Recherche pour AASQA

Le  LCSQA-IMT Nord Europe assure un rôle de conseil, de transfert de compétence et d’expertise vers les AASQA, soit directement ou par l’intermédiaire de groupes de travail dans le domaine de la mesure des polluants métalliques dans les particules atmosphériques. En 2022, ce travail inclut l’analyse de filtres vierges en fibre de quartz précommandés par les AASQA et achetés en lots par SynAir’GIE. Cette année, 1 lot de filtres en fibre de quartz QMA Whatman GE (2900 filtres) et 2 lots de filtres QAT-UP Palflex (2000 filtres) ont été contrôlés et caractérisés chimiquement vis à vis de leurs teneurs en métaux et métalloïdes. Les 3 lots testés ont été validés car les teneurs des 4 métaux réglementés mesurés sur les filtres vierges testés étaient du même niveau que les lots des années précédentes. Les filtres ont ensuite été envoyés aux AASQA selon les besoins tout au long de l’année.   Quality check and technology watch of filters used for metals monitoring in PM10 LCSQA-IMT Nord Europe plays an advisory role, transferring skills and expertise to AASQA, either directly or through working groups in the field of metal pollutants measurements in atmospheric particles. In 2022, this work includes the analysis of virgin quartz fiber filters pre-ordered by the AASQA and purchased in batches by SynAir’GIE. This year, 1 batch of QMA Whatman GE quartz fiber filters (2900 filters) and 2 batches of QAT-UP Palflex filters (2000 filters) were controlled and chemically characterized for their metal and metalloid contents. The 3 batches tested were validated as their contents for the 4 regulated metals measured on the virgin filters were at the same level as the previous years’ batches. The filters were then sent to the AASQAs as needed throughout the year.

 Un exercice d’intercomparaison (Intercomparaison - rapport final, 2025) de modélisations urbaines piloté par le LCSQA s’est déroulé de juin 2020 à Juin 2023. Il a impliqué l’ensemble des AASQA sur un jeu de données de la ville d’Anvers en Belgique, site choisi pour son emplacement indépendant des domaines des participants et pour la disponibilité de données bien documentées par le VITO. Un atelier de restitution de l’exercice a fourni l’occasion de présenter l’ensemble des résultats de l’exercice, il a également laissé une part importante aux discussions très constructives entre les participants en vue de répondre au besoin d’’harmonisation. Le résultat des discussions a donné lieu à la rédaction de recommandations par les participants concernant les hypothèses de configuration des modélisations à fine échelle concernant la mise en œuvre des nouvelles versions de modèles, les conditions aux limites de fond, les configurations des modèles SIRANE et ADMS URBAN, les émissions (spatialisation et temporisation), la météorologie et la chimie.Cette liste a pu être discutée et étoffée dans le courant de l’année 2024 via des réunions dédiées entre le LCSQA et les participants à l’exercice. Dans l’objectif de l’amélioration continue de la qualité des modélisations, elle sera mise à jour régulièrement afin de tenir compte de l’évolution des techniques de modélisations et des hypothèses à prendre en compte dans les modèles. A ce titre, cette note technique constitue donc un document de référence pour les AASQA qui est intégré dans le référentiel technique national. Technical recommendations for urban modelingAn urban modeling intercomparison exercise, coordinated by LCSQA, was conducted from June 2020 to June 2023. It involved all AASQAs and was based on a dataset from the city of Antwerp, Belgium—a location selected for its neutrality with respect to the participants and the availability of well-documented data provided by VITO. The results workshop held at the end of the exercise served as a platform for presenting the full set of outcomes and fostering constructive discussions among participants, aimed at addressing the need for harmonization.These discussions led to the development of a set of recommendations concerning configuration assumptions for high-resolution modeling. Topics included the implementation of new model versions, background boundary conditions, configurations of SIRANE and ADMS-Urban models, emissions (spatial and temporal allocation), meteorology, and atmospheric chemistry.This list of recommendations was further reviewed and expanded during 2024 through dedicated meetings between LCSQA and the participants. It will be regularly updated to reflect advances in modeling techniques and evolving assumptions, with the goal of continuously improving modeling quality. As such, this technical note serves as a reference document for AASQAs and is integrated into the national technical framework.

