https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/1244 Entrées d’index fr 0 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/6510 Les particules atmosphériques sont distribuées à tous les niveaux, du sol jusqu’à parfois très haute altitude (20 km), et les variabilités spatiale et verticale de leurs propriétés sont encore mal connues car difficiles à appréhender. Les systèmes d’observation mobiles sont des outils apportant davantage d’information sur les propriétés optiques et microphysiques des particules dans et entre les différentes positions qu’ils occupent. Nous présentons la description et des exemples de mesures d’un système mobile composé d’instruments de télédétection (LiDAR commercial CIMEL et photomètre solaire) et in situ (compteur de particules). L’originalité de ce système réside dans sa capacité à effectuer ces mesures pendant le mouvement du véhicule, sur route en l’occurrence. Nous présentons les premiers résultats issus de campagnes de mesures dans la région Hauts-de-France et sur un grand axe nord-sud, en France. Particles in the atmosphere are distributed at every level, from ground to high altitude, and the spatial and vertical variability of their properties is still poorly investigated. Mobile observation systems are robust tools that can bring more information on optical and microphysical properties of particles in different locations. We present here the description of the mobile system, which consists of remote sensing (commercial CIMEL LiDAR and sunphotometer) and in situ (particle counter) instruments. The originality of this system lies in its ability to perform measurements during movement of the vehicle on roads. Furthermore, we present first results from measurement campaigns in Hauts-de-France region and along the North-South axis of France. jeu., 22 févr. 2018 11:59:46 +0100 ven., 09 mars 2018 16:00:00 +0100 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/6510 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/1265 La notion de représentativité est mentionnée dans de nombreux textes législatifs sur la qualité de l’air. Une définition de la représentativité spatiale d’une station de mesure de la pollution de l’air par le dioxyde d’azote est proposée et testée sur l’agglomération rouennaise pour l’année 2005. Partant d’une notion empirique – une station de mesure est représentative d’un point géographique si les concentrations en ces deux sites sont « suffisamment proches » – nous proposons une formalisation mathématique de la représentativité. La technique du krigeage permet de ramener le problème de la délimitation de la zone de représentativité d’une station à la majoration d’une somme de deux termes : le premier est l’écart entre la moyenne annuelle de la concentration mesurée à la station et son estimation par krigeage au point courant, le second fait intervenir l’écart-type de l’erreur d’estimation. La mise en œuvre pratique fournit la zone de représentativité de chaque station. Certaines de ces zones peuvent se chevaucher ; en tout point des zones de recouvrement, on détermine alors la station la plus représentative. Enfin, la notion de représentativité est examinée en relation avec la probabilité de dépassement d’un seuil fixé. The notion of representativeness is mentioned in many legislative texts on air quality monitoring. The work presented here aims at defining the spatial representativeness of a measurement station with regard to the annual average of NO2, and testing this definition at Rouen urban area for the year 2005.The work is carried out in the spatial probabilistic framework of geostatistics, which is well suited for such tasks. An intuitive definition of representativeness is written as follows : a measurement station is representative of a given geographical location if the concentrations at these sites are sufficiently similar. But pollution is only measured at the station, and remains unknown outside. The kriging technique gives an estimation of the pollution in each point and the standard deviation of the estimation error. Using these values, and a hypothesis of a normal-distributed-error, we can, for each station, select the points that satisfy the notion of representativeness. There will then be a good chance (at a fixed risk) that the concentrations within the “zone of representativeness” do not differ with more than a fixed deviation from the concentration measured at the station.The practical implementation of these theoretical definitions is to produce maps of areas representative of the stations. It is also possible to determine, for any point of a region, the most representative station and its associated deviation (by assigning an acceptable risk to it). Lastly, for each area, it is also possible to indicate the probabilities of overshooting a threshold. lun., 13 mai 2013 11:04:00 +0200 jeu., 05 nov. 2015 11:00:49 +0100 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/1265 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/476 Début juillet 2009, de fortes concentrations dʼozone, avoisinant à plusieurs reprises des seuils critiques, ont été observées dans lʼensemble de lʼÎle-de-France. Afin dʼétudier la variabilité spatiale à une échelle fine, nous avons mesuré les concentrations dʼozone à lʼaide dʼun capteur portable durant les après-midi du 30 juin et 1er juillet sur deux transects touristiques parisiens. Lʼanalyse de ces mesures de terrain est replacée dans un contexte régional, en utilisant les données horaires de 28 stations AIRPARIF réparties dans toute la région parisienne. À lʼéchelle