Date post: | 03-Apr-2015 |
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L'aérosol de combustion dans une région en
grande mutation, l'Asie.
Laboratoire d’Aérologie / OMP
Université Paul Sabatier Toulouse III
Christelle Michel
Plan de l’exposé
1) L’aérosol de combustion en Asie: introduction
2) Élaboration d’un inventaire d’émission de feux de biomasse: ABBI (Asian Biomass Burning Inventory)
3) Simulation MésoNH-C-ORISAM pendant ACE-Asia
4) Tests de sensibilité
5) Conclusions perspectives
.
.
.
.
.
L’ aérosol carboné : définition Ses composantes :
• primaire : Black Carbon ou carbone suie (BC) et Carbone Organique (OCp)
• secondaire : Carbone Organique (OCsec) Composantes ayant un impact important sur le climat:
Forçage radiatif moyen au sommet de l’atmosphère [IPCC 2001]
Formation des aérosols
espèces condensables : SOA, H2SO4, HNO3, H2O…
transformations
chimiquesPrécurseurs volatils : SO2, NOx, NH3, COV
Trafic routier, émissions industrielles, urbaines, feux
(biofuels, incendies) …
COV biogéniques : Monoterpènes
Emissions par les couverts forestiers de Composés Organiques
Volatils
Transport / Vieillissem
ent
Dépôts (sec et
humide)
Aérosols primaires BC, OC, sels marins, poussières
nucléation
Aérosols
condensation / absorption / adsorption / coagulation
Impacts des aérosols de combustion
Impact radiatif
Rayonnementsolaire
Impact sanitaire
Particules toxiques
Noyaux de condensation pour les
nuages
Asian Brown Cloud au dessus de la Chine (UNEP/NASA):
Couche de pollution de 3 km d’épaisseur qui recouvre l’Asie du Sud-est, la Chine et l’Inde.
Le carbone en Asie?
• Grande diversité d’aérosols: anthropiques et biogéniques.
• Plus de charbon et de biomasse brûlée qu’en Europe ou USA
• Pays en voie de développement industriel: combustion de fuels fossiles
• Pays en grande mutation (croissance démographique + industries)
La campagne ACE-Asia (mars-mai 2001)
Améliorer notre compréhension de l’impact des aérosols atmosphériques sur le système climatique terrestre.
ACE-Asia: Aerosol Characterization Experiment in Asia
Documenté par:
• Réseaux de stations sol
• Mesures aéroportées (avions: C-130, Twin-Otter)
• Télédétection depuis le sol (lidar)
•Mesures bateau (R.H. Brown)
• Mesures satellitales (TERRA, SeaWiFs, AVHRR)
Mon objectif: élaborer un inventaire d’émissions issues des
feux de végétation, inventaire inexistant pour l’étude de la
campagne.
Plan de l’exposé
1) L’aérosol de combustion en Asie: introduction
2) Élaboration d’un inventaire d’émission de feux de biomasse: ABBI (Asian Biomass Burning Inventory)
Méthode des surfaces brûlées
Résultats
3) Simulation MésoNH-C-ORISAM pendant ACE-Asia
3) Tests de sensibilité
4) Conclusions perspectives
.
ABBI: Asian Biomass Burning Inventory
Objectifs:
Construire un inventaire d’émissions de gaz et particules émis par les feux de végétation en Asie durant la campagne ACE-Asia : 1er Mars – 15 Mai 2001
Pourquoi utiliser les données satellites? Observations nombreuses et répétées dans le temps et l’espace
Disponibilité de longues séries: passées et futures
Fréquences des observations
Cohérences spatiales et temporelles de données
Faible coût (comparé aux observations sols)
Pourquoi utiliser la cartographie des zones brûlées au lieu de la détection des évènements de feux (pixels de feux actifs)?
Minimiser l’effet de l’échantillonnage temporel: signature spectrale durable/instantanée
Un premier pas vers une évaluation de la surface végétale effectivement brûlée.
