Séminaire Vivien Mallet (INRIA)

PRÉVISION D’ENSEMBLE PROBABILISTE, ET MÉTA-MODÉLISATION DE LA POLLUTION URBAINE

Vivien Mallet – INRIA

Résumé: Le séminaire présentera d’abord une approche de prévision probabiliste reposant sur un ensemble de simulations. Des ensembles de simulations sont souvent générés en prévision environnementale (météorologie, qualité de l’air, énergies renouvelables, …), afin de rendre compte des fortes incertitudes de prévision. À partir de ces ensembles, même lorsqu’ils ne sont pas calibrés, il est possible de construire une prévision améliorée et accompagnée de son incertitude. Une approche fondée sur l’apprentissage séquentiel permet de produire une distribution empirique d’une variable à prévoir, de façon à minimiser le « continuous ranked probability score » (CRPS). Une seconde partie du séminaire s’intéressera à la simulation de la pollution atmosphérique en ville. Les modèles urbains, tels qu’ADMS-Urban, sont aujourd’hui utilisés pour la prévision opérationnelle de la qualité de l’air. Ce sont des modèles très coûteux en temps de calcul, ce qui limite leur usage, par exemple en assimilation de données. Grâce à une approche de réduction de dimension et d’émulation statistique, il est possible de construire un méta-modèle qui reproduit bien les résultats d’un modèle urbain, mais avec un temps de calcul négligeable.