Cartographie des concentrations de polluants atmosphériques sur la France partir de données de

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Niveau: Supérieur
1 1 Cartographie des concentrations de polluants atmosphériques sur la France à partir de données de modélisation et d'observation Groupe Spatial-Environnement, Paris, 17 décembre 2009 L. Malherbe, A. Ung, L. Létinois, INERIS Ch. de Fouquet, Centre de Géosciences, Mines ParisTech

surveillance réglementaire de la qualité de l'air

système opérationnel de prévision et de cartographie de la qualité de l'air

chimie-transport

cartographie

principes de la dynamique et de la chimie

Sujets

Cartographie

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Publié par	chaeh
Nombre de lectures	31
Langue	Français
Poids de l'ouvrage	1 Mo

Extrait

11
Cartographie des concentrations de polluants
atmosphériques sur la France à partir de données de
modélisation et d'observation
L. Malherbe, A. Ung, L. Létinois, INERIS
Ch. de Fouquet, Centre de Géosciences, Mines ParisTech
Groupe Spatial-Environnement, Paris, 17 décembre 200922
Contexte
Cartographie et surveillance réglementaire de la qualité de l’air
 Les Etats membres doivent évaluer la qualité de l’air sur l’ensemble de leur
territoire.
 Le public doit être informé quotidiennement sur les concentrations
atmosphériques des principaux polluants réglementés et en temps utile, sur la
zone de dépassement d’une valeur limite réglementaire.
 La réalisation de rapports annuels sur la qualité de l’air ambiant nécessite de
constituer des historiques de pollution les plus précis possible.33
Contexte
Cartographie et surveillance réglementaire de la qualité de l’air
 Mise en œuvre de modèles déterministes de chimie-transport
 Modélisation déterministe et méthodes géostatistiques sont associées pour
établir des cartographies en accord avec :
– les principes de la dynamique et de la chimie ;
– les observations des stations de mesure au sol.44
Contexte
Application : PREV’Air (www.prevair.org)
système opérationnel de prévision et de cartographie de la qualité de l’air à différentes
échelles spatiales (MEEDDM, INERIS, CNRS, METEO France, ADEME)
fondé sur des modèles déterministes tridimensionnels de chimie-transport
(CHIMERE et MOCAGE).
 prévisions (J+0, J+1, J+2) et simulations (J-1) des concentrations d’ozone,
NO , PM10 et PM2.5255
Contexte
PREV’AIR, cartes analysées des concentrations horaires d’ozone et des
concentrations journalières de PM10
Correction en
fonction des
observations
Modèle CHIMERE, résolution 0,15° x 0,1° résolution 0,15° x 0,1°
Simulation pour J-1 66
Contexte
PREV’AIR, cartes analysées
Méthode de correction mise en œuvre depuis 2003: krigeage des innovations
2008-2009: amélioration possible de la correction ?
étude de la variabilité temporelle et spatiale des concentrations simulées et
observées
 comparaison de trois méthodes de correction spatiale:
- krigeage des innovations
- krigeage des observations avec CHIMERE en dérive externe
- cokrigeage entre CHIMERE et les observations77
Plan
1. Rappels théoriques sur les méthodes de krigeage en géostatistique
multivariable. Application à la cartographie.
• Krigeage du résidu
• Krigeage avec dérive externe
• Cokrigeage
2. Mise en œuvre et comparaison des méthodes sur une période estivale
Résultats, discussion (présentation ciblée sur l’ozone)88
ère1 partie
Estimation multivariable
Krigeage du résidu de la régression
Krigeage avec dérive externe
Cokrigeage99
Krigeage du résidu de la régression
Modèle
La moyenne de la variable Z est expliquée par une variable déterministe y,
connue exhaustivement.
On pose :
Z(x) = m(x) + T(x)
= a y(x) + b + T(x)
Hypothèse : E[ T(x) ] = 0, d’où
E[Z(x)] = a y(x) + b1010
Krigeage du résidu de la régression
Modèle
La variable déterministe y est supposée connue
- aux points expérimentaux x
- aux nœuds de grille xj
Le modèle
Z(x) = a y(x) + b + T(x)
est remplacé par
*Z(x) = m (x) + W(x)
* * = a y(x) + b + W(x)
* *où a et b sont déterminés à partir des points expérimentaux, par exemple par
moindres carrés.
T : résidus « vrais », W : résidus expérimentaux
Remarque : E[ W ] = 0, vérifiée sur les points expérimentaux