SPOT-VEGETATION imagery
Vue d’hélicoptère
Feux actifs
Fumées
Surfaces brûlées
Forte incertitude liée aux cartes de feux actifs (dérivés de NOAA-AVHRR)
zoom
22/04/01: Landsat TM
26/04/01 : SPOT-Vegetation
20 – 29 April 2001 : nb. fire events (derived from AVHRR)
0 50
La forte activité de feux détectée sur la côte est de l’Inde (carte des feux actifs) n’est pas confirmée par les cartes de surfaces brûlées (même avec les images TM-Landsat hautes résolutions)
Zoom sur l’Inde: comparaison des 2 méthodes d’acquisition
26/03/2001 : SPOT-VGT
06/03/2001 : Landsat TM
Les surfaces brûlées détectées sur les images TM sont également visibles sur les données SPOT-Végétation en dépit de la différence de résolution spatiale.
Cohérence de la méthode d’acquisition
Traitement des données et analyses Données d’entrée:
Images SPOT-Vegetation (S1, journalière, 1 km, réflectance au sol) Carte de végétation de l’université du Maryland (Global Land Cover product)
Filière de traitement: GBA-2000 (Tansey et al., 2002)
Sorties: localisation (lat-long) des pixels classifiés comme brûlés et la date du feux
Problèmes rencontrés• Couverture nuageuse dense• Feux de petites tailles et éparses• Début de la saison de la mousson à la fin de la campagne
• Variété importante des types de végétation et des conditions
(du désert à la forêt dense tropicale humide)
Module d’extractiondes données de la zone à traiter de l’archive global:1 Gb/jour de 6.6 Gb/jour
Module de pré-traitement(masque des nuages, ombres, neige,
saturation SWIR, angles extrêmes, surface non-végétale, composition temporelle)
Module de traitementMasque des zones forestières et
non forestièresAlgorithme: Ershov et al., 2001
Tester plusieurs algorithmes en
particulier sur la zone sud de notre domaine
Analyse par les SIG (Système d’Information Géographique)
Grille de 1°x1°
Bandes latitudinales
Carte administrative
Carte de végétation
Carte des pixels brûlés
SIG
Surfaces brûlées / pays / latitudes
Surfaces brûlées* / pays / végétation
Surfaces brûlées / végétation / 1°x1°
Surfaces brûlées / … / …
* Hypothèse: 1 pixel brûlé = 1 km2
Construction de l’inventaire d’émission ABBI
Le flux d’émission de l’espèce X (Q) est calculé comme suit [Seiler and Crutzen, 1980] :
Q = M x EF(X)
EF(X), facteur d’émission, défini comme le rapport entre la masse de X émise et la masse de végétation sèche consommée durant la combustion (g/kg de matière sèche).
M : biomasse brûlée
M = A x B x x
– Où: A surface brûlée disponible (SPOT-VGT) B densité de biomasse littérature fraction de biomasse au dessus du sol “ coefficient d’efficacité de brûlage “
Adaptation des différents facteurs aux classes de végétation
Bibliographie pour l’homogénéisation des densités de biomasse et efficacité de brûlage [d’après Palacio et al., 2002]
Pour les aérosols carbonés: re-estimation des facteurs d’émissions en fonction des classes de végétation présentes en Asie [d’après Liousse et al., 2004] [Michel et al., 2005]
Pour les gaz: facteurs d’émissions d’Andreae and Merlet [2001]
Vegetation Class Biomass Density (g/m²) Burning efficiency EF(BC) EF(OC) EF(CO)
evergreen needleleaf forest 36700 0.25 0.6 6 107
evergreen broadleaf forest 23350 0.25 0.7 6.4 104
deciduous needleleaf forest 18900 0.25 0.6 6 107
deciduous broadleaf forest 20000 0.25 0.6 6 107
mixed forest 22250 0.25 0.6 6 107
woodland 10000 0.35 0.61 5 86
wooded grassland 3300 0.4 0.62 4 65
closed shrubland 7200 0.5 0.61 5 86
open shrubland 1600 0.85 0.62 4 65
grassland 1250 0.95 0.62 4 65
cropland 5100 0.6 0.725 2.1 92
Résultats de la distribution spatio-temporelle des émissions (Mars-Mai 2001)
Émissions de BC (du 1er au 10 mai 2001)
Distribution journalière pour toutes les espèces gazeuses et les
espèces particulaires BC et OC (du 1er mars au 15 mai 2001):
inventaire ABBI [Michel et al., 2005]
Comparaison ABBI [Michel et al., 2005] – ACESS [Streets et al., 2003]:
distribution temporelle BC
0.0E+00
1.0E+04
2.0E+04
3.0E+04
4.0E+04
5.0E+04
6.0E+04
7.0E+04
8.0E+04
BC
em
issi
on
s (t
on
nes
)
March 1-10 March 11-20 March 21-31 April 1-10 April 11-20 April 21-30 May 1-10
period
ACESS ABBI
BC (ABBI) = 2.5E+5 tonnes (dont 1.39E+5 tonnes pour les pays de la FSU et Kazakhstan)
BC (ACESS) = 1.83E+5 tonnes
Attention !! ACESS ne prend pas en compte les pays de la FSU et le Kazakhstan
Résumé
Comparaison des ABBI-ACESS approche multi-système
feux actif en forêt tropicale dense surface brûlée pour les autres types de végétation facteurs saisonniers pour les densités de biomasse et les efficacités de brûlage
Comparaison 2000-2001: forte variabilité interannuelle
•Variation différente pour la distribution spatio-temporelle des surfaces brûlées, la quantité de biomasse brûlée et les émissions.
