Description

La pollution de l’air constitue un enjeu environnemental et sanitaire majeur à l’échelle mondiale. Parmi les polluants atmosphériques, l’ammoniac (NH₃) joue un rôle clé, notamment en raison de ses émissions liées aux pratiques agricoles intensives (utilisation d’engrais azotés et gestion des effluents d’élevage). Gaz très réactif et à courte durée de vie atmosphérique, l’ammoniac participe à la formation de particules fines (PM₂.₅), reconnues pour leurs effets néfastes sur la santé humaine et les écosystèmes. Dans un contexte d’intensification agricole et de croissance démographique, la surveillance globale et continue de l’ammoniac atmosphérique est essentielle pour mieux comprendre ses sources, ses puits et sa variabilité spatio-temporelle, et ainsi améliorer les modèles de chimie-transport atmosphérique.
Depuis 18 ans, les observations satellitaires du sondeur infrarouge IASI (Infrared Atmospheric Sounding Interferometer), en orbite polaire, permettent de cartographier le NH₃ avec une couverture quasi globale biquotidienne et une résolution spatiale d’environ 12 km au nadir. En complément, le sondeur géostationnaire GIIRS (Geostationary Interferometric Infrared Sounder), opérant au-dessus de l’Asie, offre une résolution temporelle fine avec des observations toutes les deux heures. En juillet 2025, le lancement de nouveaux instruments — IASI-NG (IASI Nouvelle Génération) en orbite polaire et IRS (InfraRed Sounder) en orbite géostationnaire au-dessus de l’Europe et de l’Afrique — marque une avancée majeure pour l’observation de l’ammoniac, grâce à des performances instrumentales améliorées et une meilleure résolution spatiale et temporelle.
Cette thèse vise à exploiter pleinement ces nouvelles observations satellitaires. Les algorithmes d’inversion existants, développés pour IASI et reposant sur des approches d’intelligence artificielle, seront améliorés et adaptés aux nouvelles missions GIIRS, IASI-NG et IRS. La complémentarité entre observations en orbite polaire et géostationnaire sera analysée afin de caractériser les variabilités spatio-temporelles de l’ammoniac à différentes échelles.
Un volet spécifique portera sur l’impact des conflits armés sur les émissions et la distribution de l’ammoniac atmosphérique. Des travaux antérieurs ont montré que les perturbations des activités agricoles et industrielles liées aux conflits peuvent induire des variations marquées des concentrations de NH₃, comme observé lors du conflit syrien. Cette approche sera étendue à d’autres contextes récents, notamment la guerre entre la Russie et l’Ukraine, en combinant les observations issues de l’ensemble des capteurs infrarouges disponibles (IASI, IASI-NG, GIIRS et IRS).
Les travaux seront menés au LATMOS (Laboratoire Atmosphères et Observations Spatiales, Sorbonne Université), en lien avec les activités opérationnelles de diffusion des produits satellitaires d’ammoniac dans le cadre des projets SAFs d’EUMETSAT. Les observations satellitaires seront validées à l’aide de mesures au sol existantes, en particulier celles issues de l’instrument miniDOAS de la plateforme QUALAIR, située sur le toit de Sorbonne Université.
Les objectifs de ce projet de recherche sont les suivants :
1. Améliorer les algorithmes d’inversion fondés sur l’intelligence artificielle, développés pour IASI, afin de restituer les concentrations d’ammoniac à partir des nouvelles missions satellitaires (GIIRS, IASI-NG et IRS) ;
2. Analyser la complémentarité des mesures satellitaires afin de quantifier les variabilités spatio-temporelles des concentrations d’ammoniac à différentes échelles ;
3. Examiner l’impact des conflits armés sur la distribution des concentrations d’ammoniac à partir des observations satellitaires infrarouges ;
4. Valider les observations satellitaires d’ammoniac à l’aide de mesures au sol, en particulier celles issues de la plateforme QUALAIR au centre de Paris.

Compétences requises

Le ou la candidat·e devra être titulaire d’un Master 2 en sciences de l’atmosphère, physique, physique appliquée, instrumentation, télédétection, traitement du signal, data science, ou dans un domaine connexe. Le profil recherché combine un fort intérêt pour l’analyse de données scientifiques et les techniques instrumentales. Des compétences en traitement et analyse de grands jeux de données (Python, Matlab, R ou équivalent) sont indispensables. Une expérience préalable en analyse de données observationnelles, en particulier issues de capteurs atmosphériques ou de télédétection, sera fortement appréciée. Des bases solides en physique de l’atmosphère, en spectroscopie, ou en mesures environnementales constitueront un atout, de même qu’une sensibilité aux problématiques instrumentales (calibration, incertitudes, validation, intercomparaison). Une familiarité avec les méthodes d’inversion et/ou d’apprentissage automatique appliquées aux données scientifiques sera valorisée. Le ou la candidat·e devra faire preuve de rigueur scientifique, d’autonomie, et d’un bon esprit d’analyse, tout en étant capable de travailler en équipe dans un environnement de recherche interdisciplinaire. De bonnes capacités de communication écrite et orale, en français et en anglais, sont attendues. Un intérêt marqué pour les enjeux environnementaux, la qualité de l’air et le changement climatique, ainsi qu’une motivation pour un travail de recherche associant observations, développement méthodologique et instrumentation, seront des éléments clés de sélection.

Bibliographie

[1] Lelieveld, J., Evans, J. S., Fnais, M., Giannadaki, D., & Pozzer, A. (2015). The contribution of outdoor air pollution sources to premature mortality on a global scale. Nature, 525(7569), 367–371. https://doi.org/10.1038/nature15371

[2] Abeed, R, Clerbaux, C, Clarisse, L, Van Damme, M, Coheur, P-F, Safieddine, S. 2021. A space view of agricultural and industrial changes during the Syrian civil war. Elementa: Science of the Anthropocene 9(1). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.2021.000041

[3] https://qualair.fr/

Mots clés

pollution, satellite, télédetection, ammoniac