https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/274 Publications de Auteurs Philippe Barnéoud fr 0 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/1309 Les estimations de rayonnement solaire et de rayonnement net par le modèle de dispersion atmosphérique AERMOD (dans le module AERMET) ont été comparées à des mesures à Montréal (Dorval) et Toronto. Pour l’ensemble des données, AERMOD procure une estimation du rayonnement solaire à ± 3-5 % des mesures et à ± 10 % selon la nébulosité, à l’exception d’un ciel partiellement couvert à Toronto où la différence moyenne est de + 18 %. Pour le rayonnement net, les estimations de AERMOD sont meilleures le jour que la nuit car l’écart est de + 12 % le jour et + 87 % la nuit et pour l’ensemble des résultats, on note une sous-estimation de – 13 % ; selon la nébulosité, AERMOD surestime (+ 24 % en ciel partiellement couvert) ou sous-estime (– 54 % en ciel clair) les observations. On a aussi obtenu les valeurs des paramètres des équations du rayonnement à partir des mesures ; les résultats montrent que, même avec des coefficients ajustés localement, certains écarts demeurent assez élevés. L’usage de meilleurs modèles de rayonnement pourrait améliorer les résultats mais l’impact sur les concentrations calculées par le modèle de dispersion atmosphérique demande à être évalué. Les méthodes de la classification de la turbulence selon la méthode de Paquill-Gifford-Turner (PGT) et la méthode d’AERMOD, basée sur un angle critique d’élévation solaire (φcrit), ont été comparées. Sur une base moyenne annuelle, 4 % de moins de conditions stables sont déterminées par la méthode du φcrit. La distribution saisonnière des fréquences des conditions stables et convectives diffère selon les deux méthodes. Durant l’hiver, les fréquences simulées sont similaires mais durant l’été, davantage de conditions convectives sont simulées par la méthode du φcrit. Calculated values of global solar radiation and net radiation by the AERMET preprocessor of AERMOD atmospheric dispersion model (hereafter, AERMOD) are compared to measured values at Montréal (Dorval) and Toronto. Over the whole of the data, AERMOD estimates solar radiation at ±3-5% from the measured values and at ±10% depending on the cloud cover but at +18% for a partly cloudy sky in Toronto. For the net radiation (for Toronto), AERMOD gives better estimates during daytime (+12%) than at night (+87%) and for the whole data there is an underestimation of –13%; according to the cloud cover, there is an overestimation (+24% for partly cloudy sky) or underestimation (–54% for clear sky). The radiation measurements were also used to obtain the parameters used in the radiation equations; results show that even with local coefficients some of the differences are still high. The use of better radiation models could possibly give better results but the impact on calculated concentrations calculated by the atmospheric dispersion model has to be evaluated. Pasquill-Gifford-Turner (PGT) classification of turbulence is compared to the method used in AERMOD based on the calculation of a critical solar elevation angle (φcrit). On an annual basis, φcrit method gives fewer frequencies of stable conditions (-4%). Seasonal distribution of convective and stable conditions is different according to the two tested methods. During winter, both methods give similar frequencies but during summer, more convective conditions are simulated by the φcrit method. lun., 13 mai 2013 15:38:46 +0200 lun., 19 oct. 2015 15:18:00 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/1309 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/269 L’impact odeur d’un centre de compostage en milieu urbain contigu à un lieu d’enfouissement sanitaire a été évalué à l’aide d’observations et de simulations. Un réseau de 43 riverains volontaires, formés à la perception et à la reconnaissance de différents types d’odeurs, a effectué des observations biquotidiennes durant dix semaines. Environ 24 % des observations ont révélé la perception d’une odeur, principalement de compostage (46,4 %) et de biogaz (22,3 %). Plus de 90 % des odeurs de compostage ont été qualifiées d’à peine perceptibles ou de faible intensité. D’après les observations, la distance des sources d’émission a un impact significatif sur les fréquences d’exposition aux odeurs de compostage. L’impact odeur a également été déterminé sur la base de campagnes d’échantillonnage, d’analyses olfactométriques et de simulations de la dispersion atmosphérique à l’aide du modèle de Gifford représentant les fluctuations de concentrations en air ambiant. Des fréquences maximales d’exposition aux odeurs de compostage jusqu’à 30 % de la période de suivi sont calculées aux abords du site, ce qui est cohérent avec les observations. Une comparaison des fréquences d’exposition observées et simulées aux odeurs de compostage a été effectuée. Pour l’ensemble des données, le modèle de Gifford sous-estime en moyenne de 47 % les fréquences d’exposition aux odeurs de compostage alors qu’un modèle gaussien classique de dispersion atmosphérique montre une sous-estimation moyenne de 66 %. À proximité du site, les performances du modèle de dispersion des odeurs sont bonnes avec un biais inférieur à 10 % comparativement à 29 % pour le modèle gaussien. Les deux méthodes employées dans cette étude pour caractériser l’impact odeur, soit par comité de riverains, soit par modélisation de la dispersion, sont jugées complémentaires. Pour la suite du projet, une méthode de quantification de l’incertitude globale sur des observations d’odeurs réalisées en air ambiant pourrait être développée. The odour impact assessment of an urban composting plant collocated with a landfill site was realized using observations and modeling. An odour committee composed of 43 observers was recruited and trained for perception and recognition of several types of odours in order to realize observations twice a day for a ten-week period. Approximately 24% of observations revealed perception of an odour among which composting odours (46.4%) and biogas (22.3%) were the main odours perceived. Over 90% of composting odours were described as barely perceptible or of low intensity. It was observed that distance from emission sources has a significant impact on composting odour frequency exposure. Odour impact was also assessed based on sampling, olfactometric analysis and atmospheric dispersion modeling using the Gifford model simulating the concentration fluctuations in ambient air. A maximum odour exposure frequency of 30% of the monitoring period is estimated at the siteʼs limits, which is consistent with observations. A comparison of the observed and modeled composting odour exposure frequencies was carried out. For all the data, the Gifford model shows an average underestimatation of 47% of observed exposure frequency while a classical Gaussian model shows an average underestimation of 66%. Near the site, the performance of the odour dispersion model is good with a bias of less than 10% compared to 29% for the Gaussian model. The two methods used in this study to characterize the odour impact, either by odour observer committee and dispersion modeling, are considered complementary. Next step of the project could consist in the development of a method for quantifying the overall uncertainty of odour observations realized in ambient air. jeu., 24 janv. 2013 11:55:01 +0100 mer., 23 sept. 2015 11:46:07 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/269