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Modélisation et assimilation de données hétérogènes pour l'évaluation de la qualité de l'air à fine échelle La qualité de l’air est devenu un véritable enjeu de santé publique, doublé d’un enjeu financier considérable. Sa prévision, afin de pouvoir prendre des mesures de réductions de émissions mais également afin d’anticiper des mesures de santé publique, est fondamentale. Les modèles actuels permettent de réaliser des prévisions en temps réel et jusqu'à quelques jours à l'avance pour les principaux polluants: dioxyde d'azote, ozone et particules fines. Nous présenterons les modèles actuellement mis en place pour les simulations opérationnelles de la qualité de l'air à l’échelle urbaine. Nous exposerons l'évolution des modèles pour une meilleure représentation des fines échelles et une évaluation plus précise de l'exposition des populations à la pollution. Une importante voie d'amélioration réside dans l'utilisation combinée de la simulation et de l'observation. Des schémas d'assimilation des données d'observation sont déjà mis en place pour intégrer les données des réseaux fixes. Ils permettent de mieux reproduire la variabilité spatiale de la pollution. Une limitation de cette approche provient du réseau d'observation qui est constitué d'un petit nombre de stations équipées d'instruments de mesure très précis et très coûteux. En complément d'un tel réseau, nous présenterons la nouvelle stratégie qui se dessine autour de capteurs mobiles, peu précis mais en plus grand nombre.
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