Thèse de Robin Miri

Soutenance de thèse de Robin Miri - laboratoire LOA

Résumé :

Cette thèse se concentre sur l’analyse des mesures de fluorescence atmosphérique par lidar pour la caractérisation des aérosols et l'étude de leurs interactions avec la vapeur d'eau et les nuages. Le lidar LILAS (LIlle Lidar Atmospheric Study), situé sur la plateforme ATOLL (ATmospheric Observations at LiLLe) du LOA (Laboratoire d’Optique Atmosphérique) à Lille, est un lidar Mie-Raman-fluorescence membre du réseau européen EARLINET-ACTRIS (European Aerosol Research Lidar NETwork- Aerosol-Clouds and Trace gases Research InfraStructure) capable de profiler la fluorescence induite des aérosols et disposant d'un haut niveau d'automatisation. Ces caractéristiques ont permis le développement de FLARE-GMM (Fluorescence Lidar Aerosol REcognition based on Gaussian Mixture Model), un algorithme de classification automatique des aérosols basé sur un modèle d'apprentissage automatique. Cet algorithme précise le type des aérosols détectés par le lidar à l’aide de leur signature de dépolarisation, de leur fluorescence et de l'humidité atmosphérique. Après validation, une étude statistique des aérosols présents à Lille sur la période 2021-2023 a été réalisée grâce aux résultats de FLARE-GMM.
La base de données de profils de fluorescence atmosphérique a ensuite été utilisée pour améliorer l'estimation des propriétés hygroscopiques des aérosols. Indépendante de la présence de vapeur d'eau, la fluorescence permet de suivre l'évolution de la concentration d'aérosols dans une couche donnée, en supposant que la nature des aérosols dans cette couche soit homogène. Cette capacité permet de compenser les variations éventuelles de concentration en aérosols dans la couche, permettant une estimation plus précise des propriétés hygroscopiques. Cette méthode, évaluée dans différentes situations, a montré les avantages apportés par la fluorescence. Les propriétés hygroscopiques des aérosols présents à Lille ont ensuite été estimées grâce à une méthode de détection automatique des cas de croissance hygroscopique, révélant des incertitudes importantes liées principalement à l'estimation de l'humidité relative. La dépendance de l'estimation des propriétés hygroscopiques à l'humidité relative a été modélisée pour mieux prendre en compte ce phénomène et comprendre comment le minimiser.
Enfin, les signaux de fluorescence dans les nuages ont été étudiés. Cette partie demeure plus prospective, car de nombreuses inconnues subsistent quant à l'impact des nuages sur les signaux de fluorescence. Néanmoins, plusieurs hypothèses expliquant comment les nuages peuvent influencer les signaux de fluorescence ont été avancées et discutées. Ensuite, une méthode d'inversion de la rétrodiffusion élastique des aérosols présents dans la couche nuageuse a été proposée. Bien que cette approche comporte, en l’état, de larges incertitudes et repose sur des hypothèses fortes, elle offre une perspective originale et prometteuse pour l'étude des aérosols en conditions nuageuses par télédétection.

Mos clés : Télédétection,Aerosols,Nuages,Lidar