Weather-to-climate drivers of Arctic amplification with Camille Li (Univ. of Bergen)

07/03/2022 11:00

Déconstruire le dogme de la croissance

22/02/2022 18:00

Impacts, Adaptation et Atténuation

15/02/2022 18:00

Value of climate models in attributing and projecting large-scale climate changes

23/09/2025 11:00

Séminaire du département de Géosciences de l’ENS.

Data driven extreme weather event attribution using Granger causal inference methods

19/09/2025 13:30

Séminaire du LMD à l’ENS.

Le changement climatique, multiplicateur de risque pour le cancer de la peau

18/09/2025 14:00

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Exposure to urban air pollution and daily mobility: is model complexity worth it? Insights from an agent-based approach

31/03/2026 14:00

Exposure to air pollution contributes to chronic cardiovascular and respiratory diseases and premature death, especially in urban areas where regulated pollutants, such as nitrogen dioxide and fine particulate matter, have significant spatial variations. Assessments of population exposure and associated health impacts generally rely solely on pollutant concentration estimations at home. However, recent studies have highlighted the potential of integrated mobility – emissions – air quality – exposure modeling chains to represent individual exposure more accurately by accounting for exposure at workplaces or in transportation environments, referred to as dynamic exposure.

This thesis aims to place the modeling of individual exposure to urban air pollution into perspective within a mobility – emissions – air quality – exposure modeling chain, adopting an agent-based approach, and the implications of this framework for the analysis of environmental inequalities in light of the complexity of the modeling chain. In particular, I examine to what extent the results are sensitive to an increasing level of complexity within this modeling chain. To this end, I first propose an analytical framework for exposure as an Integrated Environmental Model, along with the associated uncertainties. These approaches link mobility and air quality modeling in several respects: on the one hand, pollutant emissions from individuals’ daily mobility and, on the other hand, the dynamic exposure of individuals in the micro-environments they pass through.

Secondly, I present a modeling chain of individual exposure at a fine spatial scale, with the main contributions being (a) the representation of road traffic emissions from a car fleet that integrates the type of car owned by each household according to their socioeconomic and mobility characteristics; (b) modeling the city as a network of canyon streets based on OpenStreetMap; and (c) developing a model of dynamic exposure to air pollution at the street level. The modeling framework is applied to the Île-de-France region and is based on the eqasim population synthesis model, the MATSim agent-based mobility model, the HBEFA emission model, and a coupled air quality model. The latter consists of the Polair3D regional chemistry-transport model and the MUNICH street network model for simulating street canyons, both of which include the SSH-aerosol chemistry module for simulating secondary pollutants formation. Thus, this work provides tools for assessing individual exposure that can be replicated in other metropolitan areas, based on open-access models.

Third, I offer a cross-perspective on the socio-spatial analysis of individual exposure enabled by agent-based approaches, and on the scope of modeling uncertainties arising from common assumptions in exposure assessment — that is, to what extent the results vary with the level of complexity of the modeling chain. These analyses focus on spatial inequalities and socioeconomic disparities in exposure among different population groups, as well as how activity spaces contribute to individual exposure to air pollution. This work aims to inform researchers, practitioners, and public decision-makers about methods for modeling exposure to urban air pollution, as these assessments are essential both for evaluating the health impacts of ambient air pollution and for evaluating policies aimed at reducing them, and should thus improve the environmental assessment of transportation policies.

Calibration des paramètres d’un modèle de surface continentale à partir d’observations atmosphériques du CO2 : méthodes et applications

08/04/2026 09:30

Les surfaces terrestres absorbent actuellement une part importante des émissions anthropiques de CO2, atténuant ainsi le rythme du changement climatique. Cependant, l’ampleur, la répartition spatiale et, par conséquent, l’évolution future de ce puits de carbone terrestre restent très incertaines. Ces incertitudes proviennent en grande partie de la représentation imparfaite des processus biologiques et biogéochimiques dans les modèles de surface terrestre (LSMs) et de la difficulté à contraindre les paramètres des modèles qui contrôlent les flux de carbone terrestres à l’échelle régionale et mondiale.

