Modélisation des aérosols et de leurs propriétés optiques sur l'Europe et l'Ile de France : Validation, sensibilité et assimilation de données

Aerosols are a key component for studying the atmospheric composition. Actually, they have harmful sanitary consequences, modify the visibility and impact the radiative balance with a direct effect (absorption/scattering of light), a semi-direct effect (change of the temperature vertical profile) and a indirect effect (acting as cloud condensation nuclei). Aerosol modeling is a challenging issue, both at the physical and numerical levels. The objective of the PhD work is to evaluate the performances and the limitations of aerosol modeling systems at regional and continental scales. What is the robustness of the models and the comparisons with measured data ? What could be the contribution of data assimilation methods ? In a first part, a size-resolved aerosol model embedded in the Polyphemus platform is evaluated though a few regional cases (Europe and Île-de-France) and for a few databases. The indicators are the PM10 (particles with a diameter lower than 10 μm), chemical composition and granulometry. The model outputs have also been extended in order to enable comparisons with optical data (optical thickness, extinction coefficient) measured by photometers or lidars. A second part investigates the sensitivity of the aerosol model with respect to physical parametrizations and numerical methods. This sensitivity analysis is the preliminary step before the use of ensemble method for aerosol forecasts, which appears to be a promising approach. A last part deals with the possible improvement induced by with a data assimilation system. The optimal interpolation method has then been implemented to assimilate PM10 data at ground level. The impact of data assimilation for forecast is also evaluated.Les aérosols constituent un enjeu important pour l'étude de l'atmosphère. En effet, ils ont des conséquences sanitaires néfastes, modifient la visibilité et ont sur le bilan radiatif des effets directs (absorption/réfraction de la lumière), semi-directs (modification du profil vertical de température) et indirects (impact sur la formation des nuages en tant que noyaux de condensation). Leur modélisation est particulièrement complexe, aussi bien physiquement que numériquement. L'objectif de cette thèse est d'évaluer les performances et les limitations des systèmes de modélisation des aérosols aux échelles régionales et continentales. Quelle est la robustesse des modèles et des évaluations des performances des modèles par comparaison avec des données mesurées ? Quel peut être l'apport des systèmes d'assimilation de données ? Une première partie porte sur l'évaluation d'un modèle d'aérosols résolu en taille au sein de la plateforme Polyphemus sur des cas régionaux (Europe et Île-de-France) pour plusieurs bases de données. Les indicateurs sont les masses totales (comme les PM10, particules de diamètre inférieur à 10 μm), la composition chimique et la granulométrie. Les sorties du modèle ont été adaptées afin de pouvoir être comparées à des données optiques (épaisseur optique, coefficient d'extinction) issues de photomètres ou de lidars. Une deuxième partie du travail de thèse a consisté à étudier la sensibilité du modèle à différentes para métrisations physiques et méthodes numériques. Sur cette base, les méthodes de prévision d'ensemble pour les aérosols donnent des résultats préliminaires encourageants. Une dernière partie étudie l'apport éventuel d'un système d'assimilation de données. La méthode d'interpolation optimale a ainsi été utilisée afin d'assimiler des données de PM10 au sol. L'impact de l'assimilation sur les résultats en prévision a été évalué