Recherche pour AASQA

 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.

  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.

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. 

Un exercice de comparaison de moyens de mesures mobiles a été organisé par l’Ineris, en tant que membre du Laboratoire central de surveillance de la qualité de l’air (LCSQA), en avril 2024, sur le site de l’Ineris à Verneuil en Halatte. Il a réuni 4 participants (3 Associations agréés de surveillance de la qualité de l'air (AASQA) et le LCSQA/Ineris) et 5 moyens mobiles, constituant ainsi un parc de 28 analyseurs (8 NO/NOx, 7 SO2, 5 CO et 8 O3).Le déroulement de l’exercice a comporté 2 phases : la première phase consistant en une circulation de gaz étalon en aveugle visant à déceler la cohérence des raccordements entre les niveaux 2 et 3 de la chaîne nationale d’étalonnage et les éventuels défauts de linéarité des appareils et une seconde phase consistant à la réalisation de paliers de dopages pour l’ensemble des polluants.Lors de la circulation de gaz en aveugle, des écarts sur la lecture de concentrations par rapport à la tolérance de 5% pour le NO2 (critère déduit des comparaisons inter laboratoires (CIL) organisées par le LNE) et de 4% pour les autres gaz, sont constatés pour chaque gaz ; ils sont compris entre -15,9% et +4,3%. Ces écarts, déjà observés lors de précédents exercices, ont été observés immédiatement après l’étalonnage des analyseurs par les participants avec leurs propres gaz d’étalonnage de niveau 2 ou 3 (Chaine nationale de traçabilité métrologique | LCSQA) et, pour certains, les causes ont pu être identifiées (problème lié à l’humidité, à l’étalonnage et la dérive).   En application de la norme NF ISO 5725-2, les intervalles de confiance de répétabilité et de reproductibilité ont été déterminés pour chaque polluant et les différents niveaux de concentration générés. L’examen des intervalles de confiance montre des résultats satisfaisants pour les méthodes utilisées en termes de respect des recommandations des Directives Européennes (15 % d’incertitude de mesure aux valeurs limites réglementaires) :pour le polluant CO, l’intervalle de confiance de reproductibilité est de 5,3% à la valeur limite sur 8h ;pour le polluant O3, cet intervalle est de 13,1% à la valeur limite horaire ;pour le polluant SO2, cet intervalle est de 14,1% à la valeur limite horaire ; l’intervalle de confiance de reproductibilité est de 4,9 % à pour le NO et de 10,2% pour le NO2 aux valeurs limites horaires correspondantes.Par ailleurs, les résultats du traitement statistique suivant la norme NF ISO 13 528, permettant la détermination des z-scores, sont homogènes et très satisfaisants pour tous les participants pour le NO, NO2, SO2, et O3. Les z-scores sont tous compris entre ± 2. Concernant le CO, étant donné le nombre d’analyseurs présents lors de cet exercice (5), associé à la très faible dispersion des mesures des participants (traduite par δpt), il convient de considérer, pour ce polluant, les résultats relatifs aux écarts entre les réponses des analyseurs et la moyenne robuste. Selon ce traitement des données, les écarts sont tous inférieurs à 2%. interlaboratory comparison 2024 for gaseous pollutants measured in mobile laboratoriesAn exercise comparing mobile measurement methods was organized by Ineris, as a member of the Central Air Quality Monitoring Laboratory (LCSQA), in April 2024, at the Ineris site in Verneuil en Halatte. It brought together 4 participants (3 approved air quality monitoring associations (AASQA) and the LCSQA/Ineris) and five mobile devices, constituting a fleet of 28 analyzers (8 NO/NOx, 7 SO2, 5 CO, and 8 O3).The exercise consisted of two phases: the first phase involved a blind calibration gas circulation test to detect consistency between levels 2 and 3 of the national calibration chain and any linearity defects in the equipment, and the second phase involved carrying out doping steps for all pollutants.During blind gas testing, deviations in concentration readings from the 5% tolerance limit for NO₂ (a criterion derived from interlaboratory comparisons (ILCs) organized by the LNE) and the 4% tolerance limit for other gases were observed for each gas; these deviations ranged from -15.9% to +4.3%. These deviations, which had already been observed in previous exercises, were noted immediately after the analyzers were calibrated by the participants using their own Level 2 or 3 calibration gases (National Metrological Traceability Chain | LCSQA), and, in some cases, the causes could be identified (issues related to humidity, calibration, and drift).In accordance with the NF ISO 5725-2 standard, the confidence intervals for repeatability and reproducibility were determined for each pollutant and the various concentration levels generated. An examination of the confidence intervals shows satisfactory results for the methods used in terms of compliance with the recommendations of the European Directives (15% measurement uncertainty at regulatory limit values):•    For CO, the reproducibility confidence interval is 5.3% of the 8-hour limit value;•    For O3, this interval is 13.1% of the hourly limit value;•    For SO₂, this interval is 14.1% of the hourly limit value;•    The reproducibility confidence interval is 4.9% for NO and 10.2% for NO₂ relative to their respective hourly limit valuesFurthermore, the results of the statistical analysis conducted in accordance with the NF ISO 13 528 standard, which allows for the determination of z-scores, are consistent and highly satisfactory for all participants with regard to NO, NO₂, SO₂, and O₃. The z-scores all fall within the range of ±2. Regarding CO, given the number of analyzers present during this exercise (5), combined with the very low dispersion of the participants’ measurements (as indicated by δpt), it is appropriate to consider, for this pollutant, the results relating to the deviations between the analyzers’ readings and the robust mean. According to this data analysis, the deviations are all less than 2%.

