Academic literature on the topic 'Dispersion atmosphérique'

Introduction D'après les données dont nous disposons, les niveaux actuels des émissions de tritium provenant des réacteurs CANDU au Canada n'entraîneraient pas d'effets néfastes sur la santé. Toutefois, les études ne précisent pas les doses spécifiques au tritium, et reposent sur un petit nombre de cas. La présente étude avait pour but de déterminer si le tritium émis par la centrale nucléaire de Pickering, en Ontario, lors de ses activités courantes, est associé à un risque de cancer. Méthodologie Nous avons constitué une cohorte rétrospective en couplant les données sur les résidents de Pickering et de North Oshawa (1985) à celles sur les nouveaux de cas cancer (1985-2005). Nous avons examiné les cas de cancer tous sièges combinés, ainsi que les cas de leucémie, de cancer du poumon, de cancer de la thyroïde et de cancer infantile (6-19 ans) pour les sujets de sexe masculin et féminin, de même que les cas de cancer du sein chez la femme. Les estimations de la concentration de tritium reposaient sur un modèle de dispersion atmosphérique qui intégrait les caractéristiques des émissions annuelles de tritium et les données météorologiques. Chaque membre de la cohorte s'est vu assigner une estimation de la concentration de tritium, en fonction de son lieu précis de résidence. Une analyse des années-personnes a permis de déterminer si les cas de cancer observés étaient plus nombreux que prévus. Un modèle de régression des risques proportionnels de Cox a servi à établir si le tritium était associé à des cancers radiosensibles à Pickering. Résultats Une analyse des années-personnes a révélé que le nombre de cas de cancer chez les jeunes filles était significativement plus élevé que prévu (rapport standardisé d'incidence [RSI] = 1,99, intervalle de confiance [IC] à 95 % : 1,08 à 3,38). L'explication la plus plausible de cette observation est le recours à des comparaisons multiples. Les modèles de Cox ont révélé que le cancer du poumon chez la femme était significativement plus élevé à Pickering qu'à North Oshawa (RR = 2,34; IC à 95 % : 1,23 à 4,46) et que le tritium n'était pas associé à une augmentation du risque. La méthodologie améliorée de la présente étude nous permet de mieux comprendre les risques de cancer associés à une exposition à de faibles doses de tritium. Conclusion Les doses estimées de tritium n'ont pas été associées à une augmentation du risque de cancers radiosensibles à Pickering.

Météo-France opère en temps réel depuis 2003 la chaîne de modélisation hydro-météorologique SIM, composée du module d'analyse des conditions atmosphériques en surface (SAFRAN), d'une modélisation détaillée des interactions sol-biosphère-atmosphère (ISBA) et du modèle hydrogéologique MODCOU. Cette chaîne a connu une évolution majeure en 2016 afin d'améliorer certains de ses composants. Cette application temps-réel, complétée par une réanalyse depuis 1958 permet de caractériser la situation par rapport aux années antérieures pour plusieurs variables du cycle hydrologique (précipitations, humidité du sol, enneigement). Les épisodes de sécheresse, l'évolution du stock nival, etc. peuvent ainsi être suivis au jour le jour sur l'ensemble de la France métropolitaine. Des applications de prévisions ont également été mises en place pour anticiper l'évolution de la situation hydrologique. L'initialisation des conditions hydrologiques provient de la chaîne d'analyse temps-réel et des données météorologiques prévues sont utilisées en entrée d'ISBA-MODCOU. Ainsi une application pour les échéances allant jusqu'à 10 jours utilise comme forçage météorologique les prévisions d'ensemble du CEPMMT (Centre Européen de Prévision Météorologique à Moyen Terme). Chaque jour des prévisions sont produites sur différentes zones (départements, bassins versants, etc.), l'ensemble de prévision fournit des informations pour les différentes variables hydrologiques au pas de temps quotidien. De plus la visualisation de la dispersion des prévisions renseigne sur l'incertitude associée à chaque prévision. Pour des échéances plus lointaines (jusqu'à 6 mois), deux applications de prévisions sont opérées tous les mois. La première utilise en entrée des scénarios météorologiques issus de la climatologie, alors que la seconde utilise des données issues du modèle de prévisions saisonnières atmosphériques de Météo-France. Malgré l'incertitude des prévisions, l'exploitation complémentaire des prévisions climatologique et saisonnière est un outil pour la gestion des ressources en eau. Les débits moyens mensuels prévus pour chacune des applications comparés aux débits des années précédentes permettent en effet de caractériser la situation pour les mois à venir et l'incertitude associée.

