Les circonstances pouvant conduire à un rejet incontrôlé de polluants dans l'atmosphère sont variées : il peut s'agir de situations accidentelles, par exemples des fuites ou explosions sur un site industriel, ou encore de menaces terroristes : bombe sale, bombe biologique, notamment en milieu urbain. Face à de telles situations, les objectifs des autorités sont multiples : prévoir les zones impactées à court terme, notamment pour évacuer les populations concernées ; localiser la source pour pouvoir intervenir directement sur celle-ci ; enfin déterminer les zones polluées à plus long terme, par exemple par le dépôt de polluants persistants, et soumises à restriction de résidence ou d'utilisation agricole. Pour atteindre ces objectifs, des modèles numériques peuvent être utilisés pour modéliser la dispersion atmosphérique des polluants. Après avoir rappelé les processus physiques qui régissent le transport de polluants dans l'atmosphère, nous présenterons les différents modèles à disposition. Le choix de l'un ou l'autre de ces modèles dépend de l'échelle d'étude et du niveau de détails (topographiques notamment) désiré. Différentes méthodes de modélisation inverse pour reconstruire des sources accidentelles sont ensuite présentées, de même que des méthodes d'estimations des erreurs a priori, auxquelles les résultats de l'inversion sont particulièrement sensibles. Plusieurs cas d'application, en utilisant des données synthétiques et des données réelles, sont proposés, notamment l'estimation de termes sources consécutifs à l'accident de Fukushima en mars 2011. Par nos méthodes, nous avons estimé que les rejets de césium-137 se situent en 12 et 19 PBq, avec une incertitude comprise en 15 et 65%, et que les rejets d'iode-131 se situent entre 190 et 380 PBq avec une incertitude comprise entre 5 et 10%. En ce qui concerne la localisation d'une source inconnue, deux stratégies sont envisageables : les méthodes dites paramétriques et les méthodes non-paramétriques. Les méthodes paramétriques s'appuient sur le caractère particulier des situations accidentelles dans lesquelles les émissions de polluants sont généralement d'étendue limitée. La source à reconstruire est alors paramétrisée et le problème inverse consiste à estimer ces paramètres, en nombre réduit. Dans les méthodes non-paramétriques, aucune hypothèse sur la nature de la source (ponctuelle, localisée, ...) n'est réalisée et le système cherche à reconstruire un champs d'émission complet (en 4 dimensions). Plusieurs méthodes sont proposées et testées sur des situations réelles à l'échelle urbaine avec prise en compte des bâtiments, pour lesquelles les méthodes que nous proposons parviennent à localiser la source avec une erreur moyenne de 20m (soit 10% de la taille du domaine d'étude), suivant les situations modélisées et les méthodes inverses utilisées.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-01004505 |
| Date | 04 March 2014 |
| Creators | Winiarek, Victor |
| Publisher | Université Paris-Est |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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