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STAGE – LSCE & KAYRROS – Modèles atmosphériques et attribution des émissions de gaz à effet de serre

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Afin de suivre la trajectoire des emissions de gaz à effet de serre émis par les activités humaines, plusieurs missions satellite ont été initiées par différentes nations depuis 2009, en augmentation constante avec l'arrivée de constellations comme la mission Copernicus financée par la Commission Européenne, avec un lancement prevue en 2023. Mais le suivi des concentrations atmosphériques nécessite une modélisation des conditions atmosphériques locales pour faire le lien physique entre les concentrations mesurées et les emissions de surface. Plusieurs approches existent, certaines avec un haut niveau de sophistication (par ex. modele météorologique a fine échelle) ou au contraire une analyse plus simple mais plus efficace des panaches de gaz a effet de serre (par ex. panache Gaussien).

Parmi ces solutions, les modèles dits Lagrangiens offrent une flexibilité accrue en permettant d'utiliser des champs de vent pré-calculés à plus ou moins haute resolution. Le choix des schemas numériques de chaque processus physique et de la qualité des données météorologiques en entree se traduira donc par des incertitudes plus ou moins grandes, suffisantes ou non au suivi de certaines sources de gaz a effet de serre. Plusieurs modèles Lagrangiens disponibles (par ex. Hysplit, Flexpart, Scipuff) peuvent donc être évalués pour des applications concretes de suivi des emissions, eux-mêmes couples a des données météorologiques issues de produits opérationnels ou de simulations a haute resolution par des modèles utilises en laboratoire de recherche.

L'objectif in fine est de remonter des concentrations observées aux émetteurs de gaz à effet de serre dans des configurations de densités variables. Si il est plutôt simple de mesurer les émissions d'une source isolée, reconstruire les émissions de sources multiples dont l'espacement est de l'ordre de la résolution des images satellite est un problème beaucoup plus complexe qui s'apparente à la séparation de source couramment utilisée en traitement du signal et machine learning (via des techniques du type ICA, NMF, etc.). Un des objectifs du stage sera de combiner le résultat des modèles atmosphériques avec des mesures d'activité issues de sources externes (imagerie infrarouge, etc.) pour reconstruire les émissions de sources industrielles en zones denses (centrales au charbon, raffineries, pétrole de schiste, etc.). Le stage s'effectuera en collaboration avec Kayrros, une société spécialisée dans le applications industrielles de l'observation de la terre qui donnera un accès simplifié via ses API au images des satellites SENTINEL 5P, GOSAT, etc.

En cas de succès, le stage pourra potentiellement déboucher sur une thèse CIFRE.

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