Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

La pollution atmosphérique à l'échelle régionale est le bilan des interactions entre des processus très différents: les émissions , la chimie, le transport, le mélange et le dépôt des espèces gazeuses. La prévision de la qualité de l'air nécessite donc l'utilisation de modèles, qui prennent en compte les émissions par le biais de cadastres. Les concentrations de polluants simulées dépendent fortement des émissions utilisées. Or, les cadastres utilisés pour les représenter comportent de grandes incertitudes. Comme il est difficile actuellement d'affiner leurs méthodes de construction, il reste la possibilité d'ajouter de l'information aux cadastres existant. L'optimisation des émissions utilise l'information contenue dans les mesures pour obtenir le cadastre qui minimise la différence entre les concentrations simulées et mesurées.<br /><br />Une méthode d'inversion des émissions anthropiques à l'échelle régionale, utilisant les mesures de routine et basée sur le modèle CHIMERE et son adjoint, a été élaborée et validée. Une technique de krigeage permet d'utiliser de façon optimale les informations disponibles dans l'espace des concentrations. L'enchaînement de cycles krigeage-optimisation améliore la qualité des résultats. Une technique d'agrégation spatiale dynamique est utilisée pour réduire la dimension du problème.<br /><br />Les émissions de NOx du cadastre élaboré par AIRPARIF pour l'Ile-de-France ont été inversées pendant les étés 1998 et 1999, les épisodes de la campagne ESQUIF étant étudiés en détail. L'optimisation corrige des écarts importants entre concentrations mesurées et simulées. Cependant, d'une façon générale, le niveau de fiabilité des résultats diminue avec la densité du réseau de mesure. Les résultats présentant le plus haut niveau de confiance concernent donc les flux d'émission les plus intenses d'Ile-de-France. Les corrections apportées à la masse moyenne émise dans l'ensemble du domaine et aux profils temporels correspondant sont en accord avec l'estimation de l'incertitude sur le cadastre pour les NOx (15%) obtenue lors de la campagne ESQUIF.

Les Modèles de Chimie-Transport (CTM) simulent aujourd'hui de façon assez réaliste les concentrations des espèces responsables de la pollution photochimique estivale. Cependant, la complexité des phénomènes mis en jeu et la variabilité spatiale et temporelle des émissions de polluants sont telles que, quel que soit le modèle utilisé, il est impossible de reproduire parfaitement ces concentrations. Lorsqu'un paramètre interne ou d'entrée du modèle est mal décrit une erreur importante peut etre observée certains jours. Le modèle CHIMERE est un CTM couvrant la majeur partie de l'Europe avec une résolution d'une cinquantaine de kilomètres. Il offre la possibilité de zoomer et de simuler de façon plus détaillée les concentrations des polluants sur des régions clefs, telles que l'Ile-de-France et la région de Berre et de Marseille.<br /><br />Les simulations de ce modèle ont été compaés avec des observations de surface et des données aéroportées de la campagne d'Etude et Simulation de la QUalité de l'Air en Ile-de-France (ESQUIF) à l'échelle européenne et régionale. Cette comparaison a permis ainsi de quantifier l'erreur globale commise sur les concentrations d'ozone et de son précurseur, le dioxyde d'azote. Différentes méthodes (Interpolation Statistique, Krigeage) ont été testées et adaptées au cas de la pollution dans le but de corriger cette erreur. Elles ont été comparées et validées de manière objective. Il a été montré que la combinaison des observations de surface et des simulations du modèle permet d'obtenir efficacement des cartes tridimensionnelles (i.e. des analyses) de concentration des deux polluants, plus réalistes que les simulations brutes.<br /><br />Les expériences menées depuis trois ans dans le cadre du projet PIONEER (Prévisibilité et Incertitude de l'Ozone à l'échelle Européenne et Régionale) montrent que l'erreur de prévision peut éventuellement se propager d'une région vers une autre. Les analyses des concentrations d'ozone, produites à l'échelle européenne ont été également utilisées pour réinitialiser le modèle de prévision. L'objectif était alors de savoir s'il est possible d'améliorer aussi les prévisions à court termes en utilisant de meilleurs états initiaux que les prévisions de la veille.

