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SUMMARY:T. Lebourgeois : Caractérisation physico-chimique des évènements extrêmes de pollution de la surface à la haute troposphère par analyse combinée IAGOS-MOCAGE
DESCRIPTION:La composition atmosphérique est issue de nombreux processus\, et en particulier des échanges d’échelles variables\, allant jusqu’au transport intercontinental. Le monoxyde de carbone (CO) étant un marqueur de la pollution émise en surface\, cette thèse a été consacrée à l’étude du transport de panaches de CO sur le globe. Cette étude a été faite à l’aide des observations in-situ IAGOS. \n\n\n\nCes observations ont été combinées à l’outil SOFT-IO. Cet outil combine le modèle FLEXPART à des inventaires d’émissions pour calculer la contribution du CO récemment émis aux observations. Dans une deuxième partie de la thèse\, nous avons aussi utilisé le modèle de chimie-transport MOCAGE. Des traceurs de CO ont été implémentés dans celui-ci afin de permettre de caractériser le type d’émission et l’origine géographique du CO modélisé. \n\n\n\nRapport de mélange de CO (ppb) dans le modèle MOCAGE pour les différentes saisonsdans la basse troposphère (Pression > 800 hPA)\n\n\n\nNous avons pu attribuer\, pour les différentes régions du globe\, l’origine géographique du CO présent\, ainsi que les caractéristiques chimiques des panaches de CO observés ou modélisés. L’hémisphère Nord est largement influencé par les fortes émissions anthropiques. Selon l’altitude étudiée\, l’origine du CO va être plus ou moins éloignée. En basse troposphère\, le CO est d’origine majoritairement locale. Avec l’altitude\, en revanche\, le CO provient de plus en plus des régions combinant à la fois de fortes émissions ainsi que des conditions permettant le rapide transport de celle-ci vers les hautes altitudes. Les émissions de la région Est-Asiatique sont celles ayant le plus d’influence sur le CO de l’hémisphère nord. En été boréal\, aux émissions anthropiques présentes toute l’année\, vont s’ajouter les émissions de feux de biomasse. Ces feux vont être à l’origine des valeurs de CO les plus élevées de la saison. Par l’importante quantité de précurseurs qu’ils vont co-émettre\, ceux-ci vont aussi être à l’origine de fortes anomalies d’ozone. \n\n\n\nLes tropiques et les régions de l’hémisphère Sud vont être influencés par les quantités importantes de CO émises par les feux durant la saison sèche locale. Il va donc y avoir dans ces régions une forte variabilité saisonnière. Durant la saison sèche\, les feux vont aussi provoquer la production d’importantes quantités d’ozone. La proximité de la plupart des régions de l’hémisphère sud avec la zone de convergence intertropicale permet le rapide transport vertical de ces masses d’air pollués. Cela va permettre à ces masses d’air de pouvoir atteindre rapidement des régions éloignées. Notre méthode nous a permis de bien comprendre les processus et caractéristiques de panaches de CO et pourrait par la suite être appliquée à d’autres précurseurs d’ozone comme les NOx.
