Uncertainty quantification in the simulation of road traffic and associated atmospheric emissions in a metropolitan area

par Ruiwei Chen

Thèse de doctorat en Sciences et Techniques de l'Environnement

Sous la direction de Karine Kata Sartelet.

Soutenue le 25-05-2018

à Paris Est , dans le cadre de École doctorale Sciences, Ingénierie et Environnement (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....) , en partenariat avec Centre d'Enseignement et de Recherche en Environnement Atmosphérique (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne) (laboratoire) et de Centre d'Enseignement et de Recherche en Environnement Atmosphérique / CEREA (laboratoire) .

Le président du jury était Ludovic Leclercq.

Le jury était composé de Karine Kata Sartelet, Carlos Borrego, Vivien Mallet, Vincent Aguiléra.

Les rapporteurs étaient Carlos Canudas-de-Wit.

  • Titre traduit

    Quantification d'incertitude en simulation du trafic routier et de ses émissions atmosphériques à l'échelle métropolitaine


  • Résumé

    Ce travail porte sur la quantification d'incertitude dans la modélisation des émissions de polluants atmosphériques dues au trafic routier d'une aire urbaine. Une chaîne de modélisations des émissions de polluants atmosphériques est construite, en couplant un modèle d’affectation dynamique du trafic (ADT) avec un modèle de facteurs d’émission. Cette chaîne est appliquée à l’agglomération de Clermont-Ferrand (France) à la résolution de la rue. Un métamodèle de l’ADT est construit pour réduire le temps d’évaluation du modèle. Une analyse de sensibilité globale est ensuite effectuée sur cette chaîne, afin d’identifier les entrées les plus influentes sur les sorties. Enfin, pour la quantification d’incertitude, deux ensembles sont construits avec l’approche de Monte Carlo, l’un pour l’ADT et l’autre pour les émissions. L’ensemble d’ADT est évalué et amélioré grâce à la comparaison avec les débits du trafic observés, afin de mieux échantillonner les incertitudes


  • Résumé

    This work focuses on the uncertainty quantification in the modeling of road traffic emissions in a metropolitan area. The first step is to estimate the time-dependent traffic flow at street-resolution for a full agglomeration area, using a dynamic traffic assignment (DTA) model. Then, a metamodel is built for the DTA model set up for the agglomeration, in order to reduce the computational cost of the DTA simulation. Then the road traffic emissions of atmospheric pollutants are estimated at street resolution, based on a modeling chain that couples the DTA metamodel with an emission factor model. This modeling chain is then used to conduct a global sensitivity analysis to identify the most influential inputs in computed traffic flows, speeds and emissions. At last, the uncertainty quantification is carried out based on ensemble simulations using Monte Carlo approach. The ensemble is evaluated with observations in order to check and optimize its reliability


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