Mesure de la volatilisation d'ammoniac à l'aide de la méthode aérodynamique dans les conditions de la pratique agricole

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Evaluation of a new inference method for estimating ammonia volatilisation from multiple agronomic plots

Tropospheric ammonia (NH3) is a threat to the environment and human health and is mainly emitted by agriculture. Ammonia volatilisation following application of nitrogen in the field accounts for more than 40 % of the total NH3 emissions in France. This represents a major loss of nitrogen use efficiency which needs to be reduced by appropriate agricultural practices. In this study we evaluate a novel method to infer NH3 volatilisation from small agronomic plots consisting of multiple treatments with repetition. The method is based on the combination of a set of NH3 diffusion sensors exposed for durations of 3 h to 1 week and a short-range atmospheric dispersion model, used to retrieve the emissions from each plot. The method is evaluated by mimicking NH3 emissions from an ensemble of nine plots with a resistance analogue–compensation point–surface exchange scheme over a yearly meteorological database separated into 28-day periods. A multifactorial simulation scheme is used to test the effects of sensor numbers and heights, plot dimensions, source strengths, and background concentrations on the quality of the inference method. We further demonstrate by theoretical considerations in the case of an isolated plot that inferring emissions with diffusion sensors integrating over daily periods will always lead to underestimations due to correlations between emissions and atmospheric transfer. We evaluated these underestimations as −8 % ± 6 % of the emissions for a typical western European climate. For multiple plots, we find that this method would lead to median underestimations of −16 % with an interquartile [−8–22 %] for two treatments differing by a factor of up to 20 and a control treatment with no emissions. We further evaluate the methodology for varying background concentrations and NH3 emissions patterns and demonstrate the low sensitivity of the method to these factors. The method was also tested in a real case and proved to provide sound evaluations of NH3 losses from surface applied and incorporated slurry. We hence showed that this novel method should be robust and suitable for estimating NH3 emissions from agronomic plots. We believe that the method could be further improved by using Bayesian inference and inferring surface concentrations rather than surface fluxes. Validating against controlled source is also a remaining challenge

Modélisation de la volatilisation de l'ammoniac après fertilisation minérale

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Evaluation of soil, air and water impacts of urban compost use in agriculture

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Le projet Amp’Air : Amélioration de la représentation des émissions agricoles d'ammoniac pour une meilleure prévision de la qualité de l'air en France