Atmospheric formaldehyde (H2CO) is an intermediate product common to the degradation of many volatile organic compounds and therefore it is a central component of the tropospheric chemistry. While the global formaldehyde background is due to methane oxidation, emissions of non-methane volatile organic compounds (NMVOCs) from biogenic, biomass burning and anthropogenic continental sources result in important and localised enhancements of the H2CO concentration. Recent spaceborne nadir sensors provide an opportunity to quantify the abundance of tropospheric formaldehyde at the global scale, and thereby to improve our knowledge of NMVOC emissions. This is essential for a better understanding of the processes that control the production and the evolution of tropospheric ozone, a key actor in air quality and climate change, but also of the hydroxyl radical OH, the main cleansing agent of our troposphere. For this reason, H2CO satellite observations are increasingly used in combination with tropospheric chemistry transport models to constrain NMVOC emission inventories in so-called top-down inversion approaches. Such inverse modelling applications require well characterised satellite data products consistently retrieved over long time periods.<p>This work reports on global observations of formaldehyde columns retrieved from the successive solar backscatter nadir sensors GOME, SCIAMACHY and GOME-2, respectively launched in 1995, 2002 and 2006. The retrieval procedure is based on the differential optical absorption spectroscopy technique (DOAS). Formaldehyde concentrations integrated along the mean atmospheric optical path are derived from the recorded spectra in the UV region, and further converted to vertical columns by means of calculated air mass factors. These are obtained from radiative transfer simulations, accounting for cloud coverage, surface properties and best-guess H2CO profiles, the latter being derived from the IMAGES chemistry transport model. A key task of the thesis has consisted in the optimisation of the H2CO retrieval settings from multiple sensors, taking into account the instrumental specificities of each sounder. As a result of these efforts, a homogeneous dataset of formaldehyde columns covering the period from 1996 to 2010 has been created. This comes with a comprehensive error budget that treats errors related to the spectral fit of the columns as well as those associated to the air mass factor evaluation. The time series of the GOME, SCIAMACHY and GOME-2 H2CO observations is shown to be consistent and stable over time. In addition, GOME-2 brings a significant reduction of the noise on spatiotemporally averaged observations, leading to a better identification of the emission sources. Our dataset is used to study the regional formaldehyde distribution, as well as its seasonal and interannual variations, principally related to temperature changes and fire events, but also to anthropogenic activities. Moreover, building on the quality of our 15-year time series, we present the first analysis of long-term changes in the H2CO columns. Positive trends, in the range of 1.5 to 4% yr-1, are found in Asia, more particularly in Eastern China and India, and are related to the known increase of anthropogenic NMVOC emissions in these regions. Finally, our dataset has been extensively used in several studies, in particular by the BIRA-IASB modelling team to constrain NMVOC emission fluxes. The results demonstrate the high potential of satellite data as top-down constraint for biogenic and biomass burning NMVOC emission inventories, especially in Tropical ecosystems, in Southeastern Asia, and in Southeastern US. <p><p>Le formaldéhyde (H2CO) joue un rôle central dans la chimie de la troposphère en tant que produit intermédiaire commun à la dégradation chimique de la plupart des composés organiques volatils dans l’atmosphère. L’oxydation du méthane est responsable de plus de la moitié de la concentration moyenne globale du formaldéhyde. Sur les continents en revanche, les hydrocarbures non-méthaniques (NMVOCs) émis par la végétation, les feux de biomasse et les activités humaines, augmentent de façon significative et localisée la concentration de H2CO. Les récents senseurs satellitaires à visée nadir offrent la possibilité de quantifier à l’échelle globale l’abondance du formaldéhyde dans la troposphère et de ce fait, d’améliorer notre connaissance des émissions de NMVOCs. Ceci est essentiel à la