dépendant du type de végétation brûlée et des effets compétitifs entre variations des densités de biomasse et facteurs d’émissions.
Plan de l’exposé
1) L’aérosol de combustion en Asie: introduction
2) Élaboration d’un inventaire d’émission de feux de biomasse: ABBI (Asian Biomass Burning Inventory)
3) Simulation MésoNH-C-ORISAM pendant ACE-Asia
Analyse du transport des émissions issues des feux de biomasse
Étude de la distribution des concentrations de particules sur les îles du Japon
4) Tests de sensibilité
5) Conclusions perspectives
.
Journées choisies: du 25 au 28 avril 2001 Peu de pluie et de poussière désertique 27 et 28 avril: rapport BC/OC typique des feux de biomasse
(très fortes concentrations de OC mesurées)
Modélisation
Configuration du modèle MésoNH-C
Résolution horizontale 75 km x 75 km (domaine 10°S – 60°N / 50°E – 180°E) Résolution verticale: 74 niveaux étirés: 50 m au sol à 20022 m Résolution temporelle: 40s Conditions initiales et de forçage : dynamique: ARPEGE
chimique: MOCAGE Schéma chimique ReLACS (37 espèces – 128 réactions)
Cadastre d’émissions gazeux: ABBI + Streets + GEIA
25/04 26/04
27/04 28/04
Journée type avril 2001
Émissions de CO (fuels fossiles et biofuels) [ppp.m.s-1]
Émissions de CO (feux de biomasse) [ppp.m.s-1]
xPékin
Objectifs : étude du transport continental des polluants émis par les feux (notamment pour la 1ère fois, étude du transport des polluants émis au nord de l’Asie, non considérés jusque là)
le transport des feux du Kazakhstan Pékin le transport des feux de Mongolie îles japonaises
Transport intercontinental
documenté
Transport continental
??
Transport des émissions de feux de végétation sur Pékin
A l’initialisation:
Différenciation de l’origine du CO: création de traceurs CO « feux », CO « fuel fossiles » et CO « biofuels » (uniquement émis et déposés, pas de réactions chimiques).
Suivi de l’origine des émissions
Concentration en CO feux à la verticale de Pékin (29 avril à 6
UTC)
3 couches distinctes: C1 (~1000m), C2 (2000m), et C3 (3000m)
Emissions de CO feux le 25/04 (ppp.m.s-
1)
?