International audienceContexteL’ammoniac, gaz émis à 94% par les activités agricoles, est impliqué dans la formation des particules secondaires de petite taille (PM2.5) et la réduction de ses émissions est un enjeu pour l’amélioration de la qualité de l’air en France. Cependant, des incertitudes fortes pèsent sur le bilan annuel des inventaires européens de référence et sont un frein à l’évaluation de la contribution des émissions d'ammoniac aux niveaux de pollution ambiante. Parallèlement, les modèles de qualité de l’air actuellement utilisés en prévision de la qualité de l’air (plateforme PREV’AIR) ne prennent en compte ni les conditions pédo-climatiques ni les conditions de la pratique agricole et de ce fait peinent à anticiper les forts épisodes de pollution particulaire.ObjectifsLe projet Amp’Air porte sur l’amélioration des approches intégrant les émissions d’ammoniac dans ces modèles pour une meilleure prévision de la contribution de l'agriculture à la qualité de l'air en France, en formulant deux hypothèses. La première est qu’une meilleure représentation spatiale et temporelle des émissions agricoles d’ammoniac est indispensable à une meilleure représentation des processus de chimie-transport dans l’atmosphère conduisant à la formation des particules. La deuxième est que la variabilité temporelle des émissions d'ammoniac est particulièrement liée à la fertilisation azotée. L’objectif du projet est de proposer une méthodologie permettant de mieux prendre en compte dans les modèles de prévision de la qualité de l’air la variabilité spatiale et temporelle des émissions d’ammoniac liées à la fertilisation azotée.MéthodologiesLa démarche d’amélioration est constituée de deux étapes principales, avec des étapes associées.La première étape consiste à mettre en œuvre, confronter et combiner de manière innovante deux des outils/méthodes les plus récemment mis au point pour décrire finement la variabilité spatiale et temporelle de ces émissions : -l’inversion des émissions utilisées dans CHIMERE à partir des concentrations estimées à partir des observations IASI (Fortems-Cheiney et al., 2016) ; -l’outil « CADASTRE_NH3 » basé sur le modèle Volt’Air et la description fine des données d’entrée (Ramanantenasoa et al., 2018 ; Génermont et al., 2018).Ces approches reposent sur une complémentarité entre des observations de diverses natures (enquêtes, expérimentations, observations satellitaires, réseaux de mesure…) et des simulations numériques à différentes échelles (parcelle agricole, petite région agricole, méso-échelle) (modèle 1D, 3D).L’utilisation en routine de ces outils complexes en prévision de la qualité de l’air opérationnelle est difficile. C’est pourquoi, parallèlement au premier objectif, ce projet a pour objectif de proposer des outils plus faciles à mobiliser. La démarche consiste à proposer des méta-modèles élaborés à partir des outils mentionnés précédemment, et dont la qualité prédictive est évaluée. Les approches de modélisation sont en effet des approches qui permettent de produire des modèles relativement simples tout en restant basées sur des connaissances des processus mécanistes.La deuxième étape consiste à valider la qualité effective des inventaires obtenus.Cette validation consiste à vérifier que l’utilisation par les modèles de prévision de la qualité de l’air des inventaires d’émissions corrigés permet effectivement une meilleure quantification dans le temps et dans l’espace des concentrations particulaires. Les simulations des concentrations de particules sont réalisées avec les modèles de chimie-transport CHIMERE et MOCAGE et comparées aux simulations utilisées actuellement. Les résultats sont confrontés au niveau local avec les mesures issues des campagnes de terrain menés spécifiquement pour le projet, et au niveau national avec les données remontées dans la base de données nationale (LCSQA : Laboratoire Central de Surveillance de la Qualité de l’Air) et les données du réseau CARA (CARActérisation chimique des particules). La validation à des échelles spatiales larges et sur des périodes longues des inventaires est un réel challenge, nécessitant la mise en place de réseaux de mesure de concentration en ammoniac à très bas coût financier et humain. Le projet Amp’Air a déployé spécifiquement des mesures de concentration en ammoniac au sol dans cet objectif et s’est donné pour objectif d’affiner la stratégie du déploiement de ces mesures de concentration en ammoniac à l’échelle d’une région.Conclusions et perspectivesLa poursuite parallèle de deux objectifs (amélioration et opérationnalité) est indispensable à l’implémentation dans la plateforme PREV’AIR d’une nouvelle chaîne de modélisation prenant en compte explicitement et opérationnellement la dynamique des émissions d’ammoniac. Le projet Amp’Air ne cherche cependant pas à répondre à la question des décisions à prendre pour réduire durablement les émissions d’ammoniac et pour limiter l’impact sanitaire des épisodes de pollution aux particules à forte composante nitrate d’ammonium ; c’est l’objectif du projet PolQA « POLitiques d’amélioration de la Qualité de l’air grâce aux pratiques Agricoles », porté par l’INERIS

La base de données ELFE : vers une meilleure connaissance des émissions gazeuses liées à l’élevage

National audienceThe increasing demand for animal products is a major challenge for the livestock sector that must reduce its environmental impacts and ensure its sustainability. This sector has been identified as an important contributor to polluting gas emissions. Improving the knowledge on the origin and the magnitude of air pollutants and greenhouse gases emissions from livestock sector is essential to address climate change and to contribute to improve air quality with the evolution of breeding practices (feeding strategy, manure management, etc.). A consortium involving research and extension services partners was created to build a database called ELFE (ELevages et Facteurs d’Emission) with international data from literature references focusing on emissions of ammonia, greenhouse gases, particles and odors on the different steps of manure management of cattle, pig and poultry productions systems and their associated key variables. Around 350 publications (among 1 000 publications collected) are integrated into the database and provide more than 5 200 emission values. The ELFE database allows calculating average of emission and their standard deviation taking into account the diversity of livestock systems. These data can be used to provide emission factor for national inventories for specific livestock systems and also, to evaluate practices on gas emissions mitigation. This database can also be used to analyze the influence of key variables on the emission factor variability using multicriteria assessment (climate, building type, etc.). Moreover, this database propose a classification of emission factor into three classes according to the degree on which information about their most influential key variables was complete (>50 % ; 30-50 % ; 50 % ; 30-50 % ; <30 % des métadonnées renseignées) afin d’évaluer son niveau de description

Les émissions d'ammoniac d'origine agricole dans l'atmosphère: État des connaissances et perspectives de réduction des émissions

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