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Atelier national sur les nuages polaires

24/06/2025 09:00

Alors que la recherche sur les nuages polaires connaît un dynamisme croissant dans nos laboratoires, avec des élans impulsés par différents projets sur les deux pôles, nous organisons un atelier pour aider à faire vivre et rassembler la communauté nationale travaillant sur cette thématique.

SIRTA / ICEO : Journée Scientifique 2025

24/06/2025 09:00

Le SIRTA, Observatoire de Recherche Atmosphérique de l’Institut Pierre Simon Laplace, organise cette année sa 24e Journée Scientifique.

Evénement de clôture projet FAIR-EASE

12/06/2025 09:00

Événement de clôture du projet européen FAIR-EASE.

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Bridging observation, theory and numerical simulation of the ocean using Machine Learning

25/05/2021 11:00

This talk aims at showing some of the recent advancements in using Machine Learning for ocean modeling, it is also an opportunity to discuss the promising research avenues that can bring together ML researchers and ocean modelers.

À l'origine des fleuves dans les Andes semi-arides : le rôle hydrologique des glaciers rocheux et des tourbières vu par les méthodes hydrogéophysiques et isotopiques

07/05/2021 12:00

Dans les Andes semi-aride du Chili, les glaciers rocheux sont d’une importance majeure, car ils délivrent de l’eau aux saisons les plus critiques. Ils sont de plus prépondérants par rapport aux glaciers blancs dans cette région des Andes.

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Modélisation de l’impact du trafic routier sur les concentrations de polluants en zone urbaine

08/06/2023 14:00

Résumé en français

En milieu urbain et en particulier dans les rues, les personnes sont exposées à de fortes concentrations de dioxyde d’azote (NO2), et de particules dont les aérosols organiques (OM) et le carbone suie (BC). Afin de mieux comprendre les sources et représenter l’évolution des concentrations dans les rues, une modélisation multi-échelle est utilisée, avec le modèle de réseaux de rues MUNICH couplé au modèle de chimie-transport régional Polair3D et au module chimique SSH-aerosol pour représenter la formation des composés secondaires aux différentes échelles.

L’influence des émissions des composés organiques volatils (COV) du trafic routier, des émissions hors dues à l’usure des hors échappements et des émissions d’asphalte est étudiée avec des scénarios de sensibilité. La simulation de référence utilise des facteurs d’émission standards obtenus de la méthodologie COPERT. L’utilisation de données récentes de mesure de spéciation permet de mieux caractériser les COV émis, en particulier les composés organiques intermédiaires, semi et faiblement volatils (COVI/S/F), engendrant une réduction des concentrations de OM allant jusqu’à 27 %. Une augmentation de 219 % des émissions de BC dues à l’usure des pneus, cohérente avec la littérature, double les concentrations de BC. Les émissions d’asphalte augmentent fortement les émissions de COVI/S/F. Les concentrations de particules simulées en prenant en compte ces émissions se comparent bien aux observations, soulignant l’importance de mieux caractériser cette source manquante dans les modèles.

Des simulations sont ensuite réalisées pour l’année 2030 afin d’évaluer les impacts futurs des émissions du trafic sur les concentrations. L’introduction de véhicules à très faibles émissions, conformes aux futures normes européennes d’émissions, induit une forte réduction des émissions par rapport à une flotte représentative de l’année 2014. Les émissions de NO2 et de BC sont réduites de 70 %, entrainant une diminution des concentrations de 52 % pour le NO2, 42 % pour le BC, et 20 % pour les particules. Les émissions d’une flotte composée uniquement de véhicules à très faibles émissions sont 99 % et 80 % plus faibles pour le NO2 et le BC respectivement, réduisant les concentrations de NO2 de 80 % et celles de BC de 45 %.

Pour représenter les gradients de concentrations dans les rues et mieux estimer l’exposition des personnes, une nouvelle version de MUNICH est développée. Plutôt que de considérer les concentrations homogènes dans chaque segment de rue, le volume des rues est discrétisé avec trois niveaux verticaux. Une discrétisation horizontale en deux zones est également introduite sous certaines conditions avec une paramétrisation tirée du modèle OSPM. Les concentrations simulées dans les rues de Copenhague et de l’est parisien avec cette version discrétisée de MUNICH se comparent mieux aux observations que celles simulées avec la version homogène, et les concentrations de NO2, BC et OM sont plus élevées en bas des rues.