DThalweg 2
Thalweg 1Axe du thalweg
Ligne de convergence
Isohypses (courbe de niveau d’une surface isobare) à 700 hPa le 26 avril 2001 à 12 UTC
Analyse du transport des émissions de feux
26 avril 2001 à 12 UTC
Lignes de convergence
Analyse du transport des émissions de feux
Déplacement vertical des particules à Z = 5000 m, dans les 12h précédent le 26 avril 2001, 12 UTC
Mouvement ascendant
Mouvement subsident
Coupe verticale
26 avril 2001 à 12 UTC
Analyse du transport des émissions de feux
Concentration en CO feux Coupe verticale de Z0
26 avril 2001 à 12 UTC
12 UTC 26/04
Analyse du transport des émissions de feux
12 UTC 26/04 24 UTC
27/04
20 UTC 27/04
12 UTC 28/04
20 UTC 27/04
24 UTC 27/04
12 UTC 28/04
27 avril 2001 à 24 UTC
Température potentielle équivalente (θe à 350 hPa)
Ligne de convergence
Analyse du transport des émissions de feux
Déplacement vertical des particules à Z = 5000 m, dans les 12h précédent le 28 avril 2001, 24 UTC
Mouvement ascendant
Mouvement subsident
Coupe verticale
28 avril 2001 à 24 UTC
Analyse du transport des émissions de feux
Concentration en CO feux Coupe verticale de Z0
28 avril 2001 à 24 UTC
Conclusion sur le transport des émissions de feux
Concentration en CO feux à la verticale de Pékin
C1: masse d’air qui constitue la couche limite de Pékin. C1 a traversé une partie du Liaoning, zone d’émissions de feux.
CO feux = 9 ppb
C2: arrive sur Pékin à 2000m. Bien que prenant sa source en zone de feux, la pollution présente dans C2 s’est diluée au cours de son transport.
CO feux = 6.8 ppb
C3: arrive sur Pékin à 3000m. Provient des zones de feux du Kazakhstan, mais son transport en haute altitude lui a permis de peu se diluer (pas de dépôt et moins de turbulence).
CO feux = 12 ppb
Conclusion sur le transport des émissions de feux
Contribution des émissions de feux de végétation à la pollution de Pékin. (jusqu’à 95% de la totalité du CO transporté à 3000 m d’altitude et 44% du CO total)
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000
altitude [en m]
con
trib
uti
on
[en
%]
CO(fuel fossile) / CO(transporté) CO(feux) / CO(transporté)
Empreinte des feux du
Kazakhstan
La trajectoire moyenne des masses d’air C2 et C3 semble représentative de transports fréquemment observés et engendrant de forts épisodes de pollution particulaire [Wang et al., 2004].
les particules arrivant sur Pékin sont certainement un mélange aérosol carboné – poussière désertique.
Plan de l’exposé
1) L’aérosol de combustion en Asie: introduction
2) Élaboration d’un inventaire d’émission de feux de biomasse: ABBI (Asian Biomass Burning Inventory)
3) Simulation MésoNH-C-ORISAM pendant ACE-Asia
Analyse du transport des émissions issues des feux de biomasse
Étude de la distribution des concentrations de particules sur les îles du Japon
4) Tests de sensibilité
5) Conclusions perspectives
.
Couplage MésoNH-C / ORISAM [Cousin et al., 2005]
interaction chimie gazeuse – chimie particulaire
•« black carbon »•carbone organique
H2O
H2OHNO3
NO3-
Chimie hétérogène des nitrates
[Jacob, 2000]
H2SO4
H+, SO42-, HSO4
-,
H2SO4
Chimie aqueuse des sulfatesÉmission primaire
SOA(g)
SOA(p)
Schéma chimique ReLACs modifié pour la production des SOA. Rendement associé [Moucheron et Milford, 1996]
NH4+
Émission primaire
NH3
Variation en taille dans le modèle sur 4 bins (de 0,039 à 10 µm) avec représentation log-normal répartie dans 2 modes.
Initialisation des concentrations de BC et OCp selon un rapport moyen BC/CO (respectivement OCp/CO) en surface
Émissions de ABBI pour les feux et Inventaire du Laboratoire d’Aérologie pour les fuels fossiles et biofuels.
