Une nouvelle approche de modélisation de la qualité de l'air à l'échelle régionale par assimilation de mesures lidar

Assimilation of lidar observations for air quality modelling is investigated via the development of a new model, which assimilates ground-based lidar network measurements using optimal interpolation (OI) in a chemistry transport model. First, a tool for assimilating PM10 (particulate matter with a diameter lower than 10 um) concentration measurements on the vertical is developed in the air quality modelling platform POLYPHEMUS. It is applied to western Europe for one month from 15 July to 15 August 2001 to investigate the potential impact of future ground-based lidar networks on analysis and short-term forecasts (the description of the future) of PM10. The efficiency of assimilating lidar network measurements is compared to the efficiency of assimilating concentration measurements from the AirBase ground network, which includes about 500 stations in western Europe. A sensitivity study on the number and location of required lidars is also performed to help define an optimal lidar network for PM10 forecasts. Secondly, a new model for simulating normalised lidar signals (PR2) is developed and integrated in POLYPHEMUS. Simulated lidar signals are compared to hourly ground-based mobile and in-situ lidar observations performed during the MEGAPOLI (Megacities : Emissions, urban, regional and Global Atmospheric POLlution and climate effects, and Integrated tools for assessment and mitigation) summer experiment in July 2009. It is found that the model correctly reproduces the vertical distribution of aerosol optical properties and their temporal variability. Additionally, two new algorithms for assimilating lidar signals are presented and evaluated during MEGAPOLI. The aerosol simulations without and with lidar data assimilation are evaluated using the AIRPARIF (a regional operational network in charge of air quality survey around the Paris area) database to demonstrate the feasibility and the usefulness of assimilating lidar profiles for aerosol forecasts. Finally, POLYPHEMUS with the model for assimilating lidar signals is applied to the Mediterranean basin, where 9 ground-based lidar stations from the ACTRIS/EARLINET network and 1 lidar station in Corsica performed a 72-hour period of intensive and continuous measurements in July 2012. Several parameters of the assimilation system are also studied to better estimate the spatial and temporal influence of the assimilation of lidar signals on aerosol forecasts.L'assimilation de données lidar pour la modélisation de la qualité de l'air est étudiée via le développement d'un modèle d'assimilation des observations d'un réseau lidar au sol par la méthode d'interpolation optimale (IO) dans un modèle de chimie-transport. Dans un premier temps, un outil d'assimilation des concentrations de PM10 (particules en suspension dans l'air dont le diamètre est inférieur à 10 um) sur la verticale est développé dans la plateforme de modélisation de la qualité de l'air POLYPHEMUS. Cet outil est appliqué sur l'Europe de l'Ouest, du 15 juillet au 15 août 2001, afin d'étudier l'impact potentiel d'un futur réseau lidar au sol sur la modélisation et les prévisions (la description de l'avenir) des PM10. En utilisant un réseau lidar fictif, l'efficacité de l'assimilation des mesures d'un réseau lidar est comparée à celle d'assimiler des mesures de concentrations du réseau au sol AirBase, qui comprend environ 500 stations sol en Europe de l'Ouest. Des études de sensibilité sur le nombre et la position géographique des lidars sont également menées afin d'aider à définir un réseau lidar optimal pour les prévisions des PM10. Ensuite, un modèle de simulation de signal lidar normalisé (PR2) est construit et intégré dans POLYPHEMUS. Il est évalué par comparaison aux mesures d'un lidar mobile et d'un lidar fixe en Île-de-France durant la campagne d'été du programme de recherche européen MEGAPOLI (Megacities : Emissions, urban, regional and Global Atmospheric POLlution and climate effects, and Integrated tools for assessment and mitigation, juillet 2009). Les résultats montrent que ce modèle reproduit correctement la distribution verticale des propriétés optiques des aérosols et leur variabilité temporelle. Deux nouveaux algorithmes d'assimilation de signaux lidar sont également introduits et évalués durant la campagne MEGAPOLI. Les simulations des concentrations en masse d'aérosol avec et sans assimilation de données lidar sont évaluées en utilisant les données d'AIRPARIF (un réseau opérationnel régional pour la qualité de l'air en Île-de-France) pour démontrer la faisabilité et l'utilité de l'assimilation des signaux lidar pour les prévisions d'aérosols. Enfin, POLYPHEMUS, avec le modèle d'assimilation des signaux lidar, est appliqué dans le bassin Méditerranéen, où 9 lidar du réseau ACTRIS/EARLINET et 1 lidar à Corse ont effectué une période de 72 heures de mesures intensives et continues en juillet 2012 (Pre-CHArMEx). Les paramètres dans le modèle d'assimilation des signaux lidar sont aussi étudiés pour mieux caractériser son impact spatial et temporel sur les prévisions d'aérosols