LA POLLUTION ATMOSPHERIQUE. Les questionnements

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1 Cliquez pour modifier le style du titre du masque Cliquez pour modifier les styles du texte du masque Deuxième niveau LES PHENOMENES DE DIFFUSION Troisième niveau LA POLLUTION ATMOSPHERIQUE Quatrième niveau Cinquième Rémy LAGACHEniveau Responsable Environnement LRPC Lille CETE Nord Picardie Les questionnements Quantifier la pollution atmosphérique et les phénomènes de Quel modèle pour quel type d étude s et limites des outils

2 De l émission à la Phénomènes de L impact météorologique Phénomènes de direction du vent vitesse du vent gradient thermique vertical atmosphère neutre atmosphère stable atmosphère instable inversion thermique Neutre Instable Inversion Stable

3 Étude d impact CETE de L Est L impact orographique Phénomènes de L impact topographique Étude CETE de Lyon impact de l implantation d un écran de protection acoustique A Sud Nord 1200 Phénomènes de sans écran 190 Sud Nord avec écran

4 Modéliser la dispersion Dans quel but? Phénomènes de Comparer des variantes, des scenarii (IPP ) Analyser une situation au regard des normes ou des limites législatives et réglementaires Quantifier les impacts (sanitaires, sur la flore&la faune, sur les bâtiments ) Modéliser la dispersion - les pré requis Une définition du projet adéquate (échelle de temps, échelle géographique, objectif de simulation ) Phénomènes de Des données compatibles (données de trafic, météorologiques, topographiques, d occupation des sols, inventaire autres sources ) Une bonne connaissance du modèle utilisé et de son paramétrage Une vrai démarche scientifique (modélisation, calage, jeu de données test ) Une possibilité d exploitation réaliste

5 modèle Choisir le modèle en fonction de l objectif de l étude la dimension de l aire d étude le précision attendue Bien mesurer le rapport coût/complexité/précision Les différentes typologies de modèles Modélisation statistique Modélisation par maquettes physiques Modélisation numérique

6 Modélisation statistique Traitement statistique des séquences de mesures avec possible intégration de cofacteurs explicatifs Exemple de modélisation des particules programme de recherche PREDIT Lille CETE Nord Picardie Modélisation statistique (2) Un cas particulier : une base de données de cas types combinée à un module d émission Exemple de simulation par logiciel STREET Targeting

7 Modélisation par maquettes physiques Reproduction du domaine d étude par maquette dans une veine hydraulique ou aéraulique Étude CETE de Lyon impact de l implantation d un écran de protection acoustique A47 Modélisation numérique Box Gaussien interpolé en météo et 3D en 3D complet

8 Modélisation numérique box Sur chaque localisation homogène, on place une boîte imaginaire Les polluants sont émis et dispersés uniformément dans la boîte (jusqu à une hauteur liée à la hauteur du panache gaussien) Pour chaque heure, la météorologie et l émission sont considérés constants La concentration au centre de la boîte est la somme des sources au vent Modélisation numérique gaussien Valable pour les hypothèses suivantes : émission ponctuelle pas d obstacle atmosphère homogène polluant passif U constant terrain plat Alors l équation est très fortement simplifiée

9 Modélisation numérique gaussien (2) Une base gaussienne, mais avec certains raffinements rue canyon Élévation de panache Algorithme terrain complexe, bâtiments Pré-processeur météo Traitement élaboré de la couche de mélange (Monin-Obukhov plutôt que Pasquill Gifford) Schéma non gaussien pour le convectif (non neutre ou stable) Modélisation numérique gaussien (3) Exemple du traitement des obstacles Documentation ADMS - CERC

10 Modélisation numérique s 3D CFD Exemple des modules de traitement d un code de calcul CFD : POLAIR3D - CEREA Modélisation numérique s 3D CFD (2) Exemple de résultat d une simulation 3D Étude de la desserte de Boulogne/Mer (CETE NP) Code Mercure ARIA Technologies Exemple de résultat d une simulation 3D programme de recherche PREDIT (CETE NP) Code POLAIR3D - CEREA

11 Un modèle peut tout faire!? Mais sa précision, sa corrélation avec les mesures seront directement liées à la pertinence des données d entrée Mais le choix du type de modèle peux être déterminant pour l exactitude de la simulation Mais le paramétrage du modèle peut permettre d excellents résultats pour un type d objectif et mal performer pour un autre objectif Un modèle peut tout faire!? Les modèles 3D numériques ou aérauliques permettent la simulation fine de configurations particulières

12 Les contraintes Précision et fiabilité des données d entrée Temps de calcul Expertise du modélisateur Les incertitudes

13 Les incertitudes (2) Model sensitivity and uncertainty analysis using roadside air quality measurements [in Atmospheric Environnement, 36 (2002) ] Des possibilités de communication Document de communication SIRIA Technologies

14 En conclusion En conclusion (2) La modélisation est un outil performant, crédible et adapté au contexte des études liées aux infrastructures routières lorsque : le but de la modélisation est explicité les données d entrée sont adéquates la démarche est scientifique le modélisateur est compétent

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