Cet article propose un état de l’art sur la modélisation basée sur l’utilisation des méthodes numériques et géostatiques pour la prévision spatio-temporelle de la pollution atmosphérique en SO2 dans la région du Gabès (Sud-Est Tunisien). Les outils numériques en mettant l’accent sur un modèle non linéaire, les réseaux de neurones sont applicables aux données horaires (2012) en SO2 fournies par l’Agence Nationale de Protection de l’Environnement (ANPE) pour faire la paramétrisation de SO2 en fonction des facteurs externes, ainsi que la prévision des concentrations horaires d’un jour de plus. Le modèle déterministe et probabiliste est applicable à des concentrations de soufre mesurés dans le matériel végétal; le Malva ageptiaca, un bio-indicateur passif présente l’intérêt d’interpoler et de cartographier le soufre dans la zone d’étude et permet de servir, dans les conditions de perturbation, de signal d’alarme sur la zone la plus polluée.

Le travail présenté dans cette thèse traîte de la dispersion de scalaires passifs par vents faibles à modérés. Il a pour objet d’évaluer l’apport des modèles de dispersion semi-analytiques apparus récemment (Moreira et al. , 2005a), pour la caractérisation de la dispersion atmosphérique. Deux approches sont considérées dans ce travail : a) la comparaison de ces modèles semi analytiques à d’autres modèles analytiques dédiés à la caractérisation de la dispersion par vents faibles à modérés, b) le couplage de ces modèles avec des profils de dispersion latérale dans le but de reconstruire des maximums de concentration des panaches. Lors de la comparaison, le modèle semi analytique dérivé de la GILTT (Generalized Integral Laplace Transform Technique) muni des paramétrisations de la diffusivité turbulente et du profil de vent, est confronté à deux modèles analytiques : le modèle gaussien et le modèle de faibles vents de l’IIT (Indian Institute of Technology) de Delhi. Au cours de cette évaluation, il apparaît que l’efficacité des modèles semi-analytiques est comparable à celles des modèles développés à l’IIT destinés à la caractérisation de la dispersion par faibles vents. La justification du couplage du modèle semianalytique avec des schémas de dispersion latérale repose, en partie, sur ses qualités intrinsèques, notamment le fait qu’une solution exacte de l’équation intégrée de transport-diffusion est obtenue par les méthodes dérivées de la GILTT, contrairement aux démarches conduisant à l’élaboration de modèles analytiques. Cette démarche est nouvelle et ouvre de nouvelles perspectives à l’utilisation de ce type de modèle. Plusieurs tests de couplages ont été conduits pour des expériences de dispersion atmosphérique par faibles vents provenant des bases de données du " Model Validation Tools Kits " et de l’EPA<br>This work presents the thesis that dedicates to the problem of the dispersion of the pollutants in low and moderate winds. The aim is to evaluate the contribution of the semi-analytical models that appears recently (Moreira et al. , 2005a) for the characterization of atmospheric dispersion. Two approaches described in this work relates to the following : a) the comparison of the analytical semi models to other analytical models dedicate to the characterization of dispersion in low and moderate winds. B) the combining semi-analytical models with their profiles of crosswind dispersion in order to rebuild the plumes maximal concentration. During the comparison the semi analytical model derives from the GILTT (Generalized Integral Laplace Transform Technical) with parameterizations of the vertical turbulent diffusivity and the wind profile is confronted to two analytical models : the Gaussian model and the model of low winds of IIT (Indian Institute of Technology) of Delhi. During this evaluation it appears that the effectiveness of the semi-analytical models is comparable to the developed models of IIT intended for the characterization of dispersion in low winds conditions. This procedure is new and opened for new perspectives of the usage of this model type. Several tests of this new approach have been done in low winds conditions using the data bases of "Model Validation Tools Kits" and of EPA. It appears that this combining is an alternative of the characterization of atmospheric dispersion in low and moderate winds conditions

