L’industrie éolienne et l’aéronautique ont des besoins importants en matière de mesure de vent dans les premières centaines de mètres de l’atmosphère. Les lidars sont des instruments répandus et éprouvés pour ce type de mesure. Cependant, leurs qualités d’acquisition sont atténuées par un bruit de mesure systématique. En utilisant des techniques sur le filtrage nonlinéaire nous avons participé au développement d'un algorithme qui améliore l’estimation du vent et de la turbulence. Cet algorithme est basé sur une représentation de l’atmosphère par des particules fluides. Il utilise un modèle lagrangien stochastique de turbulence et un filtrage par sélection génétique. Son efficacité dépend du réglage de certains paramètres, fixés à une valeur acceptable à l’issue de la phase de développement. Mais l’influence de ces paramètres n’a jamais été étudiée. Ce travail de thèse répond à cette question par une analyse de sensibilité basée sur la décomposition de variance. De nouveaux estimateurs pour les indices de Sobol, utilisant des régression pénalisées, ont été testés. Ces estimateurs mettent les indices de Sobol les plus petits automatiquement à zéro pour faciliter l’interprétation globale. L’analyse de sensibilité permet de réduire le système à 9 entrées et 5 sorties à un système de 3 entrées (le nombre de particules, le bruit d’observation réel et le bruit d’observation donné au filtre) et 2 sorties (la pente du spectre de vent et l’erreur sur le vent). Grâce à ce système réduit, nous mettons en évidence une méthode de réglage des paramètres d’entrée les plus importants. Le bruit d’observation donné au filtre est bien réglé lorsque la pente du spectre est à la valeur cible de -5/3. Une fois ce bruit réglé, l’erreur sur le vent est minimale avec une expression connue. / Wind energy industry and airport safety are in need of atmospheric observations. Remote sensors, such as lidars, are well proven and common technology to provide wind measurements in the first hundreds of meters of altitude. However, acquisition abilities of lidars are polluted by measurement noise. Using non-linear filtering techniques, we took part at the development of an algorithm improving wind and turbulence estimations. The process is based on a representation of the atmosphere with fluid particles. It uses a stochastic Lagrangian model of turbulence and a genetic selection filtering technique. Its efficiency depends of the setting of various parameters. Their values were fixed experimentally during the development phase. But their influence has never been assessed. This work addresses this question with a variance-based sensitivity analysis. New estimators of Sobol indices, using penalized regression have been tested. These estimators ensure the lowest Sobol indices automatically go to zero so the overall interpretation is simplified. The sensitivity analysis allows to reduce the system from 5 outputs and 9 inputs to 3 inputs (number of particles, real observation noise, observation noise given to the filter) and 2 outputs (wind spectrum slope, root-mean-squared error on wind). With this reduced system we determined a procedure to correctly set the most important parameters. The observation noise given to the filter is well set when the wind spectrum slope has the expected value of -5/3. Once it is set correctly, the error on wind is minimum and its expression is known.

Ces travaux s'articulent autour de la détection et de la prévision des phénomènes turbulents dans la couche limite atmosphérique. Nous proposons tout d'abord une méthode stochastique innovante de reconstruction locale de l'atmosphère. Nous utilisons des systèmes de particules pour modéliser l'écoulement atmosphérique et sa variabilité interne. L'apprentissage des paramètres turbulents et la mise à jour des particules se font à l'aide d'observations mesurées par un lidar Doppler 3D. Nous présentons ensuite une nouvelle méthode de descente d'échelle stochastique pour la prévision de la turbulence sous-maille. A partir du modèle en points de grille Meso-NH, nous forçons un système de particules qui évolue à l'intérieur des mailles. Notre méthode de descente d'échelle permet de modéliser des champs sous-maille cohérents avec le modèle en points de grille. Dans un troisième et dernier temps nous introduisons les problèmes de remontée d'échelle. La reconstruction de l'atmosphère modélise la turbulence dans un volume restreint qui couvre au plus quelques mailles des modèles météorologiques en points de grille. L'objectif de la remontée d'échelle est de construire une méthode d'assimilation de l'atmosphère reconstruite. En utilisant l'algorithme de nudging direct et rétrograde, nous explorons les problèmes liés à la taille du domaine observé. Nous proposons finalement un algorithme de nudging avec apprentissage de paramètre, illustré sur un cas simple. / Our work aims to improve the turbulent phenomena detection and forecast in the atmospheric boundary layer. First, we suggest a new stochastic method to reconstruct locally the turbulent atmosphere. Particle systems are used to model the atmospheric flow and its internal variability. To update particles and lean the turbulent parameters 3D Doppler lidar measurements are used. Then, a new stochastic downscaling technic for sub-grid turbulence forecast is presented. From the grid point model Meso-NH, a sub-grid particle system is forced. Here, the particles evolve freely in the simulated domain. Our downscaling method allows to model sub-grid fields coherent with the grid point model. Next, we introduce the upscaling issue. The atmosphere reconstruction covers at best few cells of meteorological grid point models. The issue is to assimilate the reconstructed atmosphere in such models. Using the back and forth nudging algorithm, we explore the problems induced by the size of the observed domain. Finally we suggest a new way to use the back and forth nudging algorithm for parameter identification.

