Soutenance de thèse
Farouk Lemmouchi
LISA
Amélioration de l'estimation de la distribution spatiale des aérosols atmosphériques à l'aide des observation satellitaires et de l'apprentissage automatique
Résumé
Les particules de matière en suspension dans l’air appelées aérosols atmosphériques sont connues pour leurs effets nocifs sur la santé et l’environnement en plus de la perturbation du système climatique. Afin de connaitre le cycle de vie des aérosols il faut étudier leurs origines, leurs réactivités, et leurs transports par le vent. Différentes méthodes plus ou moins précises existent pour estimer l’abondance des particules de matière. Les approches satellitaires fournissent classiquement des observations en 2D, c’est-à-dire la distribution horizontale ou en ligne de profils verticaux (transects). Les modèles de chimie-transport simulent la distribution 3D des particules, mais une grande incertitude est liée à ces simulations, surtout en régions qui manquent d’instruments de mesures in situ pour contraindre la modélisation.
L’objectif de ma thèse est d’améliorer les estimations existantes de la distribution spatiale des aérosols en exploitant les données satellitaires, les modèles de chimie-transport et l’apprentissage automatique. La première partie de mes travaux a permis le développement de la première méthode capable d’observer la distribution 3D des particules fines. L’algorithme appelé AEROS5P utilise les parties du spectre de réflectance terrestre visible et proche infrarouge mesuré par l’instrument satellitaire TROPOMI afin de déduire des profils d’extinction des aérosols. Ces deniers sont comparables avec des mesures indépendantes de haute résolution verticale issues de la télédétection active de lidar.
Dans une deuxième partie, j’ai développé une méthode combinant les avantages du modèle chimie-transport CHIMERE et des observations satellitaires de l’instrument MODIS pour réduire les biais des champs simulés de l’épaisseur optique des aérosols. Cette correction est appliquée a posteriori à l’aide de modèles d’apprentissage automatique supervisé. Les nouvelles estimations de l’épaisseur optique ont moins de biais et elles sont comparables aux mesures des stations d’observations au sols AERONET.
Informations supplémentaires
Mots clés : particules de matière, aérosols, télédétection, TROPOMI, épaisseur optique des aérosols, feux de biomasse, restitution d’aérosols, profil vertical d’extinction, feu australien, hauteur d’injection des fumées, poussière saharienne, correction de biais, apprentissage supervisé, modèle chimie-transport.
Date : Le 12/12/2022 à 13h
Lieu : à l’UPEC, salle 019.
Lien visio : https://u-pec-fr.zoom.us/j/97291698123?pwd=ZUZZbzJkZkJLR01rV3lrU0pLTGVrdz09
Composition du jury
M. LEBBAH Mustapha |
Rapporteur |
UVSQ |
Mme LAW Kathy |
Rapportrice |
CNRS, LATMOS |
M. CEAMANOS Xavier |
Examinateur |
Météo France, CNRM |
Mme DUFOUR Gaëlle |
Examinatrice |
CNRS, LISA |
M. BRAJARD Julien |
Examinateur |
NERSC |
M. Claude Derognat |
Invité |
Aria Technologies |
M. CUESTA Juan |
Directeur de thèse |
UPEC, LISA |