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Dupuy, Florian. Amélioration de la connaissance et de la prévision des vents de vallée en conditions stables : expérimentation et modélisation statistique avec réseau de neurones artificiels

Dupuy, Florian (2018). Amélioration de la connaissance et de la prévision des vents de vallée en conditions stables : expérimentation et modélisation statistique avec réseau de neurones artificiels.

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Résumé en francais

L'objet de cette thèse est l'étude des écoulements en conditions stables dans une vallée dans le but de participer à l'amélioration des calculs de transport et dispersion atmosphérique dans ces conditions. Les stratifications stables sont en effet critiques car elles limitent les mouvements verticaux, ce qui réduit le mélange et la dispersion des composés émis près de la surface. De plus, dans ces conditions, les écoulements créés sont fortement dépendants du relief local, et donc difficiles à calculer précisément avec des modèles de prévision opérationnels, car la résolution requise devient prohibitive. Le site étudié est la vallée de Cadarache, située dans le sud-est de la France, et dans laquelle est installé le centre CEA de Cadarache. Cette vallée de largeur 1 km, avec des versants de 100 m de hauteur, est le siège de courants de densité dès que les conditions stables s'établissent. Ces courants ont des interactions complexes avec les écoulements d'échelle supérieure. Le premier objectif a été d'améliorer les connaissances sur la stratification et les écoulements à l'échelle de la vallée grâce aux observations de la campagne KASCADE 2017. Une profondeur adimensionnelle de la vallée permet de distinguer les situations de couplage ou découplage entre les vents dans et au-dessus de la vallée. Ces situations ont été reliées à l'intensité de l'hétérogénéité des températures et des vents. En situation de découplage, la stratification dans la vallée est de type "cold pool marginale". Les vents de pente sur les versants et dans le fond de la vallée, associés aux cold pools marginales, ont été analysés. Le second objectif a été d'améliorer la détermination des vents près de la surface dans la vallée, à partir d'informations d'échelle supérieure. Une prévision immédiate statistique de ce vent, à partir d'observations du vent au-dessus de la vallée et de la stratification dans cette dernière, a été réalisée à l'aide d'un réseau de neurones artificiels (RNA). La méthode s'est révélée performante et le RNA a donc également été appliqué aux prévisions opérationnelles réalisées avec une résolution de 3 km sur la région avec le modèle météorologique WRF. Cette mise en œuvre consiste donc à effectuer une descente d'échelle statistique à partir de simulations dans lesquelles ni le relief ni l'occupation des sols ne sont correctement représentés à l'échelle de la vallée. Les résultats produits permettent d'améliorer significativement la prévision du vent près de la surface dans la vallée.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Durand, Pierre
Hedde, Thierry
Ecole doctorale:Sciences de l'Univers, de l'environnement et de l'espace (SDU2E)
laboratoire/Unité de recherche :Laboratoire d'Aérologie, UMR 5560
Mots-clés libres :Couche limite stable - Vents de vallée - Réseaux de neurones artificiels - Campagne de terrain - WRF
Sujets :Sciences de l'environnement
Déposé le :17 Jan 2020 11:03