https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7019 Archives fr lun., 06 mai 2024 15:24:45 +0200 lun., 21 oct. 2024 12:54:12 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7019 0 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7020 lun., 06 mai 2024 15:26:17 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7020 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7028 mar., 07 mai 2024 08:32:20 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7028 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7029 mar., 07 mai 2024 08:35:55 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7029 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7030 mar., 07 mai 2024 08:40:19 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7030 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7031 mar., 07 mai 2024 08:43:27 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7031 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7032 La qualité de l’air forme un système dont les sources et les cibles représentent deux pôles essentiels qu’il est vain de vouloir dissocier. Cependant une dissonance cognitive existe entre la pollution telle qu’elle est perçue en privilégiant les « prises corporelles » et la pollution telle qu’elle est mesurée et évaluée en termes de risques toxiques. Cette différence de point de vue incite au développement d’une action co-construite, dans le cadre d’une relation de proximité, au sein de dispositifs de gouvernance qui associent également les savoirs experts. La complexité du système de la qualité de l’air reconfigure le rôle de l’individu qui de cible et de victime adopte une posture d’acteur consommateur responsable individuellement et collectivement de la construction de l’environnement, perçu dans sa dimension planétaire. mar., 07 mai 2024 08:47:00 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7032 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7033 mar., 07 mai 2024 08:49:59 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7033 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7035 mar., 07 mai 2024 08:58:46 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7035 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7036 La quantification des émissions atmosphériques de différentes substances, qualifiées de polluantes pour certaines, se décline sous différentes formes (inventaires, cadastres, registres, bilans, etc.) selon les échelles et les autres spécificités définies. Les bonnes pratiques existent et permettent d’obtenir des inventaires avec de réelles qualités même si tous les travaux n’ont pas les mêmes critères relativement aux composantes sectorielle, territoriale, temporelle ainsi qu’aux substances. L’article énumère un grand nombre d’inventaires au travers de l’analyse des besoins des utilisateurs (la préoccupation CO2, la mise à disposition de données finement spatialisées, la satisfaction des besoins internationaux, etc.). Cette revue met en évidence les problématiques actuelles qui tournent autour, d’une part, de l’harmonisation et de l’intégration des systèmes et, d’autre part, des périmètres d’attribution des émissions. Ces problématiques associées aux aspects de faisabilité et de précision sont en lien direct avec des enjeux économico-politicofinanciers. Atmospheric emissions of the different pollutants are quantified in various forms (inventories, cadastres, registers, balances, etc.), depending on the scale and the other specificities defined. Good practices exist and help to produce good-quality inventories (based on exhaustiveness, consistency, accuracy, transparency, comparability, etc.) even if the different inventories are not based on the same criteria concerning both emitting sectors and geographical and time components or the substances covered. This article examines a wide range of inventories through an analysis of user needs (focussing on CO2 issue, providing high-resolution land area data, meeting international requirements, etc.). Franceʼs specific situation is dealt with via the national system established by the authorities which covers different inventories, in particular concerning climate change (more specifically, the Kyoto Protocol), long range transboundary air pollution, as well as various EU Directives, and other applications. The article also considers the risks inherent to the abundance of inventories, both at international and national levels. The paper also raises emerging items pointing out especially better consistency, streamlining and the question of accounting for direct versus indirect sources of emissions. This review highlights the current issues involved in the harmonisation and integration of systems and in how emissions are attributed (scope). These feasibility and accuracy issues are directly linked to economic, policy and financial aspects. mar., 07 mai 2024 09:10:48 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7036 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7049 La législation environnementale impose aux grandes installations industrielles de déclarer leurs émissions rejetées dans l'atmosphère. La mesure de ces émissions étant onéreuse et techniquement difficile, plusieurs méthodes d'estimation de ces émissions sont acceptées comme alternatives à la mesure