Correction a posteriori de la cartographie des polluants issue du modèle SIRANE : Techniques d'assimilation de données appliquées sur la Région de Bruxelles-Capitale

Details

Supervisors

Bogaert, Patrick

Faculty

Faculté des bioingénieurs

Degree label

Master [120] : bioingénieur en sciences et technologies de l'environnement, à finalité spécialisée

Abstract

La pollution atmosphérique constitue un enjeu majeur de santé publique, particulièrement en milieu urbain où les concentrations de dioxyde d’azote (NO₂) restent préoccupantes. À Bruxelles, le suivi de la qualité de l’air repose sur un réseau limité de stations, insuffisant pour fournir des cartes représentatives à fine échelle. Le modèle urbain SIRANE permet de spatialiser les polluants, mais ses sorties présentent des écarts notables avec les mesures. Ce mémoire explore l’apport de techniques d’assimilation de données pour corriger ces cartes a posteriori. Deux familles d’approches sont évaluées en 2021 : d’une part des méthodes simples d’ajustement du biais, et d’autre part le Best Linear Unbiased Estimator (BLUE), qui combine modèle et observations tout en intégrant explicitement les erreurs associées au modèle (ébauche) et aux observations. L’évaluation, basée sur une validation croisée et divers indicateurs statistiques, montre que l’assimilation améliore nettement la qualité des cartes horaires produites par SIRANE. Les résultats soulignent en particulier l’intérêt de BLUE, qui fournit des champs plus robustes et cohérents que les corrections simples, ouvrant la voie à une utilisation opérationnelle pour le suivi et la gestion de la qualité de l’air en milieu urbain.