Nous allons maintenant confronter notre modèle à l’approche VBS classique qui est à l’heure actuelle utilisée dans de très nombreux CTM. Contrairement à la section précédente, l’approche explicite réduite que nous évaluons ici comprend l’intégralité des schémas chimiques mentionnés dans le Tableau IV-10. La paramétrisation VBS que nous avons intégrée dans le modèle de boîte se base sur les travaux de Shrivastava et al. (2008) dans la section I-3.5. Sachant que les auteurs considèrent une constante cinétique de 4.10-11 cm-3.molec-1.s-1 pour représenter le vieillissement photochimique de l’aérosol organique et une augmentation en masse de l’AO de 7,5% à chaque étape d’oxydation afin de rendre compte de la présence d’atomes d’oxygène dans la matière organique oxydée. Dans les simulations, la concentration du radical OH a été fixée à 2.50 106 molec.cm-3 et la concentration initiale de l’aérosol organique primaire a été fixée à 25 pptC ce qui correspond à environ 15 ng.m-3. Cette valeur de 25 pptC a été utilisée afin de répartir les 250% d’émissions (SVOC+IVOC) selon la distribution de la Figure IV-2. La COA est ici fixée à 10 µg.m-3 afin de la considérer constante tout au
long de la simulation, mais également parce que nous avons vu dans la section précédente que le modèle pouvait partiellement s’accorder aux mesures expérimentales autour de cette valeur. Enfin, puisque le formalisme VBS ne tient pas compte de l’influence du régime de NOx sur la formation d’AOS issu de l'aérosol organique primaire, nous présentons séparément les concentrations massiques provenant des schémas bas-NOx et fort-NOx. La Figure IV-12 illustre les résultats de cette étude comparative.
Figure IV-12 – Evolution des concentrations massiques en aérosol organique simulées avec un formalisme VBS (a), et avec la paramétrisation réduite issue du schéma explicite en milieu Bas-NOx (b) et Fort-NOx (c). Chaque couleur indique la contribution du précurseur et de ses produits d’oxydation à la formation d’aérosol organique.
115 L’évolution temporelle des concentrations massiques d’aérosol organique simulées à l’aide du formalisme VBS est représentée sur la figure (a). La contribution de chaque classe de volatilité et de ses produits d’oxydation à l’AOS final y est indiquée. Les figures (b) et (c) représentent le même processus de production d’AOS à partir de notre paramétrisation réduite, respectivement pour les régimes bas-NOx et fort-NOx.
Dans l’ensemble, les résultats traduisent un important vieillissement photochimique de l’aérosol à l’échelle de 30 heures environ. La confrontation des deux approches montre que même en considérant pour notre schéma réduit les conditions les plus favorables à la formation d’AO (à savoir les conditions bas-NOx), c’est le modèle VBS qui restitue une quantité d’AO beaucoup plus importante. Ainsi, les concentrations massiques d’AO au bout de 72h sont de 30 ng.m-3 pour l’approche VBS contre respectivement 22 et 17 ng.m-3 pour les régimes bas-NOx et fort-NOx. Si l’on regarde plus en détails la contribution de chaque bin de volatilité, on remarque que dans l’approche VBS les émissions de composés organiques correspondantes aux deux classes de volatilité les plus fortes contribuent à environ 50% de la masse d’aérosol organique maximale formée durant la simulation. Si l’on fait le parallèle avec notre schéma, le premier bin (POA1) en termes d’émission est
directement comparable au dodécane (C12). Or en régime fort-NOx la formation d’AOS due à ce
précurseur est négligeable tandis qu’en régime bas-NOx elle n’est que de 4 ng.m-3 (environ 18%), contre 11 ng.m-3 (environ 33%) pour l’approche VBS. La contribution primaire de ce composé à l’AO est en outre négligeable en raison de sa forte volatilité. La spéciation des apports à l’AOS diverge donc très fortement entre les deux approches. Pour expliquer cet écart, il faut regarder la constante cinétique utilisée en VBS aussi bien pour reproduire l’oxydation des AOP que celle des composés secondaires qui est de 4.10-11 cm3.molec-1.s-1. Or la constante cinétique du dodécane, l’espèce représentative du bin de plus forte volatilité, est en réalité 3 fois plus faible (1.32 10-11 cm3.molec-1.s-
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). Elle pourrait favoriser une oxydation plus rapide des précurseurs des bins de forte volatilité, et ceci pourrait expliquer la forte contribution de cette classe de volatilité à l’AO dans l’approche VBS. Enfin, si l’on se concentre sur les premières heures de simulation, notre modèle contribue à une formation plus rapide des aérosols organiques que l’approche VBS malgré le constant précédent. Ceci peut s’expliquer par le nombre d’étapes d’oxydation considéré. En effet le schéma réduit considère jusqu’à 4 générations pour le dodécane contre 8 générations pour le bin de plus forte volatilité. Par conséquent, la formation de composés suffisamment peu volatils pour se partager en phase aérosol est potentielle plus long. Ainsi au sein du CTM, le modèle développé pourrait contribuer à une plus grande formation d’AO aux alentours des zones sources que si l’on considérait l’approche VBS. A l’inverse, la VBS contribuerait potentiellement plus fortement aux concentrations d’AO dans les panaches anthropiques lors du transport longue-distance.
Si l’on fait le parallèle avec les conclusions observées avec la paramétrisation de Presto basée sur des données expérimentales, l’approche VBS pourrait surestimer très fortement la formation d’AO dans les modèles de qualité de l’air. Dans l’approche VBS, on peut notamment questionner le choix d’appliquer une augmentation de la masse de 7,5% à chaque réaction. En effet, ce nombre est associé à l’ajout d’un atome d’oxygène sur un C15, mais cet ajout d’OA pourrait être fortement
surestimé pour les bins de plus faibles volatilités qui d’après leur concentration saturante sont plutôt caractéristiques de composés à chaine longue (C20 et plus).
116 Avant de pouvoir aller plus loin dans les comparaisons il serait intéressant que soient poursuivis les travaux de Presto, qui s’intéressent à la temporalité de la formation d’OA : l’objectif étant d’implémenter ce type de travaux dans un CTM, il est essentiel que l’évolution temporelle soit fiable afin de ne pas biaiser la distribution spatio-temporelle des concentrations d’AO autour des zones urbaines.
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