Évaluation de la modélisation des polluants gazeux

Les résultats de simulations sont comparés aux mesures des stations rurales et urbaines d’Air- parif, pour le mois d’avril 2013. Les emplacements des stations de mesures sont présentés dans la Figure 4.10 ci-dessous.

Section 4.2 – Campagne de mesures Total : Avril 2013 81

Figure 4.10 – Emplacement des stations de mesures Airparif.

Le Tableau 4.3 présente les performances statistiques du modèle PinG en comparaison aux mesures d’Airparif. Les critères statistiques utilisés sont définis en Chapitre I. Les performances de la simulation pour la modélisation de la concentration en NO2et O3 sont également évaluées

à l’aide du logiciel Deltatool. La Figure 4.11 présente les « target plots »pour O3et NO2.

Tableau 4.3 – Performances statistiques du modèle PinG pour la modélisation des gaz, en com- paraison aux mesures d’Airparif (µg.m−3).

Statistique NO2 (18 stations) O3 (21 stations)

Observation moyenne 27,8 69,1 Simulation moyenne 14,4 76,5 RMSE 18,9 19,4 Corrélation horaire 50% 53,3% FGE 0,65 0,3 MFBE -0,60 -0,08 MNGE 47,5 12,3 MNBE -40 -6,4

Pour O3 et NO2, les performances de la simulation sont bonnes (100% des marqueurs sont

à l’intérieur du cercle continu), très bonnes pour 20% des stations dans le cas de de O3 (20%

des marqueurs dans le cercle pointillé), et très bonnes pour 2 stations dans le cas du NO2. La

concentration en O3 est légèrement surestimée, tandis que la concentration en NO2 est sous-

estimée. Les critères de performance pour O3 sont respectés à toutes les stations (MNGE <

35% et |MNBE| < 15%, d’après Russel, 2000). NO2 est sous-estimé à toutes les stations. Ces

biais négatifs sont probablement attribuables à une sous-estimation des émissions de NOx dans

l’inventaire d’émissions d’Airparif et par le fait que le modèle reproduit difficilement les niveaux de concentration de NO2 en milieu urbain, à cette échelle (4 km2). Les performances du modèle

Section 4.2 – Campagne de mesures Total : Avril 2013 82

Figure 4.11 – « Target plot »pour la modélisation du NO2 (gauche) et de O3 (droite), en

comparaison aux mesures Airparif

Comparaison aux mesures locales

La concentration modélisée en SO2 est comparée aux mesures de quatre stations, Bagneaux,

Quiers, Grandpuits et Les Tesnières. La Figure 4.12 présente l’emplacement de chaque station de mesures au voisinage de la raffinerie.

Figure 4.12 – Emplacement des sites de mesures de la campagne d’avril 2013. Les sites de mesures (en bleu) sont localisés dans un rayon de 2 km de la raffinerie (en rouge). Le site GPN est également présenté en rouge.

Les variations temporelles de la concentration en SO2, mesurées et modélisées à chaque site

de mesures, sont présentées en Figure 4.13. La contribution de la raffinerie à la concentration en SO2 est calculée avec la méthodologie suivante :

Section 4.2 – Campagne de mesures Total : Avril 2013 83 • Simulation avec les émissions de la raffinerie traitées en représentation PinG : Sim-PinG • Réalisation d’une modélisation sans émissions de la raffinerie : Sim-0

• Contribution de la raffinerie calculée par la différence (Sim-PinG - Sim-0)

La contribution évaluée par cette méthode correspond ainsi à la contribution à la concentration de fond modélisée, dans les conditions de concentrations ambiantes en polluants (gazeux et par- ticulaires) considérées. En considérant la non-linéarité de la formation des polluants secondaires, ces contributions sont difficilement généralisables à des concentrations de fond différentes.

