Inverse modeling for the optimization of primary sources of atmospheric pollution at a regional scale
Modélisation inverse pour l'optimisation des sources primaires de pollution atmosphérique à l'échelle régionale
Résumé
Atmospheric pollution at a regional scale is the result of various interacting processes: emissions, chemistry, transport, mixing and deposition of gaseous species. The forecast of air quality is then performed by models, in which the emissions are taken into account through inventories. The simulated pollutant concentrations depend highly on the emissions that are used. Now inventories that represent them have large uncertainties. Since it would be difficult today to improve their building methodologies, there remains the possibility of adding information to existing inventories. The optimization of emissions uses the information that is available in measurements to get the inventory that minimizes the difference between simulated and measured concentrations.
A method for the inversion of anthropogenic emissions at a regional scale, using network measurements and based on the CHIMERE model and its adjoint, was developed and validated. A kriging technique allows us to optimize the use of the information available in the concentration space. Repeated kriging-optimization cycles increase the quality of the results. A dynamical spatial aggregation technique makes it possible to further reduce the size of the problem.
The NOx emissions from the inventory elaborated by AIRPARIF for the Paris area were inverted during the summers of 1998 and 1999, the events of the ESQUIF campaign being studied in detail. The optimization reduces large differences between simulated and measured concentrations. Generally, however, the confidence level of the results decreases with the density of the measurement network. Therefore, the results with the higher confidence level correspond to the most intense emission fluxes of the Paris area. On the whole domain, the corrections to the average emitted mass and to the matching time profiles are consistent with the estimate of 15% obtained during the ESQUIF campaign.
A method for the inversion of anthropogenic emissions at a regional scale, using network measurements and based on the CHIMERE model and its adjoint, was developed and validated. A kriging technique allows us to optimize the use of the information available in the concentration space. Repeated kriging-optimization cycles increase the quality of the results. A dynamical spatial aggregation technique makes it possible to further reduce the size of the problem.
The NOx emissions from the inventory elaborated by AIRPARIF for the Paris area were inverted during the summers of 1998 and 1999, the events of the ESQUIF campaign being studied in detail. The optimization reduces large differences between simulated and measured concentrations. Generally, however, the confidence level of the results decreases with the density of the measurement network. Therefore, the results with the higher confidence level correspond to the most intense emission fluxes of the Paris area. On the whole domain, the corrections to the average emitted mass and to the matching time profiles are consistent with the estimate of 15% obtained during the ESQUIF campaign.
La pollution atmosphérique à l'échelle régionale est le bilan des interactions entre des processus très différents: les émissions , la chimie, le transport, le mélange et le dépôt des espèces gazeuses. La prévision de la qualité de l'air nécessite donc l'utilisation de modèles, qui prennent en compte les émissions par le biais de cadastres. Les concentrations de polluants simulées dépendent fortement des émissions utilisées. Or, les cadastres utilisés pour les représenter comportent de grandes incertitudes. Comme il est difficile actuellement d'affiner leurs méthodes de construction, il reste la possibilité d'ajouter de l'information aux cadastres existant. L'optimisation des émissions utilise l'information contenue dans les mesures pour obtenir le cadastre qui minimise la différence entre les concentrations simulées et mesurées.
Une méthode d'inversion des émissions anthropiques à l'échelle régionale, utilisant les mesures de routine et basée sur le modèle CHIMERE et son adjoint, a été élaborée et validée. Une technique de krigeage permet d'utiliser de façon optimale les informations disponibles dans l'espace des concentrations. L'enchaînement de cycles krigeage-optimisation améliore la qualité des résultats. Une technique d'agrégation spatiale dynamique est utilisée pour réduire la dimension du problème.
Les émissions de NOx du cadastre élaboré par AIRPARIF pour l'Ile-de-France ont été inversées pendant les étés 1998 et 1999, les épisodes de la campagne ESQUIF étant étudiés en détail. L'optimisation corrige des écarts importants entre concentrations mesurées et simulées. Cependant, d'une façon générale, le niveau de fiabilité des résultats diminue avec la densité du réseau de mesure. Les résultats présentant le plus haut niveau de confiance concernent donc les flux d'émission les plus intenses d'Ile-de-France. Les corrections apportées à la masse moyenne émise dans l'ensemble du domaine et aux profils temporels correspondant sont en accord avec l'estimation de l'incertitude sur le cadastre pour les NOx (15%) obtenue lors de la campagne ESQUIF.
Une méthode d'inversion des émissions anthropiques à l'échelle régionale, utilisant les mesures de routine et basée sur le modèle CHIMERE et son adjoint, a été élaborée et validée. Une technique de krigeage permet d'utiliser de façon optimale les informations disponibles dans l'espace des concentrations. L'enchaînement de cycles krigeage-optimisation améliore la qualité des résultats. Une technique d'agrégation spatiale dynamique est utilisée pour réduire la dimension du problème.
Les émissions de NOx du cadastre élaboré par AIRPARIF pour l'Ile-de-France ont été inversées pendant les étés 1998 et 1999, les épisodes de la campagne ESQUIF étant étudiés en détail. L'optimisation corrige des écarts importants entre concentrations mesurées et simulées. Cependant, d'une façon générale, le niveau de fiabilité des résultats diminue avec la densité du réseau de mesure. Les résultats présentant le plus haut niveau de confiance concernent donc les flux d'émission les plus intenses d'Ile-de-France. Les corrections apportées à la masse moyenne émise dans l'ensemble du domaine et aux profils temporels correspondant sont en accord avec l'estimation de l'incertitude sur le cadastre pour les NOx (15%) obtenue lors de la campagne ESQUIF.
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