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Hygroscopicité
L’hygroscopicité est définie comme étant la capacité de certains aérosols (ici les aérosols de combustion) à favoriser la condensation de la vapeu r d’eau atmosphérique. Ces aérosols sont alors dits noyaux de condensation nuageuse (CCN). Cette hygroscopicité est très complexe, car elle dépend fortement de la taille des aérosols, de leur composition chimique et du caractère hydrophile/hydrophobe de chaque constituant chimique. De nombreux travaux ont porté sur la schématisation de la fonctionnalisatio et par suite, de l’hygroscopicité des aérosols de combustion pour la source feux de biomasse. Les travaux de Rodgers et al. (1991) ont montré que 80 à 100% des particules submicroniques peuvent éventuellement agir en tant que noyaux de condensation, de même pour les feux de savane en Afrique de l’Ouest (Dinh et al., 1994). Si le comportement des noyaux de condensation des feux de biomasse peut être attribué à l’eau soluble dans les substances inorganiques (tels que le sulfate, nitrate, potassium, sodium, ammonium), les résultats de Ruellan et al.(1999) suggèrent que la grande quantité de teneur en eau soluble dans les matières organiques dans la phase particulaire peut également être responsable de ce comportement des particulesen tant que noyaux de condensation. Pour la source trafic, Legrand (2000) a montré une grande variabilité des concentrations des CCN à 0,1% de sursaturation (entre 0,2% et 40% de l’aérosol atmosphérique) avec de fortes concentrations en CCN lors de la présence de nuages de basse altitude et de faibles concentrations lors de période de stabilité thermique ou de ciel dégagé.
Dans le même cadre d’idées, Novakov and Penner (1993) ont montré que certains aérosols organiques peuvent contribuer significativement à l a masse totale des noyaux de condensation, particulièrement les aérosols organiques secondaire (Cruz and Pandis, 1997 ; Shulman et al., 1996 ; Saxena et al., 1995). Par contre, d’autres études ont montré que les composés organiques inhibaient la formation de gouttelettes (Jacobson et al., 2003).
D’une manière générale, lorsque l’atmosphère est chargée en particules hydrophiles, celles-ci jouent le rôle de noyaux de condensation. Pour les modélisateurs, schématiquement, le carbone suie est considéré comme essentiellement hydrophobe et le carbone organique plutôt hydrophile (Cooke et al., 1999 ; Solmon et al., 2006). A titre d’exemple, dans le modèle global TM5, 80% des particules sont supposées hydrophobes contre 20% hydrophiles pour le carbone suie. Par contre, pour le carbone organique, des proportions de 50% d’hydrophobes et 50% d’hydrophiles sont introduites (Guillaume et al ., 2007). Toutefois, cette distinction entre aérosols carbonés hydrophiles et hydrophobes resteencore très complexe. Cette complexité de caractérisation des aérosols dépend notamment duvieillissement de ces aérosols qui se traduit par une fonctionnalisation accrue, augmentant de ce fait la proportion de noyaux hydrophiles. Mikhailov et al. (2001) ont également examiné l’interaction entre gouttelettes d’eau et particules de carbone suie. Afin d’estimer cette interaction, ils ont utilisé deux aérosols : du carbone suie supposé hydrophobe et ducarbone suie hydrophile (après enrichissement superficiel en n-butanol). L’analyse par microscopie électronique a montré que la distribution granulométrique en carbone suie hydrophobe n’est pas modifiée de manière significative après interaction avec des gouttelettes d’eau, alors que celle de l’aérosol de suie hydrophile est modifiée, la taille moyenne ayant ét réduite d’un facteur trois. Cette redistribution en tailles pourrait s’expliquer par la possibilité pour des particules d’être captées par des gouttelettes d’eau, s’y coagulant en augmentant progressivement la taille de la « nouvelle » particule et en favorisant la formation de nouvelles espèces (effet réacteur des gouttes). Ainsi, l’évaporation ultérieure de l’eaunuageuse donne des aérosols plus compacts qu’initialement au terme de ces processus complexes . Les connaissances sur les mécanismes physico-chimiques liés à l’hygroscopicité sont encore limitées et plusieurs modèles schématisent l’hygroscopicité des espèces carbonées:
• Pöschl et al. (2001) postulent la présence d’une (mono-)couche de benzo[a]pyrène (BaP) autour du carbone suie (condensation après oxydation en surface par l’ozone), qui rend l’aérosol hygroscopique.