Cette etude concerne une analyse spatio-temporelle de la dispersion des polluants atmospheriques en zone urbaine. Les outils d'analyse developpes ont ete appliques aux concentrations horaires de so#2 et de no#2 mesurees par airparif sur la periode 93-97. L'analyse temporelle a mis en evidence le caractere non-homogene de la distribution spatiale de la pollution et l'influence des activites humaines. Pour le calcul des champs de concentrations de polluants, une methode d'interpolation basee sur les fonctions spline plaque mince a ete developpee. La methode a ete validee pour le cas d'airparif ; la qualite de l'interpolation depend de la densite et de la distribution spatiale des stations. La cartographie des champs de concentration confirme leur caractere non-homogene, plus accentue pendant les periodes de forte pollution et ouvre des perspectives pour l'optimisation des reseaux. L'analyse d'un grand nombre de distributions spatiales etant difficile, on a procede a la classification des champs de concentration, afin de resumer toutes ces informations par un nombre limite de typologies. Cette classification, appliquee aux episodes de pollution, a permis de caracteriser chaque repartition spatiale par une typologie et une moyenne. L'analyse des typologies montre la correspondance entre zones fortement polluees et zones industrielles. La distribution de la pollution depend aussi fortement des vents. Pour une meilleure comprehension de la dispersion pendant les episodes de pollution, on a procede a une analyse statistique descriptive, qui a permis d'identifier des parametres meteorologiques favorisant l'accumulation des polluants. Finalement, cette analyse permet de definir les entrees-sorties d'un modele boite noire, reliant une typologie de la pollution et sa moyenne a l'instant t+1 aux memes parametres aux instants anterieurs et a la situation meteorologique a l'instant t. Cette demarche, basee sur une approche reseau de neurones, ouvre de nouvelles perspectives de recherche.

L'intérêt d'une recherche sur la modélisation de scénari de pollution en milieu urbain pose le problème d'une représentation réaliste de la géométrie retenue. Un des paradoxes actuels dans ce domaine est que les Systèmes d'Information Géographiques (SIG) fournissent une description précise de la tapographie d'un site mais que les détails, trop nombreux, ne peuvent être efficacement incorpore��s au sein des modèles. Il faut donc développer des approches simplifiées de la réalité pour exploiter astucieusement ces données. Ce travail s'inscrit dans cette optique. A l'heure actuelle, il subsiste des insuffisances concernant la modélisation des échelles intermédiaires situées entre l'échelle globale de l'agglomération et celle, locale de la rue. Dans ce travail nous considérerons principalement cette échelle (de l'ordre du quartier). Ainsi une zone urbaine peut apparaître comme un groupe d'obstacles. Les objectifs de cette étude sont de mieux comprendre les mécanismes fondamentaux qui gouvernent l'écoulement et la dispersion en fonction des différents paramêtres définissant un groupe d'obstacles. En particulier nous considérons l'influence de la tapologie (organisation géométrique), de la porosité (distance de séparation entre les obstacles), de la taille des obstacles et de la taille caractéristique du groupe. Nous avons utilisé pour cette étude trois méthodes. Premièrement, une approche expérimentale réalisée en soufflerie où le champ de vitesse a été mesuré à l'aide d'une technique LDA tridimensionnelle et le champ de concentration à l'aide d'un FID. Deuxièmement une approche numérique effectuée à l'aide d'un code de calcul tridimensionnel existant (MERCURE, développé par EDF). Et un modèle simplifié de l'écoulement et de la dispersion en présence d'obstacles, basé sur le concept d'un écoulement potentiel. Nous analyserons en détail les résultats obtenus par ces différentes approches et expliquerons les mécanismes prépondérants présents dans la dispersion à travers un groupe d'obstacles<br>Much research has been devoted to modelling mesoscale atmospheric boundary layer flows and flows at the scale of individual streets, but much less attention has been focussed on flow and dispersion at intermediate scales, such as small town or a large suburban area. An important problem in the computational modelling of such flows is the representation of the urban surface layer. At typical scales used in such calculations, it is not feasible to model individual buildings, but neither is it possible to represent the effects of the buildings by a simple change in roughness length. Geographical information Systems now provide us with a highly detailed description of the urban topography, but, paradoxically, these descriptions are too detailed to be used directly. The challenge is therefore to find ways to simplify the data, so that they can be used in pratical calculations of flow and dispersion in urban areas. This is the objective of the research presented here. In order to develop simple parametrisations for the influence of a group of buildings on flow and dispersion in the urban canopy, we need first to identify and underrstand the major processus. In particular, we need to understand how parameters such as the geometrical organisation, the obstacles, the spacing between them, their size and the overall extent of the group interact to influence the flow and the dispersion. We have use three different approaches to investigate this. Firstly, experiments were performed in an atmospheric wind tunnel, for several different configurations of obstacles. Fluid velocities were measured using LDV, and gas concentrations were measured using FID. Secondly, three dimensional calculations have been performed using the atmospheric dispersion code MERCURE initially developed by EDF. Finally a simplified model for flow and dispersion within a group of obstacles was developed based on a potential flow approach. These three methods have been used to investigate and explain some of the fundamental processus involved in flow and dispersion through groups of obstacles

