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Forum Teratec 2024
Jeudi 30 mai

Atelier 07 - De 09h00 à 12h30

Risques naturels et technologiques
Présidé par Laurent Boisnard, Sous-Directeur Missions et Données d’Observation de la Terre & Applications, CNES et Gilles Grandjean, Directeur de programme, BRGM

Prévisions de dispersion atmosphérique des polluants en milieu urbain
Par Mélanie Rochoux, Chercheuse géophysicienne, CERFACS

La qualité de l’air peut être fortement détériorée en cas d’incendies de forêt, d’éruptions volcaniques mais également d’accidents industriels au cours desquels des grandes quantités de gaz et de particules toxiques sont relâchées dans l’atmosphère, puis transportées et dispersées sous l’effet du vent. En milieu urbain, les bâtiments ont un effet de blocage sur l’écoulement, ce qui peut provoquer localement des pics de pollution et exposer les individus à des doses aux effets toxiques. Les modèles résolvant les interactions entre la couche limite atmosphérique et le milieu bâti sont utiles pour obtenir une cartographie précise de la variabilité spatiale des concentrations de polluants. Au Cerfacs, nous avons développé et validé un système de modélisation s’appuyant sur un ensemble de simulations aux grandes échelles afin de représenter cette variabilité spatiale, d’estimer les incertitudes associées à la modélisation et de caractériser l’enveloppe des scénarios plausibles de dispersion à l’échelle d’un évènement. Ce système s’appuie sur des méthodes d’apprentissage statistique pour construire un émulateur statistique de la réponse du modèle physique et ainsi fournir une quantification robuste des incertitudes.

Biographie  : Mélanie Rochoux est géophysicienne, spécialiste des questions liées à la modélisation de la micrométéorologie, avec un focus sur les incendies de forêt et la dispersion atmosphérique de polluants. Elle a obtenu sa thèse de doctorat de l’École Centrale Paris en 2014. Chercheuse au CECI, unité de recherche mixte CERFACS/CNRS depuis 2015, elle travaille en lien avec la modélisation détaillée des processus de couche limite atmosphérique, la quantification des d’incertitudes et leur réduction via l’assimilation de données d’observations.

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