L'objectif de cette étude était d’effectuer des comparaisons interlaboratoires (CIL) entre le LCSQA-LNE et les Associations Agréées de Surveillance de la Qualité de l’Air (AASQA) pour s’assurer du bon fonctionnement de la chaîne nationale de traçabilité métrologique et pouvoir détecter d’éventuelles anomalies auxquelles il conviendra d’apporter des actions correctives. Le LCSQA-LNE fait circuler des mélanges gazeux (NO/NOx, CO, NO2 et SO2) en bouteille de fraction molaire inconnue et un générateur d’ozone portable délivrant un mélange gazeux à une fraction molaire définie dans les AASQA et les valeurs mesurées par les AASQA sont comparées avec les valeurs de référence du LCSQA-LNE. La CIL réalisée en 2021 a impliqué les réseaux de mesure suivants : Atmo Guyane, Lig'Air, Qualitair Corse, Atmo Hauts de France, Madininair, APL, Airbreizh, Atmo Réunion et Atmo Occitanie pour les composés NO/NOx, CO, NO2 et SO2 et les réseaux de mesure :Atmo Nouvelle Aquitaine, Qualitair Corse, Atmo Hauts de France, Atmo Occitanie, Atmo Grand Est, Atmo Réunion, Atmo Normandie, Atmo Guyane et Atmo Sud pour l’ozone. Les résultats sont traités en calculant les écarts normalisés (En) à partir des fractions molaires et des incertitudes élargies associées mesurées par les AASQA et par le LCSQA –LNE. Lorsque En est strictement inférieur à 1, l'écart est considéré comme non significatif et les fractions molaires du LCSQA-LNE et de l’AASQA comme non significativement différentes. Dans le cas contraire, l'écart est considéré comme significatif et il faut rechercher les causes de l’anomalie. En conclusion, globalement, la chaîne nationale de traçabilité métrologique mise en place pour assurer la traçabilité des mesures de SO2, de NO/NOx, de NO2, de CO et O3 aux étalons de référence fonctionne correctement.   Quality control of the national metrological traceability chain set up for air quality monitoring   The objective of this study was to organize inter-laboratory comparisons (ILCs) between the LCSQA-LNE and the Air Quality Monitoring Networks (AASQA) to ensure that the national metrological traceability chain works properly and to detect any problems that need corrective actions. The LCSQA-LNE circulates gas mixtures (NO/NOx, CO, NO2 and SO2) in cylinders with unknown amount fractions and a portable ozone generator delivering a gas mixture at a defined amount fraction, in monitoring networks and the values measured by the AASQA are compared with LCSQA-LNE reference values. The ILCs carried out in 2021 involved the following monitoring networks: Atmo Guyane, Lig'Air, Qualitair Corse, Atmo Hauts de France, Madininair, APL, AIRBREIZH, Atmo Réunion and Atmo Occitanie for the compounds NO/NOx, CO, NO2 and SO2 and the monitoring networks: Atmo Nouvelle Aquitaine, Qualitair Corse, Atmo Hauts de France, Atmo Occitanie, Atmo Grand Est, Atmo Réunion, Atmo Normandie, Atmo Guyane and Atmo Sud for ozone. The results are processed by calculating the normalized deviations (En) from the amount fractions and the associated expanded uncertainties measured by the AASQA and the LCSQA-LNE. When En is strictly less than 1, the deviation is considered insignificant and the amount fractions of the LCSQA-LNE and the AASQA are not significantly different. Otherwise, the deviation is considered significant and the causes of the non-conformity must be investigated. In conclusion, overall, the national metrological traceability chain set up to ensure the traceability of SO2, NO/NOx, NO2, CO and O3 measurements to national reference standards works properly.

