La détermination de la part prise par le trafic automobile dans les évolutions spatio-temporelles des PM10 et des PM2.5 proposée dans cette étude sera constituée de :

• La validation de la base de données horaires issue du parc de stations existant en 2007, et éventuellement en 2006 ;
• La comparaison pour l’ensemble du parc national des concentrations moyennes entre les stations de proximité automobile et les stations de fond ;
• La mise en évidence des écarts rencontrés entre ces deux typologies de stations ;
• L’étude fine sur les évolutions horaires selon les situations de trafic et d’absence de trafic ;
• L’étude des écarts observés entre les jours ouvrés et non ouvrés, les saisons froides et chaudes.

Par extension, on vérifiera la réalité des appellations « trafic » attribuées à certaines stations en relation avec la densité réelle des transports proches , et les écarts observés entre les deux typologies « urbaine » et « trafic ».
On tentera dans la limite du possible, un rapprochement entre les données de PM2.5 et les données de Fumées Noires si tant est qu’il en reste encore.

• Assistance utilisateurs

Le système PREV’AIR fournit notamment une prévision de l’ozone, des oxydes d’azote et des particules sur l’Europe et la France, à partir des résultats issus du modèle déterministe CHIMERE appliqué à une résolution spatiale de 50 et 10 km respectivement. Certaines AASQA disposent d’un modèle déterministe régional de prévision de qualité de l’air auquel PREV’AIR fournit des conditions aux limites. D’autres AASQA utilisent les sorties brutes de PREV’AIR qu’elles traitent en fonction de leurs besoins.

L’INERIS fournit une assistance aux utilisateurs de PREV’AIR en terme d’appui technique pour l’utilisation et l’interprétation des données issues des modèles ; l’ensemble de ces actions d’assistance pourront faire l’objet, le cas échéant, d’une session de présentation des modèles, leur apports et leurs limites, auprès des AASQA. L'INERIS met également à disposition l’ensemble des outils de post-traitement qu’il développe. Il répond à toute demande ponctuelle d’extraction de données. Enfin l’INERIS propose et développe des représentations d’indicateurs cohérentes avec les besoins exprimés par les AASQA (séries temporelles, cartographies nationales….).

Certaines AASQA envisagent dans un futur proche de travailler sur la prévision et la cartographie des PM avec leur modèle régional. L’INERIS, qui a développé le modèle implanté dans CHIMERE pourra soutenir ces développements, notamment sur la partie validation. De même un support technique plus important est sollicité par les AASQA qui s’intéressent à la réalisation de cartes analysées à l’échelle régionale à partir des sorties de PREV’AIR.

• Bilan des performances des modèles

Les modèles CHIMERE et MOCAGE sont les deux modèles dont les résultats sont disponibles sur PREV’AIR à ce jour. Après la période estivale, l’INERIS s’est engagé à fournir un rapport détaillé sur le bilan de performances de ces deux modèles région par région. Le bilan est établi par comparaison aux observations selon des critères statistiques classiques. Cette information est disponible à la fin du premier semestre de chaque année pour les résultats relatifs à l’été précédent.

• Cartographie locale du dioxyde d’azote à partir des simulations PREV’Air

En 2007, des développements visant à intégrer des procédures de cartographie automatique de dioxyde d’azote dans PREV’AIR ont été effectués. Ils reposent sur les travaux menés depuis 2004 par le LCSQA, qui ont démontré la possibilité de bâtir des « stations virtuelles » à partir de campagnes de mesures. Avant une mise en œuvre opérationnelle dans PREV’AIR, considérant l’avancement des travaux actuels, il paraît important de mener une phase d’évaluation approfondie qui ne pourra être effectuée en 2007. Cette finalisation de l’étude constitue la proposition 2008 de l’INERIS sur ce sujet.

• Réalisation de cartes analysées d’ozone et de PM10 : évaluation, amélioration, test de nouvelles procédures

Depuis 2003 pour l’ozone et 2005 pour les PM10, les cartes de la veille simulées par le modèle CHIMERE sont corrigées chaque matin à l’aide des observations extraites de la base BASTER. La méthode employée consiste à ajouter au modèle un champ correctif estimé par interpolation géostatistique : il s’agit du « krigeage des innovations ». Le choix des paramètres de krigeage repose sur des études de sensibilité conduites en 2004 et 2005  [a) Honoré et Malherbe, 2004. Application de modèles grande échelle à la problématique régionale : cartographie de l’ozone et du dioxyde d’azote. Rapport LCSQA. b) INERIS, 2005. Travaux relatifs à PREV’AIR. Rapport LCSQA]. L’efficacité du krigeage des innovations s’est vérifiée depuis lors dans la mise en œuvre opérationnelle de cette méthode.

