Modélisation de la dispersion atmosphérique

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Exemple sur un même site d'un polluant émis sous un plafond d'inversion atmosphérique par une cheminée et ayant un comportement très différent de celui qui est émis plus en hauteur. Il peut être piégé dans les basses-couches et parfois même circuler dans un sens inverse à celui du vent dominant ou du vent qui prévaut dans la couche atmosphérique plus élevée

La modélisation de la dispersion atmosphérique est une simulation de la dispersion de panaches de pollution dans un contexte et une temporalité donnée, faite à l'aide d'outils mathématiques et de logiciels informatiques et cartographiques. Les modèles cherchent à prendre en compte les conséquences directes et indirectes, dans l'espace et dans le temps des rejets (accidentels ou non) de substances (gaz, particules, aérosols, radionucléides[1]...) indésirables, dangereuses ou toxiques.

Concepts de base - modélisation de la dispersion atmosphérique de sources d'émissions

Il s'agit aussi parfois d'évaluer des risques induits tels que le risque d'incendie, d'asphyxie, d'explosions, de contamination ou pollution de nappe, de déversements, etc. ou encore le risque d'intoxications dues aux produits chimiques ou les problèmes de radioécologie et radiotoxicité, ou d'infection due à la dissémination d'organismes infectieux, etc. La modélisation de la dispersion atmosphérique dépasse donc le simple cadre de la prévision météorologique.

Principes[modifier | modifier le code]

Modèle gaussien simplifié
Modèle gaussien simplifié
3D Modèle eulerian
3D Modèle eulerian

Le principe de base est que, théoriquement, la dispersion atmosphérique des polluants est un phénomène qui peut être modélisé et simulé, sur la base de la théorie de la mécanique des fluides.

Quand l'environnement est plus complexe, de par la géomorphologie (montagnes, vallées, trait de côte découpé, estuaires[2], canyons), les couleurs (dominantes ou des couleurs localement très claires ou très foncées, qui jouent un rôle en termes d'albédo), les constructions (architectonique urbaine, de zone d'activité, etc.), la flore (forêts, prairies ou labours, avant ou après la moisson, etc. qui modifient la rugosité du paysage) ou en cas de conditions météorologiques complexes (inversion atmosphérique, brume, turbulences..) ou quand le polluant est mal connu, la modélisation devient plus difficile, mais les techniques modernes, issues des modèles existants, une fois mises en œuvre, peuvent permettre de prévoir de plus en plus fiablement la manière dont vont se disperser les polluants dans l'atmosphère, c'est-à-dire à estimer ou à prédire la direction des vents et la concentration de polluants atmosphériques ou de toxines provenant des sources polluantes.

Parfois, il faut sur la base des données de retombées, d'exposition, et météorologiques reconstituer par « modélisation inverse » la source d'une pollution[3],[4]). Depuis les années 1990, ce type de modélisation a beaucoup progressé[5], profitant des améliorations de l'informatique et des modèles météorologiques, lesquels ont pu utiliser durant des décennies les ordinateurs les plus puissants. La modélisation des panaches de pollution aérienne ou aquatique n'est pas parfaite, mais est de plus en plus précise. Ce type de modélisation a par exemple été utilisée pour reconstituer les importantes émissions (record historique) de Xénon 133 (radioactif) apparues après le tremblement de terre de Tohoku en 2011, et avant et après le tsunami qui a suivi[6].

Usage[modifier | modifier le code]

Exemple de modèle de scenarii de dispersion d'aérosols ou odeurs
L'étude fine des turbulence et du comportement de polluants dans celles-ci est l'une des composantes de l'amélioration des modèles

La Modélisation de la dispersion atmosphérique est notamment utilisée par des architectes ou urbanistes soucieux de mieux prévenir l'accumulation de polluants, de limiter les effets de bulles de chaleur urbaine, ou "effet canyon[7]" liés à la morphologies de rues et bâtiments, ou d'éviter d'exposer de futurs logements à un risque de panache de pollution en cas d'accident. Elle est aussi utilisée par les spécialistes du risque sanitaire ou de l'épidémiologie lié à la pollution de l'air, ou encore par les sécurités civiles dans le cadre de la gestion de crise de pollutions atmosphériques (ou de la préparation à une éventuelle crise).