directe, l'une d'entre elles étant celle de corrélation. La méthode de corrélation nécessite une campagne spéciale de mesure de ces émissions, à partir de laquelle on établit un modèle empirique par rapport aux variables caractérisant le fonctionnement de l'installation. Cette étude est consacrée au développement d'une méthode de corrélation basée sur un modèle linéaire (régression multiple) ou non linéaire, de type réseaux de neurones, pour estimer les émissions de CO2 et NO2 d'un four de réchauffage d'un laminoir de l'industrie sidérurgique. Les résultats obtenus sont très satisfaisants, de l'ordre de grandeur de l'erreur de mesure pour les deux polluants en utilisant les réseaux de neurones, et assez satisfaisants pour le CO2 dans le cas du modèle linéaire. Les résultats intégrés sont comparés à la valeur globale obtenue en utilisant la méthode du facteur d'émission de l'installation. Environmental legislation requires air pollutant monitoring of large industrial installations emissions. Most of the available measurement techniques being expensive and technically difficult, some other estimation methods are accepted, alternatively, one of them being the correlation one. The correlation method requires a special monitoring campaign of the emissions, which are further used to build an empirical model, in relation with the main process variables. This study is devoted to the development of a correlation method based on a linear model (multiple regression) or a non linear one, e.g. artificial neural networks, in order to estimate the CO2 and NO2 emissions of a re-heating furnace used in the steel industry. The performance of the neural networks is very good for both types of emissions, being comparable to the measurement error. For the CO2 emissions, the linear model gives satisfactory results, too. The results are compared to the global value obtained using the emission factor method. mar., 07 mai 2024 09:20:02 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7049 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7059 mar., 07 mai 2024 14:20:37 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7059 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7063 Dans une région marquée par des dépassements chroniques des valeurs réglementaires à proximité du trafic routier et certaines années en fond au centre de l’agglomération, l’identification des sources de particules fines est indispensable à la mise en place de politiques visant à diminuer les concentrations de particules fines en Ile-de-France. AIRPARIF met en œuvre, en collaboration avec le LSCE, une vaste étude de caractérisation des particules afin d’améliorer les connaissances sur l’origine géographique et la contribution des différentes sources d’émission aux niveaux des particules mesurés en Ile-de-France. La campagne de mesure, d’une durée d’un an, a débuté le 11 septembre 2009 sur six sites répartis en Ile-de-France. Cet article décrit la méthodologie et le protocole analytique mis en œuvre dans le projet ainsi que les moyens déployés. L’étude s’appuie sur la méthodologie de Lenshow [Lenshow et al. 2001] développée sur la Ville de Berlin, qui repose sur l’hypothèse que les concentrations atmosphériques de particules mesurées en proximité du trafic routier résultent de plusieurs contributions géographiques : le fond régional, le fond urbain et l’influence locale du trafic. Des prélèvements sur filtre sont réalisés quotidiennement sur trois sites ruraux, un site périurbain, un site urbain au cœur de Paris et un site trafic parisien. L’analyse chimique de ces différents échantillons permet d’évaluer la composition chimique des particules en fonction de leur origine géographique. Les analyses chimiques, réalisées par le LSCE, portent sur la masse totale et sur les constituants majeurs des aérosols : carbone organique, carbone élémentaire, ions, métaux. Une approche multi-analytique a été mise en œuvre afin de contraindre au mieux les fractions EC, OC et POM, qui représentent près de la moitié de la masse des aérosols fins sur la région parisienne. Le levoglucosan, traceur du feu de biomasse, fait également l’objet d’une analyse. Le couplage à un inventaire des émissions pertinent selon la région géographique considérée permet de remonter à la contribution des principales sources d’émission aux échelles régionale, urbaine et trafic. Les premiers résultats d’analyse mettent en évidence la cohérence du parc instrumental d’échantillonnage et d’analyse et montrent que les techniques analytiques mises en œuvre sur ce projet permettent de documenter la quasi-totalité des fractions majeures des aérosols en Ile-de-France. Ces analyses permettront de constituer une importante base de données sur la composition chimique de l’aérosol francilien. The Paris region is characterized by chronic excee dances of limit values near road traffic and some years on the urban background stations. The implementation of efficient abatement strategies aiming to reduce fine aerosols concentrations requires a precise knowledge on the origin (location and sources) of particles which is still missing in Ile-de-France. Following the example of other European big cities like London and Berlin, AIRPARIF, in association with the LSCE, has implemented a project in order to assess