 Merci, bonne matin, tout le monde. Je suis entre vous et votre lunch, donc je vais être relativement rapide. Ce que je veux donner aujourd'hui est vraiment une overview de ce que ça veut dire à l'équipe d'Air Quality, ce que l'on a compris par ce travail. Et demain, je vais avoir beaucoup plus de temps pour vous montrer un exemple de comment nous utilisons le modèle, ce que l'application nous fait. Donc aujourd'hui, c'est plus comme l'interview, pour vraiment avoir une meilleure compréhension de ce qu'on appelle l'équipe d'Air Quality. Je m'appelle Augustin Collette et je voulais aussi prendre l'opportunité de remercier l'organisateur pour m'inviter ici. Je suis de l'Institut français national, en travaillant sur l'environnement et les risques, ce qui est un corps qui s'étend entre la recherche et le soutien aux policiers, à la main du niveau national et du niveau européen et international. Donc, qu'est-ce que vous pouvez faire ? Donc, les modèles d'Air Quality, j'ai utilisé pour faire de bonnes films, comme celui-ci. Vous pouvez voir le transport de 5 p.m. 2.5 p.m. sur le globe, sur le nord de l'hémisphère. Et quand vous regardez ça, à l'aéroport, vous réalisez que la pollution est très forte et qu'il n'y a pas d'issue. Il y a un problème, qui est le transport de longs ranges de pollution. Et pour représenter ça, nous utilisons les modèles numériques qui produisent les plumes et qui s'adviennent à des distances longues. Donc, ma expectation aujourd'hui est d'expliquer à vous comment ces outils travaillent pour que vous n'avez pas l'impression que ce sont des sortes blagues. Juste pour travailler sur l'assessment du risque que nous faisons, nous expliquons quand nous faisons le travail entre le risque d'accident et le risque chronique. Ici, nous en faisons un risque chronique où nous devons comprendre ce qu'est la ville toxique et l'exposé. Je parlerai seulement de l'exposé aujourd'hui. Et la autre type d'activité que nous pouvons comprendre est le risque d'accident où ce que nous voulons comprendre est vraiment le hazard et la probabilité de ce hazard. Donc ici, je parlerai seulement de l'exposé et en fait, seulement de la concentration, de la modélisation de l'air pollution. Et l'exposé est quelque chose qui est, bien sûr, utilisé pour nourrir la partie de l'impact de la santé si nous commençons de la fin de ce diagramme. Donc, je comprends que, aujourd'hui, vous avez entendu beaucoup de l'assessment de l'impact de la santé et pour assurer cet impact de la santé vous devriez avoir de bonnes informations sur l'exposé. L'exposé est une information dont vous savez la concentration de l'exposé et de l'exposé. Mais si vous voulez savoir la concentration de l'air pollutant, vous devez savoir l'émission de l'air pollution. Et si vous ne voulez pas savoir l'émission de l'air pollution, vous devez comprendre les activités humaines. Donc, toute cette chaine de la partie de l'assessment est également importante. Et l'un que je veux focuser aujourd'hui, c'est vraiment les trois dans le milieu ici que nous devons adresser l'exposé de l'air pollution grâce à un degré de l'activité humaine. Donc, quand vous voulez assurer l'exposé, généralement, vous devez faire des choix sur les scales et les tools que vous avez à la main. Les scales peuvent être spaciales ou tempérales. La spaciale est si vous voulez regarder l'exposé d'un individu ou de la ville, un pays, un continent ou une scale globale. Et la spaciale, vous devez savoir si vous devez regarder l'exposé de la variabilité de jour à jour ou de l'anniversaire au cours de toute la vie. Donc, ce sont les choix que vous devez faire quand vous commencez l'assessment de l'exposé. Et puis, vous avez des choses qu'on n'a pas besoin de choisir, ce que vous avez à la main, les tools, si vous avez des observations, maintenant vous avez ce nouveau type d'observation que sont les monitors de citoyens, les sensors locaux vous avez le régulat de networks et peut-être les satellites, ce type d'informations. C'est le site de l'observation. Et puis, vous avez tout ce que vous devez mettre dans cette boîte d'algorithmes où vous devez mettre des modèles de qualité mais aussi des approches de régulation ou des simulations de data fusion. Donc, tous ces différents tools vous pouvez les avoir attendus ou vous devez engager et développer et je vais vous montrer aujourd'hui ce que nous pouvons faire pour l'exposé pour ces areas qui sont en ligne sur cet endroit et j'espère vous convaincre de la confiance ou aussi de l'insertation et de la précaution que nous devons avoir quand nous mobiliser ces tools. Modèles de qualité. En général, il y a deux différents types d'approches tous ont pros et cons. À la gauche il y a des modèles de modèles de qualité qui sont déterministiques et sur l'autre côté il y a plus de régulation de géostatistique qui est un type de approche statistique. Dans les modèles de modèles de qualité vous devez réprimer l'actualité de l'atmosphère c'est un type de approche plus physique et c'est aussi plus sensible pour changer. Si vous voulez modèler ce qui va arriver aujourd'hui ou 10 ans de maintenant vous devez avoir un modèle qui est plus sensible l'objectif de ces modèles c'est qu'ils sont complexes et ils sont aussi prêts de modèles de qualité. Les régulation géostatistique sont plus adaptées à l'observation. Ils sont plus calibrés donc ils ont en définition moins de biais. C'est clairement un avantage mais dans l'autre hand, ils ne sont pas sensibles pour changer. Ils décrivent bien la situation pour le présent dans la situation où vous avez l'intention d'exprimer mais si vous voulez l'extraperler vous devez toujours être un peu conscient. Donc avec cette matrice de décision vous voyez que ce n'est pas nécessairement évident de dire quel outil vous voulez regarder. Mais ce que vous voulez vraiment vous devez vraiment tenir en compte c'est le fait que pour l'atmosphère nous avons deux spécificités importantes. La première est la chimistrie non linéaire et la production de secondaire donc la qualité est le résultat de la primaire émission de la production de secondaire mais ensuite il y a des spécificités secondaires qui sont formées dans l'atmosphère et ce n'est pas linéaire et complexe donc c'est quelque chose qui doit être adressé et aussi il y a des transports longs de la production de secondaire d'un endroit à un autre de l'hôpital à une ville d'un pays à un autre pays même d'un continent à un autre continent et tous ces processus sont mieux capturés avec des modèles qui reproduisent l'atmosphérique donc je vais essayer d'expliquer aujourd'hui comment les modèles de qualité ne sont pas parfaites sur ce point