compréhension des mécanismes contrôlant la production et l’évolution de l’ozone troposphérique, élément clé pour la qualité de l’air et les changements climatiques, mais aussi du composé hydroxyle OH, le principal agent nettoyant de notre troposphère. C’est pourquoi, une méthode de plus en plus répandue pour améliorer les inventaires d’émissions des NMVOCs consiste en l’utilisation d’observations satellitaires de H2CO en combinaison avec un modèle de chimie et de transport troposphérique, dans une approche appelée modélisation inverse. Ce genre d’application demande des produits satellitaires bien caractérisés et dérivés de façon cohérente sur de longues périodes de temps.<p>Le travail présenté dans ce manuscrit porte sur l’inversion des colonnes de formaldéhyde à partir de spectres de la radiation solaire rétrodiffusée par l’atmosphère terrestre, mesurés par les senseurs GOME, SCIAMACHY et GOME-2, lancés successivement en 1995, 2002 et 2006. La méthode d’inversion est basée sur la spectroscopie d’absorption optique différentielle (DOAS). Les concentrations de formaldéhyde intégrées le long du chemin optique moyen dans l’atmosphère sont dérivées à partir des spectres mesurés, et ensuite transformées en colonnes verticales par le biais de facteurs de conversion appelés facteurs de masse d’air. Ces derniers sont calculés à l’aide d’un modèle de transfert radiatif, en tenant compte de la présence de nuages, des propriétés de la surface terrestre et la distribution verticale supposée du formaldéhyde, fournie par le modèle IMAGES. Un des objectifs principaux de la thèse a été d’optimiser les paramètres d’inversion pour H2CO, et ceci pour les trois senseurs, tout en tenant compte des spécificités de chaque instrument. Ces efforts ont conduit à la création d’un jeu de données homogène, couvrant la période de 1996 à 2010. Les colonnes sont fournies avec un bilan d’erreur complet, incluant les erreurs liées à l’inversion des concentrations dans les spectres, ainsi que celles provenant de l’évaluation des facteurs de masse d’air. La série temporelle des observations de GOME, SCIAMACHY et GOME-2 présente une bonne cohérence et stabilité sur toute la période. Nous montrons aussi que la meilleure couverture terrestre de GOME-2 entraîne une réduction significative du bruit sur les observations moyennées, permettant une meilleure identification des sources d’émission. Notre jeu de données est exploité pour étudier la distribution régionale du formaldéhyde, ainsi que ses variations saisonnières et interannuelles, principalement liées aux variations de température et aux feux de végétation, mais aussi aux activités anthropiques. De plus, en s’appuyant sur la qualité de la série temporelle de 15 ans, nous présentons la première analyse des variations à long terme des concentrations de H2CO. Des tendances positives, de l’ordre de 1.5 à 4% par an, sont observées en Asie, en particulier dans l’est de la Chine et en Inde, liées à l’augmentation des émissions anthropiques d’hydrocarbures dans ces régions. Finalement, nos données ont été largement exploitées par le groupe de modélisation de l’IASB pour faire des études de modélisation inverse des émissions de NMVOCs. Les résultats démontrent le haut potentiel des données satellitaires pour contraindre les inventaires d’émissions dues à la végétation et aux feux de biomasse, particulièrement dans les écosystèmes tropicaux, en Asie du sud-est, et dans le sud-est des Etats-Unis. / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished

<p align='justify'>De manière à mieux comprendre l'impact des émissions anthropiques sur la troposphère reculée, les concentrations d'un nombre important de composés atmosphériques ont été mesurés dans la troposphère libre au-dessus d'Hawaii durant la campagne Mauna Loa Observatory Photochemistry Experiment (MLOPEX) accomplie au cours des années 1991 et 1992. Le constituant chimique fondamental pour évaluer cet impact est le radical hydroxyle OH qui fut mesuré au printemps et en été de l'année 1992. La variation diurne de la direction du vent génère pendant la journée un mélange des masses d'air de la couche limite planétaire avec la troposphère libre. Actuellement les modèles régional et global de chimie troposphérique ne peuvent tenir compte à la fois du transport à grande échelle et du mélange local. Nous avons développé un modèle tridimensionnel qui nous permet d'analyser la chimie et la dynamique troposphérique à ces deux échelles. Pour ce