Afin d'évaluer les conséquences de la pollution atmosphérique sur la santé et l'environnement, les pouvoirs publics ont souvent besoin d'outils de modélisation fine, permettant d'appréhender l'impact d'un aménagement local, de prévoir les niveaux de concentration et d'informer la population. Le problème, posé par la simulation de la dispersion des polluants à l'échelle locale, est de parvenir à étudier beaucoup de scénarios en prenant en compte un très grand nombre de bâtiments complexes. Pour cela, il est souvent indispensable de développer des approches simplifiées, dans lesquelles seuls les phénomènes physiques prépondérants sont représentés. Dans cet esprit, la modélisation de la canopée urbaine s'appuie généralement sur la notion élémentaire de rue-canyon. Si ce sujet a fait l'objet de nombreuses études dans le passé, plusieurs interrogations subsistent encore concernant les phénomènes mis en jeu à l'intérieur d'une rue et les interactions entre plusieurs rues. Les objectifs de cette étude sont de mieux comprendre les mécanismes fondamentaux qui régissent l'écoulement et la dispersion dans une rue et d'en proposer une représentation simplifiée à travers des modélisations opérationnelles. Pour cela, nous avons utilisé des techniques de modélisation numérique et expérimentale. L'approche numérique a été basée sur le code de calcul MERCURE (RANS, du type k-є), adapté à la simulation tridimensionnelle des écoulements atmosphériques. L'approche expérimentale a été mise en œuvre dans la soufflerie atmosphérique de l'École Centrale de Lyon. Les techniques de mesures utilisées (LDA, FID) ont permis de décrire avec précision les champs de vitesse et de concentration à l'échelle d'une rue. Afin d'évaluer l'influence de la géométrie de la rue (rapport d'aspect, dissymétrie) sur la dispersion par vent perpendiculaire, nous avons développé un modèle, basé sur une résolution analytique de l'équation d'advection-diffusion dans un écoulement potentiel. Les comparaisons avec les simulations numériques et expérimentales fournissent des résultats encourageants. Pour décrire le cas d'un vent d'orientation quelconque, nous proposons une décomposition de l'écoulement par rapport aux composantes longitudinales et transversales. Cette décomposition s'avère réaliste dans le cas d'une rue infinie, mais elle est mise en défaut pour une rue de longueur finie. Nous avons ensuite étudié et paramétré les échanges de matière au niveau des intersections en fonction de la géométrie des rues et de la direction du vent. Les résultats indiquent une interaction importante entre l'écoulement dans la rue et dans l'intersection. Enfin, nous avons proposé un modèle permettant d'étendre l'approche rue-canyon à la simulation d'un réseau de rues inter-connectées, afin de pouvoir étudier la dispersion des polluants à l'échelle d'un quartier. Une première application du modèle de dispersion dans un réseau de rues a été réalisée pour étudier la pollution dans un quartier de la ville de Lyon. Les comparaisons effectuées avec des mesures de terrain permettent de confirmer le bon comportement du modèle et illustrent les différentes potentialités de cette approche<br>There are many practical situations in which it is necessary to evaluate the impact of urban air pollution on health and the environment. Often, this demands rather fine scale modelling of air flow and dispersion, at the scale of the street or the quartier. In such cases it is usually necessary to include the influence of a large number of irregularly-shaped buildings. This requires the development and application of simplified, practical models, which are based on the main underlying physical phenomena. One approach which is commonly used to estimate pollutant concentrations in an isolated street is the street canyon model. Although flow and dispersion in an isolated street have been the subject of many investigations in the past, and several practical models have been proposed for idealised configurations, many questions remain unanswered. The aims of this investigation are therefore to improve our understanding of the fundamental processes which govern flow and dispersion in