je dis clairement qu'ils sont complexes et parfois vous avez des biaises et je vais revenir dans plus de détails mais vous devez être aware aussi quand vous faites la choisie qu'il y a des processus dans l'atmosphère qui ne peuvent pas être adressés si vous n'avez pas ce type de modèles complexes donc comment la modèles de transport de la chimistrie s'il vous plaît, vous avez l'actuale modèles dans le milieu et puis vous avez les données d'input de la force de la modèles si vous avez un modèles de transport régional le régional serait un continent comme l'Europe, par exemple vous devez forcez-le avec un modèles de chemise global à l'extérieur de l'Europe vous devez aussi savoir quelle est la météologie régional la variabilité de la vente qui va conduire les plumes et l'émission de la pièce je vais prendre quelque chose qui explique ce qu'il y a dans le modèles et puis aussi essayer de détailler ce qu'on appelle les données de force et comment on peut les obtenir ce qu'il y a dans le modèles de transport régional de la chemise de transport régional c'est-à-dire une équation la variation en temps de concentration des pièces qui s'encomputent en termes d'adjection donc cette pièce est transportée de l'autre côté de la location et puis on a une production et on a détaillé des termes de perdue la production et la perdue est la balance entre la chimie la production du changement dans l'atmosphère aussi l'émission et l'inflation de l'air pollutant et la perdue par la déposition c'est une équation très fondamentale des modèles de transport atmosphérique si on regarde les transports de la déposition ce que l'on appelle le transport de la pollution c'est vraiment l'adjection si on considère un modèles de gris comme ceci on a un flot d'adjectif juste de l'air avec des pollutants à l'intérieur ça vous donnera des pollutants dans l'arrière que vous regardez et aussi ça vous donnera un peu de l'air c'est vraiment l'adjectif du flot de laminar qui contribue à l'adjectif dans une certaine zone et il y a un autre type de transport qui est très important c'est la mélange et tout le turbulence de l'atmosphère et pour cela on divise la mélange et le turbulence entre deux modèles de transport ce qui s'occupe dans un lait planitarié dans la partie la plus basse de l'atmosphère quand vous avez des mélanges tous les jours et vous pouvez aussi avoir des mélanges avec une grande compétition quand vous avez une grande compétition que vous mixez votre colombe de l'atmosphère de l'arrière pour plus de 10 km donc ce sont les deux types de transport que nous voulons capturer la direction large et puis la mélange c'est pour les transports la position c'est la sainte elle s'éloigne il peut être de deux types la position de l'atmosphère et la position de l'atmosphère la position de l'atmosphère est juste par la interaction entre l'air et la surface votre l'atmosphère de l'atmosphère qui est dans l'air et qui sera déposé pour l'atmosphère et qui reste là donc c'est une sainte, c'est de l'atmosphère il peut avoir des impacts de l'atmosphère mais pour nous, comme l'atmosphère est concerné c'est une sainte, elle s'éloigne c'est de l'atmosphère et puis vous avez la position de l'atmosphère la position de l'atmosphère est de la précipitation de l'air ou de l'atmosphère en tant qu'ils sont prêts pour être scavenges de l'atmosphère, ils peuvent être retirés par la précipitation et cela peut arriver sous les clous, sous les clous bien sûr, quand vous avez la précipitation de l'atmosphère de l'air et de l'atmosphère ou il peut arriver dans l'atmosphère c'est-à-dire quand vous avez la précipitation et puis c'est un peu plus complexe parce que ces particules dans l'atmosphère, dans l'atmosphère peuvent aussi retourner vers l'atmosphère donc il peut y avoir deux procécies pour être retirées dans l'atmosphère donc c'est ici pour la transportation et la déposition maintenant, nous avons moved à la chemise avec ce genre de schématiques que la recherche de la chemise peut arriver à des niveaux de complexité dans la chemise donc pour l'atmosphère vous avez deux phases pour être portées dans l'atmosphère l'atmosphère et l'atmosphère pour l'atmosphère, typiquement, nous avons quelques 100 spécies et quelques 100 réactions donc ces sont les types de réactions interconnées entre les spécies et comment le produit de deux spécies lead à une autre et nous avons le même atmosphère justement, nous avons un peu moins de spécies moins de réactions mais aussi une chemise complexe et ce qui fait beaucoup plus complexe pour l'aérosol c'est ce qu'on appelle la microphysics la thermodynamics quand vous avez besoin de comprendre comment l'aérosol particule va évoluer physiquement comment ils seraient nucléés, coagulés ou condensés, dépendant de la condition les petits particules peuvent créer des plus grands particules et les nouveaux particules peuvent appuyer c'est une partie très complexe de l'évolution de l'aérosol dans les transports chemistiques ceci est fait pour l'aérosol pour différentes familles les organiques, les inorganiques et l'aérosol naturel l'aérosol naturel, c'est typiquement l'âge volcanique c'est la douche c'est le sol mais ensuite vous avez tous les non naturels l'aérosol anthropogénique l'aérosol inorganique l'aérosol industriel aujourd'hui c'est très important mais l'organique c'est plus complexe en termes de chemistry et largement par rapport à la transportation rouge les émissions résidentales et les pratiques de cuisson dépendant de l'arrière que vous regardez ceci fait la picture complexe aussi en termes de la chemistry de l'aérosol et l'aérosol et encore plus, si vous commencez l'éterrogénieuse chemistry quand vous avez l'interaction de la gases sur l'aérosol c'est tout pour la chemistry mais je voulais aussi ajouter le monde pour dire que la grande partie de la chemistry que nous sommes intéressés en est la photochemistrie qui est actually driven ou activée par la irradiation solaire donc une chemistry qui est plus active pendant le temps sous l'effect de la illumination solaire et ici il peut aussi être un field complexe en représentant ça correctement dans les modèles parce que le premier ordre dépendant du jour de l'année et du temps et de la location du globe mais c'est largement affecté par le cloud et aussi par le cloud de pollution si vous avez une plume désertie et que vous avez invité comment changer votre chemistry ce sont les questions que nous voulons adresser dans le model de transport de chemistry pour réprimer cette photochemistrie à l'aide de la générité qui est juste mentionnée pour la chemistry on aussi note qu'il y a des modèles spécifiques que nous devons développer