Evaluation du nouveau cadastre d’émission des PM

Une description satisfaisante des données d’émissions pour la modélisation des particules nécessite à la fois une estimation correcte des quantités totales émises et de leurs distributions spatio-temporelles dans l’inventaire d’émission. Dans ce paragraphe, nous effectuons une éva- luation qualitative du nouvel inventaire en le comparant dans un premier temps avec le cadastre d’émission européen d’EMEP, puis en le confrontant avec les observations des stations au sol du réseau d’AIRPARIF.

3.4.4.1 Comparaison avec les émissions européennes

La comparaison des quantités totales de PM émises sur l’agglomération parisienne montre que les émissions locales estimées par AIRPARIF sont 2 à 3 fois plus faibles en moyenne annuelle que celles de l’inventaire européen d’EMEP. Ainsi, les émissions totales annuelles dePM10sur le Bassin Parisien avoisinent les 69,3 kT/an dans l’inventaire d’EMEP contre seulement 22,1 kT/an dans l’inventaire local. Il en est de même pour lesPM2,5(44,2 kT/an contre 16,3 kT/an au niveau local) et dans une moindre mesure pour lesNOx(230 kT/an contre 161,4 kT/an localement). Ces différences considérables résultent probablement de la méthodologie utilisée au niveau européen afin de redistribuer les émissions totales françaises sur la grille d’EMEP. Elle est basée princi- palement sur la densité de population (Vestreng 2003), ce qui explique que les émissions totales en Ile-de-France estimées par EMEP représentent près de 20% des émissions nationales, contre seulement 5 à 10% pour l’inventaire local qui fournit une estimation plus précise des émissions. Ces incohérences entre l’inventaire local et celui européen illustrent les difficultés rencontrées lors

3.4 Cadastre d’émission interrégional des particules primaires 75 a) 0.000 0.025 0.050 0.100 0.200 0.250 0.300 0.500 1.000 2.000 4.000 5.000 6.000 10.000 1.2˚ 1.4˚ 1.6˚ 1.8˚ 2˚ 2.2˚ 2.4˚ 2.6˚ 2.8˚ 3˚ 3.2˚ 3.4˚ 3.6˚ 48˚ 48.2˚ 48.4˚ 48.6˚ 48.8˚ 49˚ 49.2˚ 49.4˚ Emissions de PM10 (kg/h/km2)

Juillet - Jour de semaine (09 UTC)

0.000 0.025 0.050 0.100 0.200 0.250 0.300 0.500 1.000 2.000 4.000 5.000 6.000 10.000 1.2˚ 1.4˚ 1.6˚ 1.8˚ 2˚ 2.2˚ 2.4˚ 2.6˚ 2.8˚ 3˚ 3.2˚ 3.4˚ 3.6˚ 48˚ 48.2˚ 48.4˚ 48.6˚ 48.8˚ 49˚ 49.2˚ 49.4˚ Emissions de PM10 (kg/h/km2)

Decembre - Jour de semaine (09 UTC)

b) 0.000 0.025 0.050 0.100 0.200 0.250 0.300 0.500 1.000 2.000 4.000 5.000 6.000 10.000 1.4˚ 1.6˚ 1.8˚ 2˚ 2.2˚ 2.4˚ 2.6˚ 2.8˚ 3˚ 3.2˚ 48.2˚ 48.4˚ 48.6˚ 48.8˚ 49˚ 49.2˚ 49.4˚ Emissions de PM10 (kg/h/km2)

Juillet - Jour de semaine (09 UTC)

0.000 0.025 0.050 0.100 0.200 0.250 0.300 0.500 1.000 2.000 4.000 5.000 6.000 10.000 1.4˚ 1.6˚ 1.8˚ 2˚ 2.2˚ 2.4˚ 2.6˚ 2.8˚ 3˚ 3.2˚ 48.2˚ 48.4˚ 48.6˚ 48.8˚ 49˚ 49.2˚ 49.4˚ Emissions de PM10 (kg/h/km2)

Decembre - Jour de semaine (09 UTC)

FIG. 3.6 –Distribution spatiale des émissions dePM10en Ile-de-France issues de l’inventaire inter-régional d’AIR-

PARIF pour 2000 (a) et déduites des émissions continentales de NOxd’EMEP pour 1998 (b). Dans ce dernier cas le

domaine considéré est plus petit (150x150km2

).

de la réalisation des cadastres, ainsi que les incertitudes qui peuvent exister dans les bases de données d’émission.

