Évaluation et réduction des incertitudes pour la simulation numérique de la dispersion atmosphérique à micro-échelle
Auteur / Autrice : | Eliott Lumet |
Direction : | Mélanie, Catherine Rochoux, Simon Lacroix, Thomas Jaravel |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Océan, Atmosphère, Climat |
Date : | Soutenance le 12/01/2024 |
Etablissement(s) : | Université de Toulouse (2023-....) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences de l’univers, de l’environnement et de l’espace (Toulouse) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Climat, Environnement, Couplages et Incertitudes (Toulouse ; 2015-....) |
Etablissement de délivrance conjointe : Université Toulouse 3 Paul Sabatier (1969-....) | |
Jury : | Président / Présidente : Céline Mari |
Examinateurs / Examinatrices : Clémentine Prieur, Lionel Soulhac, Ronan Fablet | |
Rapporteur / Rapporteuse : Bertrand Carissimo, Ronan Vicquelin |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
La qualité de l'air est fortement dégradée lors d'évènements comme les accidents industriels au cours desquels des gaz et des particules néfastes sont libérées dans l'atmosphère et transportées sous l'effet du vent. En milieu urbain, les bâtiments ont un effet de blocage sur l'écoulement ce qui peut entraîner des pics de pollution et donc des risques à court terme pour la santé et l'environnement. Localiser ces pics nécessite de recourir à des modèles résolvant les équations fondamentales de la physique des écoulements et leurs interactions avec le milieu bâti. Malgré leur complexité, ces modèles présentent des incertitudes notamment liées aux conditions atmosphériques. Cette thèse vise à construire et valider un système de modélisation permettant d'estimer ces incertitudes et d'identifier les scénarios possibles de dispersion, en s'appuyant sur des outils venant de l'apprentissage statistique et en informant le modèle à partir d'observations in-situ.