Une cartographie du bruit plus rapide et plus précise combinant méta-modélisation et assimilation de données
Résumé
La cartographie du bruit urbain peut être accélérée en remplaçant le modèle traditionnel de cartographie du bruit par un méta-modèle. Dans la présente étude, dans le cadre du projet CENSE, un méta-modèle a été obtenu par entraînement sur 2000 simulations du logiciel NoiseModelling, sur une partie de Paris. Il est basé sur la réduction de dimension des entrées et sorties de NoiseModelling. Le modèle réduit est ensuite approximé par un émulateur statistique. Le méta-modèle résultant peut reproduire fidèlement n'importe quelle carte de bruit de NoiseModelling pour Paris dans n'importe quelle condition de trafic typique, mais avec un temps de calcul environ 10000 fois inférieur. Le méta-modèle est ensuite utilisé pour assimiler des mesures acoustiques provenant de 16 sites. L'estimation d'état, la modélisation inverse et l'estimation conjointe des paramètres d'état sont comparées et évaluées par validation croisée. La carte de bruit la plus précise est obtenue avec l'estimation conjointe des paramètres d'état, sans connaissance a priori du trafic et de la météo.