Cerea Centre d’enseignement et de recherche en environnement atmosphérique Laboratoire commun École des Ponts ParisTech / EDF R&D Université Paris-Est
Le Cerea : une cinquantaine de chercheurs sur trois sites en Île-de-France EDF R&D à Chatou
École des Ponts ParisTech à Champs-sur-Marne
INRIA à Rocquencourt
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Trois axes principaux de recherche
•
Processus physiques dans la couche limite atmosphérique : Mesures et modélisation
•
Modélisation de la qualité de l’air (dispersion, transformations et dépôts)
•
Assimilation de données et d’images ; modélisation inverse (Équipeprojet CLIME commune avec l’INRIA)
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Mesures et modélisation des processus physiques dans la couche limite atmosphérique Les mesures météorologiques dans les couches basses de l’atmosphère sont utilisées pour évaluer le modèle Code_Saturne (logiciel CFD). Les applications de Code_Saturne concernent la météorologie sur les Zone sites éoliens, la dispersion des polluants dans l’atmosphère, les échanges thermiques en milieu bâti, la formation du brouillard, la simulation des rejets industriels…
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Échanges thermiques entre les batiments et l’atmosphère • À l’échelle d’un quartier : modélisation avec un code de mécanique des fluides (CFD) atmosphérique, Code_Saturne • Une représentation fine de l’écoulement et du transfert radiatif permet de mieux caractériser les transferts de chaleur • La comparaison aux mesures permet d’évaluer le modèle, puis de l’améliorer
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Simulation de la pollution atmosphérique Modélisation des principaux phénomènes physiques et chimiques Confrontation des modèles numériques aux données expérimentales Meilleure compréhension des processus
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Impact du trafic automobile à proximité des routes En combinant le modèle de particules et le logiciel de mécanique des fluides, on simule la formation et l’évolution des particules émises des véhicules.
Simulation des nanoparticules à la sortie du pot d’échappement
Simulation des dépôts de particules en bordure d’autoroute 7
Assimilation de données Équipe-projet CLIME Les activités comprennent le développement et l’utilisation de méthodes pour l’assimilation de données, la modélisation inverse, la modélisation d’ensemble, le traitement des incertitudes, l’optimisation des réseaux de surveillance, la réduction de modèles et l’assimilation d’images
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Équipe-projet CLIME De la recherche fondamentale vers l’opérationnel
• La méthode d’optimisation des réseaux de surveillance de la radioactivité atmosphérique a fourni la base pour l’extension du réseau Opéra-Air de l’IRSN
• La méthode de modélisation d’ensemble pour la prévision de la qualité de l’air est utilisée pour les prévisions nationales (www.prevair.org).
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Recherche fondamentale Quelques exemples • Prévision d’ensemble par agrégation séquentielle et assimilation de données (J. Geophys. Res., 115, D24303, 2010)
• Nouveau filtre de Kalman d’ensemble sans besoin d’inflation (Nonlin. Processes Geophys., 18, 735-750, 2011)
• Modèle 3D des échanges thermiques entre le bâti et l’atmosphère (J. Appl. Meteorol. Climatol., 50, 1713-1724, 2011)
• Modèle de formation de particules organiques (J. Geophys. Res., 117, D10304, 2012)
• Estimation des émissions de composés organiques volatils par modélisation inverse (Atmos. Chem. Phys., 13, 5887-5905, 2013) • Turbulence atmosphérique hétérogène en milieu complexe (Boundary Layer Meteor., 147, 237-259, 2013) 10
Enseignement • Cours donnés à l’École des Ponts ParisTech, à l’ENTPE et dans des Masters (OACOS, SGE, STEU, « Nucléaire », TRADD) • Cours donnés principalement en – Pollution atmosphérique – Mécanique des fluides – Assimilation de données et modélisation inverse
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Devenir des diplômés du Cerea
• Les docteurs du Cerea trouve un poste rapidement dans le secteur privé ou dans la fonction publique, en France ou à l’étranger.