faire, nous avons utilisé une grille non-structurée qui offre un moyen efficace de caractériser la région d'Hawaii à l'aide d'une haute résolution et le restant de l'hémisphère Nord avec une résolution qui décroît au fur et à mesure que l'on s'éloigne d'Hawaii. La distribution de 46 composés gazeux avec 138 réactions, incluant une chimie détaillée des hydrocarbures non-méthaniques (isoprène, éthane, éthène, propène et alpha-pinène) est calculée avec un pas de temps de 20 minutes. A l'aide de notre modèle nous avons simulé une période de huit jours pour chacune des saisons. Les résultats des simulations ont été comparés aux observations et interprétés à l'aide d'études de rétro-trajectoires, de traceurs passifs et de bilans chimiques local et régional de l'ozone et de ses précurseurs.</p><p><p> / Doctorat en sciences appliquées / info:eu-repo/semantics/nonPublished

<p align="justify">L'étude des phénomènes physico-chimiques de l'atmosphère nécessite la connaissance préalable des caractéristiques de chacun de ses constituants, ainsi que de leurs distributions spatiales et temporelles. Les méthodes spectroscopiques permettent la détection simultanée de nombreux constituants atmosphériques par la mesure quantitative de leurs absorptions. Dans le domaine UV-visible, ces techniques se basent sur la loi de Beer-Lambert, dont l'application nécessite la connaissance d'un spectre de référence exempt d'absorption. Il est impossible d'obtenir un tel spectre dans le cas des mesures atmosphériques. On a alors recourt à la technique dite de spectroscopie d'absorption différentielle (Differential Optical Absorption Spectroscopy) qui analyse les composantes des absorptions variant rapidement en fonction de la longueur d'onde.</p><p><p align="justify">Trois instruments ont été développés dans le cadre de ce travail pour la mesure par spectroscopie d'absorption différentielle dans le domaine UV-visible. Le premier utilise un spectromètre par transformée de Fourier, les deux autres des spectromètres à réseau associés soit à une barrette de photodiodes soit à un détecteur de type CCD. Ces instruments ont été conçus dans le but de fournir des mesures de divers constituants (03, SO2, NO2, HNO2, H2CO, toluène, benzène) de manière automatique et en utilisant des trajets d'absorption courts ( < 1 km). Les performances de chacun de ces instruments ont été évaluées au cours de différentes campagnes de mesure. Le spectromètre par transformée de Fourier s'avère être un outil performant pour de telles mesures, son principal avantage étant de posséder une calibration en longueur d'onde interne, précise et reproductible. Les instruments utilisant un spectromètre à réseau associé à un détecteur multi-éléments présentent un certain nombre d'inconvénients rendant peu aisées les mesures troposphériques sur de courtes distances. Ces inconvénients sont liés soit au spectromètre ( calibration en longueur d'onde externe, modification de celle-ci au cours du temps) ou aux détecteurs ( gains différents pour chacun des éléments sensibles du détecteur, phénomènes d'interférence au niveau des fenêtres de protection). Ces problèmes augmentent la complexité de l'analyse des spectres atmosphériques.</p><p><p align="justify">Un paramètre d'importance primordiale pour la détection d'un polluant, est sa section efficace d'absorption. Nous avons mesuré la section efficace de trois molécules d'intérêt atmosphérique, SO2, CS2 et NO2. Ces spectres ont été obtenus à l'aide d'un spectromètre par transformée de Fourier, aux résolutions de 2 et 16 cm-1. La dépendance vis-à-vis de la température a été confirmée dans le cas du NO2. Pour cette molécule, un effet de pression a en outre été observé pour la première fois dans le domaine spectral 12000 20000 cm-1 (500-830 nm). Cet effet est important et peut engendrer des variations de 45% de l'intensité de la section efficace lorsque la pression partielle de NO2 varie de 0.02 à 1.0 torr. L'influence du choix des sections efficaces sur les mesures stratosphériques de NO2 a également été mise en évidence. L'utilisation de sections efficaces obtenue à basse température (220 K) implique une diminution de 20% de la quantité de NO2 mesurée mais également une diminution de l'erreur sur cette mesure. Ceci indique la nécessité de tenir compte de la dépendance des sections efficaces de NO2 à la température lors de l'analyse de spectres stratosphériques.</p><p><p> / Doctorat en sciences appliquées / info:eu-repo/semantics/nonPublished