Les prévisions ciblant le domaine Europe et celles du domaine France sont issues du même modèle numérique de qualité de l’air, CHIMERE, qui permet de de simuler le transport des polluants atmosphériques et les réactions chimiques qui conduisent à leur formation et leur transformation dans l’atmosphère. Les équations de chimie-transport qui décrivent ces phénomènes sont résolues en chaque point d’une grille qui couvre l’ensemble du domaine de calcul.
Cependant la résolution de cette grille géographique diffère d’un domaine à l’autre pour des raisons essentiellement liées au temps de calcul nécessaire (plus il y a de points à traiter, plus il est long). Le domaine Europe est maillé avec une grille dont chaque élément a approximativement une taille de 50km*50km. Mais le domaine France est beaucoup mieux résolu avec une grille de 10km*10km. Utiliser une résolution plus grossière permet de limiter les ressources informatiques et le temps de calcul nécessaire, mais conduit à un « lissage » de la simulation : les structures des champs de pollution sont représentées de façon moins précise, les variations de concentrations à l’intérieur d’une maille sont diluées. Ainsi, les niveaux les plus élevés de concentrations pourront être moins élevés s’ils sont simulés sur un maillage basse résolution. La simulation France est, en ce sens plus précise que la simulation Europe, même si celle-ci reproduit correctement une tendance dans l’évolution de la distribution géographique des concentrations.
Un autre aspect permet également d’expliquer les différences entre les prévisions France et prévisions Europe. Alors que la carte Europe restitue directement les résultats issus du modèle (appelés « prévision brutes »), la carte France résulte d’une phase d’expertise supplémentaire appelée « statistique ». En effet l’observation du comportement du système PREv’air et de ses performances depuis plus de 10 ans, nous permettent d’anticiper certains biais systématiques des calculs qui varient en fonction des polluants, de la zone géographique et de la période de l’année. Un algorithme de traitement de ces biais a été mis au point par l’équipe de prévisionnistes de l’INERIS établi à partir de l’analyse des performances historiques du modèle (en comparant les prévisions aux observations réelles de qualité de l’air), des données d’observations réalisées par les Associations Agréées de Surveillance de la Qualité de l’Air (AASQA), et de données auxiliaires telles que la répartition de la population. L’algorithme statistique « adapte » ou « dé-biaise » chaque jour les prévisions brutes réalisées sur la France, en corrigeant les biais systématiques qu’elles présentent à partir, entres autres, des observations de la veille. Ces dernières sont collectées quotidiennement auprès des AASQA. Ces techniques sont largement éprouvées dans le domaine de la prévision météorologique. Elles améliorent considérablement la qualité de nos prévisions.
De la même manière le système PREv’air fournit aussi quotidiennement des analyses pour la journée de la veille reposant sur une combinaison optimale de la simulation numérique et des observations disponibles.
Cet algorithme sophistiqué a pu être mis au point sur le domaine France grâce à la disponibilité et la qualité des données d’observation, mais nous n’avons pour l’instant pas pu l’étendre à toute l’Europe de façon opérationnelle. L’Agence Européenne de l’Environnement met à disposition un ensemble de données d’observation non validées transmises par les Etats membres de l’Union. Nous ne disposons pas pour l’instant de suffisamment de recul sur la qualité de ces données pour générer des analyses et adaptations statistiques aussi fiables que sur la France. Des travaux sont néanmoins en cours et une mise à jour de ces approches modèle-mesure sur l’Europe devraient être disponibles en 2017.

Différence de résolution, adaptation statistique et assimilation de donnée constituent donc les raisons majeures expliquant les différences entre prévision Europe et prévision France, les prévisions sur la France étant par construction, plus précises et plus fiables.