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LOCATION:Salle Coriolis\, Observatoire Midi-Pyrénées\, 16 Avenue Edouard Belin\, Toulouse\, 31400\, France
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SUMMARY:B. Doiteau : Evaluation systématique de la prévisibilité des dépressions méditerranéennes et impact sur les territoires
DESCRIPTION:Les dépressions sont des composantes essentielles de la météorologie dans la région méditerranéenne. Elles apportent les précipitations nécessaires aux activités humaines et aux écosystèmes\, mais les plus intenses d’entre elles sont aussi à l’origine de lourds dommages et de pertes humaines dans cette région densément peuplée. Prévoir le comportement de ces dépressions est une tâche cruciale mais complexe\, et la précision des prévisions peut varier considérablement d’un cas à l’autre. Les causes de cette variabilité demeurent mal comprises\, et les travaux antérieurs sur la prévisibilité des dépressions méditerranéennes se sont principalement basés sur l’analyse de cas intenses\, qui peuvent ne pas être représentatifs du large éventail de dépressions se produisant dans la région. Cette thèse vise donc à apporter la première évaluation systématique de la prévisibilité des dépressions méditerranéennes. \n\n\n\nL’approche systématique nécessite un grand nombre de dépressions et de prévisions pour évaluer la prévisibilité de manière robuste. Les dépressions sont ici d’abord suivies sur la base du tourbillon relatif dans la cinquième génération de la réanalyse (ERA5) du Centre Européen pour les Prévisions Météorologiques à Moyen Terme (CEPMMT)\, ces données météorologiques offrant une homogénéité sur plusieurs décennies. Les dépressions sont ensuite suivies dans les reprévisions d’ensemble du CEPMMT\, qui fournissent des données de prévision sur 20 ans en utilisant un modèle fixe pour toute la période. Au total\, 1960 dépressions méditerranéennes sont détectées entre 2001 et 2021\, à la fois dans les champs météorologiques de la réanalyse et des reprévisions. Ces dépressions forment un catalogue\, au sein duquel la position et l’intensité (pression au cœur de la dépression) sont enrichies d’une métrique qui quantifie la sévérité des dépressions.  \n\n\n\n\n\n\n\nLa prévisibilité est évaluée dans un premier temps sur les 1960 dépressions méditerranéennes en quantifiant les erreurs sur la position et l’intensité. Les résultats montrent que l’erreur médiane de position augmente à un taux constant de 40 km par jour pendant les 72 premières heures de prévision\, puis plus lentement pour des échéances plus longues. En ce qui concerne l’erreur sur l’intensité\, le biais atteint -0\,5 hPa après 12 heures de prévision\, indiquant une légère surestimation de l’intensité par rapport aux données ERA5. Ce biais continue de croître lentement à un taux de -0\,1 hPa par jour pour des échéances plus longues. La qualité des prévisions est ensuite comparée entre plusieurs catégories de dépressions. La vitesse de déplacement se révèle être un facteur déterminant de la prévisibilité de la position des dépressions. En particulier\, la position des dépressions quasi stationnaires\, localisées principalement dans le golfe de Gênes\, est bien mieux prévue que dans n’importe quelle autre catégorie. En ce qui concerne l’intensité\, les résultats montrent que les dépressions très creusées et sévères\, qui se produisent principalement en hiver\, sont les plus mal prévues. En définitive\, l’évaluation systématique de la prévisibilité présentée dans cette thèse montre des différences significatives entre plusieurs catégories de dépressions. Cette approche pourrait être adaptée à d’autres bassins afin de faciliter l’identification des contextes météorologiques qui affectent la prévisibilité.
