https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/2197 Numéros fr mer., 24 juil. 2013 11:01:02 +0200 ven., 28 juin 2024 17:02:31 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/2197 0 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/2217 Le but de cet article est de répondre à la problématique suivante : comment effectuer des mesures durant l’année afin d’estimer au mieux la moyenne d’un polluant (typiquement le NO2) sans se contraindre d’un relevé permanent ? Nous nous appuyons sur la théorie des sondages pour proposer un protocole de mise en œuvre d’une campagne de mesures mobiles sur l’année selon la précision d’estimation souhaitée. Nous proposons alors différentes méthodes d’estimation de la moyenne annuelle du polluant et de son taux de dépassement de seuil. Ces estimations peuvent être effectuées uniquement à partir des mesures réalisées ou s’appuyer plus subtilement sur un site fixe auxiliaire supposé avoir un comportement assez proche. Dans tous les cas, nous calculons un intervalle de confiance autour de la valeur estimée avec un taux de confiance préalablement choisi. Cette méthode, pour son application, ne nécessite que les mesures du polluant sur le site à explorer grâce à des tubes passifs ou un camion-laboratoire. Aucune hypothèse sur le type de polluant ou sur le site à étudier n’est faite. In this paper we deal with the problem of moving measures. How can we estimate the annual average of a substance (e.g. NO2) only thanks to a few measures throughout the year? We present the random sampling theory which gives us a way to handle a sampling plan depending on the estimation accuracy that we wish to obtain. Then we estimate the annual average or the proportion of measures greater than a certain value, by different ways: either only thanks to the sample, or involving an auxiliary site. In every case, a confidence interval is implemented, whose confidence rate can be previously chosen. This method only requires the substance measures on the site, and no other hypothesis are done on the kind of substance or site we work with. mer., 24 juil. 2013 12:56:00 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/2217 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/2198 Cet article analyse la relation entre les résultats des études épidémiologiques de la mortalité due à la pollution de l’air et les indicateurs d’impact qui peuvent être utiles pour informer les décideurs de la politique environnementale. Il montre que 1) le nombre de décès attribuables n'est pas pertinent pour la pollution de l’air, tandis que la perte d'espérance de vie (PEV) est un bon indicateur de l’impact ; 2) les études à court terme (séries temporelles) habituelles mesurent seulement le nombre de décès attribuables aux effets aigus de la pollution, sans aucune information sur la PEV (une limite inférieure de la PEV peut être estimée en modifiant cette méthodologie afin d’élargir la fenêtre d’observation, comme cela a été effectué dans deux études récentes) ; 3) les études à long terme (de cohorte) mesurent un changement de la mortalité par tranche d'âge attribuable à la totalité des effets de la pollution (aigus et chroniques), ce qui permet le calcul de la PEV mais pas du nombre de décès. En multipliant le résultat des études à court terme par une perte hypothétique par décès, il ressort que la PEV correspondante ne peut être qu’une très petite partie de la PEV totale impliquée par des études à long terme. La PEV par µg/m3 de PM10 est calculée pour la mortalité totale des adultes, aussi bien que pour la mortalité infantile, basée sur les publications les plus récentes. La mortalité infantile s'avère être environ 10 % de la PEV des adultes. Prenant une réduction permanente des PM10 de 15 µg/m3 comme objectif raisonnable de la politique environnementale (les concentrations actuelles dans l’Union européenne et aux États-Unis étant typiquement de 20 à 30 µg/m3), les résultats impliquent une augmentation correspondante de la PEV d'environ cinq mois. This paper examines the relation between the results of epidemiological studies of air pollution mortality and impact indicators that can be informative for environmental policy decisions. Using models that are simple and transparent, yet contain the essential features, it is shown that 1) number of deaths is not meaningful for air pollution, whereas loss of life expectancy (LLE) is an appropriate impact indicator; 2) the usual short term (time series) studies yield a change in daily number of deaths attributable to acute effects of pollution, without any information on the associated LLE (although some information on this has recently become available by extending the observation window of time series); 3) long term studies yield a change in age-specific mortality which makes it possible to calculate the total population averaged LLE (acute and chronic effects) but not the total number of premature deaths attributable to air pollution. The latter is unobservable because one cannot distinguish whether few individuals suffer a large or many a small LLE. The paper calculates the LLE from exposure to PM10, as implied by the long term mortality studies of adults and infants; population LLE for infants turns out to be an order of magnitude smaller than for adults. The LLE implied by short term studies is a small fraction of the total loss implied by long term studies, even if one assumes a very high loss per death. Taking a permanent reduction of PM10 by 15 µg/m3 on average (typical current values in the EU and the USA being in the range of 20 to 30 µg/m3) as a reasonable policy goal, one finds a corresponding increase of average life expectancy by roughly five months. mer., 24 juil. 2013 11:51:58 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/2198 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/6886 lun., 19 févr. 2024 16:03:19 +0100 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/6886