Stage M2 H/F (Mathématiques, information  scientifique, logiciel)

Description de l'offre

Domaine : Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat : Stage

Description du poste :

Contexte du sujet
La pollution atmosphérique, en particulier en milieu urbain avec de fortes densités de population, est aujourd’hui une préoccupation majeure de santé publique. Actuellement, les agences en charge de la surveillance de la qualité de l’air, par ex. Atmo-Aura [1] pour la région Auvergne-Rhône-Alpes, utilisent des modèles de dispersion atmosphérique et mettent en œuvre un réseau de stations de mesure fixes pour établir des cartes de qualité de l’air au pas horaire.
Dans ce stage, on propose d’utiliser des mini-capteurs [2] autonomes mobiles pour réaliser des mesures à haute fréquence spatio-temporelle. Un échantillonnage rapide en mobilité permet de se rapprocher des conditions réelles d’exposition des citoyens aux polluants présents dans les rues. En revanche, les conditions de mesure sont délicates : influence de la vitesse de déplacement, bruit élevé des capteurs, calibration. La question de recherche est alors : le crowdsensing permet-il une meilleure estimation de la pollution de l’air en milieu urbain ?
L’objectif du stage est d’évaluer le potentiel des mini-capteurs de pollution de l’air en mobilité pour la cartographie de la pollution de l’air à haute résolution spatio-temporelle.

Objectifs et travail à réaliser
Mener une recherche bibliographique sur l’assimilation de données en mobilité
Réaliser des campagnes de mesures à Grenoble avec les capteurs disponibles au laboratoire
Déterminer les modèles de calibration et calibrer les mesures des capteurs low-cost
Préparer les données (recherche de mesures aberrantes, données manquantes, etc.) et construire la base de données des mesures
Développer un algorithme d’assimilation des données spatio-temporelles des capteurs en mobilité [3]
Analyser et présenter les résultats de l’assimilation des mesures en mobilité
Les développements se feront en Python (et éventuellement R).
[1]          « Atmo Auvergne-Rhône-Alpes », Atmo Auvergne-Rhône-Alpes. https://www.atmo-auvergnerhonealpes.fr/ (consulté le sept. 04, 2020).
[2]          CEA, « eLICHENS - Capteurs et services pour la surveillance de la qualité de l’air », CEA/CEA Tech Fr, oct. 11, 2019. http://www.cea.fr/cea-tech/Pages/a-propos-de-cea-tech/nos-reussites/elichens-capteurs-miniaturisés-et-connectes-qualite-de-l-air.aspx (consulté le sept. 04, 2020).
[3]          N. Cressie et C. K. Wikle, Statistics for Spatio-Temporal Data. Wiley, 2015.



Profil traitement de signal, statistiques, data science

Ville : Grenoble