Ces modélisations sont utilisées lors d'incident dans des installations industrielles comme des rejets accidentels de produits chimiques ou de nucléides, pour limiter la circulation automobile en surveillant les gaz d'échappement ou dans le cadre de prévention des phénomènes naturels comme celui dû à l'éruption volcanique. Ces simulations peuvent fournir par exemple une estimation de l'emplacement des zones les plus touchées, les concentrations de pollution auxquelles les secours auront à faire face. Ce faisant, les organismes de secours peuvent adapter au mieux leurs moyens en fonction de la situation actuelle et future et de procéder aux mesures de protections appropriées. En effet, l'évacuation d'une zone qui où les vents pourraient de nouveau apporter la pollution pourrait s'avérer un bien mauvais choix.

Les organismes spécialisés chargés de la protection de l'air comme la National Ambient Air Quality Standards aux États-Unis ou l'Agence française de sécurité sanitaire de l'environnement et du travail peuvent également utiliser ces outils de manière préventive, pour autoriser ou non l'implantation de site industriel. Ils permettent également de déterminer à l'avance des plans de sécurité efficace en optimisant la gestion des personnels d'urgence dans l'hypothèse où un accident industriel surviendrait ou pour trouver des moyens efficaces de lutter contre les polluants atmosphériques nocifs.

Quelques modèles existant[modifier | modifier le code]

Voir aussi[modifier | modifier le code]

Articles connexes[modifier | modifier le code]

Liens externes[modifier | modifier le code]

  • (fr)

Bibliographie[modifier | modifier le code]

Références[modifier | modifier le code]

  1. Monika Krysta, Modélisation numérique et assimilation de données de la dispersion de radionucléides en champ proche et à échelle continentale, Val de Marne, coll. « Thèse de doctorat de l’Université Paris XII », 196 p. (lire en ligne [PDF])
  2. (en) Pr P. BURT (Université de Greenwich), « Comment les estuaires produisent des circulations d’air local - Comment ces vents locaux et les turbulences induites par la topographie peuvent significativement influencer la dispersion des aérosols de taille comprise entre 2,5 et 10 μm » [PDF], Journée sur les aérosols ATTMA
  3. Ex. d'approche par modélisation inversée : Thèse de doctorat en Chimie, Pollution Atmosphérique et Physique de l’Environnement, intitulée : Modélisation inverse pour l'optimisation des sources primaires de pollution atmosphérique à l'échelle régionale, par I Pison (2005), avec Archives-ouvertes
  4. CC Marchant & al. (2011), Estimation of dairy particulate matter emission rates by lidar and inverse modeling  ; Transactions of the ASABE ; Ed : American Society of Agricultural Engineer ; vol. 54, no4, p. 1453-1463 ; 11 page(s) ; ISSN:2151-0032 (Résumé Inist CNRS)
  5. M Bocquet (2010), Modélisation inverse des sources de pollution atmosphérique accidentelle: progrès récents ; Pollution atmosphérique, 2010 - (Résumé Inist/CNRS)
  6. Communiqué Reactor accident Fukushima – New international study on emissions of radioactive substances into the atmosphere (Accident du réacteur de Fukushima - Nouvelle étude internationale sur les émissions de matières radioactives substances dans l'atmosphère) ; et étude (version soumise à une revue à comité de lecture et donc susceptible d'être ensuite modifiée)
  7. Sotiris Vardoulakis, Bernard E.A. Fisher, Koulis Pericleous, Norbert Gonzalez-Flescac ; Modelling air qualityin street canyons: a review Atmospheric Environment ; Atmospheric Environment 37 (2003) 155–182 37 (2003) 155–182 (résumé et article complet)