En 1996, sous l’impulsion du Ministère chargé de l'Environnement, un dispositif appelé « chaîne nationale de traçabilité métrologique » a été conçu et mis en place afin de garantir, sur le long terme, la cohérence des mesures réalisées dans le cadre de la surveillance de la qualité de l’air pour les principaux polluants atmosphériques gazeux réglementés. Ce dispositif a pour objectif d’assurer la traçabilité des mesures de la pollution atmosphérique en raccordant les mesures effectuées dans les stations de surveillance à des étalons de référence spécifiques par le biais d’une chaîne ininterrompue de comparaisons appelée « chaîne nationale de traçabilité métrologique ». Compte tenu du nombre élevé d’Associations Agréées de Surveillance de la Qualité de l'Air (AASQA), il était peu raisonnable d’envisager un raccordement direct de l'ensemble des analyseurs de gaz des stations de mesure aux étalons de référence nationaux, malgré les avantages métrologiques évidents de cette procédure. Pour pallier cette difficulté, il a été décidé de mettre en place des procédures de raccordement intermédiaires gérées par un nombre restreint de laboratoires d’étalonnage régionaux ou pluri-régionaux (appelés également niveaux 2) choisis parmi les acteurs du dispositif de surveillance de la qualité de l'air. Par conséquent, ces chaînes nationales de traçabilité métrologique sont constituées de 3 niveaux : le LCSQA-LNE en tant que Niveau 1, des laboratoires d’étalonnage inter-régionaux (au nombre de 7) en tant que Niveau 2 et les stations de mesures en tant que Niveau 3. Dans le cadre de ces chaînes nationales de traçabilité métrologique, le LCSQA-LNE raccorde tous les 6 mois les étalons de dioxyde de soufre (SO2), d’oxydes d'azote (NO/NOx), d'ozone (O3), de monoxyde de carbone (CO) et de dioxyde d’azote (NO2) et vérifie une fois par an la qualité des étalons Air zéro de chaque laboratoire d’étalonnage. De plus, le LCSQA-LNE raccorde directement les étalons de benzène, toluène, éthylbenzène et o,m,p-xylène (BTEX) de l’ensemble des AASQA, car au vu du nombre relativement faible de bouteilles de BTEX utilisées par les AASQA, il a été décidé en concertation avec le Ministère chargé de l'Environnement qu’il n’était pas nécessaire de créer une chaîne nationale de traçabilité métrologique à 3 niveaux. Le tableau ci-après résume les étalonnages effectués depuis 2017 par le LCSQA-LNE pour les différents acteurs du dispositif de surveillance de la qualité de l’air (AASQA, LCSQA), tous polluants confondus (NO/NOx, NO2, SO2, O3, CO, air zéro et BTEX).       Nombre annuel d’étalonnages   2017 2018 2019 2020 2021 Raccordements LNE/ Niveaux 2 183 134 121 93 106 Raccordements BTEX 22 21 27 21 20 Raccordements LCSQA 38 36 35 21 18 Vérification de l’air zéro - - - - 9 Raccordements ATMO Réunion 15 16 13 10 9 Raccordements HAWA Mayotte - - - - 12   Somme des raccordements 258 207 196 145 174 Bilan global de l’ensemble des raccordements effectués par le LCSQA-LNE depuis 2017 Le tableau montre que globalement le LCSQA-LNE a effectué 174 raccordements pour les différents acteurs du dispositif de surveillance de la qualité de l’air (AASQA, LCSQA), tous polluants confondus (NO/NOx, NO2, SO2, O3, CO, air zéro et BTEX) en 2021. La diminution du nombre d’étalonnages LCSQA-LNE/Niveaux 2 par rapport aux années 2017-2018 est due d’une part, à la décision d’augmenter la périodicité de raccordement entre le LCSQA-LNE et les Niveaux 2 de 3 mois à 6 mois pour les polluants gazeux SO2, CO, NO/NOx, NO2 et O3 et d’autre part, à la crise sanitaire. Ce rapport fournit également un retour d’expérience sur la campagne de quantification des impuretés de NO, NO2, SO2 et CO dans l’air zéro en bouteille utilisé par les AASQA et les éléments nécessaires au renouvellement du parc d’analyseurs utilisés pour les raccordements des étalons du dispositif de surveillance de la qualité de l’air.     Update of the national metrological traceability chain set up for air quality monitoring In 1996, under the leadership of the Ministry of Environment, a scheme called the "National Metrological Traceability Chain" was designed and implemented to ensure, over the long term, the coherence of air quality monitoring measurements for major regulated air pollutants. The purpose of this device is to ensure the traceability of air pollution measurements by connecting measurements at monitoring stations to national reference standards through an unbroken chain of comparisons called the "national metrological traceability chain". Given the large number of French Air Quality Monitoring Networks (AASQA), it was unreasonable to consider a direct traceability of all gas analyzers in monitoring stations to national reference standards, despite the obvious metrological benefits of this procedure. To overcome this difficulty, it was decided to set up intermediate calibration procedures managed by a limited number of regional or multi-regional calibration laboratories (also known as Levels 2) selected from among the actors in the air quality monitoring system. As a result, these national metrological traceability chains are made up of 3 levels: LCSQA-LNE as Level 1, 7 inter-regional calibration laboratories as Level 2 and monitoring stations as Level 3.   