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)

Le changement climatique dû à l'augmentation des émissions de gaz à effet de serre est considéré comme l'un des principaux défis pour les êtres humains dans 21ème siècle. Il conduira à des changements dans les précipitations, l'humidité atmosphérique, augmentation de l'évaporation et probablement augmenter la fréquence des événements extrêmes. Les conséquences de ces phénomènes auront une influence sur de nombreux aspects de la société humaine. Donc, il y a une nécessité d'avoir une estimation robuste et précise de la variation des facteurs naturels dus au changement climatique, au moins dans les événements de cycle et d'inondation hydrologiques pour fournir une base solide pour atténuer les impacts du changement climatique et s'adapter à ces défis. Le but de cette étude est de présenter une méthodologie pour évaluer les impacts de différents scénarios de changement climatique sur une zone inondable du bassin de la rivière côtière dans la région centrale du Viet Nam - bassin versant de Vu Gia Thu Bon. Les simulations hydrologiques sont basées sur un modèle hydrologique déterministe validé qui intègre la géologie, les sols, la topographie, les systèmes fluviaux et les variables climatiques. Le climat de la journée présente, sur la période de 1991-2010 a été raisonnablement simulée par le modèle hydrologique. Climat futur (2091-2100) information a été obtenue à partir d'une réduction d'échelle dynamique des modèles climatiques mondiaux. L'étude analyse également les changements dans la dynamique des inondations de la région de l'étude, le changement hydrologique et les incertitudes du changement climatique simulation. / Climate change due to the increase of greenhouse gas emissions is considered to be one of the major challenges to mankind in the 21st century. It will lead to changes in precipitation, atmospheric moisture, increase in evaporation and probably a higher frequency of extreme events. The consequences of these phenomena will have an influence on many aspects of human society. Particularly at river deltas, coastal regions and developing countries, the impacts of climate change to socio-economic development become more serious. So there is a need for a robust and accurate estimation of the variation of natural factors due to climate change, at least in the hydrological cycle and flooding events to provide a strong basis for mitigating the impacts of climate change and to adapt to these challenges. The aim of this study is to present a methodology to assess the impacts of different climate change scenarios on a flood prone area of a coastal river basin in the central region of Viet Nam – Vu Gia Thu Bon catchment. The hydrological simulations are based on a validated deterministic hydrological model which integrates geology, soil, topography, river systems and climate variables. The present day climate, over the period of 1991-2010 was reasonably simulated by the hydrological model. Future climate (2091-2100) information was obtained from a dynamical downscaling of the global climate models. The study also analyzes the changes in the flood dynamics of the study region, the hydrological shift and the uncertainties of climate change simulation.