Modélisation de la qualité de l'air dans les rues de Paris

Air quality modeling in the streets of Paris

• Auteur / Autrice : Lya Lugon cornejo von marttens
• Direction : Karine Kata sartelet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'Univers et Environnement
• Date : Soutenance le 01/07/2021
• Etablissement(s) : Marne-la-vallée, ENPC
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences, Ingénierie et Environnement
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d'Enseignement et de Recherche en Environnement Atmosphérique (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne)
• Jury : Président / Présidente : Benjamin Loubet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Karine Kata sartelet, Karine Deboudt, Maria De fatima andrade, Olivier Sanchez, Olivier Chrétien
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Yafang Cheng

Mots clés

Mots clés contrôlés

Paris (France ; agglomération)

Circulation

Air -- Qualité

Mots clés libres

Modèles de qualité de l’air

Concentration des polluants multiples

Composés primaires et secondaires

Zones urbaines

Trafic routier

Air quality models

Concentration of multiple pollutants

Primary and secondary compounds

Urban areas

Road traffic

Résumé

Afin de modéliser les concentrations de polluants liés à la qualité de l’air dans les rues de Paris, le modèle de réseau de rues MUNICH (Model of Urban Network of Intersecting Canyons and Highways) est amélioré. Une approche non stationnaire est développée pour représenter la formation des composés secondaires, tels que NO2. Pour modéliser la dynamique des aérosols, MUNICH est couplé au module chimique SSH-aérosol. Les concentrations en gaz et particules dans les rues de Paris sont simulées avec MUNICH, couplé au modèle de chimie-transport Polair3D pour intégrer les concentrations de fond dans les rues. Pour les composés gazeux, le couplage entre MUNICH et Polair3D peut être unidirectionnel (les concentrations de fond influencent celles des rues) ou bidirectionnel (il y a un feedback entre la rue et les concentrations de fond). Les concentrations de NO2 et NOx se comparent bien aux observations, quelque soit l'approche utilisée pour le couplage. Le couplage bidirectionnel influence plus les rues avec un rapport hauteur/largeur intermédiaire et avec des émissions de trafic élevées, atteignant 60% sur les concentrations de NO2 selon la rue. Pour les particules, les concentrations de PM2.5, PM10 et les compositions chimiques simulées sont proches des observations. Les particules secondaires ont un impact important sur les concentrations de PM2.5, atteignant 27% selon la rue et le moment de la journée. La chimie gazeuse a une forte influence sur les espèces gazeuses réactives, augmentant de 37% la concentration moyenne du NO2. L'influence sur les condensables est plus faible, mais atteint 20% selon la rue. L'hypothèse d'équilibre thermodynamique dans le calcul de la condensation/évaporation surestime les concentrations en organiques d'environ 5% en moyenne, jusqu'à 31% à midi selon la rue. Les émissions trafic de NH3 augmentent les concentrations en inorganiques de 3% en moyenne, atteignant 26% selon la rue. Pour expliquer la sous-estimation par le modèle des fortes concentrations de carbone suie (BC) observées dans les rues, l'influence des émissions hors échappement et du couplage bidirectionnel est investiguée. Une nouvelle approche pour calculer la remise en suspension des particules est présentée, modélisant la masse déposée et respectant le bilan de masse à la surface des rues. Les simulations montrent que la remise en suspension des particules a un faible impact sur les concentrations de BC. Les concentrations de BC dans les rues influencent les concentrations urbaines de fond : l’influence du couplage bidirectionnel atteint 50% selon la rue. Les émissions d'usure des pneus contribuent aux émissions de BC de façon comparable aux émissions à l'échappement. Des nouveaux facteurs d'émission sont proposés cohérents avec certaines études de la littérature et la comparaison modèle/mesures effectuée. MUNICH est finalement utilisé sur Paris pour estimer l'impact du renouvellement du parc automobile sur dix ans et de la mobilité urbaine sur l'exposition de la population à de multiples composés. Le renouvellement du parc de véhicules diminue fortement l'exposition de la population aux NO2, BC, PM10, PM2.5 et aux particules organiques. Cette diminution est plus importante que celle estimée en utilisant un CTM à l'échelle régionale. L'exposition de la population aux PM2.5 diminue de façon similaire si les véhicules diesel, essence ou électriques récents sont favorisés. Mais favoriser les véhicules électriques induit la plus forte diminution de l'exposition au NO2. Le télétravail est moins efficace que le renouvellement des véhicules, mais il peut être utilisé pour intensifier la diminution de l'exposition aux concentrations de particules. Cependant, des réductions plus ambitieuses des émissions sont nécessaires pour respecter les directives de qualité de l'air sur Paris

In order to model the pollutant concentrations related to air quality in the streets of Paris, the street network model MUNICH (Model of Urban Network of Intersecting Canyons and Highways) is improved. A non-stationary approach is developed to represent the formation of secondary compounds, such as NO2. To model the dynamics of aerosols, MUNICH is coupled to the SSH-aerosol chemical module. The gas and particle concentrations in the streets of Paris are simulated with MUNICH, coupled to the chemical-transport model Polair3D to integrate background concentrations in the streets.For gaseous compounds, the coupling between MUNICH and Polair3D can be unidirectional (background concentrations influence those of the streets) or bidirectional (there is feedback between the street and the background concentrations). The concentrations of NO2 and NOx compare well with observations, regardless of the approach used for the coupling. The bidirectional coupling influences more the streets with an intermediate ratio between height and width, and with high traffic emissions, reaching 60% for the NO2 concentrations depending on the street. For particles, the concentrations of PM2.5, PM10 and the simulated chemical compositions are close to observations. Secondary particles have a significant impact on PM2.5 concentrations, reaching 27% depending on the street and the time of day. Gaseous chemistry has a strong influence on reactive gaseous species, increasing the average concentration of NO2 by 37%. The influence on condensables is lower, but reaches 20% depending on the street. The thermodynamic equilibrium assumption in the condensation/evaporation calculation overestimates organic concentrations by around 5% on average, up to 31% at noon depending on the street. NH3 traffic emissions increase inorganic concentrations by 3% on average, reaching 26% depending on the street.To explain the model's underestimation of the high black carbon (BC) concentrations observed in the streets, the influence of non-exhaust emissions and the bidirectional coupling is investigated. A new approach to calculate particle resuspension is developed, modeling the deposited mass and respecting the mass balance on the surface of the streets. Simulations show that particle resuspension has a low impact on BC concentrations. The concentrations of BC in the streets influence the background urban concentrations: the influence of bidirectional coupling reaches 50% depending on the street. Tyre wear emissions contribute to BC emissions in a comparable way to exhaust emissions. New emission factors are proposed, consistent with studies in the literature and the model/measurement comparison carried out here.MUNICH is finally used in Paris to estimate the impact of the vehicle fleet renewal over ten years and urban mobility on the population's exposure to multiple compounds. The vehicle fleet renewal strongly decreases the population's exposure to NO2, BC, PM10, PM2.5 and organic particles. This decrease is greater than that estimated using a regional CTM. The population's exposure to PM2.5 decreases similarly if recent diesel, gasoline or electric vehicles are favored. But favoring electric vehicles induces the greatest reduction in population exposure to NO2. Home-office practice is less efficient than renewing vehicles, but it can be used to intensify the decrease in population exposure to particulate matter concentrations. However, more ambitious emission reductions are needed to meet the air quality guidelines in Paris