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Atmospheric ammonia contribution to the formation of fine particles and its consequences for human health are of increasing concern in air quality issues.Large uncertainties affect ammonia emissions quantification, both in terms of annual budget and spatial and temporal distribution. Agricultural activities represent almost all anthropogenic sources of ammonia in France. Slightly more than half is attributed to crop N fertilization, which also accounts for much of this variability. Fertilization practices are particularly intense at spring time when crops grow, but with disparities according to regions and crop types. They are very dependent on weather conditions. Ammonia volatilization is also highly dependent on meteorology, as well as on soil conditions, and on fertilizer types and application methods.Improving inventories is a challenge for a better air quality forecasting. The Amp'Air project explored two new approaches developed to meet this need for ammonia: a bottom-up inventory, Cadastre_NH3, based on the volatilization model Volt'Air and a database original by its fertilization practice description; a top-down inventory, NH3SAT, combining satellite observations of ammonia concentrations and chemistry-transport models to constrain ammonia emissions. Accounting these new inventories as inputs of the Chimere and Mocage chemistry-transport models was assessed : the simulation outputs where compared to ammonia and particle concentrations measurements performed in the ambient air. A concentration measurement network was set up specifically for ammonia. It covered four contrasting regions of northern France over the whole 2016-2017 crop year.The Amp'Air project demonstrates that refining the temporalization and spatialization of emissions enhances air quality forecasting, enabling platforms to better anticipate the occurrence and intensity of springtime particulate pollution episodes. The convergence of these two alternative, independent and complementary inventories encourages further developments in combining them for even more reliability. The work undertaken in this project should also be continued in order to propose simplifications guaranteeing the necessary operationality for the routine implementation of such tools., La contribution de l'ammoniac atmosphérique à la formation de particules fines et ses conséquences sur la santé humaine sont des sujets de préoccupation croissante en matière de qualité de l'air.Les incertitudes sur la quantification des émissions d’ammoniac sont très élevées, tant en bilan annuel qu’en distributions spatiale et temporelle. Or les activités agricoles représentent la quasi-totalité des sources anthropiques de ce composé en France. Un peu plus de la moitié est attribuée à la fertilisation azotée des cultures, qui explique également une grande partie de cette variabilité. Les pratiques de fertilisation, particulièrement concentrées au printemps lors de la reprise de végétation, mais avec des disparités selon les régions et les cultures, sont très dépendantes des conditions météorologiques. La volatilisation de l’ammoniac est aussi très dépendante de la météorologie, ainsi que des conditions de sol, des types d’engrais et de leurs modalités d’application.Améliorer les inventaires est un enjeu pour une meilleure prévision de la qualité de l’air. Le projet Amp’Air s’est attaché à explorer deux nouvelles approches élaborées pour répondre à ce besoin pour l’ammoniac : une approche bottom-up, Cadastre_NH3, reposant sur le modèle de volatilisation Volt’Air et une base de donnée originale par sa description des pratiques de fertilisation ; une approche top-down, NH3SAT, mettant en synergie observations satellitaires de concentrations d’ammoniac et modèles de chimie-transport afin de contraindre les émissions. L’apport de ces nouveaux inventaires en entrée des modèles de chimie-transport Chimere et Mocage a été évalué par confrontation des sorties de simulations aux concentrations en ammoniac et en particules mesurées dans l’air ambiant. Un réseau de mesure de concentrations a été mis en place spécifiquement pour l’ammoniac et a permis de couvrir quatre régions contrastées du Nord de la France sur toute l’année culturale 2016-2017.Le projet Amp’Air fait la démonstration qu’affiner la temporalisation et la spatialisation des émissions est un atout pour les plateformes de prévision de la qualité de l’air pour mieux anticiper l’occurrence et l’intensité des épisodes printaniers de pollution particulaire. La convergence de ces deux inventaires alternatifs, indépendants et complémentaires, incite à poursuivre les développements en les combinant pour encore plus de fiabilité. Les travaux entrepris dans le projet Amp’Air devraient se poursuivre pour proposer des simplifications garantissant l’opérationnalité nécessaire à la mise en œuvre en routine de tels outils.

International audience; ContexteL’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.

This work focus on of the main physico-chemical processes driving the redistribution of photochemical pollutants and oxidizing capacity of the atmosphere, using the modelling way with the comprehensive RAMSChemistry meso-scale model. These studies were done in the framework of the ESCOMPTE models intercomparison modelling exercise. This experiment took place over the southern France, including the Marseilles urban area and close to the Fos-Berre industrial area. With the coupling of a chemical mechanism interpreter, a dry deposition module and an "online" photolysis rates calculation code, we were able to study the impact of these various processes on the distribution of pollutants and on the oxidizing capacity of the atmosphere. We shows that an "online" calculation for photolysis rates is necessary in order not to modify radicals redistribution, and that a simplified chemical mechanism is sufficient for processes studies, but not for air quality or oxidizing capacity prediction. Finally, the participation on the ESCOMPTE modelling exercise gave us the possibility to test in real conditions the RAMS-Chemistry model, and to compare it with reference models. It also permitted to focus on strong and weak points of this kind of exercises., Ce travail porte sur l'étude des principaux processus physico-chimiques dirigeant la redistribution des polluants photochimiques et la capacité oxydante de l'atmosphère, grâce à une approche par la modélisation méso-échelle à l'aide du modèle RAMS-Chimie. Ces études ont été réalisées dans le cadre de l'exercice ESCOMPTE d'intercomparaison de modèles de transport chimie. Cette campagne s'est déroulé dans le sud-est de la france, à proximité de la zone urbanisée de Marseille et du site industriel de Fos-Berre. Grâce au développement et au couplage d'un interprét- eur de mécanismes chimiques, d'un module de dépôt sec, et d'un code de calcul "online" des taux de photolyse, nous avons pu étudier l'impact de ces différents processus dans la répartition des polluants et de la capacité oxydante de l'atmosphère. Nous montrons que le calcul "online" des taux de photolyse est nécessaire pour ne pas modifier la représentation des radicaux et qu'un mécanisme chimique simplifié est suffisant dans le cadre d'études de processus, mais pas pour des études de qualité de l'air ou de capacité oxydante