6. Vers la simulation numerique
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Figure 6.22 - Localisation des st ations EMEP de mesures des PM IO . Credit
Velva Roustan, CEREA .
methode la plus simple calcule une suit e d 'iterations xk+ 1 = x k - ak V' x J (x k )
(a k > 0 est un par ametre numerique) , la solut ion etant obtenue it convergence.
Le calcul de V' x J est malheureusement loin d 'etre au ssi aise que pour le cas
de l'interpolation optimale (exer cice 6.10) ! On se refere au problerne 6.2 pour
l'introduction d 'une methode puis san te, fond ee sur la notion de modele adjoint.
6.4.4 Comparaison aux donnees et validation
Les modeles developpes font evidemment l'objet de nombreuses valid ations
fondees sur des jeux d 'obs ervations les plus diversifies possibl es (zones geographiques, periodes en temps , variabl es chimiques ou radiat ives ; st ations au sol,
profils ver ticaux, mesures aeroportees, donnees satellitaires ). Il convient neanmoin s d 'etre conscient de la relativite de la « valid ation » : par exemple, seul
un nombre t res restreint d 'espe ces chimiques est mesure, les aerosols sont en
gener al mesures en masse agregee (PM IO ), la plupar t des observations sont au
sol (alors qu e les champs sont 3D) et parfois mal distribuees (figur e 6.22) , et c..
Les pro to coles cl'evalu ation des perform an ces des mod eles sont assez stricts ,
sous l'impulsion notamment de l' US EPA (Environmental Protection Ag ency)
qui propose des indic ateurs stat ist iques afin de definir ce qu 'est un « bon»
modele. Tou t depend bien sur du ty pe de mod ele et des situations physiques
decrites :
• dan s le contexte accident el (rejet ponctuel d 'un polluant normalement absent de l'a tmosphere) , les indicat eurs vont met tre l'accent sur la capacite
it reproduire des t emp s d'arrioee des nuages de polluants sur des stat ions
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Figure 6.22 - Localisation des st ations EMEP de mesures des PM IO . Credit
Velva Roustan, CEREA .
methode la plus simple calcule une suit e d 'iterations xk+ 1 = x k - ak V' x J (x k )
(a k > 0 est un par ametre numerique) , la solut ion etant obtenue it convergence.
Le calcul de V' x J est malheureusement loin d 'etre au ssi aise que pour le cas
de l'interpolation optimale (exer cice 6.10) ! On se refere au problerne 6.2 pour
l'introduction d 'une methode puis san te, fond ee sur la notion de modele adjoint.
6.4.4 Comparaison aux donnees et validation
Les modeles developpes font evidemment l'objet de nombreuses valid ations
fondees sur des jeux d 'obs ervations les plus diversifies possibl es (zones geographiques, periodes en temps , variabl es chimiques ou radiat ives ; st ations au sol,
profils ver ticaux, mesures aeroportees, donnees satellitaires ). Il convient neanmoin s d 'etre conscient de la relativite de la « valid ation » : par exemple, seul
un nombre t res restreint d 'espe ces chimiques est mesure, les aerosols sont en
gener al mesures en masse agregee (PM IO ), la plupar t des observations sont au
sol (alors qu e les champs sont 3D) et parfois mal distribuees (figur e 6.22) , et c..
Les pro to coles cl'evalu ation des perform an ces des mod eles sont assez stricts ,
sous l'impulsion notamment de l' US EPA (Environmental Protection Ag ency)
qui propose des indic ateurs stat ist iques afin de definir ce qu 'est un « bon»
modele. Tou t depend bien sur du ty pe de mod ele et des situations physiques
decrites :
• dan s le contexte accident el (rejet ponctuel d 'un polluant normalement absent de l'a tmosphere) , les indicat eurs vont met tre l'accent sur la capacite
it reproduire des t emp s d'arrioee des nuages de polluants sur des stat ions