Modélisation et surveillance de la qualité de l’air : de nouvelles données d’observation pour l’amélioration des modèles - Ineris - Institut national de l'environnement industriel et des risques Access content directly
Journal Articles Rapport Scientifique INERIS Year : 2009

Modélisation et surveillance de la qualité de l’air : de nouvelles données d’observation pour l’amélioration des modèles

Abstract

Improvement of the forecasting and mapping skills of the models implemented in the PREV’AIR system (French operational air quality forecasting platform) goes through a wider use of observation data, whatever their type (ground level or 3D in situ, satellite retrievals). With this research program held from 2006 to 2008, INERIS processed and analyzed a large set of observational 3-Dimensional data issued from networks of radiosondes, LIDARs, photometers, aircrafts and satellites. It had been focused on ozone and Particulate Matter (PM) issues. The CHIMERE chemistrytransport model developed by INERIS and CNRS, which provides the PREV’AIR system with forecasts and analyzed maps, has been evaluated against these data. Special care had been accorded to the vertical variability of the simulated pollutant concentrations which are highly dependent from the model boundary conditions. Assimilation of 3D in situ and satellite data in models for correcting the initialization fi elds of the forecasting process had also been investigated. Operational implementation of such approaches is still constrained by the availability of the data: satellite information is cloud-cover dependant and its temporal resolution is still too sparse. However it has been demonstrated that when the data are available, the approach can improve significantly the results, but this positive effect collapses few hours after the assimilation.
Ces dernières années, des progrès considérables ont été réalisés dans le développement et la mise en oeuvre de modèles de Chimie- Transport (CTM) simulant la formation et le comportement de polluants atmosphériques primaires et secondaires. De ce fait, les exemples de mise en oeuvre opérationnelle de ces modèles se sont multipliés, en appui aux donneurs d’ordre, et dans l’optique de mieux informer/sensibiliser le public aux questions de pollution atmosphérique. L’INERIS est toujours fortement impliqué dans ces applications et poursuit, en collaboration avec les équipes du CNRS, le développement du modèle de Chimie- Transport CHIMERE. CHIMERE simule l’évolution des concentrations atmosphériques de polluants tels que l’ozone, les oxydes d’azotes et les particules à court terme (voir le système opérationnel de prévision et de cartographie PREV’AIR, www.prevair.org), ou à moyen terme sous différentes hypothèses d’évolution des émissions et de la météorologie. Tout système opérationnel repose sur l’amélioration continue de la qualité des résultats fournis par les modèles et sur le contrôle de leur fiabilité. À cette fin, au-delà des réseaux de stations d’observation au sol, fournissant des données de base exploitées par la communauté, d’autres observations de la composition chimique de l’atmosphère, tridimensionnelles, sont disponibles et peuvent compléter utilement un dispositif de surveillance. Outre l’exploitation brute de ces informations, elles peuvent être utilisées pour l’évaluation des modèles ou être assimilées dans les calculs pour améliorer les prévisions ou les analyses cartographiques. Ces données proviennent de réseaux de systèmes de mesures optiques (LIDAR), de radiosondages, de systèmes embarqués sur des vols réguliers ou encore de satellites. L’enjeu lié à l’utilisation de ces nouvelles sources d’information a paru suffisamment important à l’INERIS pour qu’il développe des travaux de recherche sur ce sujet. Il s’agissait aussi de qualifier les bases de données pouvant être mises à profit quotidiennement en routine dans le système PREV’AIR.
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Origin Publication funded by an institution

Dates and versions

ineris-01869241 , version 1 (06-09-2018)

Identifiers

  • HAL Id : ineris-01869241 , version 1

Cite

Frédérik Meleux, Anthony Ung, Laurence Rouil. Modélisation et surveillance de la qualité de l’air : de nouvelles données d’observation pour l’amélioration des modèles. Rapport Scientifique INERIS, 2009, 2008-2009, pp.30-32. ⟨ineris-01869241⟩

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