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Variabilité multi-échelles de la météorologie et des aérosols en situation littorale sous influence industrielle / Multi-scale variability of meteorology and aerosols in littoral situation under industrial influence

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.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2018DUNK0489
Date19 June 2018
CreatorsGengembre, Cyril
ContributorsLittoral, Delbarre, Hervé
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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