• Liu et al. (2005) proposent un modèle à plusieurs couches hydrophiles autour des aérosols carbonés (noyaux de carbone suie et carbone organique), couches de sulfates rendant la particule hydrophile dans son ensemble (à partir de 10 couches de sulfates).
Granulométrie
La taille des particules affecte à la fois leur tem ps de résidence dans l’atmosphère et leurs propriétés physico-chimiques. C’est pourquoi on s’intéresse à la distribution à la fois en masse et en nombre du spectre granulométrique des aérosol. Ces deux distributions caractérisent différemment le même aérosol. La masse est concentrée dans les gros aérosols, tandis que le nombre porte plutôt sur les classes de petites tail les. Il existe plusieurs manières de décrire la distribution en taille des aérosols. On peut sépare le spectre de taille en intervalles fixes, et compter le nombre ou la masse des particules de diamètre situé dans cet intervalle (description sectionnelle). On peut aussi remarquer, expérimentalement, qu’il existe plusieurs modes dans la distribution granulométrique. Selon Seinfeld and Pandis (1998) et Whitby (1978), la granulométrie des aérosols couvre une très large gamme de tailles, du nanomètre jusqu’au dixième de millimètre. La taille de ces particulesvarie selon la nature de la source émettrice et les réactions physico-chimiques affectant ces aérosols (nucléation, coagulation et condensation de gaz vers les particules). Les populations d’aérosols comportent classiquement trois modes présentés sur la figure 1.2 :
• un mode nucléation constitué de particules ultra-inesf (diamètres inférieurs à 0,1m), les particules d’Aïtken, issues de la « condensation » de gaz autour d’un noyau de condensation.
• un mode accumulation avec des diamètres compris entre 0,1 et environ 1m qui résulte du grossissement de petites particules ou de l’évaporation de grosses particules.
• un mode grossier avec des diamètres supérieurs à 1m.
Cette classification a été observée sur les aérosolen Afrique, notamment au Bénin pendant la campagne AMMA en 2006. Ainsi, Mallet et al. (2008) ont montré l’existence de ces trois modes avec les caractéristiques suivantes : un mode fin composé de particules de diamètre moyen 0,096m, un mode accumulation (0,8m) et un mode grossier (2m).
Propriétés optiques
Les paramètres caractérisant les propriétés optiques de l’atmosphère sont directement liés, entre autres, à la concentration et à la compositio n chimique de l’aérosol. Cependant, ces deux éléments ne sont pas les seuls facteurs dans la détermination du pouvoir absorbant ou diffusant des aérosols de combustion. Les propriétés optiques des aérosols dépendent de leur forme, de leur taille et de leur état de mélange avec d’autres composés (Cachier, 1998). L’indice de réfraction m d’un aérosol est complexe,m = n + i k, la partie réelle n traduisant la diffusion et la partie imaginaire, l’absorption du rayonnement. Le tableau 1.1 regroupe un exemple d’ensemble des paramètres relatifs aux propriétés optiques du carbone suie et du carbone organique obtenu lors de la campagne Escompte pour un aérosol urbain.
Emissions des aérosols de combustion
Le terme « émission » représente dans cette thèseesl quantités de particules rejetées dans l’atmosphère par les différentes sources. La natureet la quantité des composés émis, ainsi que leur répartition géographique sont inhomogènes, puisque les émissions dépendent de plusieurs paramètres tels que le type de végétation, les combustibles utilisés, le niveau de développement des pays, la densité de population. En Afrique, on retrouve trois grands types de sources de l’aérosol de combustion :
• les feux de biomasse : feux de végétation (forêt,avane,s…) liées aux pratiques culturelles, à l’élevage, à l’agriculture et à la d éforestation.
• les biofuels : combustion de bois, charbon de bois, résidus agricoles, déchets
animaux,… dans les secteurs d’activités domestiques et industrielles.
• les combustibles fossiles : sources d’énergies fossiles (essence, diesel,…) dans les secteurs du trafic, des industries et du domestique.