Module d’aérosol ORISAM [Bessagnet, 2000]: initialisation
BC = 50%
OCp = 50%
0,327 1,700
Mode 1 Mode 2
µmRépartition des émissions
Présentation des 4 îles du Japon
Zone d’étude
Honshu
Concentrations en aérosols sur les 4 îles du Japon
Hachijo
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
1.60
Co
nce
ntr
atio
n [
µg
/m3]
26/04/01 27/04/01 28/04/01
Jour
BC_obs BC_simu OC_obs OC_simu
Sado
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
Co
nce
ntr
atio
n [
µg
/m3]
26/04/01 27/04/01 28/04/01
Jour
BC_obs BC_simu OC_obs OC_simu
Rishiri
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Co
nce
ntr
atio
n [
µg
/m3]
26/04/01 27/04/01 28/04/01
Jour
BC_obs BC_simu OC_obs OC_simu
Chichi-jima
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
1.60
Co
nce
ntr
atio
n [
µg
/m3]
26/04/01 27/04/01 28/04/01
Jour
BC_obs BC_simu OC_obs OC_simu
26 avril à 6UTC
Situation synoptique
27 avril à 6UTC
Mouvement anticyclonique
Branche ascendante
28 avril à 6UTC
Concentrations en aérosols sur les 4 îles du Japon
BC (µg/m3) 26/04/01 12 UTC
OC (µg/m3) 26/04/01 12 UTC
BC (µg/m3) 27/04/01 12 UTC
OC (µg/m3) 27/04/01 12 UTC
BC (µg/m3) 28/04/01 12 UTC
OC (µg/m3) 28/04/01 12 UTC
Concentrations à Rishiri (nord de Honshu)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Co
nce
ntr
atio
n [
µg
/m3]
26/04/01 27/04/01 28/04/01
Jour
BC_obs BC_simu OC_obs OC_simu
Rishiri
Rishiri
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
00:00 02:24 04:48 07:12 09:36 12:00 14:24 16:48 19:12 21:36 00:00
Heures
Co
nce
ntr
atio
ns
[µg
/m3]
BC_obs BC_simu points de grille voisins
BC simu
BC obs
Points de grille
voisins au sud-est de
Rishiri
(Résultat identique à Sado)
27 avril 2001
Pour ces 4 îles, surestimations de OC lié uniquement aux concentrations en OCp (comme BC).
Concentrations en SOA très faibles: au maximum, 0.33 µg/m3 formé.
BC surestimé mais expliqué:
• Sado et Rishiri proches de systèmes complexes décalage d’un point de grille permet une restitution correcte.
• Chichi-jima et Hachijo sous influence océanique problème lié aux conditions d’initialisation (concentrations de fond)
sous-estimation des concentrations le 28 avril à Rishiri: problème lié aux conditions aux limites des concentrations en aérosols.
Mais surestimation de OC pour les 4 îles: différents des autres études (vols avions et autres stations) car tendance générale à la sous-estimation.
0.51 0.52 0.80
5.21
1.87 1.71
2.63
16.18
0.88 1.021.35
4.91
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
Co
nce
ntr
atio
n [µ
g/m
3 ]
TWO26 TWO27 TWO28
vols avions
BC simu BC obs OC simu OC obs
Résumé
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
OC
sec/O
Cto
t [%
]
Sado Rishiri Chichi-jima Hachijo
îles japonaises
26-avr 27-avr 28-avr
Esquif [Liousse, Michel et al., 2005]:
OCsec/OCtot = 43% et 61%
Plan de l’exposé
1) L’aérosol de combustion en Asie: introduction
2) Élaboration d’un inventaire d’émission de feux de biomasse: ABBI (Asian Biomass Burning Inventory)
3) Simulation MésoNH-C-ORISAM pendant ACE-Asia
4) Tests de sensibilité
Sensibilité aux émissions (MésoNH-C-ORISAM)
Sensibilité aux conditions d’initialisation (ORISAM 0D)
5) Conclusions perspectives
.
Tests: sensibilité aux émissions
1ère simulation: ABBI (feux de biomasse): Michel et al., 2005
2ème simulation: ACESS (feux de biomasse): Streets et al., 2003
Impact des émissions de feux de biomasse au sein de MésoNH-C-ORISAM
Tests: sensibilité aux émissions
1ère simulation: ABBI (feux de biomasse): Michel et al., 2005
2ème simulation: ACESS (feux de biomasse): Streets et al., 2003
Impact des émissions de feux de biomasse au sein de MésoNH-C-ORISAM
28/04/2001
12UTC
27/04/2001
12UTC
26/04/2001
12UTC
Concentration OC ABBI [µg/m3]
Concentration OC ACESS [µg/m3]
à 25 m
Tests: sensibilité aux émissionsDifférence entre les concentrations en aérosols carbonés
organiques simulés avec les 2 inventaires:
Différence sur la formation d’aérosol carboné organique secondaire ?
