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    <title>impact odeur</title>
    <link>https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/5130</link>
    <description>Entrées d’index</description>
    <language>fr</language>
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      <title>Évaluation de lʼimpact odeur dʼun centre de compostage en milieu urbain à lʼaide dʼun réseau dʼobservateurs et comparaison avec des modèles de dispersion atmosphérique</title>
      <link>https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/269</link>
      <description>L’impact odeur d’un centre de compostage en milieu urbain contigu à un lieu d’enfouissement sanitaire a été évalué à l’aide d’observations et de simulations. Un réseau de 43 riverains volontaires, formés à la perception et à la reconnaissance de différents types d’odeurs, a effectué des observations biquotidiennes durant dix semaines. Environ 24 % des observations ont révélé la perception d’une odeur, principalement de compostage (46,4 %) et de biogaz (22,3 %). Plus de 90 % des odeurs de compostage ont été qualifiées d’à peine perceptibles ou de faible intensité. D’après les observations, la distance des sources d’émission a un impact significatif sur les fréquences d’exposition aux odeurs de compostage. L’impact odeur a également été déterminé sur la base de campagnes d’échantillonnage, d’analyses olfactométriques et de simulations de la dispersion atmosphérique à l’aide du modèle de Gifford représentant les fluctuations de concentrations en air ambiant. Des fréquences maximales d’exposition aux odeurs de compostage jusqu’à 30 % de la période de suivi sont calculées aux abords du site, ce qui est cohérent avec les observations. Une comparaison des fréquences d’exposition observées et simulées aux odeurs de compostage a été effectuée. Pour l’ensemble des données, le modèle de Gifford sous-estime en moyenne de 47 % les fréquences d’exposition aux odeurs de compostage alors qu’un modèle gaussien classique de dispersion atmosphérique montre une sous-estimation moyenne de 66 %. À proximité du site, les performances du modèle de dispersion des odeurs sont bonnes avec un biais inférieur à 10 % comparativement à 29 % pour le modèle gaussien. Les deux méthodes employées dans cette étude pour caractériser l’impact odeur, soit par comité de riverains, soit par modélisation de la dispersion, sont jugées complémentaires. Pour la suite du projet, une méthode de quantification de l’incertitude globale sur des observations d’odeurs réalisées en air ambiant pourrait être développée. The odour impact assessment of an urban composting plant collocated with a landfill site was realized using observations and modeling. An odour committee composed of 43 observers was recruited and trained for perception and recognition of several types of odours in order to realize observations twice a day for a ten-week period. Approximately 24% of observations revealed perception of an odour among which composting odours (46.4%) and biogas (22.3%) were the main odours perceived. Over 90% of composting odours were described as barely perceptible or of low intensity. It was observed that distance from emission sources has a significant impact on composting odour frequency exposure. Odour impact was also assessed based on sampling, olfactometric analysis and atmospheric dispersion modeling using the Gifford model simulating the concentration fluctuations in ambient air. A maximum odour exposure frequency of 30% of the monitoring period is estimated at the siteʼs limits, which is consistent with observations. A comparison of the observed and modeled composting odour exposure frequencies was carried out. For all the data, the Gifford model shows an average underestimatation of 47% of observed exposure frequency while a classical Gaussian model shows an average underestimation of 66%. Near the site, the performance of the odour dispersion model is good with a bias of less than 10% compared to 29% for the Gaussian model. The two methods used in this study to characterize the odour impact, either by odour observer committee and dispersion modeling, are considered complementary. Next step of the project could consist in the development of a method for quantifying the overall uncertainty of odour observations realized in ambient air. </description>
      <pubDate>jeu., 24 janv. 2013 11:55:01 +0100</pubDate>
      <lastBuildDate>mer., 23 sept. 2015 11:46:07 +0200</lastBuildDate>
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