Ces émissions sont en constante augmentation pour les feux de biomasse, les biofuels et les combustibles fossiles, du fait de pratiques humaines elles-mêmes en constante augmentation, et du fait de l’accroissement démographique. Les émissions qui en découlent sont anthropiques pour la grande majorité. Aussi, dans notre travail de recherche, nous nous focaliserons sur les émissions anthropiques, bien que les émissions biogéniques sont à prendre aussi en compte pour le carbone organique (ce n’est pas l’objet de cette thèse).
Feux de biomasse
Depuis les années 1990, on a pu vérifier en Afriquel’importance des émissions liées à la combustion de biomasse. A titre d’exemple, on estime que sur 750 millions d’hectares de végétation brûlés chaque année, près de la moitiéesontl en Afrique, contre 12 à 13 millions aux moyennes et hautes latitudes de l’hémisphère Nord (Calabri and Cisela, 1992). Liousse et al. (1996) ont montré que les combustions anthropiques de biomasse génèrent environ 46% des émissions de carbone suie et 55% des émissionsde carbone organique primaire à l’échelle du globe. Les feux de biomasse en Afrique tirent leur origine de pratiques culturelles et d’activités liées au défrichement pour l’utilisation permanente de terres pour l’agriculture, l’élevage et l’élimination des résidus agricoles. Dans la plupart des inventaires globaux et régionaux (Hao and Liu, 1994 ; GEIA ; EDGAR ; Liousse et al., 1996 ; Cooke and Wilson, 1996 ; Liousse et al., 2010 ; Mieville et al., 2010), la construction des inventaires de feux de biomasse est basée sur une approche « bottom-up », selon la formulation générale (Cachier et al., 1991) : E(X) = M * EF(X)
avec E, les émissions en g, M, la quantité de biomasse brûlée en kg et EF, le facteur d’émission correspondant à l’aérosol X (e.g. BC et/ou OC) (en g/kgdm) dont on calcule les émissions.
De nombreuses incertitudes subsistent encore sur le calcul de telles émissions (Liousse et al., 2010 ; Mieville et al., 2010). Ainsi, le tableau 1.2 fournit le total des émissions de carbone suie (BC) et de carbone organique primaire (OCp) par les feux de biomasse à l’échelle du globe en 2000, sur la base de cinq inventaires.
Combustibles fossiles et biofuels
Les émissions de carbone suie et de carbone organique primaire par combustion de combustibles fossiles et de biofuels sont disponibles dans des inventaires aux échelles globales et régionales, mais ce n’est pas le cas de l’Afrique où seuls les inventaires globaux existent. Dans l’un de ces inventaires (Junker and Liousse, 2008), à l’échelle de l’Afrique en 2000, les émissions de carbone suie étaient évaluées à 2,3 Tg pour les feux de biomasse (cf. tableau 1.2) contre 0,44 Tg pour les biofuels et 0,20 Tg pour les combustibles fossiles (cf. tableau 1.3) avec comme principales activités émettrices le trafic routier,les industries, les centrales thermiques et les combustions domestiques. Jusqu’à présent pour les combustibles fossiles et des biofuels, on s’intéresse essentiellement aux combustions domestiques et aux biofuels par le biais de la fabrication de charbon de bois (Brocard, 1996). Ces émissions sont calculées selon une approche « bottom-up » basée sur les données de consommation en combustibles fossiles/biofuels et des facteurs d’émissions correspondant. A l’échelle globale, les quantités de combustibles fossiles consommées sont recensées classiquement par deux organismes internationaux : l’ONU et l’IEA. Les facteurs d’émissions de carbone suie et de carbone organique sont très variables et dépendent de la technologie utilisée (véhicules à 2ou 4 roues par exemple), du combustible (diesel, bois, …), du secteur d’activité (trafic, i ndustries, …) et de la qualité de maintenance des installations (Junker and Liousse, 2008, Bond et al., 2004) et donc, du pays ou de la région considéré(e). Ainsi, deux approches dans laconstruction des inventaires d’émissions relatifs au carbone suie et au carbone organique ont été développées à l’échelle mondiale. Il s’agit de l’inventaire de Bond et al. (2004) et cel ui de Junker and Liousse (2008). Le tableau 1.3 présente les émissions de carbone suie et de carbone organique primaire par les combustibles fossiles, selon ces deux inventaires globaux pour l’année 2000, à l’échelle du globe et pour l’Afrique.
