Modélisation spatio-temporelle de la pollution atmosphérique urbaine à partir d'un réseau de surveillance de la qualité de l'air

Spatio-temporal modelling of atmospheric pollution based on observations provided by an air quality monitoring network at a regional scale

• Auteur / Autrice : Adriana Coman
• Direction : Yves Candau, Anda Ionescu
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'environnement
• Date : Soutenance le 26/09/2008
• Etablissement(s) : Paris Est
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et Ingénierie, Matériaux, Modélisation et Environnement (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 1994-2009)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d'Etudes et Recherches en Thermique, Environnement et Systèmes - Centre d'Etudes et Recherches en Thermique, Environnement et Systèmes
• Jury : Président / Présidente : Gilbert Saporta
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Yves Candau, Anda Ionescu, Gilbert Saporta, Sylvie Thiria, Francis Allard, Gilles Bergametti, Marc Bocquet, Gilles Roussel
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Sylvie Thiria, Francis Allard

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux neuronaux (informatique)

Géostatistique

Ozone atmosphérique

Dioxyde d'azote

Pollution atmosphérique

Mots clés libres

Pollution atmosphérique

Dioxyde d'azote

Ozone

Cartographie

Prévision

Géostatistique

Assimilation séquentielle de données

Réseaux neuronaux artificiels

Atmospheric pollution

Nitrogen dioxide

Ozone

Mapping

Prediction

Geostatistics

Sequential data assimilation

Artificial neural networks

Résumé

Cette étude est consacrée à la modélisation spatio-temporelle de la pollution atmosphérique urbaine en utilisant un ensemble de méthodes statistiques exploitant les mesures de concentrations de polluants (NO2, O3) fournies par un réseau de surveillance de la qualité de l'air (AIRPARIF). Le principal objectif visé est l'amélioration de la cartographie des champs de concentration de polluants (le domaine d'intérêt étant la région d'Île-de-France) en utilisant, d'une part, des méthodes d'interpolation basées sur la structure spatiale ou spatio-temporelle des observations (krigeage spatial ou spatio-temporel), et d'autre part, des algorithmes, prenant en compte les mesures, pour corriger les sorties d'un modèle déterministe (Filtre de Kalman d'Ensemble). Les résultats obtenus montrent que dans le cas du dioxyde d'azote la cartographie basée uniquement sur l'interpolation spatiale (le krigeage) conduit à des résultats satisfaisants, car la répartition spatiale des stations est bonne. En revanche, pour l'ozone, c'est l'assimilation séquentielle de données appliquée au modèle (CHIMERE) qui permet une meilleure reconstitution de la forme et de la position du panache pendant les épisodes de forte pollution analysés. En complément de la cartographie, un autre but de ce travail est d'effectuer localement la prévision des niveaux d'ozone sur un horizon de 24 heures. L'approche choisie est celle mettant en œuvre des méthodes de type réseaux neuronaux. Les résultats obtenus en appliquant deux types d'architectures neuronales indiquent une précision correcte surtout pour les 8 premières heures de l'horizon de prédiction

This study is devoted to the spatio-temporal modelling of air pollution at a regional scale using a set of statistical methods in order to treat the measurements of pollutant concentrations (NO2, O3) provided by an air quality monitoring network (AIRPARIF). The main objective is the improvement of the pollutant _elds mapping using either interpolation methods based on the spatial or spatio-temporal structure of the data (spatial or spatiotemporal kriging) or some algorithms taking into account the observations, in order to correct the concentrations simulated by a deterministic model (Ensemble Kalman Filter). The results show that nitrogen dioxide mapping based only on spatial interpolation (kriging) gives the best results, while the spatial repartition of the monitoring sites is good. For the ozone mapping it is the sequential data assimilation that leads us to a better reconstruction of the plume's form and position for the analyzed cases. Complementary to the pollutant mapping, another objective was to perform a local prediction of ozone concentrations on a 24-hour horizon; this task was performed using Artificial Neural Networks. The performance indices obtained using two types of neural architectures indicate a fair accuracy especially for the first 8 hours of prediction horizon