As part of these national metrological traceability chains, the LCSQA-LNE calibrates the standards of sulphur dioxide (SO2), nitrogen oxides (NO/NOx), ozone (O3), carbon monoxide (CO) and nitrogen dioxide (NO2) standards every 6 months and checks the quality of the Air Zero standards once a year for each calibration laboratory. In addition, the LCSQA-LNE directly calibrates benzene, toluene, ethylbenzène and o,m,p-xylene (BTEX) standards of all AASQA, because given the relatively small number of BTEX cylinders used by the AASQA, it was decided in accordance with the Ministry of Environment that it was not necessary to create a national metrological traceability chain with 3 levels.   The following table summarizes the calibrations carried out since 2017 by the LCSQA-LNE for the air quality monitoring system (AASQA, LCSQA), all pollutants combined (NO/NOx, NO2, SO2, O3, CO, zero air and BTEX).       Annual number of calibrations   2017 2018 2019 2020 2021 LNE/ Level 2 183 134 121 93 106 BTEX 22 21 27 21 20 LCSQA 38 36 35 21 18 Zero air - - - - 9 ATMO Réunion 15 16 13 10 9 HAWA Mayotte - - - - 12   Sum 258 207 196 145 174 Overall summary of all calibrations carried out by the LCSQA-LNE since 2017 The table shows that the LCSQA-LNE performed 174 calibrations for the air quality monitoring system (AASQA, LCSQA), all pollutants combined (NO/NOx, NO2, SO2, O3, CO, zero air and BTEX) in 2021. The decrease in the number of calibrations for Levels 2 compared to 2017-2018 is due on the one hand to the decision to increase the calibration frequency between LCSQA-LNE and Levels 2 from 3 months to 6 months for the gas pollutants SO2, CO, NO/NOx, NO2 and O3 and on the other hand to the Coronavirus disease.   This report also provides feedback on the campaign for the quantification of NO, NO2, SO2 and CO impurities in zero air in cylinders used by the AASQA and the elements necessary for the renewal of the analysers used for the calibrations of the standards from the air quality monitoring system.

 Ce guide fait partie du référentiel technique national, conformément à l'arrêté du 16 avril 2021 relatif au dispositif national de surveillance de la qualité de l'air. Il a été présenté en CPS (comité de pilotage de la surveillance) du 30 septembre 2025 et validé le 18 décembre 2025.Mise en application : 31 mars 2026 Un exercice d’intercomparaison (Intercomparaison - rapport final, 2025) de modélisations urbaines piloté par le LCSQA s’est déroulé de juin 2020 à juin 2023. Il a impliqué l’ensemble des AASQA sur un jeu de données de la ville d’Anvers en Belgique, site choisi pour son emplacement indépendant des domaines des participants et pour la disponibilité de données bien documentées par le VITO. Un atelier de restitution de l’exercice a fourni l’occasion de présenter l’ensemble des résultats de l’exercice, il a également laissé une part importante aux discussions très constructives entre les participants en vue de répondre au besoin d’’harmonisation. Le résultat des discussions a donné lieu à la rédaction de recommandations par les participants concernant les hypothèses de configuration des modélisations à fine échelle, la mise en œuvre des nouvelles versions de modèles, les conditions aux limites de fond, les configurations des modèles SIRANE et ADMS URBAN, les émissions (spatialisation et temporisation), la météorologie et la chimie. Cette liste a pu être discutée et étoffée dans le courant de l’année 2024 via des réunions dédiées entre le LCSQA et les participants à l’exercice constituant à ce jour un guide de mise en œuvre des outils de modélisation urbaine. Dans l’objectif de l’amélioration continue de la qualité des modélisations, ce guide sera mis à jour régulièrement afin de tenir compte de l’évolution des techniques de modélisations, des outil associés et des hypothèses à prendre en compte dans les modèles. A ce titre, ce guide constitue donc un document de référence pour les AASQA et est intégré dans le référentiel technique national. 

