Thèse soutenue

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

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Auteur / Autrice : Ruiwei Chen
Direction : Karine Kata Sartelet
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences et Techniques de l'Environnement
Date : Soutenance le 25/05/2018
Etablissement(s) : Paris Est
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences, Ingénierie et Environnement (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d'Enseignement et de Recherche en Environnement Atmosphérique (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne) - Centre d'Enseignement et de Recherche en Environnement Atmosphérique / CEREA
Jury : Président / Présidente : Ludovic Leclercq
Examinateurs / Examinatrices : Karine Kata Sartelet, Carlos Borrego, Vivien Mallet, Vincent Aguiléra
Rapporteurs / Rapporteuses : Carlos Canudas-de-Wit

Résumé

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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