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    <title>champs de concentration de polluants</title>
    <link>https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/3827</link>
    <description>Entrées d’index</description>
    <language>fr</language>
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      <title>Méthodes mathématiques pour estimer le champ de concentration d'un polluant gazeux à partir des valeurs mesurées aux points dispersés</title>
      <link>https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/3825</link>
      <description>Pour estimer le champ de concentration de polluants sur un domaine donné, à partir des points de mesure dispersés, il est nécessaire d'évaluer la concentration aux noeuds d'un maillage rectangulaire, à l'aide d'une méthode d'interpolation ou d'ajustement des données. Les valeurs du maillage rectangulaire nous permettent de tracer les lignes d'isoconcentration, afin d'avoir une image de la variation spatiale de la concentration, plus facile à interpréter. On peut, également, représenter, dans un système tridimensionnel, la surface qui correspond à la distribution spatiale de ce paramètre. Pour cela, on a analysé deux catégories de méthodes d'approximation : statistiques et analytiques, qui ont été appliquées, ultérieurement, aux données de concentration de SO2mesurées par le réseau Airparif. Pour conclure, on a remarqué que, dans le cas étudié, la méthode statistique dénommée Krigeage, basée sur les semi-variogrammes ordinaires, ne peut pas être appliquée à cause de la non-corrélation spatiale des valeurs mesurées ; parmi les méthodes analytiques étudiées, celle qui fournit les meilleurs résultats est la méthode des fonctions spline type plaque mince. In order to evaluate a pollutant concentration field, when only few scattered values of pollutant concentration are available on a given territory, it is necessary to estimate the corresponding values in many other points. An approximation method to quantify the concentrations at the nodes of a rectangular mesh associated to the given territory was applied. These values were then used to generate concentration contours. in order to obtain an image of the concentration spatial distribution. This paper is concerned with the analysis of two types of approximation methods: statistical and analytical ones, which were applied to the AIRPARIF Network data. The Kriging statistical method, based on ordinary semivariograms can not be used in the particular case of AIRPARIF data. Among the analytical methods studied here, the thin plate interpolation spline offers the best results. </description>
      <pubDate>ven., 28 mars 2014 10:59:54 +0100</pubDate>
      <lastBuildDate>ven., 04 avril 2014 11:08:08 +0200</lastBuildDate>
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