans l’environnement UV martien, a priori peu favorable à sa préservation. J’ai réalisé des expériences d’irradiation en chambre de simulation et ai participé à la préparation d’échantillons pour l’expérience IR-COASTER qui sera exposée aux UV solaires à l’extérieur de l’ISS fin 2024. Les résultats obtenus et à venir permettent un support scientifique de l’instrument MOMA afin de définir les composés organiques les plus susceptibles de résister dans l’environnement martien et leurs produits de dégradation.

Assimilation d'imageries satellitaires de concentrations atmosphériques pour le suivi des émissions de NOx et de CO en France

18/12/2024 14:00

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

 

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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