Toutefois, après quelques années de fonctionnement, qui ont vu évoluer aussi bien le modèle CHIMERE que le réseau des stations de mesure, il semble utile de réévaluer le krigeage des innovations de façon approfondie. Le choix des stations d’observation considérées dans l’analyse, en particulier pour les PM10, ainsi que la définition des paramètres de krigeage seront revus. La question du support spatial des données (données ponctuelles pour les stations / données par maille pour le modèle) et de son éventuelle prise en compte dans le krigeage sera également examinée. Enfin, il est proposé de tester la technique de krigeage non paramétrique. Lors des études préliminaires de sensibilité, cette méthode d’analyse n’avait pu être appliquée, faute de ressources informatiques suffisantes. Par suite de l’augmentation des capacités de calcul, on pourra en apprécier les performances relativement au krigeage des innovations.

• méthodes déterministes ou  empiriques : modèles gaussiens ou modèles de rue
• méthodes statistiques et géostatistiques
• approches mixtes.

Les polluants visés sont ceux traditionnellement liés au trafic routier : le NO2, le benzène et les particules. Ces dernières constituent un point particulièrement intéressant, les références disponibles dans la littérature étant assez contradictoires sur la part imputables à la source locale dans les concentrations observées.
Quatre points seront initiés en 2008 et terminés en 2009 :

•  Suite au recensement des campagnes de mesures disponibles en Europe et des données de caractérisation de la pollution de proximité routière disponibles, il est proposé de procéder à une première évaluation des modèles sélectionnés en 2007. Pour mémoire, les 6 modèles analytiques ou semi-déterministes choisis en 2007 pour de plus amples investigations dans le cadre de cette étude étaient : ADMS3 (Numtech), CALINE4 (USEPA), OSPM (NERI), ADMS-Urban (Numtech), SIRANE (Ecole Centrale de Lyon) et STREET (Targetting). A partir des jeux de données  récupérés en 2007, le LCSQA effectuera une étude d’évaluation et de comparaison des performances de ces modèles par rapport aux mesures disponibles. Concernant les méthodes hybrides, nous évaluerons la méthode de cartographie proposée par Géovariances à plusieurs AASQA en mixant géostatistique pour pollution de fond et résultats du modèle STREET pour la proximité.
• Des fiches techniques sur les modèles utilisés par le LCSQA seront rédigées. Elles permettront aux AASQA de disposer d’une vue synthétique des concepts développés dans les modèles, de leurs avantages et de leurs limites.
• Considérant les caractéristiques des campagnes de mesures recensées dans la phase précédente, on finalisera un cahier des charges pour la mise en place de campagnes de mesures en France destinées à la validation des modèles utilisés par les AASQA. Idéalement on souhaiterait pouvoir couvrir le champ des rues canyons et des axes ouverts, qui aboutissent à des situations radicalement différentes du point de vue de la dispersion des polluants. L’analyse de ce cahier des charges se fera en concertation avec les AASQA, notamment celles de la Commission Modélisation afin d’étudier la pertinence de réaliser de nouvelles campagnes spécifiques en France.
• La réalisation d’une base de données et d’un site web qui permettraient l’accès aux données d’observation de référence, issues de collaborations avec d’autres organismes européens ou avec les AASQA (voir premier point), aux résultats des évaluations effectuées par le LCSQA et aux résultats d’éventuelles campagnes réalisées par le. Le site web permettra aux AASQA de télécharger des données de campagne, des données d’émissions ainsi que des outils statistiques d’évaluation (dans la logique du « Model validation Kit » européen) pour tester leurs propres modèles. Des outils de représentation pourront également être mis à disposition. Enfin il sera souhaitable d’alimenter un forum de discussion et d’échanges sur ce sujet via le site web.

• Accompagnement des AASQA dans l’utilisation des techniques et outils informatiques permettant de construire des plans d’échantillonnage et de reconstituer des données
• Etude exploratoire de méthodes d’optimisation de l’échantillonnage spatial
• Elaboration d’une méthodologie de surveillance sur plusieurs années associant des choix d’échantillonnage judicieux et l’emploi de techniques géostatistiques.

1. Echantillonnage temporel et reconstitution de données dans le temps

Cette mission sera menée en accord avec le GT Plans d’échantillonnage et reconstitution de données et pourra comprendre les tâches suivantes.

Afin de favoriser et de faciliter la prise en main par les AASQA des outils et méthodes qu’il a développés, le GT envisage d’organiser des formations. Le LCSQA propose de prendre une part active à l’organisation de ces formations d’un point de vue pratique et scientifique. Notons que le contenu de ces formations pourra dépendre des choix informatiques effectués au cours de l’année (cf. ci-dessous)

Les outils informatiques élaborés par le GT sont codés sous R. Ce logiciel a l’avantage d’être libre d’accès et souple d’utilisation. En revanche, sa mise en œuvre demande une certaine pratique et peut se révéler complexe pour des personnes peu familières de ce type de code. Il est retenu la solution suivante :

• au sein du GT : poursuite du développement sous R des méthodes de calcul,
• Intégrer la formule de reconstitution dite « plans de sondage » dans les postes centraux (Xair, Pol’air) en lien avec les constructeurs (travail pris en charge par l’ADEME).
• en complément de cet outil, une interface des programmes sous R tel qu’arrêtés par le GT à ce jour sera réalisé dans le cadre de la fiche « travaux informatiques et d’instrumentation ».