et nous pouvons avoir différents modèles si nous regardons les liens planétaires pour exemple les zones urbaines nous pouvons avoir une spécifique chemistry l'entreposphère est entre 1 ou 2 km à 10 km de altitude et si vous voulez regarder la spécifique chemistry il va y avoir de très différents processus que vous regardez tout ce que j'ai dit avant est vrai mais vous pouvez directement votre développement model à l'aide de l'un ou de l'autre selon les zones que vous regardez et il y a aussi une dépendance sur la surface que vous regardez j'ai mentionné les zones urbaines il y a aussi une spécifique chemistry entre la surface et l'atmosphère pour les forêts les forêts sont une grande émetteur de précursor de pollutants organiques de compounds volatiles donc cette spécifique chemistry vous pouvez aussi penser sur les fires les forêts peuvent émettre un grand nombre d'hérosols et puis les desserts qui produisent des dustes qui doivent aussi être émettus donc l'engin maintenant si vous voulez faire la spécifique chemistry la chose des outils est assez vaste il y a un nombre de modèles disponibles sur le marché beaucoup d'entre eux sont en source et vous pouvez les donner sur le web, il y a parfois d'offre, de training et de soutien la liste n'est probablement pas complète en général on parle peut-être de 100 lignes de codes en 4 troncs donc c'est assez compréhensible il takes a while to develop la plupart des outils que j'ai mentionnés ici ont été développés pour au moins 10 ans ce n'est pas quelque chose que vous pourriez commencer aujourd'hui à avoir des résultats en 1 an ou 2 il fonctionne sur les compétences hautes généralement quelque chose entre 100 CPUs mais des simulations hautes qui sont faites pour quelques milliers et il y a une spécificité qu'il faut prendre en compte pour nos modèles de transport chimistique comparé à la météologie c'est un grand nombre d'input et d'outils je pense que pour la météologie, j'ai mentionné que nous avons quelques 100 spécies dans la météologie, il y a 5 donc la source de ces données n'est vraiment pas le même problème que ce que nous avons pour ce type d'applications je donne juste l'ordre de la magnitude de la température ça dépend beaucoup entre les modèles et les machines, mais juste pour vous donner une idée si vous voulez faire un assessment dans une période de long terme et vous dites ok, je n'ai pas besoin de résolution haute je peux faire une résolution de 50 kilomètres peut-être que vous pouvez simuler 1 an dans 1 jour 24 heures, vous simulez 1 foule pour une résolution haute si vous voulez faire un peu plus de résolution et vous voulez regarder un forecast pour quelques jours et vous movez à 10 kilomètres de résolution aussi pour toute l'Europe vous avez besoin de plus de CPUs mais vous pouvez aller dans 3 heures juste pour vous donner l'ordre de la magnitude de la température de la température donc maintenant, j'espère que vous avez une meilleure compétition de ce qu'il y a dans les modèles pas dans tous les détails mais juste pour que vous... je veux vraiment être clair ce ne devrait pas être un black box pour vous et maintenant, ce qu'on a besoin c'est d'aider ces modèles météorologie, donc on est en train de prendre des sources des centres d'opérations qui font partie de leur météorologie avec nous ils nous donnent le fil, le fil 3D en temps pour le vent pour la direction, la température la spécificité et la pression et de cela, on peut arriver à nombreuses paramètres additionnels par exemple, la friction de la surface les dévices de l'alimentation planétaire et ainsi et selon le temps de la scale température on va aller à différents providers de données donc si vous faites un forecast vous vous demanderez pour les centres américains ou européens ou vous pouvez le renouveler si vous avez des collègues ou vous avez une expérience en modèles météorologiques ou vous pouvez utiliser des projections climatiques un peu sur ce que nous faisons entre l'air-quality et les interactions climatiques mais si vous êtes intéressés à faire ça vous pouvez aller à IPCC et downloader les modèles climatiques et utilisez-le pour apporter l'accessibilité de l'accessibilité pour avoir l'information sur la chemistry globale c'est un peu similaire vous contactez les collègues c'est plus de base de recherche maintenant il y a quelques services opérationnels qui ont donné l'évolution globale de l'atmosphère et de ce que vous devez obtenir c'est l'évolution de la large scale de l'influence j'aime ce plot parce que vous réalisez bien que si vous êtes focussant sur l'arrière du continent vous devez savoir ce que sont les banderies en termes d'accessibilité de l'air-quality de l'air-quality un peu plus sur les émissions c'est une partie très importante quand vous allez faire vos modèles de transport il y a deux types de émissions l'anthropogène naturelle pour l'anthropogène naturelle nous allons avoir la douleur d'air douleur d'air c'est assez complexe pour les modèles parce que vous réalisez sur les deux landus votre connaissance de l'accessibilité de l'air la typologie et la mineralogie de la douleur et aussi comment l'atmosphère d'aujourd'hui est plus probable de l'air-quality de la douleur et de l'air-quality de l'air c'est juste un exemple de la variabilité de l'air-audibilité de la douleur d'air que vous pouvez obtenir de diverses databases juste pour illustrer le fait que c'est assez incertain que vous connaissiez comment l'air-audibilité de l'air de la surface un autre processus naturel c'est les volcanos ici le problème est que c'est très sporadique les émissions sont continuées mais la plupart sont sporadiques donc c'est difficile de savoir qu'est-ce qu'il se passe par le volcanon un autre processus naturel c'est la biogénique de la forestée mentionnée avant vous avez aussi un autre écosystème que les particules de l'atmosphère c'est les pollens les pollens sont aussi émitées par la végétation et puis vous avez le wildfire qui peut être très important dans les spécifiques areas du monde et ceux sont très sporadiques et ils ont un niveau très vaste donc c'est assez difficile de savoir qu'est-ce qu'il se passe par le volcanon mais maintenant on a des satellites donc avec le satellite vous pouvez savoir qu'est-ce qu'il se passe par le volcanon et vous pouvez même savoir qu'est-ce qu'est-ce qu'il se passe par le volcanon mais ensuite vous avez besoin d'écosystèmes de savoir qu'est-ce qu'est-ce qu'il se passe par la forestée et vous avez besoin d'évaluer alors quelles émissions que vous avez besoin d'évaluer en termes de carbone carbon monoxyde et tout ça c'est un niveau de recherche pour comprendre les émissions et comment