the contribution of the different sources of airborne particles and their geographical origin in the Ile-de-France region. Samplings are performed for a whole year from September 2009 11th over six sites spread over the Ile-de-France region. This article describes the methodology, the device and the analytical protocol implemented for the study. The study is based on the Lenshow methodology [Lenshow et al. 2001], developed in Berlin in 2001. It assumes that PM concentration measured on a hot-spot (such as a traffic site) is composed of various and surimposed contributions: a regional background (mainly composed of long-range transported particles), a urban background contribution due to aerosols sources located within the agglomeration and a local influence due to the road traffic of nearby streets. Samplings on filters are carried out simultaneously every day on six sites carefully chosen to be representative of each of these geographical scales: three rural background sites located near the Ilede-France border, one suburban site, one urban background site located in the centre of Paris and one traffic site. The chemical analysis of the samples enables to assess the chemical composition of aerosols regarding their geographical origin. Chemical analyses are focused on PM mass and on the main aerosols components: organic and elemental carbon, ions and metals. A multianalytical approach has been implemented in order to better constrain EC, OC and POM fraction, which represent almost 50% of the mass of fine aerosols on the Ile-de-France region. Levoglucosan, which is a tracer of biomass burning, is also analyzed. Evaluation of the contribution of the main emission sources is achieved by coupling the PM chemical composition with an emission inventory specific of the geographical zone considered (traffic, urban, sub urban). The results from chemical analysis over the first three months underline the consistency of sampling and analytical device. The agreement between PM measurements carried out with TEOM-FDMS and filters shows that the analytical methods implemented in this project allow documenting almost the entire mass of fine aerosols in Ile-de-France. These analyses will enable to constitute an important data base on chemical aerosols composition in Ile-de-France. mar., 07 mai 2024 14:34:40 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7063 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7071 L’étude de la population atmosphérique par les aérosols intègre des questionnements scientifiques nés de problématiques à la fois locales (qualité de l’air, impacts sur la santé) et globales (apports de contaminants aux écosystèmes, impact sur l’évolution du climat). Les particules fines, en particulier les PM2,5, constituent une priorité des pouvoirs publics, à l’échelle Européenne, ainsi qu’au niveau Français, à la suite du Grenelle de l’Environnement. Leur rôle en tant que vecteurs, entre autres, de métaux lourds potentiellement toxiques (tels que le plomb ou le cadmium) n’est étudié que depuis relativement peu de temps. Cet article montre que l’utilisation récente des isotopes de ces métaux, mercure, cadmium et zinc, s’avère un bon outil de discrimination des principaux pôles d’émission de particules. Ceci ouvre alors la porte pour leur application en tant qu’outils de traçage des sources de pollution atmosphérique particulaire. The study of atmospheric pollution by the aerosols includes scientific questions, resulting from both local (air quality, health impacts) and global (contaminant inputs into ecosystems, impact on global change) problems. The fine particles, especially PM2,5, represent a major objective for authorities, at the European scale, as well as at the French one, following the Grenelle Environment Forum. Their role as vectors of potentially toxic metals (such as lead or cadmium) has only been studied since relatively recently. This article shows that the recent use of metal isotope systematics, mercury, cadmium and zinc, proves to be a reliable discrimination tool for tracking pollution sources of atmospheric particles. This will ultimately open the door for the application of these isotope systematics as tracers of sources of particulate atmospheric pollution. mar., 07 mai 2024 15:05:07 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7071 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7084 L’objectif de cet article est de présenter les principales techniques d’analyse élémentaire de particules fines utilisées à la problématique de la recherche des sources. Cette présentation s’attachera à décrire leurs fondements pour mieux comprendre leurs qualités intrinsèques et leurs limitations, afin de les replacer dans le foisonnement des méthodes d’analyse physico-chimique. On pourra être ainsi à même de saisir la pertinence de l’utilisation de l’une ou l’autre en fonction de la problématique posée. The aim of this paper is to present the main elemental analysis methods used in the problem of the identification and determination of source apportionment of fine particulate matter. The goal is not to give an exhaustive presentation, but to describe the physical principles of different methods to understand how they work, and when it’s more interesting to choose one or another one. mar., 