Depuis 1996, sous l’impulsion du Ministère chargé de l'Environnement, un dispositif appelé « chaîne nationale de traçabilité métrologique » a été conçu et mis en place afin de garantir, sur le long terme, la cohérence des mesures réalisées dans le cadre de la surveillance de la qualité de l’air pour les principaux polluants atmosphériques gazeux réglementés. Ce dispositif a pour objectif d’assurer la traçabilité des mesures de la pollution atmosphérique en raccordant les mesures effectuées dans les stations de surveillance à des étalons de référence spécifiques par le biais d’une chaîne ininterrompue de comparaisons appelée « chaîne nationale de traçabilité métrologique ». Cette chaîne est constituée de 3 niveaux : le LCSQA-LNE en tant que Niveau 1, des laboratoires d’étalonnage inter-régionaux (au nombre de 6) en tant que Niveau 2 et les stations de mesures en tant que Niveau 3. Dans ce cadre, le LCSQA-LNE raccorde tous les 6 mois les étalons de dioxyde de soufre (SO2), d’oxydes d'azote (NO/NOx), d'ozone (O3), de monoxyde de carbone (CO) et de dioxyde d’azote (NO2) et vérifie une fois par an la qualité des étalons « air zéro » de chaque laboratoire d’étalonnage. Le LCSQA-LNE raccorde par ailleurs directement les étalons de benzène, toluène, éthylbenzène et o,m,p-xylène (BTEX) de l’ensemble des AASQA, compte tenu du nombre relativement faible de bouteilles de BTEX utilisées par les AASQA. Le tableau suivant résume les étalonnages effectués depuis 2018 par le LCSQA-LNE pour les différents acteurs du dispositif de surveillance de la qualité de l’air (AASQA, LCSQA), tous polluants confondus (NO/NOx, NO2, SO2, O3, CO, air zéro et BTEX). La diminution du nombre d’étalonnages LCSQA-LNE/Niveaux 2 en 2020 s’explique par la crise sanitaire.   Bilan global de l'ensemble des raccordements effectués par le LCSQA-LNE depuis 2018     Nombre annuel d’étalonnages   2018 2019 2020 2021 2022 Raccordements LNE/ Niveaux 2 134 121 93 106 106 Raccordements BTEX 21 27 21 20 16 Raccordements LCSQA 36 35 21 18 50 Vérification de l’air zéro - - - 9 10 Raccordements ATMO Réunion 1 16 13 10 9 Raccordements HAWA Mayotte - - - - 12   Somme des raccordements 207 196 145 174 198 Bilan global de l’ensemble des raccordements effectués par le LCSQA-LNE depuis 2017 Ce rapport fournit également un retour d’expérience sur la campagne de quantification des impuretés de NO, NO2, SO2 et CO dans l’air zéro en bouteille utilisé par les AASQA.     Update of the national metrological traceability chain set up for air quality monitoring Since 1996, under the leadership of the Ministry of Environment, a scheme called the "National Metrological Traceability Chain" was designed and implemented to ensure, over the long term, the coherence of air quality monitoring measurements for major regulated air pollutants. The purpose of this device is to ensure the traceability of air pollution measurements by connecting measurements at monitoring stations to national reference standards through an unbroken chain of comparisons called the "national metrological traceability chain". This chain is made up of 3 levels: LCSQA-LNE as Level 1, 6 inter-regional calibration laboratories as Level 2 and monitoring stations as Level 3. In this framework, the LCSQA-LNE calibrates the standards of sulphur dioxide (SO2), nitrogen oxides (NO/NOx), ozone (O3), carbon monoxide (CO) and nitrogen dioxide (NO2) standards every 6 months and checks the quality of the air zero standards once a year for each calibration laboratory. In addition, the LCSQA-LNE directly calibrates benzene, toluene, ethylbenzene and o,m,p-xylene (BTEX) standards of all AASQA, because of the relatively small number of BTEX cylinders used by the AASQA. The following table summarizes the calibrations carried out since 2018 by the LCSQA-LNE for the air quality monitoring system (AASQA, LCSQA), all pollutants combined (NO/NOx, NO2, SO2, O3, CO, zero air and BTEX). The decrease in the number of LCSQA-LNE/Levels 2 calibrations in 2020 is explained by the health crisis.   Overall summary of all calibrations carried out by the LCSQA-LNE since 2018     Annual number of calibrations   2018 2019 2020 2021 2022 LNE/ Level 2 134 121 93 106 106 BTEX 21 27 21 20 16 LCSQA 3 36 35 21 18 Zero air - - - - 9 ATMO Réunion 15 16 13 10 9 HAWA Mayotte - - - - 12   Sum 207 196 145 174 198 Overall summary of all calibrations carried out by the LCSQA-LNE since 2017 This report also provides feedback on the campaign for the quantification of NO, NO2, SO2 and CO impurities in zero air in cylinders used by the AASQA.

