Chemical and Physical Properties of the Atmosphere
Groupe de travail 4 Etudes en cours
Études en cours
Estimation des émissions d’aérosols à l’échelle globale à l’aide d’une approche descendante ‘top-down’ L’étude menée par Elguindi et al. (2020) a comparé les inventaires des émissions anthropiques d’aérosols de type BC et OC issus de cinq SSPs (Shared Socioeconomic Pathways) dans trois régions du monde (Chine, Inde et Afrique de l’Ouest) avec les émissions estimées à l’aide d’une approche descendante ‘top-down’. Les émissions en aérosols carbonés globales (BC et OC) au cours de la période 2006-2011, restituées par Chen et al. (2019) dans le cadre du projet CaPPA, ont été incluses dans cette étude comparative. Ces émissions ont été determinées à l’aide du modèle adjoint GEOS-Chem assimilant les produits PARASOL/GRASP AOD et AAOD. Elguindi et al. (2020) ont pu conclure que l’approche descendante ‘top-down’ permet de mieux capturer l’évolution des émissions en aérosols en comparaison avec les inventaires disponibles, particulièrement dans des régions telle que la Chine ou l’Inde qui ont récemment vécu une large croissance économique et des changements de réglementation quant aux normes de préservation de la qualité de l’air. Néanmoins, les émissions par méthode ‘top-down’ montrent une plus large variabilité inter-annuelle que les inventaires d’émissions. Ainsi, malgré un relativement bon accord dans la plupart des cas, l’incertitude sur les émissions en aérosols BC et OC restituées à l’aide de l’approche descendante exploitant les mesures d’AOD et d’AAOD nécessite d’être précisée dans le futur.
Figure 1 : émissions en aérosols BC et OC à partir des inventaires d’émissions ou des restitutions à l’aide d’approche descendantes « top down » et SSPs développées par le sixième projet d’inter-comparaison de modèles climatiques (CMIP6) (adapté à partir d’Elquindi et al 2020)
Pollution particulaire de l’air à large échelle et signature chimique des aérosols sulfatés volcaniques issus de l’éruption Holuhraun en 2014-15 du volcan islandais Bárðarbunga (Boichu et al., ACP 2019 ; highlight paper) Malgré leur rôle prépondérant sur la qualité de l’air et le climat, le cycle de vie des aérosols sulfatés volcaniques est encore largement méconnu, particulièrement dans la troposphère. Dans une étude inter-GT (WP4/WP3), Boichu et al. (ACP 2019) comblent partiellement ces lacunes en évaluant le taux d’oxydation du précurseur gazeux que représente le dioxyde de soufre (SO2) qui se convertit en aérosols sulfatés (SO4) au sein des panaches volcaniques issus de l’éruption Holuhraun du volcan islandais Bárðarbunga (Fig 2c). Ces recherches démontrent également l’existence d’une pollution volcanogénique à l’échelle européenne, à la fois en SO2 et SO4, depuis la Scandinavie jusqu’en France. Tandis que les anomalies à large échelle de concentration en SO2 relevées au sol résultent entièrement de l’éruption Holuhraun, (Fig. 2a), les émissions volcaniques contribuent autant que les émissions anthropiques depuis l’Europe de l’Est ou la Grande-Bretagne, à la pollution particulaire en sulfates persistante sur plusieurs semaines (Fig. 2b). Enfin, à l’aide de modélisation thermodynamique, cet article démontre l’existence d’une signature chimique propre aux aérosols sulfatés volcaniques en comparaison avec celle des aérosols de fond ou d’origine industrielle. Cette empreinte se caractérise par une décroissance remarquable de la production d’aérosols de nitrate d’ammonium (NH4NO3) en présence d’une forte concentration en sulfates volcaniques. La majeure partie des études récentes se focalisent sur le SO2, un marqueur clair et facilement mesurable de la présence d’un panache volcanique. Cependant, la potentielle longue persistance des aérosols sulfatés volcaniques à une échelle continentale, comme illustrée ici dans le cadre de l’éruption Holuhraun, repose la question de l’impact des éruptions troposphériques et des activités de dégazage passif sur la qualité de l’air, la santé, la chimie de l’atmosphère et le climat. Pour obtenir ces résultats, Boichu et al. (2019) ont analysé conjointement un vaste panel d’observations rassemblant des données satellitaires du SO2 (issues des capteurs OMPS et IASI), des observations photométriques du réseau AERONET (AErosol RObotic NETwork) ainsi que des mesures in-situ de 27 stations de surveillance de la qualité de l’air du réseau EMEP (European Monitoring and Evaluation Programme) et des mesures à haute résolution temporelle de spectrométrie de masse effectuées à l’aide de deux ACSM (Aerosol Chemical Speciation Monitors) en France.