07 mai 2024 15:13:01 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7084 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7092 Receptor modeling is the application of data analysis methods to elicit information on the sources of air pollutants. Typically, it employs methods of solving the mixture resolution problem using chemical composition data for airborne particulate matter samples. In such cases, the outcome is the identification of the pollution source types and estimates of the contribution of each source type to the observed concentrations. It can also involve efforts to identify the direction of local sources using wind directions or the locations of distant sources through the use of ensembles of air parcel back trajectories. In recent years, there have been improvements in the factor analysis methods that are applied in receptor modeling as well as easier application of trajectory methods. These methods are now in widespread use. The theoretical basics of the methods will be presented and the recent literature will be reviewed. La technique du modèle récepteur est basée sur l’application de méthodes d’analyse des données permettant d’extraire de l’information sur les sources de pollution de l’air. Typiquement, cette technique fait appel à des méthodes pour résoudre le problème du mélange des sources utilisant des données sur la composition chimique d’échantillons de poussières (prélevés dans leur environnement). Il est ainsi possible d’identifier les différents types de source et d’estimer leurs contributions relatives dans les concentrations observées. Cette technique inclut également la possibilité d’identifier la direction des sources en utilisant les directions du vent ou la localisation de sources éloignées en utilisant des rétro-trajectoires. Récemment, on a assisté à l’amélioration des méthodes d’analyse factorielle qui sont appliquées dans les modèles récepteur, et à celle des techniques de définition de trajectoires, qui sont devenues plus facilement applicables. Ces méthodes sont maintenant très largement utilisées. Les bases théoriques des méthodes seront présentées ainsi qu’une recherche bibliographique récente. mar., 07 mai 2024 15:19:47 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7092 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7102 L'objectif de cette étude est l’identification des principales sources contribuant aux niveaux environnementaux de poussières en suspension PM10 à partir des analyses des métaux trace effectuées en un point d’échantillonnage localisé à l’intérieur d’une usine sidérurgique. Selon les informations relatives à ce site, l’une des principales sources est le parc à scories, pour laquelle nous disposons d’une analyse chimique, qu’on utilisera dans un but de validation. Une trentaine d'échantillons a été prélevée sur le site et a été analysée pour 18 métaux trace. L'utilisation de la méthode « récepteur » PMF n'a pas permis d'identifier avec certitude un seul profil qui serait attribué à la source parc à scories ; il en résulte plusieurs profils qui peuvent être associés aux différentes opérations effectuées dans le parc à scories. En dehors des résultats obtenus, ce papier se propose de mettre en évidence les difficultés engendrées par la conception de cette campagne de mesure, afin de permettre une réflexion lors de la conception de nouvelles campagnes expérimentales. The aim of this study is the identification of the main sources of PM10, based on some analyses of trace metals performed in a sampling point inside a steelwork site. It is known that one of the main sources is the slag yard. A chemical analysis is available for this source, giving a sort of fingerprint, which has been used in a validation purpose. Twenty-eight samples were sampled on the steelwork site and they were analyzed for 18 trace metals. The PMF receptor model did not permit to assign with certainty a precise profile to the slag yard; there are several profiles that can be assigned to different operations in the slag yard. Moreover the presentation of the specific results, this paper focuses on the difficulties encountered consequently to the measurement campaign design, in order to be avoided for new other experimental campaigns. mar., 07 mai 2024 16:21:46 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7102 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7115 L’application de modèles sources-récepteur aux mesures de composés organiques volatils est présentée au travers de deux cas d’études dans différents sites urbains français. Le premier cas est une étude réalisée dans le cadre du Laboratoire Central de Surveillance de la Qualité de l’Air (LCSQA). Elle concerne l’analyse de données de mesures horaires de COV réalisées par les Associations Agréées de Surveillance de la Qualité de l’Air (AASQA) de février 2002 à décembre 2003 pour trois sites urbains français (Stras bourg, Marseille, Grenoble). Deux modèles sources-récepteur ont été mis en œuvre sur ce jeu de données. Le modèle Positive Matrix Factorization (PMF) a permis de distinguer cinq facteurs communs aux trois sites qui ont pu être associés à des profils de sources connues : « échappement automobile », « évaporation essence », « fuites de gaz » et « biogénique » et « chauffage domestique ». La comparaison des contributions de sources modélisées par le PMF et le modèle chemical mass balance (le CMB) a montré une certaine cohérence notamment avec une contribution majoritaire attribuée à la source « échappement automobile » pour les trois sites. Toutefois, le CMB se limite à déterminer la contribution des profils de sources qui ont été au préalable donnés en entrée de modèle. Dans l’approche PMF, le nombre de sources est ajusté, ce qui a ainsi permis de discerner des profils de source supplémentaires et notamment l’apport de sources lointaines. Cela conduit à une surestimation de la source « échappement automobile » de 10 à 20 % suivant les sites lors de l’utilisation du modèle CMB. Pour le deuxième cas d’étude, le modèle sources-récepteur PMF, a été appliqué sur un jeu de données composé de la mesure horaire (soit 453 échantillons) en mai-juin 2007 à Paris de 21 COV comprenant des alcanes, des alcènes, des composés aromatiques, des composés oxygénés (acétone et méthanol) et azotés (acétonitrile). Ce modèle a permis d’extraire sept facteurs à l’origine des concentrations en COV, suggérant l’influence des sources suivantes : « échappements automobiles », « évaporation des essences », « industries lointaines », « fuite de gaz naturel », « source locale », « biogénique » et « combustion de bois ». La mesure des COV fonctionnalisés, tels que les composés oxygénés a permis de pointer l’influence d’une source additionnelle importante. La détermination de la contribution des facteurs modélisés a montré la contribution majoritaire des sources de COV liées aux activités de trafic (39 %), ainsi que la contribution d’une source identifiée comme « industries lointaines » (35 %). En outre, l’étude des variations journalières de la contribution des sources a mis en évidence la forte dépendance de l’origine des masses d’air, dans la contribution de la source « industries lointaines ». Les sources identifiées et leurs contributions « locales/ régionales » ont été comparées aux données de l’inventaire local d’émissions (AIRPARIF, 2009) et des différences significatives entre les résultats des deux approches ont été trouvées notamment concernant le secteur « usage de solvants » fortement surestimé par l’inventaire. Ce dernier résultat met donc en évidence l’importance de l’utilisation d’outils tels que les modèles sources-récepteur associés à des observations dans l’évaluation de la qualité de l’air, outils d’évaluation totalement indépendants et complémentaires des données d’inventaire. This paper presents two studies concerning VOCs source apportionment in several urban areas in France. The common approaches were based on the data analysis of extensive measurement datasets using source-receptor model. In the first case, hourly concentrations of 31 Volatile Organic Compounds (VOC) were measured between 2001 and 2003 at three sites: Marseille, Grenoble and Strasbourg. Positive matrix factorization (PMF) allowed the identification of five common sources for the three sites: vehicle exhaust, gasoline evaporation, gas leakage, biogenic and domestic heating for both winter and summer VOC datasets. Specific industrial source profiles were also identified for Marseille and Grenoble while a solvent use profile could be distinguished only for Strasbourg and Marseille. Source contributions modelled by the PMF were then compared to the Chemical Mass Balance (CMB) results. Converging results from the different models indicated automobile exhaust source as the most important contribution (from 35.4 to 61.4% of the total contributions according to the season and the site) followed by evaporative sources whatever the measurement site. Nevertheless significant differences appeared between the three sites for the vehicle exhaust factor. Indeed, regarding its principle, CMB is limited to evaluate source apportionment for sources previously and exhaustively defined. Conse quently, remote source factor modelled by PMF and which could not be used as known profile in CMB analysis can explain the differences observed for vehicle exhaust contribution. In a second study, a VOC data set measured in Paris in spring 2007, with hourly measurement of 21 VOC including alkanes, alkenes, aromatics, oxygenated and nitrile compounds, was analyzed using PMF model to identify source profiles and their contribution. Results were examined depending on the air mass origins in order to apportion local and regional influences. The comparison between results from the PMF simulation and the local emission inventory has shown some discrepancies which need to be further investigated. These works showed that source receptor model is a complementary tool to evaluate emission inventories. Nevertheless these approach results depend on the input species, the number of data and measurement uncertainty. The choice of typical species as emission tracer is crucial to well identify source factors. lun., 13 mai 2024 16:30:18 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7115 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7121 Les composés hydrocarbonés non méthaniques (HCNM) jouent un rôle prépondérant dans la chimie de l’atmosphère puisqu’ils interviennent en tant que précurseurs de la formation de polluants secondaires comme l’ozone ou les aérosols