nous avons besoin de les prendre dans l'account dans le model de transport maintenant en fonction des émissions anthropogéniques donc à la fin on va aller à la reporting d'autres pays qui nous disent qu'est-ce que c'est le flux de leur position qu'ils pensent qu'ils émettent donc ici ils vont actually provide databases of various compounds that are crucial for us for each of the main activity sectors that are emitting pollution so usually they provide that as country totals and then we need to find a way to make it a special map and to for example use proxies based on population, traffic and large point sources to actually locate the flux of emission in the right area so the sources that we use for that is the very official databases of reported fluxes which are interesting because they are actually computed by using what they call activity data and emission factors but activity data is for example the total fuel being sold in one country there's also many megatolls of diesel and gasoline so this is something, a figure that can be known quite precisely actually and then you know what is your car fleet and then you know where the cars are driving and so on and using emission factors you will convert that into fluxes of like carbon, NOx and so on problem of this is that they are official so you may wonder what the countries are telling you maybe one country is just because they are not using the same methodology because the neighbour doesn't have the same figure or maybe one country want to undermine the emission under state the emission they are actually reporting so for that we are actually also working with inversion so looking at satellite products and also models to actually take the observation from the space and go back to the sources do an inversion of the flux and there we can compare to the official emission inventory so that's actually a new innovative field of work very promising and it's very good to benchmark the official data problem is this type of data are not linked to activity so at the end you know what is the overall flux from a country but you don't know if it's more traffic, residential industry, you don't know exactly who is guilty for this emission and what we want to do ultimately is to target those sectors and to reduce emissions so it's interesting to have both and also to make use of the official databases and also because these official databases are those that are used for long term projections so long term projection is not knowing the position of today or in 2 years from now but more like in 10 or 50 years and there the different countries are talking together to negotiate policy targets we know also how the technology evolves talking to the industry and the car manufacturer we know how we expect things will evolve in the next few years we know also at least could explain us how macroeconomics is evolving and from all this we can compute these alternative projections that are used to inform this policy dialogue so all this is very important to keep in mind that inversion and the type of geophysical approach is useful because it gives you an objective view into the emission flux but there is another pathway which is more connected to policy which is also useful because it's where we want to play a role at the end so now I'm finished with the overview and now let's look a bit more at what these models tell us so this is another view of the first movie I was showing before when we use one of the CTM 10 km résolution over the whole globe and the added value is that it's really urban model from the beginning so it's really well suited to model what's happening close to the ground and here from this movie you can see for example for NOx nitrogen oxide typically the example of the air pollutant that is relatively short lived you see well the emission areas if you look closely if you can see that there are some shipping tracks you're not so visible and those plumes can be erected a few km or tens of km but not much further on the other side of the spectrum you have ozone ozone is by definition the long range air pollutant it's being formed over polluted areas but then it can be erected for thousands of km if you focus a little bit on North East US you have the production of ozone and you see that the plumes survives quite a lot you have daily cycle in the production of ozone I was saying before that what we are looking at a lot of it is photochemistry it's sensitive to the solar irradiance and you can see that everyday the sun is rising from the east and turning around so you have this daily production it's not like a transport pattern this is really the production the daily variability of the ozone production if you go to other pollutants to say desert dust here you have a very good example of how desert dust can be transported over long distances here you just had outflow from North Africa that is being transported northward up to Scotland England there is also some large plumes from going away from Iran up to the top of Siberia of course India is very exposed to the Gobi desert and last but not least Sahara with huge amount of particles being evicted aloft they can even be transported across the whole Atlantic ocean so we are talking about transport really literally thousands of kilometers here is another one it's a volcanic emission actually sulfur dioxide emitted by the Barda Bunga Volcano in 2014 you will see that in a matter of a few days it goes around the globe and it's really overkilling any emissions anthropogenic of SO2 emission so there are anthropogenic emissions of SO2 you can see everywhere but after a few days of volcanic eruption it's really mixed and blurred and the last one which is perhaps the most interesting for health impact assessment issues PM2.5 which is in between it's not a short-lived it can be transported not as much as Ozo but still for example from Asia here you can see that you have some plumes that you should be able to see in a couple of days in the movie that will arrive here up to North Africa now it's only model only model yes ok question which model do you use and I take maybe Shimmer or something else I have vested interest here because I am developing Shimmer and this is Shimmer simulation it's a very good model there are a lot of very good models as well you use large scales continents is it possible to use the same model for a local scale it depends a little bit of the model this type of the Shimmer model it's used for city like the size of Paris you can use the Shimmer the larger price and France here we use it for the first time for the globe but it's not being used operational