URL:https://laero.omp.eu/event/soutenance-b-doiteau/
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SUMMARY:MardiSciences : la pollution atmosphérique pendant l'hiver Arctique
DESCRIPTION:En arctique\, la pollution atmosphérique\, causée par l’activité humaine locale et accentuée par les conditions météorologiques\, déteriore la qualité de l’air dans des villes comme Fairbanks en Alaska. Lors de la campagne ALPACA (2022)\, les instruments MICROMEGAS développés au LAERO\, ont contribué à  cartographier la pollution et à documenter les panaches d’altitude émis par les centrales électriques de cette ville. Nous montrerons comment ces données ont permis d’identifier les sources de pollution et d’évaluer leur impact. Séminaire de Brice Barret (LAERO)\n\n\n\n\n\nL’atmosphère arctique est impactée par une pollution particulaire importante dénommée “Arctic Haze”. De nombreuses études ont attribué cette brume arctique au transport de polluants depuis les régions tempérées asiatiques et européennes. Néanmoins depuis plusieurs décennies\, la région arctique est marquée par une anthropisation accrue liée entre autre aux exploitations minières et pétrolières. Le réchauffement climatique 4 fois plus rapide en arctique qu’en moyenne globale est en partie responsable de ce développement. \n\n\n\nDe nombreuses études ont en particulier montré que les sources locales de pollution ont un impact important sur la qualité de l’air des villes situées à haute latitude. La ville de Fairbanks au centre de l’Alaska est par exemple parmi les plus polluées des USA en hiver. Fairbanks est impactée par des émissions par les centrales électriques au fuel ou au charbon\, le transport routier et le chauffage individuel au bois\, au charbon ou au diesel.  En outre\, en hiver\, les émissions sont d’autant plus fortes que les températures baissent (pouvant atteindre les -40°C). \n\n\n\nMais c’est la topographie de Fairbanks\, située dans une vallée\, et les fréquentes inversions de température dans la couche limite qui sont à l’origine de conditions météorologiques particulièrement stables qui emprisonnent la pollution près de la surface et qui conduisent à la détérioration de la qualité de l’air. Cependant\, il reste de nombreuses incertitudes concernant les sources de pollution et les processus de formation d’aérosols secondaires dans des conditions hivernales froides et sombres. \n\n\n\n\n\n\n			\n				\n			\n		\n\n\n\n\n\nLa campagne ALPACA (Alaskan Layered Pollution and Chemical Analysis) a eu lieu en Janvier-Février 2022 pour collecter des données sur la composition atmosphérique et la météorologie et tenter de répondre à ces questions. Les instruments MICROMEGAS\, développés au LAERO à partir de capteurs électrochimiques miniatures à bas cout ont été déployés à cette occasion pour documenter la variabilité spatio temporelle de polluants gazeux (CO/NO/NO2 et O3).  Les instruments ont été embarqués en voiture pour cartographier la pollution dans la ville et sur les collines environnantes alors que des vols à bord du ballon plafonnant ou Helikite de l’EPFL ont permis de profiler la pollution dans la couche limite. Ces instruments ont aussi effectué des séjours de plusieurs jours au site instrumenté ALPACA du centre ville\, équipé d’analyseurs de référence pour leur calibration et leur validation. Lorsque les conditions météorologiques étaient favorables les vols du ballon ont échantillonné des panaches de pollution des cheminées des centrales électriques piégés dans des couches d’inversion d’altitude. Grâce a la précision accrue des données MICROMEGAS calibrées\, l’analyse des relations entre les différents polluants au sein des panaches a permis d’identifier leur origine et d’évaluer les simulations d’un modèle numérique lagrangien mis en œuvre pour quantifier l’impact des centrales sur la qualité de l’air en surface. \n\n\n\nPour en savoir plus : \n\n\n\n\nSimpson et al. 2024\, Overview of the Alaskan Layered Pollution and Chemical Analysis (ALPACA) Field Experiment. ACS EST Air 2024\, 1\, 3\, 200–222. doi 10.1021/acsestair.3c00076\n\n\n\n\nConçu pour être accessible à tous (administratifs\, techniciens\, chercheurs)\, le cycle de séminaires trimestriel MardiSciences propose de découvrir un sujet de recherche ou d’actualité lié au laboratoire avec ses enjeux et son contexte sur un format de 30/40 minutes maximum. Au-delà d’un enrichissement personnel\, ces rencontres offrent l’occasion d’échanger avec des collègues de manière simple et conviviale. Toute question\, même naïve\, est encouragée.
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SUMMARY:Goûter de Noel du LAERO
DESCRIPTION:Le LAERO vous invite à partager un moment convivial : le goûter de noël. \n\n\n\nIl aura lieu le 17 décembre à 15h en salle Boussinesq après notre MardiSciences. \n\n\n\nMerci de réserver la date dans vos agendas !
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SUMMARY:LAERO Christmas Party
DESCRIPTION:The LAERO invites you to share a convivial moment: the Christmas tea party.It will take place on December 17 at 3pm in Salle Boussinesq after our MardiSciences. \n\n\n\nSave the date in your diaries!