Post-doctorats
Université (enseignants-chercheurs)
Organisation internationale
Recherche académique 1 2 3 4 5 6
Industrie
R&D fonction publique
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Partenariats
IPSL (Sirta)
IRSN INERIS
CETE NP
Cerea EDF Polska
FMI (Finlande)
NCSU (USA)
Ukraine
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Participation dans les grands programmes de recherche • En France – SIRTA (IPSL) – INSU (contrats LEFE) – ANR – PRIMEQUAL – R2DS de l’Île-de-France – RST « Air » du MEDDE – ADEME (Vision 2030) – MEGAPOLI – CHARMEX – GMES-MDD
• En Europe – COST – AQMEII
• En Amérique – AQMEII • En Asie – Beijing 2008 – MICS
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Faits marquants
•
Classé A par l’AERES en 2009
• Membre fondateur de l’Observatoire des Sciences de l’Univers (OSU) EFLUVE de l’Université Paris-Est (UPE) Créteil avec trois autres laboratoires d’UPE (Lisa, Leesu & Certes) • Membre du Laboratoire d’Excellence Futurs Urbains qui regroupe treize laboratoires de l’UPE (urbanisme, architecture, aménagement, transports et environnement)
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Prospective 2014-2018 Recherche • Mettre l’accent sur les thèmes émergents importants pour lesquels le Cerea apporte une expertise forte
Thèmes émergents
Points forts du Cerea
Projet de recherche
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Prospective 2014-2018 Chimie et physique de la pollution atmosphérique • Aérosols – Aérosols organiques (émissions et formation) – Particules ultra-fines – Particules à mélange externe – Polluants radioactifs (iode) • Échanges entre l’atmosphère et les surfaces – Modélisation des dépôts humides – Modélisation des dépôts secs (par exemple en milieu urbain) – Dépôts et ré-émissions de polluants organiques persistants et de métaux lourds
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Prospective 2014-2018 Processus physiques dans la couche limite atmosphérique • Turbulence et dispersion – Caractérisation de la dispersion en atmosphère stable (Sirta TRACAGE) – Dispersion des polluants en milieu complexe (têtes de tunnel, bâti, végétation) – Potentiel énergétique des sites éoliens et turbulence dans le sillage des éoliennes (modélisation CFD) • Échanges énergétiques entre l’atmosphère et les bâtiments – Modélisation et comparaison aux mesures • Brouillard – Caractérisation des processus gouvernant la formation, le développement et l’évaporation des brouillards radiatifs par modélisation (1D-3D) 18
Prospective 2014-2018 Assimilation de données et d’images • Assimilation de données – Développement de nouvelles méthodes plus performantes – Quantification des incertitudes – Combinaison de modélisation d’ensemble et d’assimilation de données • Assimilation d’images – Modélisation non-linéaire pour les mouvements d’images – Quantification des erreurs • Réduction de modèles – Pour la simulation de la qualité de l’air – Pour l’assimilation d’images 19
Prospective 2014-2018 Recherche fondamentale => applications Utilisation de l’expertise du Cerea
Expertise
Mécanique des fluides
Processus physico-chimiques
Assimilation de données 20
Prospective 2014-2018 Recherche fondamentale => applications Utilisation de l’expertise du Cerea en adéquation avec les thèmes émergents importants Expertise
Thèmes
Mécanique des fluides
Ville durable
Processus physico-chimiques
Impacts des transports sur l’environnement Interactions entre énergie et environnement
Assimilation de données 21
Prospective 2014-2018 Recherche fondamentale => applications Utilisation de l’expertise du Cerea en adéquation avec les thèmes émergents importants Expertise
Thèmes
Mécanique des fluides
Ville durable
Processus physico-chimiques
Impacts des transports sur l’environnement Interactions entre énergie et environnement
Assimilation de données 22
Prospective 2014-2018 Recherche fondamentale => applications Utilisation de l’expertise du Cerea en adéquation avec les thèmes émergents importants Expertise
Thèmes
Mécanique des fluides
Ville durable
Processus physico-chimiques
Impacts des transports sur l’environnement Interactions entre énergie et environnement
Assimilation de données 23
Prospective 2014-2018 Recherche fondamentale => applications Utilisation de l’expertise du Cerea en adéquation avec les thèmes émergents importants Expertise
Thèmes
Mécanique des fluides
Ville durable
Processus physico-chimiques
Impacts des transports sur l’environnement Interactions entre énergie et environnement
Assimilation de données 24
Prospective 2014-2018 Recherche fondamentale => applications Utilisation de l’expertise du Cerea en adéquation avec les thèmes émergents importants Expertise
Thèmes
Mécanique des fluides
Ville durable
Processus physico-chimiques
Impacts des transports sur l’environnement Interactions entre énergie et environnement
Assimilation de données 25
Apports du Cerea à l’IPSL • Mesures météorologiques : Sirta • Modélisation CFD à petite échelle : Code_Saturne
• Modélisation des aérosols atmosphériques • Modélisation des dépôts atmosphériques et des échanges atmosphère/surfaces • Assimilation de données et modélisation inverse
• Assimilation d’images 26
Intérêt du Cerea à intégrer l’IPSL • Renforcement de collaborations déjà existantes entre le Cerea et les laboratoires de sciences atmosphériques de l’IPSL (Sirta, assimilation de données, aérosols…) • Développement de nouvelles collaborations sur des sujets émergents (ville durable, énergies nouvelles…) • Possibilité d’une meilleure mobilité de jeunes chercheurs (doctorants, post-doctorants) entre le Cerea et les laboratoires de l’IPSL
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