SOA (ABBI) – SOA (ACESS) (µg/m3)
26/04/2001 12UTC
28/04/2001 12UTC
Uniquement lié aux fortes émissions par les feux du nord: problème dans la prise en compte de la formation des aérosols secondaires pour émissions par les feux.
Sensibilité aux conditions d’initialisation (OCsec/OCtot)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
rap
po
rt (
%)
OCsec/OCtot
Test1 Test2 Test3 Test4 Test5 Simu-ref
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50ra
pp
ort
(%
)
OCsec/OCtot
Test1 Test2 Test3 Test4 Test5 simu_ref
Pékin
Gosan
Simu-ref: simulation effectuée avec ORISAM-0D ABBI + Streets et al., [2003] pour les émissions gazeuses et ABBI + Laboratoire d’Aérologie pour les émissions particulaires (sur 24h)
Test1: simu_ref avec [gaz_init] = 0Test2: simu_ref avec émissions gazeuses de Paris (GENEMIS 3km)Test3: simu_ref avec émissions gazeuses de Paris (GENEMIS 3km) + [gaz_init] = 0Test4: simu_ref avec émissions aérosols de Paris (inventaire LA)Test5: simu_ref avec émissions et concentrations initiales en aérosols de Paris
0.E+00
1.E+13
2.E+13
3.E+13
4.E+13
5.E+13
6.E+13
7.E+13
8.E+13
9.E+13
1.E+14
HC5 HC8 OLT OLI TOL ALD XYL
espèces
émis
sio
ns
(mo
lec.
cm-2
.s-1
) P
aris
0.0E+00
2.0E+10
4.0E+10
6.0E+10
8.0E+10
1.0E+11
1.2E+11
1.4E+11
1.6E+11
1.8E+11
2.0E+11
émis
sio
ns
(mo
lec.
cm-2
.s-1
) P
ékin
et G
osa
n
Paris Pékin Gosan
Validité de l’inventaire d’émissions issues des fuels fossiles sur l’Asie??
Plan de l’exposé
1) L’aérosol de combustion en Asie: introduction
2) Élaboration d’un inventaire d’émission de feux de biomasse: ABBI (Asian Biomass Burning Inventory)
3) Simulation MésoNH-C-ORISAM pendant ACE-Asia
4) Tests de sensibilité effectués avec ORISAM-0D
5) Conclusions perspectives
.
Première utilisation du modèle sur un domaine aussi grand et complexe.
temps de calculs « gigantesques » rendant impossible la réalisation de tests de sensibilité.
perspectives:
Amélioration de MésoNH-C
L’utilisation d’autres modèles (ex: couplage RegCM/ORISAM)
Amélioration des conditions aux limites
Prise en compte du lessivage et d’un mode grossier dans ORISAM
Études des mélanges poussières – aérosols carbonés et impact radiatif (version radiative ORISAM-RAD [Mallet et al., 2005])
Conclusions et perspectives
Conclusions et perspectives
Utilisation d’une approche intégrée tridimensionnelle à l’interface entre émission - modélisation
1ère fois qu’une telle étude est effectuée sur cette zone
Élaboration d’un inventaire dédié à la zone d’étude
L’élaboration de l’inventaire d’émissions ABBI a mis en évidence l’importance de considérer ces émissions pour étudier le transport continental des polluants
(en particulier, impact des feux de l’Asie du nord sur Pékin)
Importance de ces feux sur le transport intercontinental?
Sous-estimation systématique des concentrations en aérosols organiques carbonés
paramètres clefs: concentrations de fond et émissions gazeuses
Toutefois, caractérisation des émissions de feux de biomasse nécessaire, mais pas suffisante.
résultats de la modélisation montrent une insuffisance au niveau de la caractérisation des émissions de fuels fossiles sur l’Asie.
(ré-évaluation des facteurs d’émissions pour les COV)
choix de rendements adaptés aux feux choix d’un schéma chimique adapté aux aérosols
Conclusions et perspectives
FIN