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RODRIGUEZ

Par Laurent Fairhead Dernière modification 17/02/2020 11:33 Historique
RODRIGUEZ
RODRIGUEZ Delphy

24 juin 2019

 Caractérisation de la pollution urbaine en Île-de-France par une synergie de mesures de surface et de modélisation fine échelle.

Jury:
Président : François RAVETTA (LATMOS) 
Rapporteurs : Bérengère LEBENTAL (IFSTTAR), Cathy LIOUSSE (Laboratoire d’Aérologie) 
Examinateurs : Augustin COLETTE (INERIS), Valérie GROS (LSCE), Olivier SANCHEZ (AIRPARIF)
Directeur : Sébastien PAYAN (LATMOS)
Co-directeur : Myrto VALARI (LMD)
Invités : Laurence EYMARD (LATMOS), Eric PARENT (AgroParisTech)

Résumé:
L’impact sanitaire lié à la pollution de l’air nécessite une estimation précise de celle-ci.
Les réseaux de stations de mesures des agences de surveillance de la qualité de l’air (AIRPARIF en Île-de-France) ne sont pas suffisamment denses pour renseigner sur l’hétérogénéité de la pollution en ville. Et, les modèles haute résolution simulant les champs de concentration de polluants en 3D ont une large couverture spatiale mais sont limités par leurs incertitudes. Ces deux sources d’information exploitées indépendamment ne permettent pas d’évaluer finement l’exposition d’un individu. Nous proposons deux approches pour résoudre ce problème :
(1) par la mesure directe des polluants avec des capteurs mobiles à bas coût et des instruments de référence. Des niveaux de pollution très variables ont été constatés entre les microenvironnements et dans une même pièce. Ces capteurs devraient être déployés en grand nombre pour palier à leurs contraintes techniques. Les instruments de référence, très coûteux et volumineux, ne peuvent être utilisés que ponctuellement. 
(2) en combinant les concentrations simulées par le modèle Parallel Micro-SWIFT-SPRAY (PMSS) à Paris avec une résolution horizontale de 3 mètres et les mesures des stations de surface AIRPARIF.
Nous avons déterminé des « zones de représentativité » - zones géographiques où les concentrations sont très proches de celle de la station - uniquement à partir des sorties du modèle PMSS. Ensuite, nous avons développé un modèle bayésien pour propager la mesure des stations dans ces zones.

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