3.4.4.2 Comparaison avec les observations

Une évaluation plus précise des émissions dePM10en Ile-de-France a été menée par compa- raison avec les observations au sol entre avril 2003 et avril 2004 (Figure 3.7). Afin de s’affranchir des erreurs éventuelles liées à la dynamique, les rapports PM10 /NOx observés par les stations urbaines d’AIRPARIF et estimés dans l’inventaire local pour les mois de juillet et de décembre ont été comparés en chaque point de grille du domaine IDF180. Il est à noter qu’en hiver, les PM10 mesurés sont chimiquement quasi inertes car constitués majoritairement de particules pri-

76 Modélisation des aérosols de pollution avec le modèle CHIMERE

maires issues d’émissions anthropiques, tandis qu’en été la présence des espèces secondaires rend la comparaison moins fiable.

a) 0 200 400 600 800 1000 1200 NOx [µg/m 3 ] 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 PM 10 [ µ g/m 3] Stations Urbaines 1:10 1:5 b) 0 10 20 30 Emissions de NOx (kg/h/km 2 ) 0 2 4 6 8 Emissions de PM 10 (kg/h/km 2)

Rapport PM10/NOx en Ile de France

Decembre − Jour de semaine (09TU) Toutes les sources

Combustion hors industrie Transport routier 1:10 1:5 Paris 1:3 c) 0 10 20 30 Emissions de NOx (kg/h/km 2 ) 0 2 4 6 8 Emissions de PM 10 (kg/h/km 2)

Rapport PM10/NOx en Ile de France

Juillet − Jour de semaine (09TU) Toutes les sources

Combustion hors industrie Transport routier

1:10 1:5

Paris 1:3

FIG. 3.7 –RapportsPM10/NOxobservés par les stations urbaines d’AIRPARIF entre 2003-2004 (a) et estimés en

Ile-de-France dans le nouveau cadastre d’émissions pour un mois d’hiver (b) et un mois d’été (c).

La Figure 3.7 montre que pour les fortes valeurs de PM, les rapportsPM10 /NOx sont plus forts dans les données d’émissions (compris entre 1/4 et 1/6) que dans les observations (entre 1/5 et 1/10). C’est notamment le cas dans Paris, où les rapports des émissions avoisinent les 1/4, ce qui indique que les émissions dePM10sont probablement trop fortes dans la ville. Nous avons cherché à identifier les secteurs d’activités conduisant à ces fortes émissions. Il s’agit du secteur d’activité lié aux combustions hors industrie (principalement le chauffage résidentiel) et expliquant près de 80% des émissions surfaciques des PM10 à Paris, contre moins de 20% pour le trafic routier. Cette contribution anormalement élevée laisse présager une surestimation des émissions des PM en hiver. En été, le problème est moins prononcé, même si la combustion hors industrie représente près de 50% des émissions dePM10à Paris, ce qui peut paraître exagéré en l’absence de chauffage urbain.

3.4 Cadastre d’émission interrégional des particules primaires 77

Ces incohérences avec les observations suggèrent que les émissions de PM dans la ville de Paris sont surestimées de façon importante, notamment en hiver en raison d’une mauvaise répar- tition des émissions liées aux combustions hors industrie. Il faut savoir qu’actuellement, les émis- sions totales dues au secteur résidentiel sont redistribuées spatialement de façon proportionnelle au nombre de logements, sans toutefois tenir compte du nombre d’occupants. Cette méthodolo- gie n’est pas très judicieuse car selon l’INSEE (Institut National de la Statistique et des Études Économiques) 136 000 logements sont inoccupées dans la capitale, soit 1 logement sur 10. Les incertitudes liées aux émission de particules et leur impact sur les simulations des PM en Ile-de- France sont discutés dans le Chapitre 4 (Hodzic et al. 2005, a).

TAB. 3.5 –Evolution des versions du code CHIMERE depuis 2003. Les principales modifications entre les versions successives du modèle concernant les aérosols sont indiquées, ainsi que les versions utilisées pour les différentes études menées au cours de la thèse.