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SUMMARY:M. Leroux : Evolution des nuages stratosphériques polaires en lien avec le changement climatique
DESCRIPTION:Les nuages stratosphériques polaires (PSCs) jouent un rôle primordial dans l’amincissement saisonnier de la couche d’ozone\, en renforçant d’abord la destruction de l’ozone par l’activation de réservoirs stables de chlore et de brome en radicaux réactifs\, et ensuite en prolongeant la destruction de l’ozone par l’élimination du HNO3 et du H2O de la stratosphère par sédimentation. L’objectif principal de cette thèse est d’examiner l’évolution des PSC dans le contexte du changement climatique en cours\, afin de mieux comprendre leur rôle dans l’appauvrissement de la couche d’ozone et sa récupération potentielle au cours du siècle. Cette thèse s’est concentrée sur deux axes : documenter les changements dans la durée de la saison PSC au cours des dernières décennies (1980-2021) et examiner les changements projetés de la saison PSC au cours du 21e siècle (2015-2100) selon différents scénarios climatiques. \n\n\n\n\n\n\n\nPour répondre à ces problématiques\, nous avons analysé le produit PSC satellite dérivé des mesures lidar spatiales. Ce produit fournit la distribution spatiale\, la composition et les propriétés optiques des PSCs de 2006 à 2020 avec une haute résolution spatiale et temporelle. Nous fournissons d’abord une climatologie des PSC au-dessus de l’Antarctique en utilisant ce produit PSC\, afin d’analyser la distribution spatiale et temporelle des PSC. Nos résultats révèlent une forte corrélation entre la formation des PSC et les températures stratosphériques. Nous avons donc exploré plus en profondeur ce lien PSC-température en développant un modèle statistique qui estime la densité quotidienne de PSC à partir de carte de température à différents niveaux de pression entre 10 et 150 hPa\, basé sur des relations mensuelles PSC-température. Ce modèle prédit avec précision les densités de PSC et les durées de saison\, montrant une corrélation robuste avec les observations. Nous avons ensuite appliqué ce modèle aux températures de réanalyse griddées (60–90° S)\, ce qui nous a permis d’examiner l’évolution des saisons de PSC de 1980 à 2021 sur l’ensemble de la région antarctique. Nos résultats révèlent un allongement significatif de la saison des PSC entre 1980 et 2000\, à tous les niveaux de pression sauf à 10–20 hPa\, suivi de l’absence de changements significatifs de 2000 à 2021. L’allongement de la durée de la saison PSC entre 1980 et 2000 est cohérent avec les tendances de température des réanalyses et fiable même en tenant compte des biais. Sur l’ensemble de la période 1980–2021\, entre 30 et 100 hPa\, la saison PSC s’allonge significativement de 17 jours en moyenne. Nous étudions les changements projetés dans la durée de la saison PSC entre 2015 et 2100 en appliquant une version révisée du modèle PSC aux projections de température futures de trois modèles climatiques sous trois scénarios socio-économiques.  \n\n\n\nNos résultats indiquent une extension significative de la saison des PSC dans les scénarios à fortes émissions\, principalement due à des dates de début plus précoces et cohérente avec le refroidissement stratosphérique dû à l’augmentation des concentrations en CO2 dans la troposphère. En revanche\, dans le scénario à faibles émissions\, la saison des PSC se raccourcit en raison du réchauffement stratosphérique causé par la récupération de la couche d’ozone\, avec des dates de fin prévues plus précoces.