a single street or a group of streets, and to develop simple, operational models for these situations. The research has been carried out using numerical and experimental techniques. Numerical simulations have been carried out using the three-dimensional atmospheric boundary layer code MERCURE (a RANS model with a k-є closure) and the experiments were performed in the atmospheric wind tunnel at the Ecole Centrale de Lyon. Fluid velocities and gas concentrations were measured using LDA and FID. Initially, we studied the influence of street geometry (aspect ratio, asymmetry) on flow and dispersion within the street, when the wind blows perpendicular to the street. We have developed a model for pollutant concentrations, based on a solution of the advection-diffusion equation in a potential flow. Next we studied the influence of the direction of the wind relative to the axis of the street, and we show that the problem can be decomposed into flow parallel and perpendicular to the street. In the third part of the study we investigated the influence of street geometry and wind direction on flow and dispersion at street intersections; we show that the flow within the streets plays an important role in determining the exchange of material within the intersection. Based on these results, we then develop a model which extends the street canyon concept to a network of connected streets. This makes it possible to study the atmospheric dispersion of pollutants at the scale of the quartier. All the models developed during this work have been compared with the results from numerical simulations and experiments, and the agreement is generally good. As a final test of the models, we have used them to simulate dispersion in part of the 6th arrondissement of Lyon; the calculated concentrations show surprisingly good agreement with concentrations measured by an atmospheric pollution monitor located there

La modélisation inverse de la dispersion atmosphérique consiste à reconstruire les caractéristiques d’une source (quantité de polluants rejetée, position) à partir de mesures de concentration dans l’air, en utilisant un modèle direct de dispersion et un algorithme d’inversion. Nous avons utilisé dans cette étude deux modèles directs de dispersion atmosphérique SIRANE (Soulhac, 2000; Soulhac et al., 2011) et SIRANERISK (Cierco et Soulhac, 2009a; Lamaison et al., 2011a, 2011b). Il s’agit de deux modèles opérationnels de « réseau des rues », basés sur le calcul du bilan de masse à différents niveaux du réseau. Leur concept permet de décrire correctement les différents phénomènes physiques de dispersion et de transport de la pollution atmosphérique dans des réseaux urbains complexes. L’étude de validation de ces deux modèles directs de dispersion a été effectuée après avoir évalué la fiabilité des paramétrages adoptés pour simuler les échanges verticaux entre la canopée et l'atmosphère, les transferts aux intersections de rues et la canalisation de l’écoulement à l’intérieur du réseau de rues. Pour cela, nous avons utilisé des mesures en soufflerie effectuées dans plusieurs configurations académiques. Nous avons développé au cours de cette thèse un système de modélisation inverse de dispersion atmosphérique (nommé ReWind) qui consiste à déterminer les caractéristiques d’une source de polluant (débit, position) à partir des concentrations mesurées, en résolvant numériquement le système matriciel linéaire qui relie le vecteur des débits au vecteur des concentrations. La fiabilité des résultats et l’optimisation des temps de calcul d’inversion sont assurées par le couplage de plusieurs méthodes mathématiques de résolution et d’optimisation, bien adaptées pour traiter le cas des problèmes mal posés. L’étude de sensibilité de cet algorithme d’inversion à certains paramètres d’entrée (comme les conditions météorologiques, les positions des récepteurs,…) a été effectuée en utilisant des observations synthétiques (fictives) fournies par le modèle direct de dispersion atmosphérique. La spécificité des travaux entrepris dans le cadre de ce travail a consisté à appliquer ReWind dans des configurations complexes de quartier urbain, et à utiliser toute la variabilité turbulente des mesures expérimentales obtenues en soufflerie pour qualifier ses performances à reconstruire les paramètres sources dans des conditions représentatives de situations de crise en milieu urbain ou industriel. L’application de l’approche inverse en utilisant des signaux instantanés de concentration mesurés en soufflerie plutôt que des valeurs moyennes, a montré que le modèle ReWind fournit des résultats d’inversion qui sont globalement satisfaisants et particulièrement encourageants en termes de reproduction de la quantité de masse totale de polluant rejetée dans l’atmosphère. Cependant, l’algorithme présente quelques difficultés pour estimer à la fois