for the globe most of the regional models would be the same you can use it from the city to the continent there are two models that can be used from the city to the whole globe with the same physics and the same chemistry what's the capacity so this is not that huge it's a 500 CPU simulation and takes about 6 hours to run for one day so if you want to do a forecast you can if you have 500 CPUs ok thank you for the presentation nice video, nice movies the question is that to run such a model for example you would be using emission rates and you mentioned you indicated some sources of emission rates in your presentation you mentioned satellite yes, I'm wondering how does the satellite data give you emission rates like for all you know activities over the city of interest it doesn't the satellite would give you net emission the satellite will actually not give you emission the satellite will give you the concentrations so the satellite it sees instantaneous concentrations and even more so it doesn't see concentration near the ground it sees the total concentration of the atmosphere and in very many cases they are more sensitive in the upper layer of the atmosphere and they are relatively blind close to the ground they can be reversed using models so you take this snapshot of satellite and with the model you actually go backwards you can have models that drive forward and backward so if you drive backward with your model you can go back to the emission flux but then what you have to be aware is that you have a net emission flux so maybe for a given grid box for a given area it's going out but you don't know to what extent this is being due to industry, traffic, residential I mean it's a sum so it's good to have this information to benchmark the inventories but you also need to have the inventories ok I am asking about SO2 and volcanic ash emissions so how they are estimated in the model it's not systematic we do that only when there is a major eruption and when there is a major eruption like this one, there was a paper in the literature but I don't remember who estimated this emission flux telling you ok it started that day it finished that day the flux was so many tons a day and it was from that attitude to that attitude and the composition was such so this is work that is being estimated by local experts mainly and they publish that when there is a major eruption by local experts and they do that when there is a major eruption if you have to do that on an operational basis as soon as there is an eruption and you have to start estimation for example if you are advisory to aviation for example like your institute is for example you need to have operational real time information to drive your dispersion model that is much more complex so then you will go to automated data in nearby, radar, satellites to try to estimate what is the altitude and flux in real time but for the example I am showing here we did the simulation a couple of years after the case so we had the information already published yes you are aware about our job so I am asking if it exists database which is updated operationally no so my question is about the ecosystem model that used for polling calculation what is the data of the input data used for polling second question question is about the resolution law and high resolution do you have an idea about the coir configuration for workstation needed for such a model so far for ecosystem it's a it's a complex field so there is two type of ecosystem emission that we are handling the COV emission organic volatile or organic compound emission and that is you have different models that produce that from a database of land use and which type of forest is located in which area depending on that and the variability of the methodology you will have a model again that will tell you what is the flux of different type of VOCs for polling the emission is actually even more complex you need to have a phenology model a phenology some information about the evolution of the plants over the year for example the plants will actually activate the pollen season depending on the accumulated heat for a given year and depending on the year you are looking at it may start earlier or later so this is being handled by the phenological model that tells you how the plants is behaving is mature enough when it starts to be mature it will produce pollen but then the pollen is not necessarily lifted into the atmosphere the same as the dust I don't know if you are familiar with that but in the plants you have the pollen they are available to go to the atmosphere but it needs again specific conditions about dryness, wind so that the pollen are actually taken out from the plant and being lifted and transported into the atmosphere the workstation it's too variable you have to try but that's why I was giving this number now most of the models in the time they are becoming more and more complex so now most of the models you actually need to have some CPUs but at least like 10-30 CPUs to start to really do some assessment you can run Shimmer on a Mac laptop you can just to do one simulation of a few days to see how it works but if you really want to use it as a forecasting or assessment system you need to have a bit more computing power let's move on I think because the other way would be out of time I just wanted to say so the model world would be wonderful if we did not have observations so now we have observations and what should we do with it validation assimilation fusion validation is where you confront your model to an external set of observations assimilation is when you put your observation inside the model and fusion is when you correct your model with observation so validation basically we take a data set we interpolate the model in time and space it can be different type of observation if you have a surface a regulatory network you interpolate at the location of the network we are getting ready so that one day we can use also this emerging low cost sensor technology but at the moment we do not consider that they are satisfactory for validation we can also compare the model to vertical profile when you have this balance on thing that are alone or LIDAR tele-detection from the ground and then obviously the tele-detection from space so satellite so all this can be used when you are validating your model you can be quite creative in terms of metrics to validate your models so the most basic is to look at a bias and then a correlation and then a root mid square and then the list is long but there are various ways for model with observation and there are various ways to show