L'évolution des polluants dans l'atmosphère dépend de phénomènes variés, tels que les émissions, la météorologie, la turbulence ou les transformations physico-chimiques, qui ont des échelles caractéristiques spatiales et temporelles très diverses. Il est très difficile, par conséquent, de représenter l'ensemble de ces échelles dans un modèle de qualité de l'air. En particulier, les modèles eulériens de chimie-transport, couramment utilisés, ont une résolution bien supérieure à la taille des plus petites échelles. Cette thèse propose une revue des processus physiques mal représentés par les modèles de qualité de l'air, et de la variabilité sous-maille qui en résulte. Parmi les méthodes possibles permettant de mieux prendre en compte les différentes échelles, deux approches ont été développées : le couplage entre un modèle local et un modèle eulérien, ainsi qu'une approche statistique de réduction d'échelle. Couplage de modèles L'une des principales causes de la variabilité sous-maille réside dans les émissions, qu'il s'agisse des émissions ponctuelles ou du trafic routier. En particulier, la taille caractéristique d'un panache émis par une cheminée est très inférieure à l'échelle spatiale bien résolue par les modèles eulériens. Une première approche étudiée dans la thèse est un traitement sous-maille des émissions ponctuelles, en couplant un modèle gaussien à bouffées pour l'échelle locale à un modèle eulérien (couplage appelé panache sous-maille). L'impact de ce traitement est évalué sur des cas de traceurs passifs à l'échelle continentale (ETEX-I et Tchernobyl) ainsi que sur un cas de photochimie à l'échelle de la région parisienne. Différents aspects sont étudiés, notamment l'incertitude due aux paramétrisations du modèle local, ainsi que l'influence de la résolution du maillage eulérien. Réduction d'échelle statistique Une seconde approche est présentée, basée sur des méthodes statistiques de réduction d'échelle. Il s'agit de corriger l'erreur de représentativité du modèle aux stations de mesures. En effet, l'échelle de représentativité d'une station de mesure est souvent inférieure à l'échelle traitée par le modèle (échelle d'une maille), et les concentrations à la station sont donc mal représentées par le modèle. En pratique, il s'agit d'utiliser des relations statistiques entre les concentrations dans les mailles du modèle et les concentrations aux stations de mesure, afin d'améliorer les prévisions aux stations. L'utilisation d'un ensemble de modèles permet de prendre en compte l'incertitude inhérente aux paramétrisations des modèles. Avec cet ensemble, différentes techniques sont utilisées, de la régression simple à la décomposition en composantes principales, ainsi qu'une technique nouvelle appelée "composantes principales ajustées". Les résultats sont présentés pour l'ozone à l'échelle européenne, et analysés notamment en fonction du type de station concerné (rural, urbain ou périurbain).

