Méthodes de réduction et de propagation d'incertitudes : application à un modèle de chimie-transport pour la modélisation et la simulation des impacts - PASTEL - Thèses en ligne de ParisTech Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2004

Méthodes de réduction et de propagation d'incertitudes : application à un modèle de chimie-transport pour la modélisation et la simulation des impacts

Résumé

In an integrated impact assessment, one has to test several scenarios of the model inputs or/and to identify the effects of model input uncertainties on the model outputs. In both cases, a large number of simulations of the model is necessary. That of course is not feasible with comprehensive Chemistry-Transport Model, due to the need for huge CPU times. Two approaches may be used in order to circumvent these difficulties:
The first approach consists in reducing the computational cost of the original model by building a reduced model. Two reduction techniques are used: the first method, POD, is related to the statistical behaviour of the system and is based on a proper orthogonal decomposition of the solutions. The second method, is an efficient representation of the input/output behaviour through look-up tables. It describes the output model as an expansion of finite hierarchical correlated function in terms of the input variables.
The second approach is based on reducing the number of models runs
required by the standard Monte Carlo methods. It characterizes the
probabilistic response of the uncertain model output as an expansion of orthogonal polynomials according to model inputs incertainties. Then the classical Monte Carlo simulation can easily be used to compute the probability density of the uncertain output.
Another key point in an integrated impact assessment is to develop
strategies for the reduction of emissions by computing Source/Receptor matrices for several years of simulations. We proposed here an efficient method to calculate these matrices by using the adjoint model and in particular by defining the "representative chemical day".
All of these methods are applied to POLAIR3D, a Chemistry-Transport model developped in this thesis.
Dans une modélisation intégrée des impacts, l'objectif est de tester plusieurs scénarios d'entrées de modèle et/ ou d'identifier l'effet de l'incertitude des entrées sur les sorties de modèle. Dans les deux cas, un grand nombre de simulations de modèle sont nécessaires. Cela reste bien évidemment infaisable avec un modèle de Chimie-Transport à cause du temps CPU demandé. Pour surmonter cette difficulté, deux approches ont été étudiées dans cette thèse : La première consiste à construire un modèle réduit. Deux techniques ont été utilisées : la première est la méthode POD (Proper Orthogonal Decomposition) liée au comportement statistique du système. La seconde méthode est une méthode efficace de prétabulation fondée sur la troncature d'un développement multivariables de la relation Entrées/ sorties associé au modèle.
La seconde est relative à la réduction du nombre de simulations demandé par la méthode Monte-Carlo classique de propagation d'incertitude. La technique utilisée ici est basée sur une représentation d'une sortie de modèle incertaine comme un développement de polynômes orthonormaux de variables d'entrées. Un autre point clé dans la modélisation intégrée d'impacts est de développer des stratégies de réduction des émissions en calculant des matrices de transfert sur plusieurs années de simulation. Une méthode efficace de calcul de ces matrices a été ainsi développée, notamment en définissant des scénarios "chimiquement" représentatifs.
L'ensemble de ces méthodes a été appliqué au modèle POLAIR3D, modèle de Chimie-Transport développé dans le cadre de cette thèse.
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Dates et versions

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Citer

Jaouad Boutahar. Méthodes de réduction et de propagation d'incertitudes : application à un modèle de chimie-transport pour la modélisation et la simulation des impacts. Modélisation et simulation. Ecole des Ponts ParisTech, 2004. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00007557⟩
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