organiques secondaires. Disposant d’une base de données conséquente d’au moins cinq années de mesures systématiques de 46  HCNM sur trois sites de l’observatoire MERA (Mesure et Évaluation en zone Rurale de la pollution Atmosphérique à longue distance), le modèle sources-récepteur PMF (Positive Matrix Factorization) a été appliqué pour mettre en évidence des associations inter-espèces et identifier des profils de sources à l’origine des concentrations mesurées sur les sites récepteurs. L’application de ce type de modèle sur des sites ruraux, éloignés des sources et à des espèces réactives comme les HCNM a constitué une nouvelle approche. L’hypothèse de la conservation des masses sur lequel s’appuie le modèle est discutable compte tenu de la réactivité différente des espèces. C’est pourquoi la réactivité a été prise en compte par l’ajout d’une composante d’incertitude comme données d’entrée du modèle. Une étude de sensibilité du modèle a permis de consolider les résultats obtenus par rapport aux choix méthodologiques. Cinq profils de sources communs aux trois sites ont été identifiés : les profils « chauffage résidentiel », « échappement automobile », « évaporation de carburants », « biogénique » et « sources lointaines ». Les contributions relatives de ces sources aux teneurs en HCNM sont cohérentes avec les données d’inventaire d’émissions et avec les résultats d’autres travaux. Elles font apparaître une hiérarchie différente et logique pour les trois sites. L’analyse de ces contributions par classe de rétrotrajectoires de masses d’air met en évidence les parts d’influence locale et continentale où les profils de sources urbaines contribuent davantage alors que la part d’influence océanique est dominée par le profil « sources lointaines ». It has been well established that non-methane hydrocarbons (NMHCs) play an important role as precursors of ozone and other secondary pollutants like Oxygenated Volatile Organics Compounds (OVOC), organic nitrates or particulate organics matter. Forty-six non-methane hydrocarbon (NMHC) concentrations have been measured between 1997 and 2006 at three MERA sites (Mesure des Retombées Atmosphériques, French acronym for background air pollution monitoring) according to the EMEP programme. VOCs monitoring has been carried out firstly to estimate their background concentration levels and trends, and secondly to provide observation data for model validation and quality check of VOC emission inventories. The objective of this work was to use this extensive dataset in order to identify NMHC source types and to apportion their contributions. Data analysis was performed using Positive Matrix Factorization (PMF). The general concept of this receptor model being mass conservation, the computed factors may not be directly related to emission profiles when reactive species are measured far from the sources but can be interpreted as aged emission profiles. Besides, in this work the uncertainty taken into account as PMF input data combined uncertainty of the measurement method and photochemical reactivity of each considered species. The PMF parameters and the uncertainty model were established and discussed by examining the sensibility of the model. Six factors were considered for the 3 sites. The model results explain on average 86.5% of the total concentrations of the 46 hydrocarbons measured for the 3 sites. About 80% of the variability of the VOC species concentrations could be explained by the model for all sites. The calculated factors have been identified as potential source categories by comparing them to known source profiles from the literature, taking into account species lifetimes and examining time series of source contributions. Five of the six PMF source profiles are common to all sites and all factors are identified as known and aged plume profiles: vehicle exhaust, evaporative sources, residential heating, biogenic and remote sources. Contribution of evaporative sources (29.5%) remains predominant for the southern site while residential heating (28.0% and 21.7%) is the main factor for the two others. The resultant information allowed comparison with emission inventories usually given by activity sectors. Contributions of vehicle exhaust and evaporative sources (36.6 ± 8.4% on average for the 3 sites) are in agreement with emissions coming from road transport and extraction & distribution of fossil fuels (31.6% on average over the period 2002-2006 period), and so is residential heating (19.4 ± 6.4%) which is close to nonindustrial combustion emissions (13.7%). Biogenic and background factors contribute respectively at 10.5 ± 3.5% and 12.7 ± 3.9% on average for the 3 sites. This work was completed with an air mass trajectory analysis in order to apportion source contribution depending on air mass origins. Each sample was associated with its 3-day back-trajectory arriving at the sampling station at 12:00 GMT (P = 950 hPa) and calculated by the British Atmospheric Data Centre. The K-means clustering algorithm was used to group these trajectories depending on their direction, their speed and their altitude. Two main groups have been distinguished: (1) older and diluted air masses from an oceanic origin where “remote sources” present the main contribution; and (2) anthropogenic