L'objectif de cette étude est d’effectuer des comparaisons interlaboratoires entre le LCSQA-LNE et les Association 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. Contrôle qualité du bon fonctionnement de la chaîne nationale de traçabilité métrologique en NO/NOx, NO2, CO et SO2 : Le but est de faire circuler des mélanges gazeux (NO/NOx, CO, NO2 et SO2) en bouteille de fraction molaire inconnue dans les stations de mesure des AASQA pour valider les différents raccordements effectués dans le cadre de la chaîne nationale de traçabilité métrologique. Ces mélanges gazeux sont titrés par le LCSQA-LNE puis envoyés aux AASQA. Ces AASQA déterminent ensuite la fraction molaire de ces mélanges gazeux avant et après réglage de l’analyseur de station avec leur étalon de transfert, puis les renvoient au LCSQA-LNE qui les titre de nouveau. Des comparaisons interlaboratoires ont été réalisées en 2019 avec les réseaux de mesure Atmo Guyane, APL, Madininair, Ligair, Atmo Réunion, Atmo Hauts de France, Atmo Grand Est, Atmo Occitanie et Gwadair. Certaines AASQA communiquent au LCSQA-LNE les fractions molaires mesurées soit sans les incertitudes élargies associées, soit avec des incertitudes de mesure inexploitables (inférieures à celles du LCSQA-LNE, valeurs très élevées, valeurs non homogènes entre les AASQA et pouvant même être très différentes comme par exemple, d’un facteur 7 pour NO/NOx dans le cas présent). Dans ces conditions, il n'est pas possible de traiter les résultats par des méthodes statistiques telles que le calcul des écarts normalisés. De ce fait, dans le présent document, le traitement des données est effectué en s'appuyant sur l'ensemble des résultats obtenus depuis 2002 lors des campagnes précédentes qui ont conduit à définir des intervalles maximum dans lesquels doivent se trouver les écarts relatifs entre les fractions molaires déterminées par le LCSQA-LNE et celles déterminées par les AASQA après élimination des valeurs jugées aberrantes. Globalement, en 2019, lorsque les fractions molaires aberrantes sont éliminées, les écarts relatifs entre le LCSQA-LNE et 9 réseaux de mesure restent dans des intervalles qui sont les suivants : ± 7 % avant et après réglage pour SO2 ; ± 6 % avant et après réglage pour NO/NOx et NO2 ; ± 6 % avant réglage et ± 4 % après réglage pour CO. Les résultats obtenus en 2019 montrent également que : Globalement la chaîne nationale de traçabilité métrologique mise en place pour assurer la traçabilité des mesures de SO2, de NO/NOx, de NO2 et de CO aux étalons de référence fonctionne correctement ; Le fait de régler l’analyseur avec l’étalon de transfert 2-3 améliore les écarts relatifs, ce qui met en évidence une dérive de la réponse des analyseurs au cours du temps. Contrôle qualité du bon fonctionnement de la chaîne nationale de traçabilité métrologique en O3 : Comme pour les composés SO2, NO/NOx, CO et NO2, le but est de faire circuler, dans les stations de mesure des AASQA, un générateur d’ozone portable délivrant un mélange gazeux à une fraction molaire définie pour valider les différents raccordements effectués dans le cadre de la chaîne nationale de traçabilité métrologique. La présente comparaison interlaboratoires a été effectuée en 2019 avec les réseaux de mesure Atmo Grand Est, Atmo Nouvelle-Aquitaine, AtmoSud, Madininair, Qualit'air Corse, Atmo Occitanie, Atmo Hauts de France, Atmo Normandie et Atmo Guyane. Les résultats obtenus en 2019 montrent que les écarts relatifs entre les fractions molaires en O3 déterminées par les 9 réseaux de mesure et celles déterminées par le LCSQA-LNE sont compris entre -5% et +6%. De plus, les écarts relatifs observés entre les valeurs des AASQA et du LCSQA-LNE sont aléatoirement répartis de part et d’autre de zéro.