Développement de l’inventaire 2002 des émissions de carbone suie (BC) et de carbone organique primaire (OCp) par les deux roues en Afrique de l’Ouest
Méthodologie
Ce travail de développement des inventaires de carbone suie et de carbone organique primaire des deux roues pour l’année 2002 a porté sur 16 pays, dont 14 en Afrique de l’Ouest (Bénin, Burkina Faso, Côte d’Ivoire, Gambie, Ghana, Guinée, Guinée Bissau, Libéria, Mali, Niger, Nigeria, Sénégal, Sierra Léone et Togo) et 2 en Afrique Centrale (Cameroun et Tchad). Pour des raisons de simplification, nous avons utilisé le terme « Afrique de l’Ouest » pour caractériser l’ensemble de ces 16 pays. Pour le calcul des émissions de carbone suie et de carbone organique primaire des véhicules deux roues, nous nous sommes basés sur une approche de type « bottom-up ». Cette approche consiste à calculer les émissions pays par pays, à partir des données de consommations du fuel considéré et des facteurs d’émissions associés. Pour rappel, les véhicules à deux roues et à deux temps utilisent un mélange d’essence et d’huile comme carburant. La formulatio n du calcul des émissions est la suivante : E i, j Ci EFi, j où Ei,j sont les émissions totales (en g), Ci la consommation de carburant (essence et huile mélangés en kg) et EF les facteurs d’émissions (en g/kg) pour le pays i et l’aérosol carboné i,j , j (BC ou OCp).
Il existe de nombreuses incertitudes sur la détermination des données de consommation Ci et des facteurs d’émissions EF . Afin de prendre en compte ces incertitudes, nous avons défini deux cas extrêmes (un cas minimum et un cas maximum) avec différentes hypothèses qui sont évoquées par la suite.
Détermination de la consommation
La consommation annuelle de carburant par les deux roues dans chaque pays a été calculée en se basant sur le nombre de deux roues (distinction faite entre les taxi-motos et les autres véhicules à 2 roues compte tenu de leurs émissionsdifférentes, à priori), leur consommation journalière, le nombre de jours de circulation de tels engins pendant une année et la masse volumique du carburant utilisé, selon la relation : C NV c NJ ρ où C est la consommation annuelle des véhicules à deux roues (en kg/an) dans chaque pays, NV le nombre de véhicules à deux roues en circulation, c la consommation journalière d’un véhicule à deux roues (en m3/jour/véhicule), NJ le nombre de jours de circulation des véhicules à deux roues en une année (en jour/an) et la masse volumique du mélange essence-huile (en kg/m3). J’examine ci-après, ces différents facteurs qui seront différenciés suivant les scénarios minimum et maximum.
Nombre de véhicules deux roues
En Afrique, les véhicules à deux roues sont utilisé comme moyen de transport en commun (taxi-motos) et/ou à usage privatif (figure 2.2). L es taxi-motos ont une consommation beaucoup plus importante, à priori, que celle des e ngins à deux roues à usage privatif. Ainsi, dans ce travail, une distinction a été établie entrles deux roues à usage privé et à usage public (taxi-motos). Six pays sont concernés par cette distinction, du fait de l’implantation et de la généralisation du phénomène des taxis-motosIl. s’agit du Bénin, du Cameroun, du Niger, du Nigeria, du Tchad et du Togo. Cependant, la différenciation entre le nombre des engins à deux roues qui ont une utilisation publique ou privée peut constituer un handicap du fait des risques importants de double comptage. C’est une situation délicate mais assez incontournable, d’autant plus que les études sur les deux roues sont rares en Afrique. De plus, lorsque des données sur le nombre de deux roues et leur possible utilisation en tant que