Le trafic routier contribue à la pollution atmosphérique aussi bien à proximité des voies avec des polluants tels que le dioxyde d'azote (NO2), les particules (PM) et certains composés organiques volatils (COV) qu'à des échelles spatiales plus grandes (pollution de fond urbaine et régionale) avec des polluants formés dans l'atmosphère tels que l'ozone (O3) et la fraction secondaire des particules. Étant donné les interactions entre pollution de proximité et pollution de fond, il est souhaitable de combiner en un seul outil de calcul des modèles à échelles locale et régionale. Cette méthode de modélisation multi-échelles a été largement utilisée pour simuler l'impact des émissions de cheminées (sources ponctuelles) avec des modèles de panache traités en sous-maille d'un modèle eulérien tri-dimensionnel. Cependant, une telle méthode n'est pas applicable à un réseau routier en raison des temps de calcul prohibitifs associés à la discrétisation d'une source linéique en un ensemble de sources ponctuelles. Par conséquent, une nouvelle méthode de modélisation multi-échelles a été développée, qui traite les panaches émis par des sources linéiques en sous-maille d'un modèle eulérien. Tout d'abord, une formulation améliorée d'un modèle gaussien de panache linéique a été développée. Ce nouveau modèle à ensuite fait l'objet d'une évaluation détaillée avec des mesures en proximité de routes ainsi qu'avec d'autres modèles gaussiens. La combinaison de ce modèle gaussien et d'un modèle eulérien (Polair3D) a été implémentée dans la plate-forme de modélisation Polyphemus. Les performances (temps de calcul et précision) du nouveau modèle de panache en sous-maille ont été évaluées et comparées aux performances des modèles gaussien et eulérien seuls. Ce modèle multi-échelles traite la chimie des oxydes d'azote (NOx) et des principaux COV. Le traitement multi-échelles a un effet important sur les concentrations de certains polluants en termes de pollutions de proximité et de fond urbain / Roadway traffic contributes to atmospheric pollution near roads, with pollutants such as nitrogen dioxide (NO2), particles (PM) along with some volatile organic compounds (VOC), as well as at larger spatial scales (urban and regional background pollution) with pollutants formed in the atmosphere such as ozone (O3) and the secondary fraction of PM. Because of interactions between local and background pollutants, it is desirable to combine into a single computational tool, regional and local scale models. This multi-scale modeling method has been widely used to simulate the impact of chimney emissions (point sources) with a sub-grid treatment of plume or puff models instead within a 3-dimensional Eulerian model. However, such a method is not applicable to a road network because of the prohibitive computations associated with the line source discretization into a set of point sources. Thus, a new multi-scale modeling method was developed, which treats the plumes emitted from line sources as sub-grid components of an Eulerian model. First, an improved formulation of a Gaussian plume model for line sources was developed. This new model was then subject to a detailed evaluation with near roadway measurements along with other Gaussian models. The incorporation of the Gaussian plume model into an Eulerian model (Polair3D) was implemented as part of the modeling platform Polyphemus. The performance (computational effectiveness and precision) of the new multi-scale model (Plume-in-Grid) was evaluated and compared to those of a stand-alone Gaussian and Eulerian models. The multi-scale model treats nitrogen oxide (NOx) chemistry along with major VOC. The multi-scale treatment has an important effect on the concentration of some pollutants in terms of local and urban background pollution

L’évolution des polluants dans l’atmosphère dépend de phénomènes variés, tels que les émissions, la météorologie, la turbulence ou les transformations physico-chimiques, qui ont des échelles caractéristiques spatiales et temporelles très diverses. Il est très difficile, par conséquent, de représenter l’ensemble de ces échelles dans un modèle de qualité de l’air. Les modèles eulériens de chimie-transport, couramment utilisés, ont une résolution bien supérieure à la taille des plus petites échelles. Cette thèse propose une revue des processus physiques mal représentés par les modèles de qualité de l’air, et de la variabilité sous-maille qui en résulte. Parmi les méthodes possibles permettant de mieux prendre en compte les différentes échelles , deux approches ont été développées : le couplage entre un modèle local et un modèle eulérien, ainsi qu’une approche statistique de réduction d’échelle. (1) Couplage de modèles : l’une des principales causes de la variabilité