Mots-clés : qualité de l’air, modélisation numérique, trafic routier, émissions, milieu urbain, polluants primaires et secondaires.

 

English abstract

In urban areas and in particular in the streets, populations are exposed to high concentrations of nitrogen dioxide (NO2), and particulate matter including organic aerosols (OM) and black carbon (BC). In order to better understand the sources and to represent the evolution of the concentrations in the streets, a multiscale modeling is used, with the street-network model MUNICH coupled to the regional chemistry-transport model Polair3D, and to the chemical module SSH-aerosol to represent the formation of the secondary compounds at the different scales.

The influence of volatile organic compound (VOC) emissions from road traffic, non-exhaust emissions due to tire wear and asphalt emissions are studied with sensitivity scenarios. The reference simulation uses standard emission factors obtained from the COPERT method- ology. The use of recent speciation measurement data allows for a better characterization of the emitted VOCs, in particular intermediate, semi and low volatile organic compounds (I/S/LVOC), resulting in a reduction of OM concentrations of up to 27 %. A 219 % increase in BC emissions from tire wear, consistent with the literature, doubles BC concentrations. Asphalt emissions strongly increase I/S/LVOC emissions. The simulated PM concentra- tions taking into account these emissions compare well with observations, highlighting the importance of better characterizing this missing source in the models.

Simulations are then performed for the year 2030 to assess the future impacts of traffic emissions on concentrations. The introduction of ultra-low emission vehicles, compliant with future European emission standards, results in a large reduction in emissions compared to a representative fleet of 2014. NO2 and BC emissions are reduced by 70 %, resulting in a decrease in concentrations of 52 % for NO2, 42 % for BC, and 20 % for PM. Emissions from a fleet of only ultra-low emission vehicles are 99 % and 80 % lower for NO2 and BC respectively, reducing NO2 concentrations by 80 % and BC concentrations by 45 %.

To represent the concentration gradients in the streets and to better estimate the popula- tion exposure, a new version of MUNICH is developed. Instead of considering homogeneous concentrations in each street segment, the street volume is discretized with three vertical levels. A horizontal discretization into two zones is also introduced under specific conditions with a parameterization from the OSPM model. The concentrations simulated in the streets of Copenhagen and eastern Paris with this discretized version of MUNICH compare better with observations than those simulated with the homogeneous version, and the concentrations of NO2, BC and OM are higher at the bottom of the streets.

Keywords: air quality, numerical modeling, road traffic, emissions, urban area, primary and secondary pollutants

Estimations de la qualité de l'air à des échelles locales tenant compte des émissions de polluants intérieurs et extérieurs

30/05/2023 14:00

De nombreuses personnes étant exposées à de fortes concentrations de polluants atmosphériques en milieu urbain, il est important d’en comprendre les sources et les processus de formation. La modélisation est un outil efficace pour cela. Cette thèse porte sur la compréhension par modélisation des processus physiques et chimiques influençant la qualité de l’air intérieur et extérieur à l’échelle locale.

Dans un premier temps, la qualité de l’air dans une rue urbaine est modélisée avec l’outil de mécanique des fluides numérique (CFD) code_saturne, couplé au module de chimie atmosphérique et de dynamique des aérosols SSH-aerosol. La rue canyon est modélisée en 2D, et l’étude porte sur une période de 12 heures. Les concentrations simulées de NO2 et de PM10 se comparent bien aux mesures expérimentales lorsque la chimie atmosphérique et la dynamique des aérosols sont prises en compte. Cependant, la concentration de carbone suie est sous-estimée, probablement en partie à cause de la sous-estimation des émissions hors échappement. Les concentrations des composés secondaires des particules sont fortement influencées par la dynamique des aérosols. Notamment, l’ammoniac émis par le trafic favorise la formation de particules inorganiques et organiques hydrophiles.