le débit et la position de la source dans certains cas. En effet, les résultats de l’inversion sont assez influencés par le critère de recherche (d’optimisation), le nombre de récepteurs impactés par le panache, la qualité des observations et la fiabilité du modèle direct de dispersion atmosphérique<br>The aim of this study is to develop an inverse atmospheric dispersion model for crisis management in urban areas and industrial sites. The inverse modes allows for the reconstruction of the characteristics of a pollutant source (emission rate, position) from concentration measurements, by combining a direct dispersion model and an inversion algorithm, and assuming as known both site topography and meteorological conditions. The direct models used in these study, named SIRANE and SIRANERISK, are both operational "street network" models. These are based on the decomposition of the urban atmosphere into two sub-domains: the urban boundary layer and the urban canopy, represented as a series of interconnected boxes. Parametric laws govern the mass exchanges between the boxes under the assumption that the pollutant dispersion within the canopy can be fully simulated by modelling three main bulk transfer phenomena: channelling along street axes, transfers at street intersections and vertical exchange between a street canyon and the overlying atmosphere. The first part of this study is devoted to a detailed validation of these direct models in order to test the parameterisations implemented in them. This is achieved by comparing their outputs with wind tunnel experiments of the dispersion of steady and unsteady pollutant releases in idealised urban geometries. In the second part we use these models and experiments to test the performances of an inversion algorithm, named REWind. The specificity of this work is twofold. The first concerns the application of the inversion algorithm - using as input data instantaneous concentration signals registered at fixed receptors and not only time-averaged or ensemble averaged concentrations. - in urban like geometries, using an operational urban dispersion model as direct model. The application of the inverse approach by using instantaneous concentration signals rather than the averaged concentrations showed that the ReWind model generally provides reliable estimates of the total pollutant mass discharged at the source. However, the algorithm has some difficulties in estimating both emission rate and position of the source. We also show that the performances of the inversion algorithm are significantly influenced by the cost function used to the optimization, the number of receptors and the parameterizations adopted in the direct atmospheric dispersion model

En physique de l’atmosphère, la reconstruction d’une source polluante à partir des mesures de capteurs est une question importante. Elle permet en effet d’affiner les paramètres des modèles de dispersion servant à prévoir la propagation d’un panache de polluant, et donne aussi des informations aux primo-intervenants chargés d’assurer la sécurité des populations. Plusieurs méthodes existent pour estimer les paramètres de la source, mais leur application est coûteuse à cause de la complexité des modèles de dispersion. Toutefois, cette complexité est souvent nécessaire, surtout lorsqu’il s’agit de traiter des cas urbains où la présence d’obstacles et la météorologie instationnaire imposent un niveau de précision important. Il est aussi vital de tenir compte des différents facteurs d’incertitude, sur les observations et les estimations. Les travaux menés dans le cadre de cette thèse ont pour objectif de développer une méthodologie basée sur l’inférence bayésienne adaptative couplée aux méthodes de Monte Carlo pour résoudre le problème d’estimation du terme source. Pour cela, nous exposons d’abord le contexte scientifique du problème et établissons un état de l’art. Nous détaillons ensuite les formulations utilisées dans le cadre bayésien, plus particulièrement pour les algorithmes d’échantillonnage d’importance adaptatifs. Le troisième chapitre présente une application de l’algorithme AMIS dans un cadre expérimental, afin d’exposer la chaîne de calcul utilisée pour l’estimation de la source. Enfin, le quatrième chapitre se concentre sur une amélioration du traitement des calculs de dispersion, entraînant un gain important de temps de calcul à la fois en milieu rural et urbain<br>In atmospheric physics, reconstructing a pollution source is a challenging but important question : it provides better input parameters to dispersion models, and gives useful information to first-responder teams in case of an accidental toxic release.Various methods already exist, but using them requires an important amount of computational resources, especially as the accuracy of the dispersion model increases. A minimal degree of