taxi-motos ou à usage strictement privatif sont disponibles, elles sont disparates et sujettes à ca ution (Diaz Olvera et al., 2007; Agossou, 2004; Godard and Ngabmen, 2002), du fait notamment d’informations peu claires sur la méthodologie de comptage de ces engins. Aussi, nous avons élaboré deux scénarios (bas et haut) pour lesquels nous avons adopté les ratios suivants : 40%/60% et 50%/50% (Worou, 2005) pour le pourcentage de véhicules à deux roues d’usage privé/public. Ainsi, les ratios ci-dessus seront utilisés pour qu’on obtienne le plus bas (resp. le plus) nombre de taxi-motos dans le scénario bas (resp. scénario haut). Par exemple, si le nombre total des engins à deux roues était connu (aucune distinction entre deux roues privé/public), on utilise le ratio 40%/60% dans le scénario bas et celui de 50%/50% dans le scénario haut. Au contraire, si le nombre des taxi-motos est connu, le ratio de 50%/50% est utilisé dans le scénariobas afin de minimiser le total du nombre des véhicules à deux roues et celui de 40%/60% le sera pour scénario haut. Cette différenciation a permis effectivement d’obtenir des valeurs minimales et maximales du nombre de véhicules à deux roues en circulation conformément à nos scénarios bas et haut. Par ailleurs, pour le nombre de véhicules à deux roues, les principales sources de données sont les suivantes : IRF (2009) ; Trans-Africa (2009) ; Kumar and Barrett (2008) ; Diaz Olvera et al. (2007) ; Institut National de la Statistique (2006) ; Boko et al. (2003) ; Godard and Ngabmen (2002) ; World Bank (2002), ainsi que le site de Surveillance de la Santé et des Populations (DHS, 2006). Comme indiquéplus haut, l’ensemble de ces données fournit des estimations très différentes. Au vu desdonnées, les plus fortes valeurs ont été fournies par DHS (2006). Nous avons ainsi utilisé le ratio 50%/50% pour maximiser le nombre des taxis-motos et de ce fait, la consommation totale des engins à deux roues. Par conséquent, pour le scénario bas, nous nous sommesbasés sur les données issues des autres publications citées.
• Dans le scénario bas, les publications citées plushaut ont permis d’obtenir le nombre des véhicules à deux roues dans huit sur les 16 pays de notre étude. Il s’agit des pays suivants : Bénin, Burkina Faso, Cameroun, Mali, Niger, Nigeria, Tchad et Togo. Dans les huit autres pays où nous ne disposions d’aucune donnée, le nombre de deux roues a été calculé. Nous avons ainsi utilisé le rapport treen les nombres des engins à deux roues et ceux des voitures des 8 pays où nous disposions de données sur les deux roues. Pour être cohérent avec le terme de « scénario bas », c’est le rapport minimum (i.e. celui du Niger (0,1)) qui a été retenu pour alculer le nombre de deux roues dans ces huit pays restants pour lesquels nous ne disposions que du nombre des véhicules à 4 roues (tableau 1 de l’article, ci-joint).
• Dans le scénario haut, le nombre des véhicules à deux roues de 14 pays sur les 16 a été fourni par DHS (2006) (tableau 2 de cet article). C’est en Gambie et en Guinée Bissau que nous ne connaissions pas le nombre des 2 roues en circulation. Ainsi, la méthode utilisée lorsque les données étaient absentes dansle scénario bas a été appliquée à ces deux pays. Aussi, pour être cohérent avec le scénario haut, c’est le maximum du rapport entre les nombres des engins à deux roues d u scénario haut et ceux des voitures des 14 autres pays qui a été utilisé : ils’agit de la valeur 8,3 obtenu pour le Burkina Faso.
Le tableau 2.1 résume les nombres des véhicules à deux roues qui ont été utilisés dans les scénarios minimum et maximum en 2002 Dans les 16 pays d’Afrique de l’Ouest.
