https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/3331 Entrées d’index fr 0 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/3329 Deux techniques multivariées, la classification ascendante hiérarchique et le graphique en étoile, ont été utilisées pour examiner les niveaux en NO et NO2 obtenus aux 14 stations du réseau de surveillance de la qualité de l’air de l’agglomération lilloise. Cette approche statistique a permis d'identifier, par la construction d'une classification, deux groupes homogènes de distribution de NO séparant les sites exposés à une pollution de proximité due aux transports de ceux non influencés par ce même type de pollution. Les distributions de NO2 se répartissent dans cette même analyse en trois classes, correspondant à des degrés différents d'exposition des stations vis-à-vis de la pollution de fond induite par les transports. Ce classement des stations obtenu par l'analyse des distributions de NO et de NO2 est globalement en accord avec nos connaissances sur l'environnement des sites de mesures. Il a permis de bien définir le type d'influence « transport » subi par les différentes stations du réseau et de reconsidérer, pour certaines d'entre elles, leurs objectifs de mesures. Avec l'appui d'un outil de prospection, tel qu'un laboratoire mobile, cette analyse par classification peut également servir de support à l'optimisation du dispositif de surveillance du réseau. Two multivariate analyses, hierarchical clustering analysis and star symbol plot, have been applied to examine the NO and NO2 levels on the fourteen stations of air quality network of Lille. Two groups of NO distributions have been identified by this statistical approach first group, the sites exposed to the pollution of proximity generated by the transports and second one, the sites non influenced by this same type of pollution. The NO distributions are divided among three classes, corresponding to three different degrees of exposure of stations beside the background pollution induced by the transports. This classification of stations obtained by the analysis of their NO and NO2 distributions are globally in agreement with our knowledges on the environment of sites. It has allowed to well define the type of "transport" influence undergone by the different stations and to reconsider, for some stations, their measurement target. With the support of a mobile laboratory, these analysis can be also useful to the optimization of network design. A method of optimization is proposed in this article. lun., 10 mars 2014 14:51:14 +0100 mar., 12 juil. 2016 11:36:01 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/3329 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/3695 Face à la sensibilisation croissante de la population vis-à-vis de la pollution urbaine, les organismes de surveillance de la qualité de l'air d'un grand nombre de pays ne se contente plus de mesurer les concentrations de polluant dans l'air ambiant : ils prévoient également l'occurrence de pointes de pollution aiguës, généralement 24 heures à l'avance. Pour cela, ces organismes utilisent des modèles de prévision, dont la plupart sont fondés sur des considérations statistiques. Après avoir exposé brièvement le contexte de la pollution atmosphérique dans le monde, l'article recense ces outils de prévision. On en dégage ensuite les tendances actuelles et on met en évidence les caractéristiques communes à tous les modèles : forte dépendance vis-à-vis des prédicteurs météorologiques, difficulté à prévoir des événements rares, plus ou moins grande capacité d'évolution dans le temps. On présente ensuite les performances atteintes par les outils de prévision. Une fois qu'un modèle de prévision a fourni un résultat, celui-ci est communiqué à la population : on s'intéresse par conséquent aux modes de diffusion des résultats des modèles de prévisions. Enfin, l'article conclut sur le rôle que peuvent avoir les prévisions au sein des politiques globales de lutte contre la pollution atmosphérique. The growing concern of the population with regards to the problem of atmospheric pollution has induced a change in the role of air quality monitoring networks, especially those monitoring air pollution in large cities which suffer from summer smog. The population is no longer satisfied with real-time measurements but wants to be warned of high pollutants concentrations in advance (typically 24 hours in advance). A brief review of the world air pollution situation shows the diversity of contexts regarding air quality (rules, distribution of the different roles, pollution levels). Some countries have been forecasting air pollution, and especially ozone, for a large number of years. Although most of them use statistical models based on the analyses of past conditions which induced high pollution episodes, some predict ozone levels using only their knowledge of the meteorological situation. Nowadays two trends appear regarding ozone forecasting : either very basic statistical methods, such as regression, or more sophisticated ones, such as neural networks. The paper then reviews several behaviours common to most forecasting models : the uncertainty due to the great dependance upon the input data (especially the predicted value of meteorological parameters), the difficulty in predicting rare events, and the different capabilities to be adapted when faced with changing air pollution conditions. Consequently the best skill-score one can expect from an ozone forecasting model (around 20 µg/m3 as mean absolute error) depends only slightly on the method used. Once the forecast is made by a bureau, the latter has to release it to various targets. To help the population understand, the bureau often drastically simplifies the forecast, regarding the prediction itself as its spatial scale. This helps to clarify the message and thus heighten public awareness. The paper concludes with the role of a forecasting system among other strategies to cut down the emissions and thus reduce air pollution. ven., 21 mars 2014 11:54:43 +0100 ven., 21 mars 2014 11:54:43 +0100 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/3695