Uncertainty estimation and ensemble forecast with a chemistery-transport model - Application to air-quality modeling and simulation
Estimation de l'incertitude et prévision d'ensemble avec un modèle de chimie transport - Application à la simulation numérique de la qualité de l'air
Résumé
The thesis deals with the evaluation of a chemistry-transport model, not primarily with classical comparisons to observations, but through the estimation of its a priori uncertainties due to unput data, model formulation and numerical approximations. These three uncertainty sources are studied respectively on the basis of Monte Carlos simulations, multimodels simulations and numerical schemes inter-comparisons. A high uncertainty is found, in output ozone concentrations. In order to overtake the limitations due to the uncertainty, a solution is ensemble forecast. Through combinations of several models (up to forty-eight models) on the basis of past observations, the forecast can be significantly improved. The achievement of this work has also led to develop the innovative modelling-system Polyphemus.
La thèse s'attache à évaluer la qualité d'un modèle de chimie-transport, non pas par une comparaison classique aux observations, mais en estimant ses incertitudes a priori dues aux données d'entrées, à la formulation du modèle et aux approximations numériques. L'étude de ces trois sources d'incertitude est menée respectivement grâce à des simulations Monte Carlo, des simulations multi-modèles et des comparaisons entre schémas numériques. Une incertitude élevée est mise en évidence, pour les concentrations d'ozone. Pour dépasser les limitations dues à l'incertitude, une stratégie réside dans la prévision d'ensemble. En combinant plusieurs modèles (jusqu'à quarante-huit modèles) sur la bases des observations passées, les prévisions peuvent être significativement améliorées. Ce travail a aussi été l'occasion de développer un système de modélisation innovant, Polyphemus.