sous-maille réside dans les émissions, qu’il s’agisse des émissions ponctuelles ou du trafic routier. En particulier, la taille caractéristique d’un panache émis par une cheminée très inférieure à l’échelle spatiale bien résolue par les modèles eulériens. Une première approche étudiée dans la thèse est un traitement sous maille des émissions ponctuelles, en couplant un modèle gaussien à bouffées pour l’échelle locale à un modèle eulérien (couplage appelé panache sous-maille). L’impact de ce traitement est évalué sur des cas de traceurs à l’échelle continentale (ETEX-I et Tchernobyl) ainsi que sur un cas de photochimie à l’échelle de la région parisienne. Différents aspects sont étudiés, notamment l’incertitude due aux paramétrisations du modèle local, ainsi que l’influence de la résolution du maillage eulérien. (2) Réduction d’échelle statistique : une seconde approche est présentée, basée sur des méthodes statistiques de réduction d’échelle. Il s’agit de corriger l’erreur de représentativité du modèle aux stations de mesures. En effet, l’échelle de représentativité d’une station de mesure est souvent inférieure à l’échelle traitée par le modèle (échelle d’une maille), et les concentrations à la station sont donc mal représentées par le modèle. En pratique, il s’agit d’utiliser des relations statistiques entre les concentrations dans les mailles du modèle et les concentrations aux stations de mesure, afin d’améliorer les prévisions aux stations. L’utilisation d’un ensemble de modèles permet de prendre en compte l’incertitude inhérente aux paramétrisations des modèles. Avec cet ensemble, différentes techniques sont utilisées, de la régression simple à la décomposition en composantes principales, ainsi qu’une technique nouvelle appelée « composantes principales ajustées ». Les résultats sont présentés pour l’ozone à l’échelle européenne, et analysés notamment en fonction du type de station concerné (rural, urbain ou périurbain) / The evolution of atmospheric pollutants depends on various processes which occur at multiple characteristic scales, such as emissions, meteorology, turbulence, chemical transformation and deposition. Representing all the time and spatial scales in an air quality model is, therefore, very difficult. Chemical-transport Eulerian models, which are generally used, have a typical resolution much coarser than the finest scales.. Thus, many processes are not well described by these models, which results in subgrid-scale variability. This thesis proposes a review of subgrid-scale processes and associated uncertainty, as well as two multiscale methods aimed at reducing this uncertainty : (1) coupling an Eulerian model with a local-scale Gaussian model, and (2)using statistical downscaling methods. (1) Model coupling : one aof the main subgrid-scale processes is emissions, especially point emissions (industry) and traffic. In particular, the characteristic spatial scale of a plume emitted by a chimmey is much smaller than the typical Eulerian grid resolution. The coupling method, called plume-in-grid model, uses a Gaussian puff model to better represent point emissions at local scale, coupled to an Eulerain model. The impact of this subgrid-scale treatment of emissions is evaluated at continental scale for passive tracers (ETEX-I et Tchernobyl), as well as for photochemistry at regional scale (Paris region). Several issues are addressed, especially the uncertainty due to local-scale parameterizations and the influence of the Eulerian grid resolution. (2) Statistical downscaling : this method aims at compensating the representativity error made by the model when forecasting concentrations at particular measurement stations. The representativity scale of these stations is, indeed, typically smaller than the Eulerian cell size, and concentrations at stations depend on many subgrid-scale phenomena (micrometeorology, topography…). Thus, using statistical relationships between the larg-scale variable (model output) and local-scale variable (concentrations observed at stations) allows to significantly reduce the forecast error. In addition, using ensemble simulations allows to better take into account the model error due to physical parameterizations. With this ensemble, several downscaling methods are implemented : simple and multiple linear regression, with or without preprocessing. The preprocessing methods include a classical principal component analysis, as well as another method called “principal fitted component”. Results are presented at European scale, for ozone peaks, and analyzed for several types of stations (rural, urban or periurban)