Ce rapport présente les performances des prévisions nationales opérées dans le cadre de la plateforme Prév’air (www.prevair.org) pour l’année 2024. L’objectif est de montrer des éléments d’appréciation de la qualité de la production Prév’air. Ce rapport traite successivement de l’évaluation des prévisions des concentrations des quatre polluants O3, PM10, PM2,5 et NO2 fournis quotidiennement par le système Prév’air, du jour courant J jusqu’au J+3. L’estimation du comportement des outils est réalisée grâce à des indicateurs statistiques qui permettent de comparer les résultats de modélisation avec les observations validées de la base de données nationale Geod’air, elle-même alimentée par les AASQA (associations agréées de surveillance de la qualité de l’air) et géré par le LCSQA.Une attention particulière est portée à l’évaluation des performances de Prév’air concernant la détection des seuils réglementaires. Cet exercice a pour objectif d’estimer l’aptitude des modèles à prévoir spécifiquement les épisodes de pollution. L’ozone est évalué sur les mois de l’été 2024 (avril à septembre). Les autres polluants (PM10, PM2,5, NO2) sont évalués sur l’ensemble de l’année 2024.L’année 2024 a connu peu d’épisodes de pollution persistants d’ampleur nationale. L’évaluation de ces épisodes est effectuée à la fois sur les prévisions brutes de Prév’air et sur les prévisions avec adaptation statistique, qui visent à corriger les biais systématiques du modèle brut par un processus d’apprentissage historique. Cette prévision corrigée statistiquement sert généralement de référence à l’expertise de l’équipe Prév’air pour la communication en cas d’épisode de pollution de l’air, et sert également de base aux calculs du module AMU, qui vérifie les critères de l’Arrêté Mesure d’Urgence.Les prévisions Prév’air pour les DROM des Caraïbes ont également été évaluées, ainsi que les prévisions sur les DROM de l’océan Indien.Au regard des objectifs de qualité à atteindre sur l’O3 et le PM10, les résultats fournis par Prév’air en 2024 sont, à l’image de l’année précédente, très satisfaisants. Sur l’ensemble des régions étudiées (13 métropolitaines et 5 DROM), 85% des objectifs de qualité définis dans le référentiel technique national sont atteints. Ce pourcentage monte même à 97% en excluant les DROM, ces derniers ne disposant pas encore en opérationnel du traitement par adaptation statistique qui permet dans la plupart des cas une amélioration significative des scores. Ces prévisions avec adaptation statistique disponibles sur la métropole respectent les objectifs de performance et ont permis la plupart du temps d’anticiper l’occurrence des épisodes de pollution et d’identifier les principales zones affectées. Cependant, bien que les objectifs de qualité soient toujours atteints, on observe une légère baisse de performance de l’adaptation statistique par rapport à l’année précédente, particulièrement pour les PM10. Les prévisions brutes rencontrent plus de difficultés à satisfaire les objectifs de qualité, notamment dans les DROM, et là aussi une baisse modérée de performance est observée par rapport à 2023, surtout pour les PM10. Il conviendra de vérifier si cette tendance se confirme ou non dans les prochaines années. Pour les différents scores concernant les PM2,5 et NO2, polluants pour lesquels il n’y a pas d’objectif de qualité, une légère dégradation des indicateurs est également constatée par rapport à 2023, pour les deux modèles bruts et l’AS. Cette dernière permet cependant d’obtenir des performances améliorées par rapport aux modèles bruts. Ici aussi, il sera nécessaire de suivre l’évolution de cette tendance dans les années à venir.La composition chimique des particules (PM1) et de l’équivalent carbone noir prévus par Prév’air ont été évalués avec l’aide des données CARA. Les performances sont là aussi légèrement moins bonnes par rapport à l’année précédente et une observation sur le long terme sera requise pour confirmer ou non la continuité de cette dégradation.Enfin, pour la première fois en 2024, les performances de méthodes de post-traitement statistique, appelées Model Output Statistics (MOS) développées et mises en place dans Prév’air en juin 2023 pour le domaine Atlantique-ouest regroupant la Martinique, Guadeloupe et la Guyane, ont été étudiées et rapportées dans un chapitre à part, à titre probatoire pour cette année. De manière générale, l’apport des modèles de machine learning vis-à-vis du modèle brut de CHIMERE est bien marquée, avec une amélioration significative des scores pour les trois territoires.   ^Episode d’une durée prévue d’au moins 2 jours et concernant au moins 3 régions^Arrêté du 7 avril 2016 relatif au déclenchement des procédures préfectorales en cas d'épisodes de pollution de l'air ambiant^ https://www.lcsqa.org/fr/referentiel-technique-national^ Favez et al. Overview of the French Operational Network for In Situ Observation of PM Chemical Composition and Sources in Urban Environments (CARA Program). Atmosphere 2021, 12, 207. https://doi.org/10.3390/ atmos12020207 Performances of Prev’air in 2024 This report presents the performance in 2024 of the national forecasts carried out within the Prév’air platform (www.prevair.org). The objective is to assess the quality of Prév’air production. This report deals successively with the evaluation of the O3, PM10, PM2,5 et NO2 concentrations forecasts, daily provided by the Prév’air system, from day D to D+3. The behavior of this system is estimated using conventional statistical indicators, which allow the modelling results to be compared with validated observations from the national Geod'air database, itself fed by the AASQA (accredited air quality monitoring associations) and developed by the LCSQA.Particular attention is paid to the evaluation of Prév’air’s forecasts regarding the detection of regulatory thresholds. The objective of this exercise is to estimate the capacity of the models to specifically anticipate pollution episodes. Ozone is evaluated over the summer months of 2024 (April to September). The other pollutants (PM10, PM2,5, NO2) are assessed over the whole year 2024.Few persistent episodes of national scope were noted during 2024. The evaluation of these episodes is carried out both on Prév’air’s raw forecasts and on the statistical adaptation of CHIMERE which aims at correcting the systematic biases of the raw model through a historical learning process. This statistically corrected forecast generally serves as a reference to the expertise of the Prév’air team for communication in the event of an air pollution episode. It is also a base for the calculations of the AMU module, which checks the criteria of the emergency measure decree.The Prév’air forecasts for the Caribbean DROMs have also been assessed, as well as the forecasts for the Indian Ocean overseas territories.Considering the quality objectives to be achieved for O₃ and PM10, the results provided by Prév’air in 2024 are, as in the previous year, very satisfactory. Across all the regions studied (13 metropolitan regions and 5 overseas regions), 85% of the quality objectives defined in the national technical reference framework are met. This percentage even rises to 97% when excluding the overseas regions (DROM), as these do not yet have the statistical adaptation treatment operationally available, which in most cases significantly improves the scores. The forecasts with statistical adaptation match the performance objectives and have, most of the time, made it possible to anticipate pollution episodes and identify the main affected areas. However, although the quality objectives are still met, a slight decline in the performance of statistical adaptation is observed compared with last year, particularly for PM10. The raw forecasts have more difficulty meeting the quality objectives, especially in the overseas departments and regions (DROM) and here also, a moderate decline in the performance of raw models compared with 2023 is observed, especially for PM10. It will be necessary to monitor whether this trend continues in the coming years.For the various scores concerning PM2,5 and NO2, pollutants for which there are no quality objectives, a slight deterioration in the indicators is observed compared with 2023, for the two raw models and the statistical adaptation. However, this latter approach still allows for improved performance compared to the raw models. Here as well, it will be necessary to check the evolution of this trend in the coming years.The chemical composition of particles (PM1) and elemental carbon forecast by Prév’air was evaluated using CARA data. Here again, performance is slightly worse compared to the previous year, and a long-term observation will be required to confirm whether this degradation continues or not.Finally, for the first time in 2024, the performance of statistical post-processing methods, known as Model Output Statistics (MOS), developed and implemented in Prév’air in June 2023 for the western Atlantic region covering Martinique, Guadeloupe, and French Guiana, was studied and reported in a separate chapter on a trial basis for this year. Overall, the contribution of machine learning models to the raw CHIMERE model is significant, with a marked improvement in scores for all three regions. ^An episode expected to last at least 2 days and affecting at least 3 regions^ Decree of 7 April 2016 relating to the triggering of prefectural procedures in the event of episodes of ambient air pollution^ https://www.lcsqa.org/fr/referentiel-technique-national^Favez et al. Overview of the French Operational Network for In Situ Observation of PM Chemical Composition and Sources in Urban Environments (CARA Program). Atmosphere 2021, 12, 207. https://doi.org/10.3390/ atmos12020207 .