Emissions
Carbone suie (BC)
Les émissions de carbone suie dans le scénario hauts’établissent entre 6,7 tonnes au Libéria et 6329 tonnes au Nigeria, sur un total de 9206 tonnes dans l’ensemble des 16 pays. Par contre, dans la configuration basse, ces émissionsvarient entre 0,01 tonne en Guinée Bissau et 80 tonnes au Nigéria, sur un total de 132 tonnes. Les émissions de carbone suie dans notre étude ont été comparées à celles de l’ensemble durafict routier dans les deux inventaires globaux de Junker and Liousse (2008) que j’ai adaptées aux données de consommations de l’ONU de 2002 et de Bond et al. (2004), selon la formule :
proportion d’émissions (%) = (émissions des deux roues dans notre étude (minimum ou maximum)) / émissions de tout le trafic routier issues de Junker and Liousse calculées pour 2002) * 100
Les émissions en carbone suie par les deux roues de notre étude représentent 10% (resp. 728%) des émissions de Junker and Liousse (2008) pour 2002 dans le scénario bas (resp. haut). Le constat est sensiblement le même avec Bond et al. (2004), avec des proportions de 12% (resp. 835%) dans le scénario bas (resp. scénario haut). Une analyse pays par pays montre que dans le scénario haut, les émissions decarbone suie par les deux roues des 16 pays sont supérieures à celles du trafic routier de Junker and Liousse (2008) mises à jour pour ces mêmes pays pour l’année 2002, sauf au Ghana oùla proportion est de 84% (cf. figure 2.5). Ceci reflète la différence entre les facteurs d’émissions retenus. Ainsi, le facteur d’émissions de carbone suie dans notre étude est de15 fois supérieur à celui de Junker and Liousse (2008) dans le scénario haut, à l’origine d’importantes différences entre les émissions dans ces deux études.
Carbone organique primaire (OCp)
Les émissions de carbone organique primaire dans lescénario haut sont comprises entre 88 tonnes au Libéria et 83801 tonnes au Nigeria, dans le scénario haut. Par contre, dans le scénario bas, les valeurs d’émissions de carbone organique primaire varient entre 0,1 tonne en Guinée Bissau et 2098 tonnes au Nigéria. Les émissions totales de carbone organique primaire par les deux roues dans les 16 pays de notre étude s’élèvent à 3470 tonnes (scénario bas) contre 121885 tonnes (scénario haut). Comme pour le carbone suie, les émissions de carbone organique primaire dans notre étude ont étécomparées à celles du trafic routier des deux inventaires globaux (Junker and Liousse (2008) mis à jour pour 2002 et Bond et al. (2004)). Ces comparaisons montrent que les émission par les deux roues dans notre étude représentent 56% (resp. 1980%) des émissions de Junker and Liousse (2008) pour 2002 dans le scénario bas (resp. haut). Le constat est différent avec Bond et al. (2004), où on observe des proportions de 21% (resp. 751%) dans le scénario bas (resp. scénario haut). La comparaison avec Bond et al (2004) est meilleure que celle avec Junker and Liousse (2008) pour 2002. Cela se justifie par le fait que les facteurs d’émission du carbone organique primaire de Bond et al (2004) pour le trafic routier sont supérieurs à ceux de Junker and Liousse (2008). Par ailleurs, la figure 2.6 présente le rapport des émissions de carbone organique primaire entre mon inventaire des deux roues et l’inventaire de Junker and Liousse (2008) relatif à tout le trafic routier dans les scénarios minimum et maximum en 2002. Ce zoom pays par pays montre que dans le scénario bas, 5 pays (Bénin, Burkina Faso, Mali, Tchad et Togo) ont des émissions en carbone organique primaire par les deux roues supérieures à celles de tout le trafic dans l’inventaire de Junker and Liousse (2008). Le constat est encore plus impressionnant dans le scénario haut où tous les pays sans exception présentent des émissions par les deux roues supérieures à celles de tout le trafic dans Junker and Liousse (2008) pour 2002 (figure 2.6). Les proportions sont importantes et dépassent 200% dans tous les pays, avec par exemple, des émissions en carbone organique primaire par les 2 roues 11 fois plus importantes que celles du trafic routier donné par l’inventaire global de Junker and Liouse (2008) au Mali. Ce sont les différences entre facteurs d’émissions qui sont les causes de tels écarts. Ainsi, les facteurs d’émissions dans notreétude sont 10 (resp. 42) fois supérieurs à ceux de Junker and Liousse dans le scénario bas (resp. haut).
