Caractérisation de la pollution de proximité et modélisation multi-agents de l'exposition à la pollution atmosphérique en Ile de France : situation actuelle, scénarios énergétiques et d'aménagement urbain

Characterization of near proximity pollution and multi-agent modeling of the atmospheric pollution in Ile de France area : current situation, energetic scenario and urban planning

• Auteur / Autrice : Inès Makni
• Direction : Isabelle Coll, Dorothée Ingert
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'Univers et Environnement
• Date : Soutenance le 08/07/2022
• Etablissement(s) : Paris 12
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences, Ingénierie et Environnement
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire interuniversitaire des systèmes atmosphériques (Créteil ; 1997-....) - Laboratoire Interuniversitaire des Systèmes Atmosphériques
• Jury : Président / Présidente : Patrice Coll
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Isabelle Coll, Dorothée Ingert, Sébastien Payan, Benjamin Hanoune, Karine Kata Sartelet, Valari Myrto
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Sébastien Payan, Benjamin Hanoune

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles mathématiques

Île-de-France (France ; nord)

Air -- Qualité

Mots clés libres

Qualité de l'air

Micro-Environnement

Système multi-Agents

Exposition

Évaluation statistique

Exposition dynamique

Micro-Environment

Statistical evaluation

Exposure

Air quality

Multi-Agent system

Dynamic exposure

Résumé

Ce projet s'inscrit dans le cadre du développement au LISA d'une compétence transdisciplinaire en modélisation de la qualité de l'air urbain à fine échelle, l'objectif est de développer une chaîne de modélisation produisant et analysant des scénarios d'aménagement urbain et de mobilité des populations. Cette thèse vise à développer une méthodologie de calcul de l’exposition de la population francilienne aux polluants atmosphériques principalement émis par le trafic routier, qui sont connus pour leurs impacts néfastes sur la santé.Les concentrations ambiantes de dioxyde d’azote et de particules sont modélisées avec le modèle CHIMERE. Ensuite, pour passer des concentrations à des valeurs d’expositions, une approche en deux temps est mise en oeuvre : (i) Une approche statistique est développée pour affiner les concentrations simulées d’une échelle kilométrique à l'échelle de l’individu puis, (ii) une approche d’estimation de l’exposition qui prend en compte les habitudes et les mobilités des individus dans les micro-environnements urbains. L’approche statistique se divise en deux parties. D’abord, on procède à la correction de l’erreur observée entre la modélisation et la mesure par apprentissage sur un jeu de données. L’équation de correction est ensuite généralisée en s’appuyant sur les caractéristiques des sites de mesure proches du trafic. Ensuite, on valide l’approche en appliquant l’équation ainsi développée à un jeu de données de validation. La modélisation des expositions individuelles considère les habitudes et la mobilité des individus simulées par le modèle d’émission OLYMPUS. Les expositions sont estimées en fonction du mode de transport utilisé pour leurs déplacements ou les concentrations ambiantes des micro-environnements bâtis que les individus visitent, et selon le temps passé dans chaque micro-environnement.L’objectif final est de pouvoir proposer des diagnostics sur l’exposition à la pollution, en fonction de l’organisation urbaine, de l’offre de transport et des pratiques de mobilité et de consommation d’énergie.

This project is part of the development at LISA of a transdisciplinary competence in urban air quality modelling at a fine scale. The objective is to develop a modelling chain producing and analysing urban development and population mobility scenarios. This thesis aims to develop a methodology for calculating the exposure of the Ile-de-France population to air pollutants mainly emitted by road traffic, which are known to have harmful impacts on health.Ambient concentrations of nitrogen dioxide and particulate matter are modeled with the CHIMERE model. Then, to pass from concentrations to exposure values, a two-step approach is implemented: (i) a statistical approach is developed to refine the simulated concentrations from a kilometer scale to the individual scale, then, (ii) an exposure estimation approach that takes into account the habits and mobilities of individuals in urban micro-environments. The statistical approach is divided into two parts. First, the observed error between modeling and measurement is corrected by learning on a data set. The correction equation is then generalized based on the characteristics of the measurement sites close to the traffic. Then, the approach is validated by applying the developed equation to a validation dataset. The modeling of individual exposures considers the habits and mobility of individuals simulated by the OLYMPUS emission model. Exposures are estimated according to the mode of transportation used for their travel or the ambient concentrations of the built micro-environments that individuals visit, and according to the time spent in each micro-environment.The final objective is to be able to propose diagnoses of exposure to pollution as a function of urban organization, transportation supply and mobility and energy consumption practices.