L’article 27 de l’arrêté du 16 avril 2021 relatif au dispositif national de surveillance de la qualité de l’air ambiant dispose que le LCSQA est tenu d’« effectuer le suivi du coût de la mise en œuvre de la surveillance » de la qualité de l’air. Tel est l’objet de ce rapport qui analyse les évolutions budgétaires du dispositif, sur les années 2018-2022. En 2022, le financement total du dispositif national de surveillance de la qualité de l’air est de 86,2 M€, ce qui représente une augmentation de 22% sur 5 ans et de 1% par rapport à l’année 2021. En 2022, le dispositif national de surveillance de la qualité de l’air est financé par des subventions de l'Etat à hauteur de 38% , par des moindres recettes fiscales via des dons volontaires des industriels de la taxe générale sur les activités polluantes (TGAP air) à hauteur de 29% et par les collectivités à hauteur de 20%. La part du financement des AASQA représente en moyenne 92,8% du financement total de la surveillance de la qualité de l’air sur la période. Cette proportion est passée de 92,3% en 2018 à 93% du financement total en 2022. Sur ces 5 années, un renforcement des moyens nécessaires à la surveillance réglementaire de la qualité de l'air a pu être soutenu par notamment une partie des financements du plan de relance de 2021 (post pandémie de COVID 2019), et par des financements spécifiques de l'Etat pour prendre en compte les évolutions nécessaires concernant le suivi des polluants d'intérêt national. L'augmentation de la contribution des collectivités sur la période et des partenaires industriels s'explique, selon les AASQA, par un développement des partenariats locaux en lien avec les plans et programmes PCAET, PDM, ZFE-m... Enfin, certaines AASQA ont bénéficié d'une fraction de l'astreinte Conseil d'Etat, ainsi leurs recettes ont augmenté de 22,4% passant de 65,4 M€ en 2018 à 80,1 M€ en 2022. La part du financement du LCSQA représente en moyenne 6,9% du financement total de la surveillance de la qualité de l’air sur la période ; il est passé de 7,3% du financement total du dispositif en 2018 à 6,7% en 2022. Le financement du LCSQA a augmenté de 10% sur cette période, passant de 5,2M€ en 2018 à 5,7M€ en 2022. La part du financement de la mise en œuvre opérationnelle de Prev’Air représente en moyenne 0,3% du financement total de la surveillance de la qualité de l’air sur la période. Le financement de la mise en œuvre opérationnelle de la plateforme Prev’Air a augmenté de 0,44% sur 5 ans, passant de 284k€ en 2018 à 285k€ en 2022. 

  Mise en ligne d'une nouvelle note intitulée "Retour d'expérience sur les sécheurs des analyseurs d’oxydes d’azote". Les travaux effectués par le LCSQA/INERIS depuis 2011 ont montré que l’efficacité des sécheurs échantillons des analyseurs d’oxydes d’azote (NOx) n’est pas constante sans pour autant qu’on puisse l’expliquer. Les AASQA qui procèdent au contrôle de ces sécheurs ont, elles aussi, mis en évidence des problèmes d’efficacité. En effet, l’humidité est un interférent des oxydes d’azote lorsqu’ils sont mesurés par chimiluminescence. Le but de cette note est de présenter le résultat d’un travail d’inventaire des pratiques des AASQA concernant la vérification des sécheurs, d’en faire un bilan au niveau national et de proposer une pratique commune. Suite à cette enquête, à laquelle 80% des AASQA ont répondu, il s’avère que 41% des AASQA ne font aucune vérification (soit 11 AASQA), 15 % des ASSQA font des contrôles visuels (soit 4 AASQA) et 26 % des AASQA réalisent des contrôles métrologiques (soit 7 AASQA). Les AASQA qui réalisent des contrôles métrologiques sur les sécheurs ont mis en évidence des problèmes de fiabilité sur les sécheurs équipant les analyseurs APNA 370. Il serait bon que les AASQA possédant des APNA 370 d’Horiba contrôlent le bon fonctionnement du sécheur de leur analyseur afin d’être confiant quant à l’interférence de l’humidité sur la réponse de leur appareil. Il est malgré tout recommandé de faire une surveillance des sécheurs de tous les analyseurs d’oxydes d’azote en allant plus loin que le contrôle visuel qui consiste à regarder sa couleur.