Figure 4.13 – Comparaison des concentration en SO2avec les mesures aux 4 sites de la campagne

d’avril 2013. Les courbes vertes représentent les contributions modélisées de la raffinerie. On observe une bonne corrélation entre mesures et modèle pour la première semaine de simu- lation, du 1 au 7 avril, puis un biais important jusqu’au 20 avril, et plus faible pour la dernière semaine de simulation. La concentration en SO2est bien représentée à Quiers et Bagneaux pour

la dernière semaine de simulation. À la station des Tesnières, les pics de concentrations de la première semaine sont sous-estimés. Les pics de concentrations sont plus importants à la station de Bagneaux, où le biais moyen est le plus faible. La concentration en SO2 la plus importante

Section 4.2 – Campagne de mesures Total : Avril 2013 84 est observée à la station de Grandpuits, où le biais est le plus important. Les concentrations moyennes en SO2 observées à chaque station de mesure varient de 7.,06 à 11,94 µg.m−3. Cette

variabilité n’est pas observée dans les concentrations modélisées (de 5,09 à 6,35 µ.g.m−3). À cette échelle, la résolution est trop élevée (4 km2_{) pour pouvoir modéliser les variations locales de}

concentrations de fond entre les stations. En revanche, les amplitudes des pics de concentrations attribuables aux émissions de la raffinerie sont en accord avec les pics mesurés.

Après étude des données météorologiques au voisinage de la raffinerie, il apparaît que le biais pour la deuxième semaine coïncide avec une période de forte pluie, causant un lessivage du SO2

dans la simulation. Les données météorologiques utilisées pour la simulation ont été comparées aux mesures de la station de Nangis. La variation temporelle de la quantité de pluie est présentée en Figure 4.14. Les phénomènes de pluie et de lessivage sont à l’origine d’incertitudes importantes lors des simulations, pouvant ici expliquer la sous-estimation de la concentration en SO2 et en

PM10.

Figure 4.14 – Comparaison des précipitations modélisées avec les mesures de la campagne d’avril 2013

Les mesures de précipitations ne sont disponibles que pour la période du 7 au 19 avril. On observe une surestimation de la quantité de pluie moyenne. Le pic de précipitation du 8 avril (3.83 mm d’eau par heure), présent dans le modèle, n’est pas observé. Pour le reste de la période, la pluie modélisée présente une bonne corrélation temporelle avec les observations. Ces erreurs entre précipitations modélisées et observées coïncide avec les chutes de concentration en SO2du 8

avril (Figure 4.13) et impliquent un lessivage plus important dans le modèle, ainsi qu’un taux de conversion du SO2en sulfate plus élevé, pouvant en partie expliquer les biais de concentrations

Section 4.2 – Campagne de mesures Total : Avril 2013 85 La Figure 4.15 présente les variations temporelles du vent modélisé, en comparaison aux me- sures. La direction du vent modélisée présente un biais positif pour toute la période de mesures, conduisant à un transport de bouffées dans une direction davantage marquée vers l’ouest, dimi- nuant la contribution des émissions de la raffinerie à la station de Bagneaux.

La vitesse du vent est sous-estimée de 2 m.s−1 en moyenne, pouvant conduire à un transport moins important des bouffées et donc à un décalage des zones impactées par les émissions de la raffinerie. Le vent modélisé présente un bais de +30°et est principalement orienté vers l’est. Ce biais diminue la contribution de la raffinerie aux stations de mesures, en particulier à Bagneaux, située au nord-ouest de la raffinerie. Les vents sont principalement dirigés vers la station de Quiers, qui est donc la station la plus impactée par les panaches de la raffinerie, sur la période considérée.

Figure 4.15 – Comparaison de la vitesse (figure de gauche) et de la direction (figure de droite) du vent modélisées aux mesures de la station de Nangis

La contribution de la raffinerie à la concentration en SO2 mesurée à la station de Tesnieres

est négligeable, les vents étant majoritairement dirigés vers le nord et nord-est durant la période de simulation. La sous-estimation du SO2 à Tesnieres indique ainsi une sous-estimation de la

concentration de fond locale. Aux autres stations de mesures, les amplitudes des pics dues aux émissions de la raffinerie sont bien représentées.