it and here I am showing different type of plots that are being used in the community when we do this type of evaluation maybe I just wanted to make you sensible to the first two the scatter plot the one we know the most and the one which is the most dangerous scatter plot is basically you have observation you put it generally on the x axis you look a bit at your cloud of points and then some people invented the log log scatter plot which is very convenient because even if you have a big ball of points then on the log log it will go very close to the one one line so you have to be aware that when you look at this type of plot you still have to be critical in your reading of the plot it's also quite different when you look at a scatter plot in time or in space you have the variability at one station in space you might be comparing two sides that have nothing to do together so a very polluted side and a very pristine side so you expect that your scatter plot is decent at least so all this needs to be read with a little bit of cautious and also handled and then you have this more complex hybrid plots when you actually display your scores in multi-directional dimensions so you can put the mean bias versus the root mean square or you will have what we call the soccer plot when with your criteria that you define and those models or those stations where the model performs well is within the area one plot which is frequently with is the Taylor diagram it looks a bit complex but when you have some practice it's very convenient because you would display on the same plot the variability of the model the centralized root mean square or and the correlation don't have time to go into detail but you need to know that it exists and depending on the way you look at the model you have all the information on the same plot and one that is now being developed also is the target plot when you have values criteria and also you can select those models model validation can also be done against satellite and here I'm showing AOD for one model simulation and then the corresponding satellite for the given day so you have some information from the satellite but you always have this problem with satellites that are affected by clouds and where you have clouds you don't have the information anymore so what you do is you actually aggregate the satellite over a longer time period you look at just one snapshot but you average over one month or one year so that you can minimize this interference of the clouds but then it's also different with regards to the evaluation you can do but satellites have now a very interesting prospect I just wanted to show this one from the very recent Sentinel-5 precursor launched late 2017 when we have a very fine resolution of NO2 from space the instrument will be called operational in the coming months and we are even now expecting to have geostationary satellites so this is a very developing field for our work that was it for model validation model assimilation I don't know how many of you never heard of this concept the idea is to feed the model online with the observation so while you run the model when you have observation you put them in the model there are various ways to do that ensemble approaches or variational approaches 3D var, 4D var due to have a look if you are interested the complexity of the variational is that you need to have a derivation of the model you need to be able to run your model forward and backward so basically you need to have this derivative of the model so it's not obvious to do the derivation of the model for the ensemble basically you need to have a big computing center sometimes it's more simple than derivating a model but with this data assimilation it's a very elegant way to actually constrain the model with observation and to have the result that is really a full hybrid of both and then the last one is data fusion and here what you do is you correct your model offline a posteriori so you first do your model simulation then you collect some observations and you combine them after having run your model so here it's mainly your statistical type of approaches which can be a combination of you use the model you can take into account your in situ network you can take into account satellite for example and that's what is being used for this satellite map of PM 2.5 we have communicated quite a lot especially for WHO actually when you were doing the case today before with Andrea you were using those data when all the input information that you can get from the Bredslife portal for example is derived with this type of approaches when they do a fusion of the model, the satellite and the in situ observations and the last time of fusion is what we do for forecasts when we actually have a fusion of the model and not the observations but the model observation sorry if I'm confusing you but when you do a forecast you have the situation of the present day and you want to go for the day plus 1 you can go to the day plus 1 either with the chemistry transport model you do a raw forecast of the chemistry transport model or you can go to the day plus 1 chemical model at the station so you just do statistics correlation analysis and you can produce a forecast at the station then you have these 2 products a map and forecast at the station and you can make a hybrid with data fusion type of technique geostatistics to have a corrected forecast for the day plus 1 now I have a couple of use cases but I can present them tomorrow that would be fine if you want to keep some time for the conclusion in that case I jump to my conclusion are you sure you have enough time tomorrow ? yes ok so then yes no problem we can have some question now I just wanted to really to highlight the chemistry messages before to make sure that those are well taken I hope that with this presentation you have a better view now into what is actually in the science of chemistry transport models of course you have heard about those models before but I'm not sure I really hate that you have the impression that those models are black boxes you need to know a little bit what type of processes are being implemented in these models now you will understand they are complex I mean I don't want to discourage you from using it on the contrary they are also fascinating in a way but we have to be cautious and always be critical about uncertainties to be aware that they are prone to biases so we need to validate the models we need to do if depending on the application some fusion with the data some assimilation of the data but I want really to emphasize that question also why why would