Le trafic routier contribue à la pollution atmosphérique aussi bien à proximité des voies avec des polluants tels que le dioxyde d'azote (NO2), les particules (PM) et certains composés organiques volatils (COV) qu'à des échelles spatiales plus grandes (pollution de fond urbaine et régionale) avec des polluants formés dans l'atmosphère tels que l'ozone (O3) et la fraction secondaire des particules. Étant donné les interactions entre pollution de proximité et pollution de fond, il est souhaitable de combiner en un seul outil de calcul des modèles à échelles locale et régionale. Cette méthode de modélisation multi-échelles a été largement utilisée pour simuler l'impact des émissions de cheminées (sources ponctuelles) avec des modèles de panache traités en sous-maille d'un modèle eulérien tri-dimensionnel. Cependant, une telle méthode n'est pas applicable à un réseau routier en raison des temps de calcul prohibitifs associés à la discrétisation d'une source linéique en un ensemble de sources ponctuelles. Par conséquent, une nouvelle méthode de modélisation multi-échelles a été développée, qui traite les panaches émis par des sources linéiques en sous-maille d'un modèle eulérien. Tout d'abord, une formulation améliorée d'un modèle gaussien de panache linéique a été développée. Ce nouveau modèle à ensuite fait l'objet d'une évaluation détaillée avec des mesures en proximité de routes ainsi qu'avec d'autres modèles gaussiens. La combinaison de ce modèle gaussien et d'un modèle eulérien (Polair3D) a été implémentée dans la plate-forme de modélisation Polyphemus. Les performances (temps de calcul et précision) du nouveau modèle de panache en sous-maille ont été évaluées et comparées aux performances des modèles gaussien et eulérien seuls. Ce modèle multi-échelles traite la chimie des oxydes d'azote (NOx) et des principaux COV. Le traitement multi-échelles a un effet important sur les concentrations de certains polluants en termes de pollutions de proximité et de fond urbain

L'évolution des polluants dans l'atmosphère dépend de phénomènes variés, tels que les émissions, la météorologie, la turbulence ou les transformations physico-chimiques, qui ont des échelles caractéristiques spatiales et temporelles très diverses. Il est très difficile, par conséquent, de représenter l'ensemble de ces échelles dans un modèle de qualité de l'air. Les modèles eulériens de chimie-transport, couramment utilisés, ont une résolution bien supérieure à la taille des plus petites échelles. Cette thèse propose une revue des processus physiques mal représentés par les modèles de qualité de l'air, et de la variabilité sous-maille qui en résulte. Parmi les méthodes possibles permettant de mieux prendre en compte les différentes échelles , deux approches ont été développées : le couplage entre un modèle local et un modèle eulérien, ainsi qu'une approche statistique de réduction d'échelle. (1) Couplage de modèles : l'une des principales causes de la variabilité sous-maille réside dans les émissions, qu'il s'agisse des émissions ponctuelles ou du trafic routier. En particulier, la taille caractéristique d'un panache émis par une cheminée très inférieure à l'échelle spatiale bien résolue par les modèles eulériens. Une première approche étudiée dans la thèse est un traitement sous maille des émissions ponctuelles, en couplant un modèle gaussien à bouffées pour l'échelle locale à un modèle eulérien (couplage appelé panache sous-maille). L'impact de ce traitement est évalué sur des cas de traceurs à l'échelle continentale (ETEX-I et Tchernobyl) ainsi que sur un cas de photochimie à l'échelle de la région parisienne. Différents aspects sont étudiés, notamment l'incertitude due aux paramétrisations du modèle local, ainsi que l'influence de la résolution du maillage eulérien. (2) Réduction d'échelle statistique : une seconde approche est présentée, basée sur des méthodes statistiques de réduction d'échelle. Il s'agit de corriger l'erreur de représentativité du modèle aux stations de mesures. En effet, l'échelle de représentativité d'une station de mesure est souvent inférieure à l'échelle traitée par le modèle (échelle d'une maille), et les concentrations à la station sont donc mal représentées par le modèle. En pratique, il s'agit d'utiliser des relations statistiques entre les concentrations dans les mailles du modèle et les concentrations aux stations de mesure, afin d'améliorer les prévisions aux stations. L'utilisation d'un ensemble de modèles permet de prendre en compte l'incertitude inhérente aux paramétrisations des modèles. Avec cet ensemble, différentes techniques sont utilisées, de la régression simple à la décomposition en composantes principales, ainsi qu'une technique nouvelle appelée " composantes principales ajustées ". Les résultats sont présentés pour l'ozone à l'échelle européenne, et analysés notamment en fonction du type de station concerné (rural, urbain ou périurbain)