Dans un second temps, pour étudier l’impact des arbres dans la rue, des arbres sont ajoutés dans la rue canyon 2D. L’impact aérodynamique des couronnes d’arbres augmente significativement la concentration des polluants émis par le trafic. Le dépôt sec sur les surfaces des feuilles n’est important que pour les composés très solubles comme HNO3ou peu volatils. Les émissions de composés organiques volatils (COV) par les arbres influencent peu la formation des condensables, sauf en cas de vent faible. Néanmoins, la production de certains composés organiques extrêmement peu volatils par autoxidation est élevée, ce qui pourrait favoriser la formation de particules ultrafines.

Finalement, la qualité de l’air intérieur dans un stade fermé est étudiée à l’aide d’un modèle 0D (H2I). Le taux d’échange intérieur-extérieur et le facteur de filtration du modèle sont déterminés à partir des concentrations de carbone suie mesurées à l’intérieur et à l’extérieur en utilisant une transformation de Fourier. Les variations temporelles des concentrations d’O3 et de NOx en air intérieur sont correctement simulées, mais les concentrations de NO sont sur-estimées et celles d’O3 de NO2 sous-estimées. Des tests de sensibilité sont effectués afin de déterminer les paramètres physiques prégnants du modèle qui pilotent ces concentrations. L’impact des réactions de surface est limité, car le ratio entre la surface et le volume du stade est faible comparé à des environnements intérieurs plus petits. La prise en compte des COV favorise la conversion du NO en NO2 et réduit la sous-estimation du NO2. La photolyse influence aussi fortement les concentrations, avec un fort impact du vitrage.

Prévision météorologique d’ensemble avec un générateur de temps stochastique basé en analogues de circulation

05/06/2023 14:00

Les prévisions météorologiques d’ensemble peuvent aider à anticiper les risques d’événements météorologiques extrêmes. Cependant, le comportement chaotique de l’atmosphère représente une source majeure d’incertitudes pour les prévisions météorologiques, en particulier pour des échéances sous-saisonnières (de quelques jours à un mois). Un grand nombre de simulations numériques peut permettre de résoudre ce problème d’incertitude et de déterminer la distribution statistique des variables climatiques. Dans cette thèse, nous avons développé un outil de prévision d’ensemble basé sur des méthodes statistiques et probabilistes pour générer des prévisions météorologiques d’ensemble. Nous utilisons un générateur de temps stochastique conçu pour imiter le comportement des variables climatiques en se basant sur des analogues de circulation atmosphérique. Nous avons testé cet outil pour prévoir différentes variables climatiques telles que les précipitations en Europe et l’oscillation de Madden et Julian. Nous avons évalué la performance de nos prévisions par rapport à des prévisions des centres météorologiques. Dans un premier temps, nous avons testé le générateur stochastique de temps pour simuler des moyennes précipitations en Europe à l’échelle locale (au niveau des villes) pour des périodes de 3 à 30 jours. Nous avons obtenu de bonnes performances dans différentes régions d’Europe pour 10 jours. Ces performances sont basées sur l’importance de la circulation atmosphérique dans la prévision des paramètres météorologiques tels que les précipitations. Nous avons également identifié l’influence des types de circulation atmosphérique sur les bonnes et mauvaises prévisions. Dans un deuxième temps, nous avons combiné le générateur stochastique de temps avec des sorties de modèles numériques pour obtenir de grands ensembles de prévisions de précipitations en Europe. Nous avons vérifié que les scores de prévision sont intéressants pour des moyennes jusqu’à 35 jours à l’avance, à une échelle très locale. Cela a conduit à une amélioration significative par rapport aux prévisions du centre européen ECMWF et de Météo-France. Dans un troisième temps, nous avons configuré notre modèle stochastique pour prévoir l’oscillation Madden Julian (MJO). La MJO est responsable de fortes précipitations dans des régions très peuplées comme l’Inde. Nous avons cherché à prévoir la moyenne d’indices de l’activité MJO sur des périodes allant de 3 jours à 60 jours. Notre modèle fournit une prévision de ces indices dont les scores probabilistes sont satisfaisants jusqu’à 40 jours à l’avance et donne des résultats compétitifs par rapport aux prévisions météorologiques numériques.
Les travaux présentés dans ce manuscrit ont fait l’objet de plusieurs articles scientifiques. Des travaux complémentaires concernant la prévisibilité des variables météorologiques ont aussi été réalisés.

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