you use such models in the beginning I was in my table I had also another category more statistical models that have less problems they have less physics and less problems and they are also very good in terms of exposure if you want to know what is the air quality exposure in a given place for a given day you can go to the statistics it will give you a very good answer and the answer of why we are using that is that we want to do integrated assessment and we want to have some sensitivity of the model sensitivity is really the key word and the reason for that sensitivity which may sound a bit cryptic maybe is that when I look at this chain of impact I am actually wondering what is the most important of these boxes do you have any idea I am asking to you for you in the whole integrated assessment part what is the most important everything I think yes everything needs to be good everything is too expensive I think everything is good but the most important part is the human activity clearly because if there were no human activity there would not be the other ones it's the starting point and we tend to forget that because I am doing equality modelling I am focusing on that model part translating emission to concentration you heard a lot about health impact before you heard a lot about how to move from exposure to health impact and people will tend to come to you if you are a health impact practitioner and I don't blame you but the most important is the health of the people yes, the most important is the health but if we want to do the whole thing is because of that that is the starting point and why do I say that is because of my position I work at the interface between research and policy and the policy is there and the whole point of doing this is because we want to have an influence on policy we want to demonstrate that health pollution has an impact because we want that impact to be reduced the end of the story is not to have made the demonstration of the impact the end of the story is when you manage to have a way to act towards mitigation that's why tomorrow I will have more example on how we can use models to demonstrate and guide the decision making to make the best informed decision in having a right influence on human activity to improve the health of the people Thank you, I'm finished but if you have more questions for discussion Maybe you can say a word on where people can get chimère on the web so this type of tools I was saying they are open source they have been developed in research groups for 10, 20 years one of those research group is the French CNRS Laboratory of Meteorology Dynamics and on their web page you can download the code basic registration you can actually play with that code, it's open source modify if you want to they also provide support with a mailing list and most important they also provide training every year or twice a year there is a training session Thank you, I have just a comment about data fusion so you said before that data fusion is made offline but data fusion can also be made online is the same techniques as data assimilation where the background is considered as an independent satellite data and we assimilate another we have a paper of that of the techniques in 2015 so I can give you the reference Thank you So I have 3 questions one was about the data input the chemical transport models and the geostatistical models the differences I don't know if I mistake but is it true that the problem with the geostatistical model is the fitting you need a lot of data to fit the statistical model I was to understand it's true that for the geostatistical model you need a lot of data a lot of for example data about emissions and data about concentration observation to get a good model and compared to the chemical transport model that is more complex but about the data that you need it's easier to get a lot of data for the statistical model or for the chemical transport model the data that you have in mind is it observation data local monitoring of PM2.5 yes so if you are talking about that the chemical transport model doesn't need any so yes it's true that the geostatistics need more because if you want to derive your statistical model you need to do this correlation analysis so you need some data you train your statistical model in one location and then you extrapolate and depending on how well you've been doing your training which proxies you've been using your extrapolation will be good or bad so this is really the key focus when you do your calibration of the geostatistical model but it's essential to have data otherwise you cannot start with with the chemical transport model there is no data at all except in the second part of my talk the validation of the model for example but in the validation you have an external data set it's really not being used in the model itself and about the validation what could be considered an acceptable correlation between correlation index for the validation of a model a chemical transport model I mean if you you get a set of validation data and you want to validate the model you get for example you can use a correlation and I want to know which is a good correlation value oh the correlation is here yes depends on your level of expectation today if you're modeling ozone correlation 0.8 is good 0.7 is ok if you're looking at PM 0.5 is ok some compounds are a bit more difficult to model we know that at the present the model don't have the same level of performances depending on the compounds and I had another question but it's just a curiosity when you work with this kind of regional model and a smaller scale like you said like Schumeric you can use it also for an area like Paris what can be the influence of the boundary condition in the case of you working in a European scale of course the smaller you go the larger the impact of the boundary condition it's also quite variable depending on the compounds you're looking at I was thinking for ozone for example ozone has a long lifetime so it's more important to have the good ozone at the boundaries other species that have a shorter lifetime they're not so important but indeed if you are looking at urban air quality in general you need to have like a buffer domain a bit larger so the way it works in France for example we don't run a model at my institute for Paris but we run it for Europe and France and every day we forward the boundary condition to the local institute who is running it for Paris but we use the same model same setup so we have minimum differences thank you for me just an advice for example for beginners to start in this field