Approche MULti-modelE de cartographie à hauTe résolution de la qualiTE de l’air
Acronyme : AQACIA 2024 - AMULETTE
Programme : AQACIA 2024 - Gérer les pollutions à l’ozone et sectorielles
Mots-clés : Qualité de l'air
Contexte : Cartographier la qualité de l’air est nécessaire pour déterminer l’exposition de la population aux polluants atmosphériques réglementés et émergents. Produire des données de concentrations des polluants à haute résolution est nécessaire pour estimer des pics de pollution locaux menant à une surexposition locale à la pollution de l’air. Les modèles déterministes de chimie-transport (représentant les processus physico-chimiques influençant les concentrations atmosphériques de polluants) comme CHIMERE peuvent être utilisés pour cartographier la qualité de l’air. Mais, vu le temps de calcul important des simulations, il serait irréaliste de réaliser de manière routinière des simulations à haute résolution (environ 1 km). En plus, même à une résolution de 1 km, des polluants comme les particules ultrafines et le carbone suie ne sont pas bien représentés en proximités des axes routiers. Une modélisation à l’échelle de la rue est donc nécessaire pour représenter l’exposition en air extérieur.
Description : Modélisation haute résolution de la qualité de l’air Le projet AMULETTE est organisé en 4 lots scientifiques portant sur : “Le calcul des émissions à haute résolution au niveau national”. Ce lot vise à calculer les émissions de polluants (y compris les émissions en nombre de particules) sur l’ensemble de la France à haute résolution. Les émissions du trafic routier seront calculées sur les principaux axes routiers qui seront simulés avec MUNICH. “La simulation de la qualité de l’air à haute résolution avec une approche de Machine Learning”. Ce lot a pour objectif de développer une méthode de descente d’échelle des concentrations de polluants simulées par CHIMERE sur la France. Pour cela un modèle d’intelligence artificielle sera entrainé à partir d’un ensemble de simulations CHIMERE directement simulées à 1 km. Cette méthode permettra de déterminer les concentrations de chacun des polluants simulés par CHIMERE à une résolution d’environ 1 km. “La simulation de la qualité de l’air dans les rues et à proximité des grands axes routiers” qui vise à utiliser MUNICH pour calculer les concentrations dans les rues et à proximité des grands axes routiers sur une région d’étude. ”L’évaluation de l’approche et comparaison à d’autres méthodes de cartographie“. L’objectif est d'évaluer dans quelle mesure l’ensemble de l’approche peut être utilisé à l’échelle nationale, les performances de l’approche ainsi que de comparer à d’autres méthodes classiquement utilisées en cartographie.
Objectifs et résultats attendus : Le projet AMULETTE vise à proposer une méthodologie de cartographie à haute résolution (incluant la prise en compte des processus physico-chimiques des polluants à l’échelle de la rue) des concentrations d’O3, NO2, de particules fines, de carbone suie et particules ultrafines sur l’ensemble de la France via un couplage entre les modèles CHIMERE & MUNICH (Model of Urban Network of Intersecting Canyons and Highways). Pour cela, une méthode de descente d’échelle par Machine Learning sera mise au point pour estimer les concentrations de polluants à 1 km de résolution à partir de résultats de simulations CHIMERE à 4 km. Les données ainsi produites alimenteront alors des simulations à l’échelle de la rue avec le modèle MUNICH (permettant une représentation cohérente des transformations chimiques cohérente avec le modèle CHIMERE). Des cartographies des polluants dans l’air ambiant seront également produites par fusion de données (krigeage) issues du modèle et des mesures. Le projet permettra de générer des cartographies sur la France à haute résolution d’O3, NO2, de particules fines mais aussi de carbone suie et particules ultrafines. Ces cartographies seront partagées auprès de la communauté de la donnée en santé-environnement animée par le Green Data for Health (GD4H). La méthode développée dans le projet sera également présentée aux AASQA dans le cadre des activités du LCSQA (Laboratoire Central de Surveillance de la Qualité de l’Air). La méthode développée dans le projet pourra être implémentée dans les systèmes de prévision de la qualité de l’air. Il serait ainsi possible d’améliorer la résolution des cartes produites dans le cadre de Prev’Air qui est pour l’instant limitée par le temps de calcul important des simulations CHIMERE, avec l’objectif de mieux représenter les champs de concentrations. La méthode pourra également être utilisée pour alimenter la cartothèque de l’INERIS qui retrace les concentrations horaires de NO2, O3, PM10 à partir de l'année 2000 et les particules PM2.5 à partir de l'année 2009 (Real et al., 2022). De plus le consortium participera aux actions de restitution AQACIA des résultats finaux acquis, notamment le colloque de restitution.
Bénéficiaire : ECOLE NATIONALE DES PONTS ET CHAUSSEES
Localisation : Champs-sur-Marne, Île-de-France, FRANCE
Début : 15/04/2026 — Durée : 36 mois
Budget total : 272618.4 € — Aide ADEME : 248358.4 €
Statut : Suivi du projet