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SUMMARY:M. Jome : Utilisation des observations long-terme des interactions surface-atmosphère pour une meilleure évaluation des modèles numériques de prévision du temps et du climat
DESCRIPTION:Les échanges d’énergie entre la surface et l’atmosphère jouent un rôle majeur dans le fonctionnement du système Terre. Ces échanges sont représentés dans les modèles de prévision du temps et du climat et sont évalués et validés grâce à des observations. Mais plus la surface est hétérogène\, plus ces échanges sont complexes\, et donc difficiles à mesurer et modéliser. La modélisation de ces échanges est d’ailleurs la seconde source d’erreur la plus importante dans les modèles numériques. Afin de réduire ces erreurs\, une évaluation précise des échanges surface-atmosphère dans les modèles est essentielle. Cette thèse a pour but d’étudier les mesures expérimentales de ces échanges\, leurs erreurs et leur représentativité\, dans des conditions hétérogènes afin d’améliorer la comparaison modèle-observation. Ce travail a mis en place une méthodologie de caractérisation de la mesure qui sera appliquée aux sites de mesure permanents qui servent quotidiennement à évaluer les modèles numériques. \n\n\n\n\n\n\n\nThe land surface\, through its topography\, soil moisture\, temperature or vegetation activity\, impacts the atmosphere from daily to seasonal time scale. Recent studies have pointed out the importance of the land-atmosphere coupling for weather and climate models and that outstanding errors in the modelling of surface fluxes of momentum\, sensible and latent heat is the second most important issue in these models. To reduce these biases\, an accurate assessment of the land-atmosphere exchanges and their correct representation are essential for weather and climate forecasts. The Models and Observations for Surface-Atmosphere Interactions (MOSAI) project aims at contributing to this effort. \n\n\n\nThe main objective of this PhD corresponds to the first scientific objective of this project. It deals with investigating and determining the uncertainty and representativity of surface fluxes measured over heterogeneous landscapes. The PhD takes advantage of long-term measurements around permanent reference sites to estimate (1) the evolution of measurement uncertainties with surface heterogeneity and (2) the representativeness of the local measurements in the heterogeneous landscape. This is a necessary step towards a fair evaluation of the models in order to avoid blaming the numerical models for wrong reasons. \n\n\n\nA first set of indicators quantifies the surface heterogenity at a local and landscape scale. These indicators are compared to surface fluxes errors to investigate how surface heterogeneity can impact the land-atmosphere interactions measurements. Two errors are studied: the Surface Energy Balance non-closure and the random error. While the non-closure is site-dependent\, exceeding 20% of the net radiation\, the random error is rather homogeneous with a yearly average value evolving around 10% of the surface flux. We found the surface heterogeneity to be weakly correlated to the Surface Energy Balance non-closure and moderately correlated to the random error when considering landscape scale surface heterogeneities. This suggests that surface heterogeneity is a contributing factor but other variables come into play. \n\n\n\nA second indicator addresses the horizontal representativity of the surface fluxes measurement in a heterogeneous landscape. Combining land-use maps with measured land-atmosphere exchanges\, area averaged fluxes are estimated for two model grid-mesh scales. The Representativity Indicator quantifies in what extent the permanent station represents the aggregated flux. Focusing on the 10% least representative cases\, we have found extreme conditions (dry and warm for the latent heat flux and humid and cold for the sensible heat flux) to contribute to the lack of representativeness. However\, caution is necessary: the conditions found are necessary but not sufficient. A final part of the PhD is dedicated to intensifying land-atmosphere exchanges measurements to monitor surface heterogeneity. A more affordable method\, based on Artifical Neural Networks\, is tested to estimate surface fluxes. The results of these studies are convincing. The estimated fluxes are not\, on a half-hourly basis\, strictly identical to te measured surface fluxes\, but they will allow for monitoring of the instrumented covers to adequately study their evolution throughout the year. In conclusion\, this work represents an important first step toward better documenting surface flux measurements\, their associated errors\, and their representativity within heterogeneous landscapes. By providing a comprehensive analysis of measurement uncertainties and developing new indicators for flux representativity and surface heterogeneity\, this research aims to help with model-observation comparisons. Furthermore\, the results from Artificial Neural Networks suggest a promising approach for monitoring a broader range of surfaces at a lower cost.
URL:https://laero.omp.eu/event/m-jome/
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