what is the most important steps that can I start with for to and then you have showed many models same like a lot of so which one can I choose no what else you can go and select what you want most of them they will come a tutorial so when you download the code you have one case today for one air pollution episode and you can start very easily in a few steps to start running it so that answer your first question how to start you go to the tutorial and then you are accompanied all the models I put on the list are not open source so you will look on the terms of conditions of the values once but they will provide support and guidance at least for test cases to come back on the matter of which is the best model or which kind of performance we can accept I think there has been some trials to define quality criteria based on bias or correlation whatever yeah it's a big topic for us before that we did benchmarking and that is a very important part of the work is to do this inter comparison exercise where we put all the models together and organize a beauty contest so it's quite difficult to do it's quite you learn a lot when you do that but the nice thing is that now the community participates very actively to that and I really acknowledge the fact that all those don't have the list anymore but all these models that I mentioned most of them the vast majority participated in a very transparent manner even though they know that there is a risk when you participate if you don't look good if you look back the papers published ten years ago the inter comparison they had anonymous models model A, B, C but now it's not the case anymore it's transparency people are gaining confidence participate to this exercise and if they don't look good they accept the rule and they improve for the next time so this is an important step in benchmarking and then you have defining quality objectives so this is what is being done here for the target plot here the target plot is centralize root mean square error and bias which is very sensitive and I can tell you there are huge discussions to decide on where you should put that one because those models that are going to fall outside will suffer for a little while so there are actually some normalization process being done now in Europe where all the models are trying to agree on this type of indexes and objectives but it's clearly something that needs a bit more negotiation before we can agree Yes, just to add a comment people interested in comparison can go to fair mode and download the comparison between the models there are a lot of papers published so who is interested just use fair mode and download it and read it then you can choose maybe the one you like more Coming back to the question which model you have to choose it's not only a question of performances but it's also a question of what do you want to do so if you want to study the ozone hall or the stratospheric transport or what else so you didn't chose shima but if you want so it depends also what do you want to do I want to ask about the accuracy of the model compared to I speak on the shima comparing the shima with rich CM and dwarf I tested it on dwarf and between dwarf and rich CM and the dwarf give better accuracy especially on chemistry but comparing the shima I'm sorry I forgot to add in my list who is actually the local model sorry the answer before depends also what you are going to do if you want to look at poland or organics ozone you will not necessarily make the same choice and at present I don't think you can say that one model is more accurate than the other one because it depends also on the effort that the developers have put you have one model where there is a lot a big team working on organic chemistry of course the model is going to be better in that and maybe they are not so good in ozone so it also changes in that way but maybe the most important part of my answer to you is the model is one thing the modeler is another thing I am actually coordinating an intercomparison exercise when one of those models that you said were quite precise is clearly the worst but I know that there was a problem with the person who has implemented it so that's actually why we have this discussion for the evolution of the models we don't want to evaluate the model but we want to evaluate the modelling with also taking into account who is doing what because I don't want to have one day one of these plots with Schimmer being in a very bad position because the person who has contributed was not trained so I said before it's complex to do it's a good thing to try but it also needs a bit of cautious ok Just to be the last question because the restaurant is closing at 2 o'clock so if you want to eat something we are really going to go sorry for that I just do it quick you present so many models and you said it was sometimes very complex to use them which one is less complex and can be easily used on a computer like this that's the first question the second one you presented a box model at the start of the presentation you presented something like a box model at the beginning of the presentation like a box something like that yeah and I was wondering I wanted to ask in this kind of consideration do you consider atmospheric psycholation so just to answer on this box model this is not what we call a box model it's actually just one grid cell from a CTM transport model you divide the space in grid boxes I was just taking one of them so the general circulation is actually handled with that grid cell talking with the other one the grid cell is isolated on the plot but it's actually part of the grid and that's how we handle the circulation there are different family of models which we call box models but I did not really discuss that for the ease of use of the models so I said I didn't know it was possible but I was calling last week who was running Shimmer on the laptop it was just a one day simulation I think the ease of use is also very dependent on the user and the availability of the training because nothing is obvious but good training helps a lot and then tomorrow we have a few examples of surrogate models who can be quite interesting also if you are not using the full model but you want to have an approximation that is derived with this model so I will explain to you how we can build a simplified model that can maybe give you the answer you need so this surrogate model is also a good candidate ok thank you very much Augustin so if you have more questions here until tomorrow we will have another presentation with case studies so we will be back at 2.30 precisely ok thanks