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    <title>soiling</title>
    <link>https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/3426</link>
    <description>Entrées d’index</description>
    <language>fr</language>
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      <title>Patrimoine culturel bâti et changement climatique</title>
      <link>https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7684</link>
      <description>L’introduction des sorties des modèles climatiques dans des Fonctions Dose-Réponse permet de faire des projections sur la dégradation lente et à long terme du patrimoine culturel bâti. Le projet européen « Noah’s Ark » a ainsi étudié, en utilisant cette méthodologie, l’érosion des façades en calcaire par la pluie, le noircissement des façades en pierres de toute nature abritées de la pluie, la corrosion des métaux et, enfin, la bio-colonisation des façades. La même méthodologie a été appliquée par ailleurs au soiling du verre moderne et à la lixiviation des vitraux médiévaux. Les effets sur les pierres poreuses de la climatologie des transitions de phases salines et du gel-dégel ont aussi été projetés en croisant les sorties des modèles climatiques avec les propriétés des sels et de l’eau. La précision et la fiabilité des projections climatiques et de qualité de l’air, ainsi que celles de leurs impacts potentiels sur le patrimoine culturel bâti, devraient être améliorées par l’utilisation simultanée de multiples modèles climatiques et par de meilleures projections sur les futures émissions-concentrations de polluants. Outputs of climate models introduced into Dose-Response Functions allow the projection of the slow weathering of built cultural heritage on the long-term. The “Noah’s Ark” European project studied by using this methodology: the erosion by rain of the façades in limestone, the darkening of any kind of stone in the façades, the metal corrosion and the biomass accumulation on façades. Otherwise the same methodology was applied to the soiling of modern glass and the lixiviation of mediaeval stained-glass. The effects on porous stones of the climatology of salt transitions and of freeze-thaw were projected by crossing the outputs of climate models with the properties of salts and water. The accuracy and reliability of climate and air quality projections and of their effects on built cultural heritage would be improved by the use of multiple climate models and better projections of future emissions-concentrations of pollutants. </description>
      <pubDate>mar., 04 juin 2024 16:19:30 +0200</pubDate>
      <lastBuildDate>mar., 04 juin 2024 16:19:40 +0200</lastBuildDate>
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      <title>Estimation des coûts attribuables à la pollution de l'air dans le secteur du bâtiment</title>
      <link>https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/3420</link>
      <description>Cet article a pour objet d'établir une évaluation monétaire des dommages sur les bâtiments imputables aux émissions polluantes en France. Bien qu'il n'existe pas d'inventaire détaillé des matériaux du parc immobilier français qui permette de quantifier les réactions des matériaux de construction aux divers polluants, des données sur le montant et la fréquence des dépenses de rénovation sont disponibles auprès de la Direction Générale des Impôts. Une analyse statistique de ces dépenses met en évidence le rôle prépondérant du revenu dans une décision de rénover un bâtiment. Tandis que les dépenses augmentent avec la concentration de particules, aucune corrélation positive entre ces dépenses de protection et les concentrations de SO2 n'a pu être décelée. Nous en avons donc conclu qu'en France, c'est l'état d'encrassement des façades (dû aux particules) et non le niveau d'érosion (dû au SO2) qui semble l'emporter dans la décision de ravaler. À l'aide de ces données, nous avons alors pu définir une fonction dose-réponse qui exprime le coût annuel moyen par personne des dépenses de rénovation en fonction de la concentration ambiante des particules. Nous montrons que le coût total (dépenses de rénovation + perte d'aménité) est environ le double des dépenses de rénovation. Nous avons également analysé les données disponibles pour les dépenses de restauration des monuments historiques. La comparaison avec une estimation des dommages de la pollution sur la santé montre que les dommages des bâtiments imputables à la pollution sont plus faibles de deux ordres de grandeur. This paper reviews the methodologies for calculating air pollution damage to buildings, as well as the data available for their implementation in France. There are no inventories of building materials and surface areas for France, but we have been able to obtain data for frequencies and costs of renovation activities. In particular, data for renovation expenditures are available from the Tax Office because they are deductible from the income tax. By regressing these data we derive a &amp;quot;combined dose-response function&amp;quot; for the renovation cost as a function of pollution. We find that the most important variables are income and concentration of particles, whereas a correlation with SO2 is not clear. This could be understood if most renovation expenditures in France are occasioned by soiling (primarily due to particles) rather than corrosion (primarily due to SO2), For historical building s and monuments we have been able to find only data for total national expenditures; they imply that the cost of pollution damage is somewhat smaller than for utilitarian buildings . Since the total damage cost is the sum of renovation cost and of amenity loss, we also examine the latter. We show that the amenity loss can be inferred from renovation expenditures without carrying out a contingent valuation; the amenity loss is approximately equal to the renovation cost. Based on detailed models for atmospheric dispersion and for the geographic distribution of buildings, we calculate the damage cost caused by individual sources of pollution. We compare our results with other estimates in the literature, and we discuss the uncertainties. We also find that, compared to the cost of health damage, the cost of damage to buildings is smaller by about two orders of magnitude. </description>
      <pubDate>mar., 11 mars 2014 09:30:12 +0100</pubDate>
      <lastBuildDate>mer., 13 juil. 2016 09:30:08 +0200</lastBuildDate>
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