Figure 2: (a,b) Analyse multi-sites de trajectoires, pondérées par les concentration massiques en SO2 et SO4, pour huit stations du réseau EMEP en Europe au cours de la période septembre-octobre 2014 : concentration massique restituée à la source en (a) SO2 et (b) SO4 non-marin. Contribution à la pollution atmosphérique large échelle du volcanisme islandais (zones vertes A et C) et des émissions anthropiques (zones roses B et D). A titre de comparaison sont indiquées par des cercles de couleur vert foncé les sources d’émission de SO2 pour l’année 2013 dérivées des observations satellitaires OMI (Fioletov et al., 2016). (c) Détermination du taux d’oxydation du SO2 en SO4 dans les panaches volcaniques issus de l’éruption Holuhraun. Adaptation à partir de Boichu et al. (ACP 2019)
Contribution majeure des observations satellitaires Sentinel-5P/TROPOMI sur la restitution des émissions de SO2 volcanique à haute résolution temporelle et la précision des prévisions de dispersion des panaches volcaniques (Behera et al. 2020) Une approche de modélisation inverse rapide d’exécution (Boichu et al. 2013, 2015, Behera et al. 2020), qui couple l’analyse d’images du panache riche en SO2 collectées par divers capteurs satellitaires hyperspectraux avec des modélisations chimie-transport directes (modèle régional CHIMERE), permet de restituer sur une échelle horaire les émissions volcaniques, en terme de flux et d’altitude d’injection du SO2 (Haut de la Fig. 3). Dans le cadre de l’étude de l’éruption du volcan Ambrym (Vanuatu) en 2018, Behera et al. (2020) démontrent l’amélioration obtenue par assimilation des observations Sentinel 5P/TROPOMI, en comparaison avec l’assimilation d’observations Suomi-NPP/OMPS à plus faible résolution spatiale, sur la précision des simulations de la dispersion du panache volcanique. Plus précisément, ces nouvelles observations améliorent la prévision de la localisation et de la concentration en colonne intégrée des parcelles du panache denses en SO2 qui doivent être contournées par le trafic aérien pour des raisons de sécurité.
Figure 3: Prévisions numériques (à +24h (i) et +48 h (ii)) de la dispersion du panache volcanique riche en SO2 issu de l’éruption du volcan Ambrym (b, c) initialisées à t0 (16 Dec 2018) à l’aide des émissions de SO2 à échelle horaire (a) restituées grâce à l’assimilation par modélisation inverse des observations OMPS (en bleu) ou TROPOMI (en rouge). Adapté de Behera et al. 2020.
Comparaison inter-laboratoires de la répartition des sources d’aérosols (Belis et al. (2020) Dans le cadre du groupe de travail 3 du Forum sur la modélisation de la qualité de l’air en Europe (FAIRMODE), 40 groupes de recherche européens ont évalué deux types de méthodes de modélisation de la répartition des sources d’aérosols sur un même jeu de données, délivrant ainsi 49 restitutions indépendantes. Les modèles sources-récepteur (RMs) ont utilisé majoritairement la factorisation de matrice positive (PMF) pour identifier et quantifier les sources d’aérosols dans la fraction PM10, tandis que les modèles de chimie-transport (CTM) fondent leurs estimations sur des méthodes soit de force brute (ou par impact de réduction des émissions) soit par espèces tatouées (tagged species). Les approches par RMs présentent des résultats comparables dans la majorité des cas, certainement en raison de l’utilisation d’un unique modèle et malgré une forte dispersion observée pour certaines sources, notamment les sources industrielles. Des différences sont mesurables entre les deux approches CTM, en particulier en ce qui concerne les aérosols inorganiques secondaires formés à partir de précurseurs émis par différentes sources (énergie, trafic automobile, agriculture).
Figure 2. z-scores performance indicator values arranged by participant (a) and by source category (b). The areas of acceptance and warning are indicated with green and orange background, respectively. Only candidates with warning or bad scores are annotated in the plots (letter: result; sequential number: candidate). In (a) the used RM is indicated under each participant (red for models different than PMF5). The source category codes are given in Belis et al., Table 2. The scores of result Q are not shown because out-of-scale