16- Quantifying spatio-temporal dynamics of African dust detection threshold for PM10 concentrations in the Caribbean area using multiscale decomposition [Plocoste et al (2022)]
Le bassin Caribéen est l’une des régions de la planète avec un taux d’asthme très élevé dû à la présence des brumes de sable. Par conséquent, il est crucial de précisément quantifier la présence de ces brumes dans la couche limite atmosphérique de cette zone. Cet article détermine statistiquement et dynamiquement un nouveau seuil de […]
15- Detecting the Causal Nexus between Particulate Matter (PM10) and Rainfall in the Caribbean Area [Plocoste (2022)]
Les caractéristiques des aérosols sont des paramètres clés qui définissent les propriétés des nuages. Cet article analyse les interactions entre les particules (PM10) et les précipitations (RR) dans le cadre de l’entropie. Nos résultats ont montré qu’il existe une causalité bidirectionnelle entre les concentrations de PM10 et les valeurs de RR. Cela signifie que les […]
14- Multiscale analysis of the dynamic relationship between particulate matter (PM10) and meteorological parameters using CEEMDAN: A focus on ‘‘Godzilla’’ African dust event [Plocoste (2022)]
Les brumes de sable ont un fort impact sur les conditions climatiques. Cet article analyse la relation dynamique entre les particules PM10 et les paramètres météorologiques (rayonnement solaire (𝑆𝑅), température de l’air (𝑇), vitesse et direction du vent (𝑈 et 𝐷), pluviométrie (𝑅), humidité relative (𝑅ℎ) et visibilité (𝑉)) en utilisant une analyse de corrélation […]
13- Is there a causal relationship between Particulate Matter (PM10) and air Temperature data? An analysis based on the Liang–Kleeman information transfer theory [Plocoste and Calif (2021)]
Cet article présente les résultats de l’étude de la relation de cause à effet entre les particules PM10 et la température atmosphérique (T) dans le bassin Caribéen en utilisant des méthodes d’entropie. À notre connaissance, ce travail est le premier à analyser la relation causale entre ces deux paramètres pour différentes échelles de temps. Nos […]
12- Coupled multifractal methods to reveal changes in nitrogen dioxide and tropospheric ozone concentrations during the COVID-19 lockdown [Pavón-Domínguez and Plocoste (2021)]
En raison de la pandémie liée au COVID-19, les effets du confinement sur le niveau de pollution de l’air sont indéniables. Dans cette étude, la ville de Séville (Espagne) est utilisée comme exemple de lieu à fort trafic où le dioxyde d’azote (NO2) est considérablement réduit (41 %) tandis que l’ozone troposphérique (O3) ne présente […]
11- Wet scavenging process of particulate matter (PM10): A multivariate complex network approach [Plocoste et al (2021)]
Cet article présente les résultats de l’étude du lessivage des PM10 de l’atmosphère par la pluviométrie à l’aide d’un nouveau réseau complexe multicouche appelé Multiplex Visibility Graphs (MVG). À notre connaissance, ce travail est le premier à évaluer les dépôts humides de PM10 selon la saisonnalité des poussières Africaines à l’aide de séries chronologiques multivariées. […]
10- Particle Size Analysis of African Dust Haze over the Last 20 Years: A Focus on the Extreme Event of June 2020 [Euphrasie et al (2021)]
Au cours des dernières décennies, l’impact des poussières minérales des déserts africains sur la santé humaine et le climat a été d’un grand intérêt pour la communauté scientifique. Dans cet article, le laboratoire KaruSphère a effectué une analyse de la taille des particules des événements poussiéreux de ces 20 dernières années dans la région des […]
9- Background PM10 atmosphere: In the seek of a multifractal characterization using complex networks [Plocoste et al (2021)]
Dans la littérature, plusieurs études épidémiologiques ont déjà associé les maladies respiratoires et cardiovasculaires à une exposition aiguë aux poussières minérales. Cependant, les personnes fragiles sont également sensibles à une exposition chronique à des particules d’un diamètre aérodynamique de 10 μm ou moins (𝑃𝑀10). Par conséquent, il est essentiel de mieux comprendre les fluctuations des […]
8- Multifractal Detrended Cross-Correlation analysis of wind speed and solar radiation [Plocoste and Pavón-Domínguez (2020)]
Le vent est un paramètre météorologique clé dans le domaine des énergies renouvelables et la dispersion des polluants atmosphériques. Pouvoir déterminer et prédire les fluctuations de son intensité est donc un enjeu majeur. En partenariat avec l’Université de Cadix, le laboratoire KaruSphère a effectué une analyse multifractale spatio-temporelle de la vitesse du vent en fonction […]
7- Multifractal characterisation of particulate matter (PM10) time series in the Caribbean basin using visibility graphs [Plocoste et al (2021)]
L’exposition à des particules fine (PM10) a des effets néfastes sur la santé. En partenariat avec l’Université de Córdoba et l’Université des Antilles, le laboratoire KaruSphère a étudié le comportement stochastique des séries temporelles PM10 à l’aide d’un cadre de réseau complexe. Dans cette étude, la méthode dite Visibility Graph (VG, graphe de visibilité) est […]