Este estudo explora a obtenção da altura da camada limite planetária a partir de diferentes métodos e equipamentos, com foco na análise espectral do campo de vento do lidar Doppler. Realizou-se uma campanha de medição por 80 dias com dois lidars Dopplers comerciais com diferentes alcances verticais. Para o lidar com maior alcance vertical e consequetemente uma medida direta da altura da camada limite planetária, foi aplicado o método da variância da razão sinal-ruído e os resultados foram comparados aos valores de altura estimados a partir de dados de radiossondagem através de dois métodos distintos, o método da parcela e o método do número de Richardson bulk, o qual apresentou melhores resultados. Para o lidar com menor alcance vertical, aplicou-se a análise espectral que forneceu valores de comprimento de onda dos picos espectrais, proporcionais à altura da camada limite planetária. A constante de proporcionalidade para obtenção dos valores da altura da camada foi calculada comparando-se os resultados aos valores de altura estimados pela radiossondagem através do método do número de Richardson bulk, obtendo-se um valor de constante de proporcionalidade próximo ao sugerido na literatura. Entretanto, o conjunto de dados que mostrou boas estimativas dos picos espectrais foi bastante restrito, limitando a comparação ao longo do período entre os lidars. / This study explores the obtaining of the planetary boundary layer height through different methods and equipment, focusing on the spectral analysis of the wind field from Doppler lidar. An 80-day measurement campaign was conducted with two commercial Doppler lidars with different vertical ranges. For the lidar with greater vertical range and consequently a direct measurement of the planetary boundary layer heigth, the method of signal-to-noise ratio variance was applied and the results were compared to the height values estimated from radiosonding data using two different methods, the parcel method and the bulk Richardson number method, which presented better results. For the lidar with a lower vertical range, spectral analysis was applied, which provided wavelength values of the spectral peak, proportional to the planetary boundary layer height. The proportionality constant, in order to obtain the boundary height values, were calculated by comparing the height values estimated from the radiosonding data, using the bulk Richardson number method. Proportionality constant value close to the one found in the literature were obtained. However, the set of data that showed good estimates of the spectral peaks was very restricted, limiting the comparison over the period between the lidars.

Este estudo explora a obtenção da altura da camada limite planetária a partir de diferentes métodos e equipamentos, com foco na análise espectral do campo de vento do lidar Doppler. Realizou-se uma campanha de medição por 80 dias com dois lidars Dopplers comerciais com diferentes alcances verticais. Para o lidar com maior alcance vertical e consequetemente uma medida direta da altura da camada limite planetária, foi aplicado o método da variância da razão sinal-ruído e os resultados foram comparados aos valores de altura estimados a partir de dados de radiossondagem através de dois métodos distintos, o método da parcela e o método do número de Richardson bulk, o qual apresentou melhores resultados. Para o lidar com menor alcance vertical, aplicou-se a análise espectral que forneceu valores de comprimento de onda dos picos espectrais, proporcionais à altura da camada limite planetária. A constante de proporcionalidade para obtenção dos valores da altura da camada foi calculada comparando-se os resultados aos valores de altura estimados pela radiossondagem através do método do número de Richardson bulk, obtendo-se um valor de constante de proporcionalidade próximo ao sugerido na literatura. Entretanto, o conjunto de dados que mostrou boas estimativas dos picos espectrais foi bastante restrito, limitando a comparação ao longo do período entre os lidars. / This study explores the obtaining of the planetary boundary layer height through different methods and equipment, focusing on the spectral analysis of the wind field from Doppler lidar. An 80-day measurement campaign was conducted with two commercial Doppler lidars with different vertical ranges. For the lidar with greater vertical range and consequently a direct measurement of the planetary boundary layer heigth, the method of signal-to-noise ratio variance was applied and the results were compared to the height values estimated from radiosonding data using two different methods, the parcel method and the bulk Richardson number method, which presented better results. For the lidar with a lower vertical range, spectral analysis was applied, which provided wavelength values of the spectral peak, proportional to the planetary boundary layer height. The proportionality constant, in order to obtain the boundary height values, were calculated by comparing the height values estimated from the radiosonding data, using the bulk Richardson number method. Proportionality constant value close to the one found in the literature were obtained. However, the set of data that showed good estimates of the spectral peaks was very restricted, limiting the comparison over the period between the lidars.

