La pollution atmosphérique est le produit de fortes émissions de polluants (et de leurs précurseurs) et de conditions météorologiques défavorables. Les particules fines (PM2.5) sont l'un des polluants les plus dangereux pour la santé publique. L'exposition répétée ou prolongée à ces particules entraîne chaque année des maladies respiratoires et cardio-vasculaires chez les personnes exposées ainsi que des morts prématurées. L'évolution du climat dans les années à venir aura un impact sur des variables météorologiques (température, vents, précipitations, ...). Ces variables influencent à leur tour divers facteurs, qui affectent la qualité de l'air (émissions, lessivage par les précipitations, équilibre gaz/particule, ...). Si de nombreuses études ont déjà projeté l'effet du changement climatique sur les concentrations d'ozone, peu se sont intéressées à son effet sur les concentrations de particules fines, en particulier à l'échelle du continent européen. C'est ce que cette thèse se propose d'étudier. La circulation atmosphérique de grande échelle est étroitement liée aux variables météorologiques de surface. Par conséquent, il est attendu qu'elle ait également un impact sur les concentrations de PM2.5. Nous utilisons dans cette thèse une approche statistique pour estimer les concentrations futures de PM2.5 à partir d'observations présentes de PM2.5, de quelques variables météorologiques pertinentes et d'outils permettant de représenter cette circulation atmosphérique (régimes et types de temps). Le faible nombre d'observations journalières de PM2.5 et de ses composants en Europe nous a conduit à créer un jeu de données pseudo-observées à l'aide du modèle de qualité de l'air Polyphemus/Polair3D, puis à l'évaluer de façons opérationnelle et dynamique, afin de s'assurer que l'influence des variables météorologiques sur les concentrations de PM2.5 est reproduite de manière satisfaisante par le modèle. Cette évaluation dynamique d'un modèle de qualité de l'air est, à notre connaissance, la première menée à ce jour.Les projections de PM2.5 sur les périodes futures montrent une augmentation systématique des concentrations de PM2.5 au Royaume-Uni, dans le nord de la France, au Benelux et dans les Balkans, et une diminution dans le nord, l'est et le sud-est de l'Europe, en Italie et en Pologne. L'évolution de la fréquence des types de temps ne suffit pas toujours à expliquer l'évolution de ces concentrations entre les périodes historique et futures, car les relations entre circulation atmosphérique de grande échelle et types de temps, entre types de temps et variables météorologiques, et entre variables météorologiques et concentrations de PM2.5 sont amenées à évoluer dans le futur et contribuent à l'évolution des concentrations de PM2.5. L'approche statistique développée dans cette thèse est nouvelle pour l'estimation de l'impact du climat et du changement climatique sur les concentrations de PM2.5 en Europe. Malgré les incertitudes qui y sont associées, cette approche est facilement adaptable à différents modèles et scénarios, ainsi qu'à d'autres régions du monde et d'autres polluants. En utilisant des observations pour définir la relation polluant-météorologie, cette approche serait d'autant plus robuste / Air pollution is the result of high emissions of pollutants (and pollutant precursors) and unfavorable meteorological conditions. Fine particulate matter (PM2.5) is one of the pollutants of great concern for human health. Every year, a repeated or continuous exposure to such particles is responsible for respiratory and cardiovascular diseases among the concerned populations and leads to premature deaths. Climate change is expected to impact meteorological variables (temperature, wind, precipitation,...). Those variables will influence numerous factors, which will affect air quality (emissions, precipitation scavenging, gas/particle equilibrium,...). A large body of studies have already investigated the effects of climate change on ozone, whereas only a few have addressed its effects on PM2.5 concentrations, especially over Europe. This is the subject we investigate in this thesis. Large-scale circulation is closely linked to surface meteorological variables. Therefore, it is expected that it will impact PM2.5 concentrations too. In this thesis, we develop a statistical algorithm to estimate future PM2.5 concentrations from present PM2.5 observations, selected meteorological variables and tools to represent this circulation (weather regimes and weather types). The lack of daily observations of PM2.5 and its components over Europe prevents us to used observations. Consequently, we have created a pseudo-observed PM2.5 data set, by using the Polyphemus/Polair3D air quality Chemical-Transport Model. Both operational and dynamic evaluations were conducted against EMEP measurements, to ensure that the influence of meteorological variables on PM2.5 concentrations is correctly reproduced by the model. As far as we know, this dynamic evaluation of an air quality model with respect to meteorology is the first conducted to date.Future PM2.5 concentrations display an increase over the U.K., northern France, Benelux, and in the Balkans, and a decrease over northern, eastern, and southeastern Europe, Italy, and Poland compared to the historical period. The evolution of weather type frequencies is not sufficient to explain the PM2.5 changes. The relationships between the large-scale circulation and the weather types, between the weather types and meteorological variables, and between meteorological variables and PM2.5 concentrations evolve with future meteorological conditions and also contribute to PM2.5 changes. The statistical method developed in this thesis is a new approach to estimate the impact of climate and climate change on PM2.5 concentrations over Europe. Despite some uncertainties, this approach is easily applicable to different models and scenarios, as well as other geographical regions and other pollutants. Using observations to establish the pollutant-meteorology relationship would make this approach more robust
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013PEST1176 |
| Date | 10 December 2013 |
| Creators | Lecoeur, Eve |
| Contributors | Paris Est, Seigneur, Christian |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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