Versions Modifications concernant les aérosols Etude concernée Chapitre

V200501 - Introduction des sels marins (option) - Campagne ESQUIF (Hodzic et al. 2005, c) Chapitre 5.2 - Version opérationnelle sur PREV’AIR

- Corrections du mélange vertical urbain - Comparaison avec POLDER (Hodzic et al. 2005, b) Chapitre 7 V200410 - Conditions aux limites pour les gaz - Etude des « coarse nitrates » (Hodzic et al. 2005, b) Chapitre 5.3

du modèle LMDZ/INCA - Couplage avec ISORROPIA Annexe A

- Nouvel inventaire d’émission des particules - Distribution horizontale des aérosols

V200408 - Conditions aux limites GOCART (Hodzic et al. 2005, a) Chapitre 4

- Définition du domaine IdF 180x180 V200402 - Emissions de poussières minérales

par érosion et/ou resuspension

- Distribution verticale des aérosols

V200310 - ISORROPIA on-line (option) (Hodzic et al. 2004) Chapitre 6

- Validation en Europe (Bessagnet et al. 2004) Annexe B V200302 - Introduction des aérosols dans CHIMERE

78 Modélisation des aérosols de pollution avec le modèle CHIMERE

3.5

Conclusion

Ce chapitre a permis de présenter de façon détaillée la version aérosol du modèle CHIMERE, principal outil de cette thèse. Le module d’aérosols a été récemment intégré dans le modèle afin d’étudier l’évolution des particules atmosphériques et est aujourd’hui encore en développement. Il comporte des paramétrisations complexes de la physique et de la chimie des particules atmosphé- riques reflétant les connaissances actuelles en matière de modélisation des aérosols. Nous avons détaillé ces paramétrisations, ainsi que les développements effectués au cours de la thèse. Les améliorations apportées visent une meilleure prise en compte des données d’émissions de parti- cules primaires grâce à l’intégration d’un nouveau cadastre d’émissions en Ile-de-France, ainsi que l’introduction de nouveaux processus de formations de particules. Par ailleurs, la restitution des propriétés optiques des aérosols à partir des sorties modèles constitue une étape importante dans l’amélioration du modèle car elles permettent de contraindre davantage les simulations à partir des mesures de télédétection au sol et satellitaires.

Le modèle CHIMERE étant en constante évolution, plusieurs versions ont été utilisées au cours de la thèse. Les études de validations présentées dans la suite sont organisées de façon thématique et ne correspondent pas forcément à la chronologie des développements effectués dans le modèle CHIMERE. Le Tableau 3.5 présente un récapitulatif des principaux changements intervenus entre les différentes versions du modèle.

Dans la suite de cette thèse, nous chercherons à évaluer et à améliorer les performances de ce module d’aérosol en le confrontant avec un grand nombre d’observations provenant de sources indépendantes.

Chapitre 4

Évaluation de la distribution spatiale

des PM au sol

4.1

Introduction

Le présent chapitre est consacré à l’évaluation de la distribution spatiale des aérosols simulés par le modèle CHIMERE et observés par les stations au sol des réseaux de qualité de l’air à la fois à l’échelle européenne et au sein de la région Ile-de-France. L’objectif de l’étude est d’une part de tester les performances du modèle CHIMERE en les confrontant avec les observations et d’autre part de caractériser l’évolution spatio-temporelle des aérosols sur de longues périodes.

Les questions suivantes seront abordées dans ce chapitre :

– Comment les aérosols sont-ils répartis sur le continent européen et sur l’agglomération pa- risienne ? Quelles sont les principales zones polluées ?

– Le modèle CHIMERE permet-il de simuler correctement la masse totale des aérosols et de ses principaux composés, ainsi que leur variabilité saisonnière ? Quelle est l’influence des données d’entrée sur les performances du modèle ?

– Quelles sont les caractéristiques chimiques et granulométriques de l’aérosol parisien et ses principaux processus de formation ?

Pour répondre à ces questions une évaluation statistique du modèle a tout d’abord été effec- tuée pour l’année 1999 à l’échelle continentale (section 4.2) en s’appuyant sur les observations des stations EMEP. Elle a permis d’identifier les principales sources d’erreur. Puis, l’étude a été reconduite au niveau de la région Ile-de-France (section 4.3) pour l’année 2003 en utilisant les mesures au sol d’AIRPARIF afin d’évaluer la capacité du modèle à simuler la masse totale des aérosols et de tester sa sensibilité aux principaux processus. Finalement, dans la dernière section (4.3.4) de ce chapitre, une caractérisation des propriétés de l’aérosol parisien est proposée pour deux périodes de l’année, centrées sur l’été et l’hiver.

80 Évaluation de la distribution spatiale des PM au sol