National audienceLa modélisation de la dispersion atmosphérique des composés odorants pour évaluer, par exemple, l'impact d'une installation industrielle est une question à part entière qui ne peut se limiter au calcul d'une concentration moyenne en un point donné (comme cela est fait dans le domaine de l'évaluation de la dispersion des rejets chimiques)

Rouil, Laurence

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Mode´lisation de la dispersion des odeursLaurence RouilTo cite this version:Laurence Rouil. Mode´lisation de la dispersion des odeurs. Journe´es techniques nationales”Pollutions olfactives des installations classe´es de l’e´valuation de la geˆne aux techniques dere´duction”, Feb 2005, Paris, France. ADEME. Angers, pp.95-99, 2005. <ineris-00972526>HAL Id: ineris-00972526https://hal-ineris.ccsd.cnrs.fr/ineris-00972526Submitted on 3 Apr 2014HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. 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Eneffet les spécificités du problème des odeurs résident dans trois points distincts :• La description de la source et de la nature des rejets : sources non nécessairementponctuelles, parfois de grande taille, rejets intermittents par bouffées, composésmultiples qui nécessitent le choix d'un traceur.• La nature fluctuante du phénomène (modélisation du trajetsource/récepteur) et implicitement les pas de temps employés pour lamodélisation. Il est souvent d'usage, pour modéliser l'impact des rejets depolluants issus de cheminées de mettre en œuvre des modèle analytiques(gaussiens) dont l'ensemble des paramètres (coefficients de dispersion, variablescalculées) est représentatif d'une situation moyenne dans le temps s'étendant dequelques minutes à une heure. Ce processus aboutit au calcul d'un panache moyenqui fait abstraction de ses éventuelles fluctuations dues d'une part au changementde direction du champ de vent (fluctuations de grandes échelles) et d'autre partaux fluctuations de petites échelles dues à la diffusion turbulente etreprésentatives de la nature chaotique (voir figure 1) du phénomène dedispersion4.Pour les odeurs, le calcul de concentrations moyennes horaires conduit à sous-estimer les forts niveaux de concentrations potentiellement observés sur de trèscourts pas de temps, qui peuvent être à l'origine d'une gêne (voir figure 2). En fait,il parait nécessaire de prendre en compte la nature très fluctuante du phénomèneet la potentielle gêne d'une source dans l'environnement peut s'estimer sur la basede quelques secondes.4 La mesure de concentration en un point récepteur donné, répétée un certain nombrede fois dans des conditions d'expérience similaire aboutira à des résultats différentspour chaque test. Il s'agit de l'incertitude inhérente au phénomène.Mean Wlnd DirectionMean Axis of PlumeFigure 1 : Représentation des effets de fluctuation de panache en fonction du tempsd'intégrationSource : www.nywea.org/clearwatersSJwrt !trw tt edlsapUone; dtia «skm frem « «f » grounrt fcimdFigure 2 : illustration des variations entre pic de concentration obtenu et comparaison auxconcentrations moyennessource: Simms et al (1999)• La nature même de l'information recherchée au point récepteur. Il est nécessairede qualifier la notion de gêne : à partir de quel moment considère-t-on qu'elleexiste ? Cela dépend du niveau d'odeurs constaté mais aussi de la durée surlaquelle il opère. Des odeurs très désagréables auront un seuil de tolérance faibleauprès des populations, et la gêne sera avérée même si l'odeur persiste pendantdes temps très courts. La question de l'information recherchée est donc trèssubjective, ce qui singularise la donnée obtenue par la mise en œuvre de modèlesde dispersion.La notion d'impact odorant est donc caractérisée par l'intensité, la durée(potentiellement très courte), la fréquence (sur une période significative, l'année parexemple). Et l'évaluation numérique de ces grandeurs nécessite, pour être correcte,de prendre en compte les fluctuations à court terme du panache de polluant.Applications de modèles de dispersionDéfinitionsLes deux grandes catégories de méthodes rencontrées pour modélîser la dispersionatmosphérique des rejets sont d'une part les modèles gaussiens et d'autre part lesmodèles tridimensionnels de