and closer sources indicating continental influence. In this group, some clusters represent trajectories coming from the north and distant urban areas with high wind speed, and are marked by high contributions of residential heating and evaporative sources. Trajectories with short pathways corresponding to low wind speed allow to discern more local influences from urban areas with vehicle exhaust and residential heating profiles as main contributions. Further works concerning the potential source locations of NMHC observed in these French rural sites will be published. mar., 14 mai 2024 09:05:55 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7121 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7131 Le transport des polluants à longue distance peut provoquer une dégradation de la qualité de l’air loin des sources d’émissions. Nous décrivons ici une technique récemment développée pour l’analyse des mesures de polluants, qui permet l’identification systématique de relations source-récepteur à travers un jeu d’observations. Cette technique utilise un modèle lagrangien de dispersion de particules (MLDP). Les MLDP calculent des rétropanaches qui représentent la sensibilité aux émissions potentielles (SEP) pour des mesures individuelles. Les SEP peuvent être regroupées selon leurs ressemblances en utilisant un algorithme de clustering. La classification des SEP peut informer sur l’impact de différents modes de transport à longue distance sur les mesures, et permet de déconvoluer le mélange atmosphérique de l’impact des émissions de surface. Nous appliquons notre méthode à des mesures au-dessus de la Sibérie, et constatons qu’un excès de ~ 20 ppb de monoxyde de carbone (CO) par rapport aux concentrations de fond est expliqué par le transport à longue distance d’émissions provenant de la combustion de biomasse au Kazakhstan, et que ~10 ppb d’excès de CO sont associés à des émissions européennes. Nous mettons en avant l’avantage de notre méthode par rapport aux méthodes traditionnelles pour l’établissement de relations source-récepteur dans les études du transport à longue distance. Long range transport of pollutants has the ability to degrade air quality far from emissions sources. We describe a recently developed technique for the analysis of pollutant’s measurements that allows the identification of systematic source-receptor relationship across an observational dataset. This technique uses a Lagrangian particles dispersion model (LPDM). LPDMs calculate retroplumes that represent potential emission sensitivity (PES) for individual measurements. The PESs can be grouped according to their similarities by using a clustering algorithm. Grouping PES can inform about the impact of various patterns of long range transport on the measurements, and has the ability to deconvolve atmospheric mixing from the impact of surface emissions. We apply our method to measurements above Siberia, and found that ~20 ppb excess carbon monoxide (CO) over background is related to long range transport of biomass burning emissions in Kazakhstan, and ~10 ppb excess CO are associated to European emissions. We highlight the advantage of our method over traditional methods for the establishment of source-receptor relationships in long range transport studies. mar., 14 mai 2024 09:28:22 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7131 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7144 Dans cette revue, nous discutons de progrès récents dans la modélisation inverse des sources de polluants atmosphériques, en particulier d’origine accidentelle, de l’échelle régionale à l’échelle continentale. Il s’agit typiquement de caractériser et d’estimer une source de pollution émanant d’un site industriel au moyen d’un modèle numérique de chimie-transport et de mesures de concentrations de ce polluant distribuées en espace et en temps. Le formalisme mathématique permettant d’unifier ces informations est celui de l’assimilation de données, qui offre un cadre bayésien. Nous montrons comment formuler mathématiquement un tel problème, puis comment le résoudre, notamment à l’aide de techniques non-paramétriques. Parce que la chimie associée à un tel évènement physique peut être souvent considérée linéaire à court terme, des méthodes mathématiques plus avancées peuvent être mises en œuvre avec des résultats mieux contraints. Au-delà de l’estimation des sources, la caractérisation des incertitudes liées à des estimations est ensuite discutée. Des exemples récents issus de la littérature sont donnés sur les cas d’ETEX, de l’accident de Tchernobyl, et de l’incident d’Algésiras. Enfin, nous décrivons l’impact des résolutions spatiale et temporelle de l’espace des paramètres sur la reconstruction de la source. Dns le contexte de la dispersion atmosphérique, l’estimation de la source peut en dépendre significativement. This review discusses recent progress of the inverse modelling of sources of atmospheric pollution, especially from accidental origin, from regional to continental scale, Typically, it amounts to estimate and characterize a pollution source from an industrial site, with a chemistry and transport model, and with measurements of centration of this pollutant distributed in space and time. The mathematical formalism that allows