Impact sur la qualité de l'air de deux centrales électriques à l'aide d'une modélisation sous-maille

Jérôme Drevet, Luc Musson-Genon
2012 Pollution Atmosphérique  
Modéliser les rejets ponctuels de polluants atmosphériques avec des modèles eulériens régionaux est source d'erreurs, car un modèle eulérien 3D ne permet pas de reproduire l'évolution d'un panache de fumée à proximité de sa source. Afin de s'affranchir de ces difficultés, nous avons testé un modèle gaussien -intégré à un modèle eulérien 3D -pour une étude d'impact des centrales de production thermiques EDF de Porcheville et Vitry, en Ile-de-France. Nous avons simulé une année de processus
more » ... hériques pour un domaine couvrant la région parisienne avec la plate-forme Polyphémus avec laquelle nous avons conduit différents scénarios de simulation en intégrant, ou non, un modèle gaussien sous-maille, appelé Plumein-grid, traitant indépendamment les principaux rejets ponctuels d'Ile-de-France. Notre étude se focalise sur quatre composés chimiques que sont NO, NO 2 , SO 2 et O 3 . L'utilisation du modèle gaussien est importante, surtout pour les composés primaires et peu réactifs, comme SO 2 , d'autant plus que les cheminées d'usine représentent une part importante des émissions de ce composé. Les concentrations de SO 2 simulées avec le modèle gaussien sont plus proches des concentrations mesurées par les stations du réseau de mesure des Associations Agréées de Surveillance de la Qualité de l'Air (AASQA), même si celles-ci restent largement surestimées. De manière générale, l'utilisation du modèle gaussien augmente les concentrations à proximité des sources et abaisse les concentrations de fond des différents composés chimiques (sauf O 3 ). Les concentrations simulées peuvent varier ponctuellement de plus de 30 % selon que l'on considère ou non le modèle gaussien pour les composés primaires tels que SO 2 et NO et de l'ordre de 2 % pour les composés secondaires comme NO 2 et O 3 . Concernant l'impact des centrales thermiques à flammes, les concentrations simulées sont supérieures de 1 µg/m 3 lorsque l'on utilise le modèle gaussien pour SO 2 en moyenne annuelle à proximité de la centrale de Porcheville, et sont plus faibles de l'ordre de 0.5 µg/m 3 lorsque l'on s'éloigne de celles-ci, mettant en lumière le caractère moins diffusif du modèle gaussien par rapport au modèle eulérien. L'intégration d'un modèle gaussien sousmaille a notamment le mérite d'éviter les artefacts liés aux choix de niveaux verticaux et de la trop grande diffusivité numérique des modèles eulériens, surtout pour les résolutions horizontales grossières. Abstract Modeling point source emissions of air pollutants with regional Eulerian models is likely to lead to errors because a 3D Eulerian model is not able to correctly reproduce the evolution of a plume near its source. to overcome these difficulties, we applied a Gaussien puff model -imbedded within a 3D Eulerian model -for an impact assessment of EDF fossil fuel-fired power plants of Porcheville and Vitry, Ile-de-France. We simulated an entire year of atmospheric processes for an area covering the Paris region with the Polyphemus platform with which we conducted various scenarios with or without a Gaussian puff model, referred as Plume-in-grid, to independently handle with major point source emissions in Ile-de-France. Our study focuses on four chemical compounds (NO, NO 2 , SO 2 and O 3 ). the use of a Gaussian model is important, particularly for primary compounds with low reactivity such as SO 2 , especially as industrial stacks are the major source of its emissions. SO 2 concentrations simulated using Plume-in-grid are closer to the concentrations measured by the stations of the air quality agencies (Associations Agréées de Surveillance de la Qualité de l'Air, AASQA), although they remain largely overestimated. the use of a Gaussian model increases the concentrations near the source and lowers background levels of various chemical species (except O 3 ). the simulated concentrations may vary by over 30 % depending on whether we consider the Gaussian model for primary compounds such as SO 2 and NO, and around 2 % for secondary compounds such as NO 2 and O 3 . Regarding the impact of fossil fuel-fired power plants, simulated concentrations are increased by about 1 µg/m 3 approximately for SO 2 annual averages close to the Porcheville stack and are lowered by about 0.5 µg/m 3 far from the sources, highlighting the less diffusive character of the Gaussian model by comparison with the Eulerian model. the integration of a subgrid Gaussian model offers the advantage of avoiding artifacts related to the choice of vertical levels and the excessive numerical diffusivity of Eulerian models, especially for coarse horizontal resolutions.
doi:10.4267/pollution-atmospherique.207 fatcat:ipxwnwz6nndndaq6oxhe6kmhxi