precision for these models remains necessary, particularly in urban scenarios where the presence of obstacles and the unstationary meteorology have to be taken into account. One has also to account for all factors of uncertainty, from the observations and for the estimation. The topic of this thesis is the construction of a source term estimation method based on adaptive Bayesian inference and Monte Carlo methods. First, we describe the context of the problem and the existing methods. Next, we go into more details on the Bayesian formulation, focusing on adaptive importance sampling methods, especially on the AMIS algorithm. The third chapter presents an application of the AMIS to an experimental case study, and illustrates the mechanisms behind the estimation process that provides the source parameters’ posterior density. Finally, the fourth chapter underlines an improvement of how the dispersion computations can be processed, thus allowing a considerable gain in computation time, and giving room for using a more complex dispersion model on both rural and urban use cases

De nombreuses applications pratiques ou industrielles, telles que l’étude de la dispersion atmosphérique de polluants, la qualité de l’air, la micro-météorologie en terrain complexe et l’évaluation du potentiel éolien, nécessitent la prédiction précise de l’écoulement atmosphérique à une échelle dite locale (environ 10 km horizontalement). Le travail de recherche dans le cadre de cette thèse s’inscrit donc dans la proposition d’une chaine de méthodologies et de modélisations permettant de simuler l’écoulement atmosphérique à cette échelle, avec une résolution spatiale horizontale hectométrique. Tout d’abord, nous nous sommes intéressés à la modélisation de la turbulence dans la couche limite atmosphérique (CLA). Pour cela, nous avons choisi le modèle RANS k− ε (déjà largement utilisé dans la littérature), ainsi que le modèle RANS Ri j − ε afin de simuler l’anisotropie de la turbulence. Nous avons ainsi pu vérifier la nécessité d’utiliser les constantes de Duynkerke (1988) pour l’atteinte des niveaux de turbulence atmosphérique avec le modèle k− ε. Dans cette optique, nous avons également développé un nouveau jeu de constantes atmosphériques pour le modèle Ri j − ε. Finalement, nous avons proposé un modèle théorique capable de reproduire les caractéristiques turbulentes de l’écoulement pour n’importe quel temps d’intégration, permettant ainsi de trouver une continuité entre les constantes « standards » et les constantes « atmosphériques » des modèles de turbulence. D’autre part, nous avons développé l’approche de modélisation « CFD 1D-3D », qui consiste en l’utilisation d’un modèle CFD 1D afin de fournir les profils verticaux nécessaires pour forcer le code CFD 3D en données météorologiques (utilisé en topographie complexe). Le modèle 1D a été développé au cours de cette thèse avec les modèles de turbulence k− ε et Ri j− ε. Il a été validé grâce à une comparaison avec des résultats empiriques et théoriques issus de la littérature. Cette comparaison a montré des résultats très encourageants de ce modèle dans la simulation de la CLA en sol plat. De plus, la méthodologie « CFD 1D-3D » a été évaluée grâce à une comparaison avec des mesures en soufflerie en présence d’un relief complexe : les résultats sont globalement très satisfaisants. Ces comparaisons ont permis enfin de valider le nouveau jeu de constantes pour le modèle Ri j− ε. Finalement, nous nous sommes intéressés à l’utilisation de calculs CFD partiellement convergés comme moyen de réduction du temps CPU des codes CFD, dans des contextes d’utilisation opérationnelle. Dans cette optique, nous avons montré que l’on arrive à une solution dont l’erreur est faible par rapport à la solution convergée (&lt; 10% d’erreur), avec un temps CPU de l’ordre de 5%−10% du temps nécessaire pour atteindre la convergence. C’est un résultat très intéressant car il permet de réduire considérablement le temps de calcul, tout en gardant une erreur faible devant l’incertitude générale de l’approche CFD<br>Many practical and industrial applications, such as the study of atmospheric dispersion of pollutants, air quality,micro-meteorology in complex terrain and wind assessment, require accurate prediction of the atmospheric flow at a so-called local scale (approximately 10 km horizontally). Therefore, the main objective in this thesis is to propose a chain of methodologies capable of simulating the atmospheric flow at this scale, with a horizontal hectometric spatial resolution. First of all, we were interested in modeling of turbulence in the atmospheric boundary layer (ABL). In addition to the largely used RANS k−ε model, we considered the use of the RANS Ri j− ε model as a way of simulating turbulence anisotropy.We were able to verify the necessity of using the Duynkerke (1988) constants in