5. Apport de la mesure lidar à la prévision des évènements de pollution par les aérosols
Pour synthétiser, il est préférable de combiner observations et modélisation pour adopter une approche fondée sur la synergie des outils d’investigation. Comme pour la prévision du temps, l’assimilation de données permet de regrouper l’ensemble des informations. Le principe est schématisé dans la figure 10 pour la mesure lidar, mais reste vrai quelle que soit l’observation. Après avoir été initialisé sur une période passée, par exemple à l’instant t, le modèle effectue une prévision de la pollution particulaire. Au bout d’un certain laps de temps Δt, les résultats de la modélisation risquent fortement de diverger de la réalité. Cette divergence peut être liée à différents facteurs, comme une mauvaise prise en compte des conditions limites, des émissions...
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Apport de la mesure lidar à la prévision des évènements de pollution par les aérosols
Conclusion
Sources bibliographiques
- (1) - IPCC - Climate change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Summary for policymakers. - Contribution of Working Group II to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, in: United Nations Environment Programme UNEP, vol. AR6, Cambridge University Press, 551–712 (2022). ...
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