type eulérien ou lagrangien. Ces deux approches sontfondées sur des bases théoriques très différentes.Les modèles gaussiens assimilent la forme du panache étudié à des courbesgaussiennes, s'étendant dans les directions verticales et transversales. Lesconcentrations sont donc résolues par une formule analytique dépendant du débit etde la vitesse de vent. Les coefficients de dispersion sont évalués (dans de nombreuxmodèles de façon empirique, dans d'autres de façon analytique) en fonction de larugosité du site, et des conditions de stabilité atmosphérique. Cette approche très peucoûteuse en temps de calcul, permet de multiplier le nombre de simulations réaliséeset de disposer de moyennes et statistiques réellement établies sur des basesannuelles ou pluri-annuelles. En contrepartie, les paramétrisations sont simples, cequi conduit à des approximations parfois rudimentaires de cas particuliers tels quel'effet du relief ou des bâtiments (dont on sait que leur présence peut avoir un effetnon négligeable sur la dispersion, et en particulier des odeurs). Des progrèsconsidérables ont cependant été faits pour les modèles actuellement développés.Les modèles tridimensionnels, sont de vrais modèles numériques basés sur le calculen chaque point d'une grille tridimensionnelle couvrant le domaine, de la solution d'unsystème d'équations aux dérivées partielles décrivant les phénomènes physiques. Ilsconduisent donc généralement, à condition de disposer d'une résolution suffisante(pas de maillage pour un modèle eulérien, nombre de particules lancées pour unmodèle lagrangien) à une description relativement satisfaisante des phénomènescomplexes: météorologie locale perturbée, présence d'obstacles, effets thermiques....En revanche la résolution des équations les plus sophistiquées et souvent coûteuse, etla mise en oeuvre de ces modèles ne permet pas de simuler un très grand nombre deconditions météorologiques afin d'établir des statistiques annuelles (et quid despercentiles?). A noter que des méthodes spécifiques sont généralement implantéesdans ces modèles pour tenir compte des phénomènes transitoires.Les modèles lagrangiens à bouffées permettent de représenter des rejetsintermittents par bouffées au sein desquelles les concentrations répondent à une loigaussienne. Ces bouffées peuvent se déplacer suivant un champ de vent nonconstant, modélisé de façon tridimensionnelle.Appiication à /a modélisation des odeursDans la suite, les techniques implantées ans les modèles, souvent de façon modulaire,pour simuler les spécificités de la dispersion des composés odorants sont brièvementdécrites.Calcul des concentrations horaires et évaluation a posteriori des picsL'ajustement a posteriori du rapport pic sur moyenne se fait par la formule simplesuivante:tpjtmLes indices p et m se réfèrent aux grandeurs considérées respectivement pour les picset les moyennes, t est le temps d'intégration et u est un exposant qui dépend du site(paramètre à ajuster) et de la stabilité de l'atmosphère. Cette approche est celleadoptée par le modèle autrichien AODM5 et elle est également souvent associée àl'usage des modèle de l'US-EPA6 (ISC ou COMPLEX).Son principal atout est qu'elle est simple et est opérante sur des modèles classiques(gaussiens ou tridimensionnels) utilisés pour des applications plus traditionnelles. Leproblème est que cette formule reste empirique et donc difficile à utiliser dans desconditions autres que celles pour lesquelles elle a été établie. Certains scientifiquesremettent également en cause sa validité dans le cadre de l'évaluation des picsobtenus au cours des fluctuations7.Modèle de fluctuationsCertains modèles gaussiens incorporent un module de fluctuation permettant decalculer les concentrations associées. Généralement la concentration calculée, n'estplus le résultat de l'application de la formule gaussienne, mais résulte de deuxcontributions. L'une aboutit au décalage de l'axe du panache (fluctuation du vent) etl'autre représente les fluctuations internes du panache, qui modifient localement ladispersion. Cette partie est modélisée par des processus aléatoires.Des coefficients de dispersion, ac et crp sont donc calculés pour chaque type decontributions, et la concentration finalement calculée résulte de la