order to achieve atmospheric levels of turbulence with the k− ε model. In a similar way, we also developed a new set of atmospheric constants for the Ri j− ε model. Finally, we proposed a theoretical model capable of reproducing the main characteristics of a turbulent flow for any given sampling duration, thus allowing a more continuous approach between « standard » and « atmospheric » constants for turbulence models. Also, in this thesis, we developed the « CFD 1D-3D » modeling approach. It is based on the use of a 1D CFD model as a way of providing vertical profiles of meteorological data for boundary conditions of a 3D CFD code, used in complex terrain. This 1D model was developed as a part of the thesis, along with k− ε and Ri j − ε turbulence models. It was validated by being compared with empirical and theoretical results. The comparisons showed very encouraging results concerning the ability of this model in simulating ABL in the presence of a flat terrain. In addition, the « CFD 1D- 3D » methodology was assessed by comparison with wind tunnel measurements in the presence of complex terrain, which showed very satisfactory resultst. These comparisons also validated the newly developed set of constants for the Ri j− ε model. Finally, we studied the use of partially converged CFD as a way of reducing the CPU time of CFD simulations for operational purposes. We therefore demonstrated that we can achieve a low error solution (&lt; 10% error compared with the converged solution), with a CPU time of about 5%−10% of the time required to achieve convergence. This result was very interesting because the methodology significantly reduces the computational time while maintaining a low error as compared to the overall uncertainty of the CFD approach

Cette etude s'interesse aux proprietes locales (quelques kilometres au maximum) du processus de dispersion dans les basses couches de l'atmosphere pendant les periodes a forte stabilite thermique et a vent faible. Caracterisees par un ecoulement fortement instationnaire et inhomogene, ces situations n'ont toujours pas de theorie a meme de les representer. Cinq tracages atmospheriques experimentaux par sf#6 ont ete realises dans ces conditions. Il s'agissait de caracteriser les differentes situations rencontrees et de tester un modele gaussien de dispersion atmospherique en cours de developpement a l'ipsn. Bien que l'analyse des donnees meteorologiques ait ete entravee par l'imprecision des mesures, elle a tout de meme permis de caracteriser les differents tracages et de confirmer l'invalidite, pour ce type de condition, des hypotheses de base de l'approche par similitude de monin-obukhov. L'accroissement de la stabilite atmospherique renforce l'impact d'un rejet en augmentant les concentrations dans le champ proche de la source (<500 m). A des distances plus eloignees (> 1000 m) cette influence tendrait a disparaitre. Une evaluation globale des densites spectrales des composantes de vitesse confirme que l'ecoulement est domine par de grandes structures horizontales et que les plus petites structures disparaissent quand la stabilite augmente. Le processus de diffusion turbulente a petite echelle, qui est preponderant aux faibles temps de transfert, est alors fortement attenue, et les concentrations aux courtes distances augmentent. Les plus grandes structures horizontales sont moins affectees et les concentrations a des distances plus importantes sont moins sensibles au renforcement de la stabilite. Le modele donne de bons resultats en terme d'impact global. Cependant, l'etude montre que la vitesse de transfert doit etre evaluee a la hauteur des points de prelevement sinon l'hypothese du modele selon laquelle la vitesse moyenne de l'ecoulement est invariante sur la verticale peut entrainer d'importantes erreurs sur l'estimation du transport du panache et des temps d'exposition

Ce travail a permis de développer un modèle de chimie-transport tridimensionnel Polair3D pour simuler la pollution photochimique. Des comparaisons aux mesures d'ozone et d'oxydes d'azote sur la région de Lille pour l'année 1998 l'ont validé à l'échelle régionale. La méthode d'assimilation de données 4D-var a été implémentée. Elle est basée sur le modèle adjoint de Polair3D qui a été obtenu par différenciation automatique. Une application à la modélisation inverse des émissions sur Lille avec des observations réelles a montré que l'inversion de paramètres temporels d'émissions d'oxydes d'azote permet d'améliorer notablement les prévisions. La sensibilité de "second-ordre" permet d'étudier la sensibilité de l'inversion au système d'assimilation de données lui-même en calculant son conditionnement. Cette problématique est illustrée sur deux applications: la dispersion de radionucléides à petite échelle et la chimie atmosphérique, caractérisée par sa disparité d'échelles temporelles.