AIRQ - ANR Projet blanc International Franco-Roumain cofinancé par l'UEFISCDI |
ESTIMAIR - ANR Modèles Numériques 2013 |
Estimation d’incertitude en simulation de la qualité de l’air à l’échelle urbaine L'objectif du projet est de quantifier les incertitudes des concentrations de polluant que calcule un modèle opérationnel de qualité de l'air à l'échelle urbaine. Par incertitude, on entend l'intervalle des valeurs que les erreurs (c'est-à-dire l'écart entre les sorties de modèle et la réalité) peuvent prendre. Ces erreurs sont généralement représentées par un vecteur aléatoire dont la densité de probabilité fournit une description complète des incertitudes. La stratégie du projet consiste à approcher cette densité de probabilité à l'aide d'un ensemble de simulations qui échantillonne correctement les erreurs.Le travail se déclinera autour de la simulation de la qualité de l'air sur Clermont-Ferrand, à l'aide d'un modèle dynamique de trafic pour le calcul des émissions du trafic, et à l'aide d'un modèle atmosphérique de chimie-transport qui représente explicitement les rues de la ville. Sur la base de données d'émission, des conditions météorologiques et des concentrations de fond des polluants, le modèle atmosphérique (SIRANE de l'équipe AIR - Atmosphere, Impact & Risk) calcule pour chaque heure un champ de concentration (sur toute la ville) pour plusieurs polluants, dont le dioxyde d'azote et les particules fines. Du fait de la complexité des phénomènes atmosphériques et du manque d'observations, les simulations de la qualité de l'air sont entachées de fortes incertitudes qu'il convient de quantifier. Nous souhaitons développer des méthodes qui permettent, pour toute simulation de la qualité de l'air à l'échelle urbaine, d'estimer les incertitudes des concentrations produites. Ces méthodes doivent être adaptées à la fois à des simulations à court terme (pour la prévision quotidienne) et à long terme (par exemple, pour des études d'impact sur une année). À l'échelle urbaine, une source d'incertitude clé réside dans les émissions du trafic. Nous nous proposons donc d'estimer précisément les incertitudes associées à l'affectation du trafic dans les rues et aux émissions des polluants associées. En générant de multiples calculs avec un modèle dynamique de trafic, un ensemble d'affectations du trafic pourra être généré. Cet ensemble sera calibré, à l'aide d'observations (à des points de comptage du trafic), afin qu'il soit représentatif des incertitudes. L'ensemble des émissions de polluant associé fournira ensuite plusieurs jeux d'émissions possibles pour le modèle de qualité de l'air. Un ensemble de simulations de la qualité de l'air sera ainsi généré, chaque simulation utilisant un jeu d'émissions de trafic, des données d'entrées perturbées (approche Monte Carlo) et potentiellement un modèle physique différent. Cet ensemble sera lui aussi calibré, avec des observations des concentrations atmosphériques des polluants. Le modèle de qualité de l'air est un modèle de grande dimension dont les coûts de calcul sont très élevés. Afin de générer l'ensemble des simulations, il sera nécessaire de réduire les coûts de calcul. En conséquence, une partie du projet traitera de la réduction du modèle de dispersion atmosphérique. Le projet s'insère dans un contexte où les modèles numériques de simulation de la qualité de l'air sont de plus en plus utilisés à l'échelle urbaine. Les modèles sont utilisés pour des prévisions quotidiennes, pour l'évaluation de l'exposition au long cours des populations, pour l'estimation de l'impact de nouvelles mesures réglementaires, ... Les méthodes proposées au cours du projet seront adaptées au contexte opérationnel et s'appliqueront à toute la chaîne de modélisation, depuis l'affectation du trafic jusqu'à la dispersion atmosphérique. Elles seront ensuite intégrées dans un système de modélisation de la qualité de l'air qui est utilisé sur de nombreuses villes en France et à l'étranger. |