Cette thèse examine comment les observations atmosphériques de concentration en CO₂ peuvent être utilisées pour calibrer les paramètres d’un modèle de surface continentale, afin d’améliorer la représentation des flux de carbone terrestres. En effet, les observations atmosphériques du CO₂ et de ses gradients dans le temps et l’espace, intègrent l’effet net des échanges de carbone à la surface et fournissent donc une contrainte à large échelle, bien qu’indirecte, sur le cycle du carbone terrestre.

La thèse se concentre sur le modèle de surface continentale ORCHIDEE version 2 utilisé pour CMIP6 et développe des méthodes d’assimilation des données et de calibration des paramètres qui permettent d’utiliser les données d’observation du CO₂ atmosphérique pour contraindre les paramètres d’ORCHIDEE.

La première partie explore une méthode de calibration basée sur des processus gaussiens pour émuler le modèle appelé « History Matching ». Cette approche permet une exploration efficace de l’espace de paramètres en identifiant les régions qui sont peu plausibles compte tenu des contraintes d’observation et de leurs incertitudes. Cependant, cette méthode se heurte à des limites importantes lorsque la dimensionnalité de l’espace des paramètres devient importante.

La deuxième partie développe et évalue des méthodes d’assimilation de données variationnelles d’ensemble. Ce système sans modèle adjoint est mis en œuvre pour calibrer les paramètres régissant les flux de carbone à la surface simulés par ORCHIDEE avec les concentrations atmosphériques de CO₂. Ces développements démontrent la faisabilité de contraindre directement les paramètres du modèle de surface terrestre à l’aide d’observations atmosphériques de CO₂.

Dans la dernière partie de la thèse, ces avancées méthodologiques sont appliquées pour améliorer les simulations du flux net de carbone d’ORCHIDEE. L’assimilation des mesures in situ de CO₂ atmosphérique permet de calibrer les paramètres contrôlant les échanges de carbone terrestres et modifie significativement la répartition du puits de carbone entre les moyennes et hautes latitudes et les tropiques. Elle met également en évidence les limites du modèle dans la représentation de la repousse forestière après perturbations. L’introduction d’un flux de correction tenant compte de la dynamique de l’âge des forêts et de vitesses de repousse plus réalistes améliore la cohérence entre les simulations du flux net de carbone et les estimations issues des inversions atmosphériques.

En reliant les avancées dans la méthodologie d’assimilation des données aux applications du cycle du carbone terrestre, cette thèse démontre que les observations atmosphériques du CO₂ peuvent être utilisées pour contraindre directement les paramètres régissant les processus du cycle du carbone terrestre dans les modèles de surface continentale. L’assimilation du CO₂ atmosphérique améliore l’ampleur et la distribution spatiale simulées des puits de carbone terrestres (vis à vis des estimations d’inversion atmosphériques), mais révèle également les principales limites structurelles des modèles actuels. En particulier, l’absence de représentation explicite de la démographie forestière limite la capacité à saisir la dynamique de repousse forestière après perturbations, un sujet au cœur des développements actuels des principaux
modèles de surface.

Hydrogéologie des aquifères volcaniques de Martinique et de Mayotte

09/01/2026 14:30

Cette soutenance d’HDR présentera une synthèse de mes travaux de recherche, à l’interface entre hydrogéologie et géophysique, pour mieux comprendre les aquifères volcaniques de Martinique et de Mayotte, des systèmes aquifères complexes, sensibles aux forçages externes (sismicité, climat, pressions anthropiques).
La première partie retracera mon parcours scientifique et professionnel, mon activité d’encadrement, ainsi que ma production académique et technique. La seconde partie présentera une synthèse de mes travaux de recherche. Cinq publications majeures font ensuite l’objet d’une analyse critique. Enfin, je proposerai dans la troisième partie un programme de recherche que je souhaite développer au cours des quatre prochaines années.
J’espère que ces connaissances pourront contribuer à un meilleur accès à l’eau pour les populations, ainsi qu’à la préservation de cette ressource vitale.