https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/1277 Entrées d’index fr 0 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/2316 France has been participating in the European program "Atmospheric heavy metal deposition in Europe based on moss analysis" since 1996 with the aim of obtaining data on metal deposition on a large scala. Five moss species were collected at a national scale within the framework of two surveys: 1996 and 2000. The complete data for France of 36 trace elements analysed during the 1996 biomonitoring campaign is presented here for the first time. For ten elements (As, Cd. Cr, Cu, Fe, Hg, Ni, Pb, V, Zn). a comparison between France and the rest of Europe. as well as a comparison between 22 French provinces is done using box plots. This work also presents the first consideration of the potential use of "metal accumulated in moss" data for ascertaining actual metal deposition and critical load estimations in France. The methodological approach of presenting the results, classification of data ("European", "K-means" and "Mouvet" methods) and mapping (spot by spot and interpolation) are considered, showing the impact of these methods on the interpretation and representation of the data. It is shawn that (1) interpolation maps associated with the "European" or the "K-means" classification method provide a good tool to visualize relative atmospheric metal deposition; (2) interpolation maps associated with the "Mouvet" classification method could provide a new method for critical loads and limits estimation, after further verification and potential modifications. Depuis 1996, la France participe au programme européen « Atmospheric heavy metal deposition in Europe based on moss analysis » dont l'objectif est d'obtenir des données sur les dépôts métalliques à grande échelle. Cinq espèces de mousses ont été récoltées en France lors des deux campagnes nationales de 1996 et 2000. L'ensemble complet des données {36 éléments) de la première campagne française est présenté pour la première fois. Pour 10 de ces éléments (As, Cd, Cr, Cu, Fe, Hg, Ni, Pb, V, Zn), sont comparés : les résultats français aux résultats européens et les résultats des 22 régions administratives françaises entre eux, en utilisant une représentation en boites à moustaches. Ce travail constitue également une première réflexion sur l'utilisation potentielle des données « métaux accumulés dans les mousses » pour une estimation exacte des dépôts métalliques et des charges critiques en France. Plusieurs aspects méthodologiques concernant la présentation des résultats, la classification des données (méthodes « européenne », « nuées dynamiques » et « Mouvet ») et la représentation cartographique (méthodes « point par point » et « interpolation ») sont considérés, soulignant l'impact de ces méthodes pour l'interprétation des résultats. Ce travail montre que : 1. les cartes d'interpolation associées à la méthode de classification « européenne » ou des « nuées dynamiques » fournissent un outil pertinent pour visualiser les dépôts relatifs de métaux ; 2. les cartes d'interpolation associées à la classification, de « Mouvet » pourraient constituer, après vérification et adaptations, une nouvelle méthode d'estimation des charges et limites critiques. mer., 23 oct. 2013 16:16:18 +0200 jeu., 21 janv. 2016 13:37:34 +0100 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/2316 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/1517 L’évaluation des impacts sanitaires liés à la pollution atmosphérique requiert la connaissance quantifiée de l’exposition des populations. Cette exposition peut être mesurée ou estimée, individuellement ou collectivement. Au plan collectif, plusieurs approches permettent d’estimer la répartition spatiale des expositions : 1) l’approche dite « déterministe » part de l’inventaire des sources et de leurs flux d’émission et calcule les concentrations atmosphériques résultantes, 2) l’approche dite « probabiliste » spatialise des résultats de mesures issues du réseau de surveillance de la qualité de l’air par interpolation géostatistique. Outre leurs incertitudes propres, la pertinence de ces deux approches dépend des objectifs de l’étude des impacts sanitaires. Concernant la prévision des bénéfices sanitaires attribuables aux normes limitant les émissions des véhicules routiers, une combinaison des deux approches s’avère nécessaire. Cette combinaison est possible par l’intermédiaire des méthodes géostatistiques, qui présentent en outre l’avantage de fournir une estimation des incertitudes liées à la cartographie du polluant. L’objectif de cette étude est donc de tester la faisabilité d’une approche combinée déterministe/ probabiliste pour la détermination de la répartition spatiale de l’exposition moyenne annuelle aux PM10 en France métropolitaine en 2000. Elle fait partie d’une étude portant sur l’évaluation des impacts sanitaires de la pollution atmosphérique liée au trafic routier dans les zones urbaines, en se focalisant en particulier sur les enfants et en comparant les situations en 2000 et en 2010. Cette étude s’inscrit dans le cadre du programme UNECE-WHO Pan European Program for Transport, Health and Environment (THE PEP Project): « Transport-related health impacts and their costs and benefits with a particular focus on children ».Les avantages et inconvénients des méthodes permettant d’évaluer l’exposition des populations à la pollution atmosphérique sont tout d’abord discutés. Le cas d’étude et les principales étapes d’une combinaison géostatistique sont ensuite présentés, ainsi que les résultats obtenus pour l’évaluation des populations exposées aux PM10 en France en 2000. Health Impact Assessment (HIA) associated to air pollution requires a quantified knowledge of population exposure. This exposure may be measured or estimated, individually or collectively. From a collective point of view, several approaches allow a spatial estimation of population exposure: 1) a so called “deterministic” approach which transforms emissions derived from inventories into atmospheric concentrations, 2) a so called “probabilistic” approach which consists in spatializing concentrations obtained from an air quality monitoring network, with geostatistical techniques. Despite their respective uncertainties, the relevance of both approaches depends on the objective of the HIA. To predict health benefits attributable to regulatory norms limitating traffic emissions, these approaches have to be combined. Geostatistics allow this integration and give access to an estimate of the uncertainty associated to the spatial estimation of the pollutant. The goal of the present work is to evaluate the feasibility of such a combination of approaches for the spatial estimation of population exposure to PM10 annual means in France in 2000. It is coming from a study about health impact assessment of air pollution attributable to road traffic in urban areas in 2000 and 2010, with a focus on children. This study has been realized in the framework of the UNECE-WHO Pan European Program for Transport, Health and Environment (THE PEP Project): “Transport-related health impacts and their costs and benefits with a particular focus on children“.Advantages and drawbacks of the existing methodologies for air pollution mapping dedicated to population exposure are first discussed. Then, the case study and the main steps of a geostatistical approach are presented, together with the results obtained in terms of PM10 mapping and population exposure in 2000. jeu., 23 mai 2013 09:38:52 +0200 lun., 26 oct. 2015 15:09:12 +0100 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/1517