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Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W1916448251> ?p ?o ?g. }

• W1916448251 abstract "L’evolution des polluants dans l’atmosphere depend de phenomenes varies, tels que les emissions, la meteorologie, la turbulence ou les transformations physico-chimiques, qui ont des echelles caracteristiques spatiales et temporelles tres diverses. Il est tres difficile, par consequent, de representer l’ensemble de ces echelles dans un modele de qualite de l’air. Les modeles euleriens de chimie-transport, couramment utilises, ont une resolution bien superieure a la taille des plus petites echelles. Cette these propose une revue des processus physiques mal representes par les modeles de qualite de l’air, et de la variabilite sous-maille qui en resulte. Parmi les methodes possibles permettant de mieux prendre en compte les differentes echelles , deux approches ont ete developpees : le couplage entre un modele local et un modele eulerien, ainsi qu’une approche statistique de reduction d’echelle. (1) Couplage de modeles : l’une des principales causes de la variabilite sous-maille reside dans les emissions, qu’il s’agisse des emissions ponctuelles ou du trafic routier. En particulier, la taille caracteristique d’un panache emis par une cheminee tres inferieure a l’echelle spatiale bien resolue par les modeles euleriens. Une premiere approche etudiee dans la these est un traitement sous maille des emissions ponctuelles, en couplant un modele gaussien a bouffees pour l’echelle locale a un modele eulerien (couplage appele panache sous-maille). L’impact de ce traitement est evalue sur des cas de traceurs a l’echelle continentale (ETEX-I et Tchernobyl) ainsi que sur un cas de photochimie a l’echelle de la region parisienne. Differents aspects sont etudies, notamment l’incertitude due aux parametrisations du modele local, ainsi que l’influence de la resolution du maillage eulerien. (2) Reduction d’echelle statistique : une seconde approche est presentee, basee sur des methodes statistiques de reduction d’echelle. Il s’agit de corriger l’erreur de representativite du modele aux stations de mesures. En effet, l’echelle de representativite d’une station de mesure est souvent inferieure a l’echelle traitee par le modele (echelle d’une maille), et les concentrations a la station sont donc mal representees par le modele. En pratique, il s’agit d’utiliser des relations statistiques entre les concentrations dans les mailles du modele et les concentrations aux stations de mesure, afin d’ameliorer les previsions aux stations. L’utilisation d’un ensemble de modeles permet de prendre en compte l’incertitude inherente aux parametrisations des modeles. Avec cet ensemble, differentes techniques sont utilisees, de la regression simple a la decomposition en composantes principales, ainsi qu’une technique nouvelle appelee « composantes principales ajustees ». Les resultats sont presentes pour l’ozone a l’echelle europeenne, et analyses notamment en fonction du type de station concerne (rural, urbain ou periurbain)" @default.
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