formulationgaussienne appliquée avec les coefficients suivants :Des fréquences d'apparition de dépassement de seuil ou des percentiles mieux ajustésà la problématique peuvent ainsi être déduits8.Calcul de probabilité de dépassementCette approche repose sur le calcul de probabilités de dépasser un certain niveau deconcentration pendant un certain temps moyen. La démarche est sensiblementdifférente des précédentes puisque le modèle ne raisonne plus en concentrationabsolue mais en probabilité de distribution (figure 6). En considérant des conditionsmétéorologiques recensées sur une ou plusieurs années, de façon à déterminer enchaque point récepteur la probabilité moyenne d'avoir un dépassement de seuil. Enrevanche les percentiles sont calculés pour chaque condition météorologique, mais nepeuvent être recombinés. Le temps d'intégration doit être spécifié par l'utilisateur.Le code ADMS3 repose sur ce principe9.5 "Diurnal and annual variation of thé sensation distance of odour emitted by livestocksbuildings calculated by thé Austrian odour dispersion model (AODM)11, G. Schauberger,M.Piringer, E. Petz, Atmosphérique. Env Vol 34, pp 4839-4851 (2000)5 "Dispersion of odour: a study case with a municipal solid waste landfill site in North london,United Kigdom", U. Sarkar, S.E. Hobbs, P. Longhurst,J of Env. managment, Vol 68, pp 153-160 (2003)7 «Accounting for averaging time in air pollution modelling », A. Venkatram, Atm. Env. Vol 36,pp 2165-2170, 20028 « A fluctuating plume dispersion model for thé prédiction of odour-impact frequencies fromcontinuous stationnary sources", P. Mussio, A.W. Gnyp, P.H. Henshaw, Atm. Env. Vol 35, pp2955-2962, 20019 « Turbulent fluctuations and their use in estimating compliance with standards and in modelévaluation », SJ. Dyster, DJ. Thomson, C.A. Me Hugh, DJ. Carruthers, Communication à "6 thConférence on Harmonizing air dispersion sion modelling for regulatory purposes", Rouen 1999Probability F\c>£)0.02~> Concentration cFigure 8,9 - Frobability density fonction at (x, y, s) or (X, y, z,Figure 6 : Modèle de fluctuation Fonction de probabilité de dépassement utilisée par ADMS3P=f(x/y,z,météo, tav)Source : manuel utilisateur ADMS3ConclusionL'objectif de ce court document est de présenter d'une part les caractéristiquesdistinguant la problématique liée à la dispersion des odeurs de celle liée à ladispersion de rejets chimiques. Il est montré que les contraintes liées à la prise encompte des fluctuations du panache sont plus grandes. Négliger leur impact potentielpour de très courts pas de temps (de l'ordre de la minute) pourrait conduire à uneévaluation complètement erronée de l'impact du panache dans l'environnement del'installation.Les modèles généralement utilisés pour modéliser la dispersion des panaches, qu'ilssoient de type gaussien ou numérique tridimensionnels, tentent de s'affranchir decette difficultés par des méthodes relativement simples. Elles vont de la simplecorrection empirique à l'exploitation de fonctions de probabilité de dépassement deseuil définies en fonction de la météorologie et du pas de temps considéré.L'expérience montre cependant toute la difficulté d'appréhender complètement leproblème de la dispersion des odeurs par la mise en œuvre de modèles numériques.La mise en place de campagnes de mesures à des fins d'évaluation des modèles estnécessaire mais souvent difficile et délicate à exploiter : elle passe par unequalification correcte du terme source et éventuellement de ses propres fluctuationset par la mise en perspective de ces résultats avec ceux souvent délivrés par des jurysde nez qui contiennent une part de subjectivité. En ce sens, l'exploitation de mesureschimiques de composés représentatifs (mais lesquels ?) facilité l'analyse desperformances des modèles. Elle sous-entend en revanche un coût...Enfin, des questions subsistent sur les indicateurs à simuler : moyennes, percentiles,nombres de dépassements de seuils... Répondre à ces questions, liées à la perceptionde la gêne, conditionnera nécessairement les démarches de modélisation qu'il serapertinent de mettre en œuvre pour qualifier l'impact des rejets odorants d'un site oud'une installation.

Modélisation de la dispersion des odeurs

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