Si le GT se prolonge sous forme de Commission de Suivi, l’EMD et l’INERIS pourront poursuivre la mission qu’ils assuraient auprès du GT (contribution méthodologique, participation aux réunions, et pour l’INERIS, secrétariat).

2. Echantillonnage spatial

• Assistance

Le LCSQA met à disposition son expérience acquise sur l’échantillonnage spatial. Il propose son assistance dans l’élaboration de plans d’échantillonnage spatial, sous la forme de réunions de travail.

• Méthodologie

Les recommandations émises en 2006 et 2007 ont été établies de manière pragmatique, à partir d’une analyse systématique de multiples jeux de données. Elles ont pour objet de guider une AASQA dans la définition d’un plan d’échantillonnage, selon le type de zone à explorer et à cartographier (par krigeage).

Soit une zone ayant déjà fait l’objet d’investigations et où l’on souhaite réaliser de nouvelles mesures. Si les données disponibles nous renseignent sur la structure spatiale du phénomène de pollution étudié, il est possible de mettre en œuvre des procédures d’optimisation de l’échantillonnage spatial. Celles-ci ont pour objet de minimiser la variance de l’erreur d’estimation, en tenant compte éventuellement de variables auxiliaires. En appliquant le schéma d’échantillonnage ainsi défini, on peut espérer obtenir une cartographie précise de la pollution dans le domaine considéré. Nous proposons d’évaluer la pertinence de ces procédures sur des jeux de données exploités en 2006 ou 2007. Si celles-ci se révèlent efficaces, les programmes informatiques correspondants (macro Isatis ou R, selon la faisabilité) seront mis à disposition des AASQA.

3. Elaboration d’une méthodologie de surveillance sur plusieurs années

Si au cours d’une année, une zone a fait l’objet d’une vaste campagne d’échantillonnage, selon une stratégie soigneusement définie, comment peut-on poursuivre la surveillance et la cartographie de cette zone durant les années suivantes, tout en réduisant l’échantillonnage ?

Afin de répondre à cette question, la démarche suivante pourra être adoptée :

• choix d’un domaine disposant d’un historique de campagnes  sur au moins deux années
• choix d’une année de référence pour laquelle l’intégralité des données (ou un grand nombre de données, conformément aux recommandations d’échantillonnage spatial) seront conservées
• définition de jeux de données réduits pour l’année ou les années suivantes
• pour chaque jeu réduit, estimation par cokrigeage entre ces années et l’année de référence (estimation de la moyenne annuelle ou saisonnière)
• évaluation par validation croisée et par comparaison avec les données préalablement écartées.

Cette démarche sera répétée pour plusieurs jeux de données qui correspondront si possible à différents polluants (NO2, benzène, ozone) et à différentes zones géographiques (Région Centre, Lille, Reims, …). Chaque jeu de données devra comprendre des mesures sur au moins deux années distinctes. On formulera des recommandations sur la façon de réduire le nombre de données et sur le nombre minimum de points à préserver d’une année à l’autre.

1. L'hypothèse principale sur laquelle réside la validité de la correction est la cohérence régionale de la valeur d'ajustement. En effet, un site de référence permet de corriger les valeurs mesurées dans un certain périmètre, et toute la question est de savoir si celui-ci est défini judicieusement. Il est proposé de mener une étude de sensibilité en étudiant la relation entre les valeurs d'ajustement mesurées sur les sites de référence en fonction de la distance à ces sites. Une distance critique de la cohérence spatiale de l'ajustement pourrait être évaluée. Les éventuelles limites de validité des hypothèses retenues, telles que des effets de côtes, ou des reliefs montagneux, seront examinées. Les outils de la géostatistique, qui permettent d’étudier les corrélations spatiales d’un phénomène, seront mis à profit dans cette analyse.
2. La plupart des pays européens utilisent un facteur correctif constant. Un deuxième objectif est donc de réaliser une comparaison exhaustive de l'impact sur les moyennes annuelles et le nombre de dépassement du seuil journalier entre la méthode d'ajustement choisie par la France et l'ajustement par un facteur constant. Les statistiques seront établies pour l’année 2007.
3. Le troisième objectif de cette étude est de situer les performances de la modélisation déterministe.  L’année 2007 sera resimulée avec la nouvelle version du modèle CHIMERE et des données météorologiques analysées. La mise en place du système de correction des concentration de PM10 mesurées par le TEOM 50°C permettra pour la première fois de valider le modèle d’aérosol de CHIMERE avec des observations incluant les espèces volatiles (essentiellement le nitrate d’ammonium). La plus récente version du modèle CHIMERE sera utilisée. Les corrections apportées par le modèle seront évaluées par les données TEOM-FDMS disponibles pour l’année 2007. Une comparaison entre les corrections « modèle » et les corrections expérimentales appliquées depuis le 1er Janvier 2007 est proposée dans cette étude. Au vu du grand nombre de mesures disponibles, les comparaisons et validations seront réalisées par région et par typologie de stations.