Vers l’utilisation d’ensembles météorologiques pour la dispersion à courte distance de radionucléides en cas de rejet accidentel dans l’atmosphère : méthodologie, propagation des incertitudes et comparaison à des mesures radiologiques dans l’environnement
Nom du doctorant : Youness El-Ouartassy
Lieu de thèse : Bureau de modélisation des transferts dans l'environnement pour l'étude des conséquences des accidents (BMCA) - Fontenay-aux-Roses (92), Centre National de Recherches Météorologiques, UMR 3589 CNRS/Météo-France - Toulouse (31)
Date de début : Octobre 2020
L’IRSN utilise des modèles de dispersion atmosphérique pour prévoir les conséquences sanitaires et environnementales d’un rejet accidentel de radionucléides dans l’atmosphère, et proposer des actions de protection des populations. Or, ces simulations sont entachées de fortes incertitudes, notamment liées aux données d’entrée, à savoir la météorologie et le terme source. Une meilleure prise en compte des incertitudes météorologiques est donc une étape indispensable à une quantification réaliste des incertitudes liées aux simulations de dispersion. Pour la prévision météorologique, les experts s’appuient sur des ensembles météorologiques, c’est-à-dire N simulations (appelées « membres ») censés représenter l’incertitude de la prévision; ces ensembles donnent une évaluation probabiliste de l’évolution des variables météorologiques au cours du temps. Toutefois, ces ensembles ne sont pas nécessairement adaptés aux besoins des modèles de dispersion, comme l’a montré l’utilisation de ces ensembles sur l’accident de Fukushima.
Une première question est donc : comment améliorer les ensembles afin d’être plus représentatifs des variables d’intérêt pour la dispersion ? Pour ce faire, des méthodes de calibration existent afin de rendre les ensembles météorologiques moins biaisés et plus représentatifs de l’incertitude en utilisant les observations disponibles, et devront être adaptées aux variables et échelles considérées. Sur le cas de Fukushima, des questions quant à la façon appropriée d’utiliser ces ensembles sur une période relativement longue (trois semaines) sont également apparues : quelles échéances de prévision utiliser ? Comment assurer la continuité temporelle des membres d’ensembles météorologiques successifs pour couvrir la période de trois semaines sans provoquer des « sauts » non physiques au changement d’ensemble ? Enfin, les contraintes de temps de calcul en situation d’urgence rendent peu réaliste l’option d’utiliser tous les membres d’un ensemble météorologique opérationnel.
Pour répondre à cette problématique, l’une des pistes privilégiées est la réduction du nombre de membres de l’ensemble météorologique, par la sélection de membres « représentatifs » de comportements moyens (« best estimate ») ou pénalisants (« worst case »). Des techniques dites de « clustering » sont déjà utilisées en météorologie et pourront être déclinées à cet effet. L’objectif de la thèse proposée est de répondre à ces différentes questions. Elle s’articulera autour de trois axes : calibration d’ensembles, continuité temporelle des membres de l’ensemble et réduction du nombre de membres. Les ensembles ainsi construits seront utilisés en entrée des modèles de dispersion de l’IRSN et comparés à des mesures radiologiques dans l’environnement, notamment dans le cadre d’une campagne de mesure de 85Kr, un radionucléide émis par l’usine Orano NC La Hague lors du procédé de retraitement du combustible usé.
La thèse se déroulera en grande partie au CNRM à Toulouse, dans l’équipe RECYF du GMAP, qui développe les systèmes de prévision d’ensemble de Météo France, et sera co-encadrée par l’IRSN (Fontenay-aux-Roses).