régionale, lʼétude des taux horaires montre une répartition spatiale des concentrations fortement liée à la direction du vent et lʼenvironnement des stations. À lʼéchelle locale, outre les fortes concentrations mesurées, conformes à celles d'AIRPARIF, lʼanalyse des données indique une importante variabilité spatiale liée essentiellement à la proximité du trafic routier et fluvial. Cette variabilité observée dépend aussi, dans une moindre mesure, du substrat (sols nus, enherbés, asphaltes…). In the beginning of July 2009, high concentrations of ozone, close to guidelines recommendation, were observed in Île-de-France. To study spatial variability on a fine scale, we measured ozone concentrations using a portable sensor during the afternoon of June 30th and July 1st on two Parisian touristic area. The analysis of these field measurements is seen in a regional context, using hourly data from 28 stations of AIRPARIF throughout the Paris region. At the regional scale, the study of hourly concentrations shows a spatial distribution of ozone concentration strongly related to the wind direction and the stations environment. At the local scale, in addition to high concentrations measured in conformity with those of AIRPARIF, data analysis shows an important spatial variability related mainly to the proximity of road and river traffic. This variability depends, to a lesser extent, on the substrate (bare soil, grassed, asphalt...). mer., 27 févr. 2013 16:46:03 +0100 mer., 02 sept. 2015 10:08:27 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/476 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/1238 Cet article présente lʼélaboration, la conduite et les résultats de mesures itinérantes dʼozone effectuées à vélo dans la commune de Nice et dans ses environs. Le souhait de préciser le comportement de ce polluant primaire à fine échelle spatiale part du constat suivant : le réseau de mesures dʼAtmoPACA, association agréée de surveillance de la qualité de lʼair (AASQA) en région PACA, ne permet pas dʼappréhender la forte variabilité spatiale supposée de lʼozone en milieu urbain et périurbain. Ainsi, lʼexposition des hommes à la pollution par lʼozone est potentiellement mal évaluée. En ayant recours à un analyseur dʼozone miniaturisé fixé sur le cintre dʼun vélo, le même parcours de mesures est emprunté à 85 reprises dʼavril à septembre 2007 afin de constituer une base de données suffisamment importante pour établir des calculs statistiques robustes en aval. Les lieux prospectés nʼont pas été choisis aléatoirement mais en fonction de leur capacité à être exposés à lʼozone bien quʼétant situés au sein dʼune aire urbaine. Après suppression de certaines journées de mesures en raison dʼune instabilité temporelle de lʼozone pendant les relevés terrain, les 70 cas restants permettent dʼétablir la configuration spatiale moyenne de ce polluant à Nice entre avril et septembre 2007. Le littoral et les collines périurbaines sont les plus touchés par lʼozone. Des traitements statistiques plus élaborés mettent en lumière dʼautres configurations spatiales de lʼozone probable- ment liées à des conditions météorologiques particulières. Certains cas sont marqués par une opposition entre le littoral, peu concerné par lʼozone, et lʼintérieur fortement touché par cette pollution. La dynamique de la couche limite atmosphérique pourrait expliquer cet agencement spatial de lʼozone. Enfin, les directions du vent et la localisation de fortes sources émettrices de polluants primaires (panaches de fumées de ferries/bateaux de croisière) permettent de comprendre pourquoi au cours de certaines journées le littoral est marqué par une très forte variabilité spatiale de lʼozone. This article presents the elaboration, the driving and the results of ozone itinerant measures made in bicycle in Nice and in its neighbourhood. The wish to clarify the primary pollutant behaviour with fine spatial scale leaves the following report: the AtmoPACA measures network, agency approved the surveillance of the air quality (AASQA) in region PACA, doesnʼt allow apprehending the supposed ozone strong spatial variability in urban zones and outer-urban. So the people exposure to the ozone pollution is potentially badly estimated. By having appeal to a miniaturized ozone analyzer fixed to the handlebar of a bicycle, the same route of measures is taken from 85 occasions from April till September, 2007 to constitute an important enough database to establish strong statistical calculations downstream. The locations surveyed werenʼt chosen randomly but according to their ability to be exposed to ozone despite being located within an urban area. After removal of some days of action due to ozone temporal instability during the field surveys, the 70 remaining cases allow to establish the spatial average of this pollutant in Nice between April and September 2007. The coast and hills are most affected by ozone. Treatments developed statistical highlights other spatial ozone patterns probably related to weather conditions. Some cases are marked by an opposition between the coast, little affected by ozone, and the interior greatly affected. The dynamics of the atmospheric boundary layer could explain this ozone spatial arrangement. Finally the wind directions and location of high-emitting sources of primary pollutants (smoke plumes ferry / cruise ship) allow understanding why during certain days the coastline is marked by very high spatial variability of ozone. lun., 06 mai 2013 15:48:50 +0200 lun., 06 mai 2013 15:48:50 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/1238