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Table des matières
INTRODUCTION GENERALE
CHAPITRE 1 : L’AEROSOL DE COMBUSTION EN AFRIQUE
1.1. Introduction
1.2. Définition de l’aérosol de combustion
1.3. Le carbone et son « continuum »
1.4. Propriétés et impacts des aérosols de combustion
1.3.1. Propriétés des aérosols de combustion
1.3.2. Impacts des aérosols de combustion
1.4. Emissions des aérosols de combustion
1.4.1. Feux de biomasse
1.4.2. Combustibles fossiles et biofuels
1.5. Pourquoi développer maintenant l’étude des grandes villes en Afrique ?
1.6. Conclusion
CHAPITRE 2 : INVENTAIRE 2002 DES EMISSIONS DE CARBONE SUIE (BC) ET DE CARBONE ORGANIQUE PRIMAIRE (OCp) PAR LES DEUX ROUES EN AFRIQUE DE L’OUEST
2.1. Introduction
2.2. Développement de l’inventaire 2002 des émissions de carbone suie (BC) et de carbone organique primaire (OCp) par les deux roues en Afrique de l’Ouest
2.2.1. Méthodologie
2.2.2. Résultats
2.3. Conclusion
2.4. Article
CHAPITRE 3 : INVENTAIRES D’EMISSIONS DE CARBONE SUIE (BC) ET DE CARBONE ORGANIQUE PRIMAIRE (OCp) EN AFRIQUE EN 2005
3.1. Introduction
3.2. Inventaire d’émissions de carbone suie (BC) et de carbone organique primaire (OCp) en
Afrique pour l’année 2005
3.2.1. Méthodologie
3.2.2. Données de consommations
3.2.3. Emissions
3.3. Comparaison de mon nouvel inventaire avec les inventaires de Junker and Liousse (2008) et de Bond et al. (2004)
3.3.1. Consommations
3.3.2. Emissions
3.4. Comparaison entre les émissions de combustibles fossiles et de biofuels et celles des feux de biomasse, de carbone suie et de carbone organique primaire
3.4.1. Carbone suie
3.4.2. Carbone organique primaire
3.4.3. Conclusion partielle
3.5. Conclusion
CHAPITRE 4 : INVENTAIRES D’EMISSIONS DE CARBONE SUIE (BC) ET DE CARBONE ORGANIQUE PRIMAIRE (OCp) EN AFRIQUE : PROJECTIONS 2030
4.1. Introduction
4.2. Méthodologie de construction de l’inventaire 2030
4.2.1. Données de consommation
4.2.2. Le modèle POLES
4.2.3. Données utilisées pour l’élaboration de l’inventaire futur
4.3. Facteurs d’émissions
4.4. Résultats
4.4.1. Consommations
4.4.2. Emissions
4.5. Etude de sensibilité des émissions en 2030
4.5.1. Test sur les émissions de carbone suie et de carbone organique des deux roues en Afrique de l’Ouest en 2030
4.5.2. Test sur les émissions de carbone suie et de carbone organique primaire en Afrique du Sud : nouvelle projection 2030
4.5.3. Test sur les émissions de carbone suie et de carbone organique des dechets animaux en Afrique de l’Ouest en 2030
4.5.4. Conclusion partielle
4.6. Comparaison de mon nouvel inventaire avec les inventaires de Junker and Liousse (2008) et de l’IPCC (Lamarque et al., 2010)
4.7. Conclusion
CHAPITRE 5 : SIMULATIONS AVEC LE MODELE ORISAM-TM5
5.1. Introduction
5.2. Présentation générale du modèle de chimie-transport TM5
5.2.1. Généralités sur le modèle TM5
5.2.2. Bref descriptif du modèle TM5
5.2.3. Transport des polluants dans TM5
5.2.4. Dépôts chimiques dans TM5
5.2.5. Hygroscopicité et vieillissement des aérosols
5.3. Module d’aérosols ORISAM
5.4. Descriptif des simulations
5.5. Evaluation du modèle ORISAM-TM5 à l’échelle de l’Afrique
5.5.1. Distributions spatiales des aérosols carbonés en 2005
5.5.2. Distributions spatiales des aérosols carbonés en 2030
5.5.3. Zoom sur les concentrations de carbone suie et de carbone organique en quelques stations, pour 2005 et 2030
5.5.4. Estimations des propriétés radiatives des aérosols carbonés dans ORISAM-TM5
5.6. Conclusion
CONCLUSION GENERALE ET PERSPECTIVES
REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES
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