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© OSR Sud-ouest - Tiphaine Tallec

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Les réseaux de neurones artificiels pour aider à la reconstruction de séries temporelles de flux de N2O

Les sols agricoles constituent une importante source de protoxyde d’azote (N2O), un gaz à effet de serre très puissant, présentant un pouvoir de réchauffement équivalent à 300 fois celui du CO2. Les mesures à haute fréquence des flux de N2O sont déterminantes afin d’améliorer la connaissance des mécanismes complexes qui régissent leur très grande variabilité spatiale et temporelle et d’affiner ainsi les bilans de gaz à effet de serre. Mais les séries de mesures sont souvent incomplètes en raison du dysfonctionnement intermittent des instruments ou des contrôles de qualité. Il faut donc appliquer des algorithmes pour combler ces lacunes de manière à pouvoir calculer des bilans sur des périodes longues. Au même titre que pour les flux de CO2, aucune méthode satisfaisante de reconstruction n’existe pour les flux de N2O au comportement fugace. Publiés dans la revue Agricultural & Forest Meteorology, ces travaux impliquent des scientifiques du Centre d’études spatiales de la biosphère (Cesbio-OMP) et du Laboratoire d’aérologie (LA-OMP).

Voir l'article original en ligne sur le site de l’Institut national des sciences de l’Univers du CNRS.

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