to fuse these sources of information is given by the Bayesian framework of data assimilation. We show how to define mathematically such a problem, then how to solve it, in particular thanks to non-parametrical methods. Because the chemistry of species related to such a dispersion event can often be considered linear in the short term, more advanced mathematical methods can be implemented with better results. Beyond the estimation of these sources, the computation of the uncertainties attached to this estimation is discussed. Recent examples from the literature are then presented: the ETEX case, the Chernobyl case, and the Algeciras case. Lastly, we describe the impact of the spatio-temporal resolution of the parameter space on the retrieval. In the atmospheric dispersion context, the estimation of the source can depend significantly on this choice. mar., 14 mai 2024 13:25:46 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7144 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7149 L'objectif de ce papier est l’estimation des émissions des sources chroniques et connues par modélisation inverse. Le cas d'étude correspond à une zone industrielle située en banlieue parisienne, où il y a trois sources émettrices de quantités importantes de SO2. Premièrement, nous avons testé dans quelle mesure on pouvait résoudre ce problème en utilisant les capteurs du réseau de surveillance de la qualité de l'air existant dans la région (trois stations). Des mesures de paramètres météorologiques sont également disponibles dans le voisinage des sources. Le problème inverse a été abordé par minimisation de l'écart entre un modèle direct (le modèle gaussien de dispersion de Pasquill) et les mesures, en utilisant plusieurs techniques d'optimisation (algorithmes génétiques, Gauss-Newton...). Bien que dans certains cas de figure (récepteurs sous le vent des sources), l'ordre de grandeur des émissions soit bien restitué, parfois avec une erreur inférieure à 10 % pour au moins deux sources, d'autres configurations (direction du vent-positions des capteurs) ont conduit à un problème mal posé, qui ne permet pas d'estimer les émissions des sources, ces derniers cas correspondant à des situations météorologiques fréquentes. Cette constatation a mis en évidence la nécessité de concevoir un réseau de capteurs, optimisé pour estimer les sources pour les situations atmosphériques les plus fréquentes. La première étape de la conception du réseau a été la création des mesures semi-synthétiques aux capteurs fictifs répartis uniformément et en grand nombre sur toute la région autour des sources, à partir des données météorologiques réelles et des caractéristiques des sources (plage de variation des débits d'émission), en utilisant le modèle de Pasquill. Ensuite, on a procédé à la sélection des capteurs les plus « prometteurs » au sens de la précision d'estimation des émissions des sources, la méthode d'inversion étant celle testée dans le cas du réseau existant. La redondance a été réduite en utilisant des méthodes statistiques comme la classification ascendante hiérarchique ou l'analyse en composantes principales à noyaux. Au final, avec une dizaine de capteurs on arrive à obtenir des estimations parfaites des émissions des sources dans environ 70 % des cas étudiés. This paper focuses on the estimation of the emissions from known sources by inverse modeling. The study case corresponds to an industrial zone in Paris outskirts, where there are three important sources of SO2. First, we tested to what extent it was possible to solve this problem by using the 3 existing sensors of the existing air quality monitoring network in the area. Meteorological parameters in the sources neighbourhood are available from measurements. The inverse problem has been solved by coupling a direct diffusion model (Pasquillʼs Gaussian model) and the minimization of an error criterion, by several techniques (genetic algorithms, Gauss-Newton...). Good results are obtained when the monitoring stations are downwind from the sources, and in these cases, the order of magnitude of emissions is retrieved, sometimes with less than 10% error for at least two sources. Some configurations however lead to an ill-posed problem, where it is not possible to retrieve emissions and these cases correspond to frequent meteorological conditions. The latter situations reveal the need to conceive a specific network of sensors, taking into account the source locations and the most frequent weather patterns. The first stage of this network design consisted in simulating semi-synthetic measurements at virtual sensors, uniformly distributed and in large number over the region around the sources, using Pasquill's model applied to actual meteorological data and source emissions (generated from source characteristics). Then, a selection of the best sensors has been performed, according to their potential to retrieve the source emissions. The redundancy of the virtual sensors has been reduced using statistical methods such as hierarchical classification or kernel principal component analysis. By using about ten sensors, perfect estimations of source emissions are obtained in about 70% of the studied cases. mar., 14 mai 2024 13:36:37 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7149