Sur un site multi-influencé par des émissions urbaines et industrielles, l'analyse de la pollution aux aérosols, au voisinage des sources, requiert une connaissance multi-échelles de la dynamique atmosphérique. une campagne de mesure a été développée afin d'étudier la variabilité météorologique et micro-météorologique et l'évolution des particules, en particulier, submicroniques, sur une durée d'une année. Des oscillations de la concentration en aérosols, autour de la moyenne régionale, ont été identifiées le long du littoral dunkerquois, et attribuées aux phénomènes météorologiques locaux à proximité des industries. Des méthodes de reconnaissance et d'apprentissage supervisé, faisant appel aux mesures par anémomètre ultrasonique et aux profils verticaux du vent par lidar Doppler, ont été mises en œuvre pour établir la variabilité de phénomènes pertinents dans les événements de pollution de l'air : brise de mer, brouillard, front et tempête. L'analyse d'une base de données de six ans a permis de montrer que l’occurrence annuelle des brises de mer est corrélée à celle du nombre de journées anticycloniques. Par ailleurs, la fréquence annuelle des brouillards pourrait être liée à la concentration annuelle régionale en aérosols. L'analyse des covariances du vent a révélé deux situations contrastées, à faible et à fort flux turbulents. Le brouillard et la brise de mer, de faible flux, génèrent une pollution élevée aux PM₁, et sont le siège d'une forte concentration en aérosols organiques oxygénés (aérosols secondaires). Les situations à fort flux, favorisant les échanges verticaux, sont associées à une forte variabilité des sulfates particulaires. L'observation de longue durée a permis de mettre en évidence la construction d'épisodes de pollution particulaire, au cours de séquences de phénomènes météorologiques locaux, du fait des sources locales, mais aussi par incorporation de la pollution à plus grande échelle. / On a site that is multi-influenced by urban and industrial emissions, the analysis of aerosol pollution, in the vicinity of sources, requires a multi-scale knowledge of atmospheric dynamics. A measurement campaign was developed in order to study the meteorological and micro-meteorological variability and the evolution of particles, in particular, submicronic evolution, during a one-year period.Oscillations of the aerosol concentration around the regional average were identified along the Dunkirk coastline, and were attributed to the local meteorological phenomena close to the industries. Recognition and machine learning methods using measurements by an ultrasonic anemometer and vertical wind profiles by a Doppler lidar, were implemented to define the variability of relevant phenomena in air pollution events : sea breeze, fog, front and storm. A six-years database analysis has highlighted a correlation between the annual sea breeze occurrence and the annual number of anticyclonic days. Furthermore, the annual fog frequency could be connected with the annual regional concentration of aerosols. Analysis of wind covariance revealed two contrasting situations, low-level and high-level turbulent fluxes. The fog and the sea breeze, with low-level fluxes, generate a high PM₁ pollution and are in favor of a high organic oxygenated aerosols concentration (secondary aerosols). High-level fluxes situations, favoring vertical exchanges, are associated with a large variability of sulfate aerosols. The long-term observation, made it possible to highlight the development of episodes of particulate pollution during local weather phenomena, owing to the local emissions, but also by taking into account the larger-scale pollution.