Considération des incertitudes : Simulation Monte-Carlo pour l'analyse des impacts par modélisation de la dispersion atmosphérique

publié le 1 juin 2015 à 06:34 par Denis Dionne   [ mis à jour : 1 juin 2015 à 07:16 ]
Il est fréquent que de nombreux facteurs utilisés dans l’établissement des données d’une modélisation varient dans le temps, et ce de façon non prévisible (aléatoirement selon une distribution connue).   Pour contrer ceci, l’approche traditionnelle est d’utiliser la valeur la plus conservatrice, soit celle amenant l’impact le plus élevé (valeur maximale, qu’on compare aux normes ou critères).   Cette approche peut cependant grandement surestimer l’impact, surtout quand plusieurs facteurs sont variables, on peut cumuler le conservatisme appliqué sur chacune des variables et parfois même multiplier ceux-ci.

L'approche Monte-Carlo a récemment été appliquée dans l'étude des variabilités des émissions liées au transport (voir l'article intitulé "Estimation of mixed trafic densities in congested roads using Monte Carlo analysis" dans EM (AWMA), avril 2015) et est sous considération pour démontrer le respect des normes NAAQS du US-EPA (avec un niveau de conservatisme raisonnable plutôt qu'absolu).
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