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Ce document présente les différents travaux réalisés sur la thématique « pesticides » pour le LCSQA en 2009 : l’exploitation de la base de données de mesure des AASQA, les tests de validation de nouvelles substances vis-à-vis de la méthode de prélèvement normalisée, le développement d’une méthode de prélèvement adaptée aux substances volatiles, l’évolution de la méthode normalisée la campagne exploratoire de comparaison entre préleveurs classiques et capteurs passifs, les actions menées au sein du GT pesticides.

La présente étude, planifiée sur trois ans (2007-2009) porte sur la modélisation de la pollution atmosphérique à proximité des axes routiers. Elle a pour objet la mise à disposition de données, d’informations techniques et de méthodologies de référence qui permettent d’apprécier la qualité des modèles disponibles et d’optimiser leur usage. Depuis 2007, un fond d’informations comprenant un recensement de campagnes de mesure réalisées en France ou à l’étranger, des informations techniques sur les modèles, des résultats de modélisation et un outil Excel de comparaison modèle-mesure a été progressivement constitué. Il est accessible sur le site du LCSQA (/fr/pollution-de-proximite). Des jeux de données relatifs à quelques unes des campagnes référencées ont pu être récupérés sur Internet (données du programme européen TRAPOS) ou auprès des AASQA. Depuis 2008, une part importante du travail a été consacrée à l’application de modèles de proximité à certains de ces jeux, afin de s’assurer que les données et méthodologies fournies étaient cohérentes et aisément exploitables, d’offrir des résultats de comparaison entre simulations et mesures et de mieux caractériser le fonctionnement des modèles. Des modèles d’usage courant ont été sélectionnés : ADMS-Urban, CALINE4, OSPM, SIRANE et STREET. Le modèle CALINE4, testé en 2008 sur les données TRAPOS, n’a pas été conservé pour la suite des évaluations : conçu pour simuler la dispersion autour d’axes interurbains, il s’est révélé inadapté à la modélisation en milieu construit. En 2009, trois rues de Nantes ont été étudiées : une rue canyon très encaissée (rue de Crébillon), une rue canyon classique (rue de Strasbourg) et une rue semi-ouverte (quai de la Fosse). Ces nouveaux calculs ont bénéficié de données d’entrée plus complètes (données d’émissions et de concentrations fournies par AIR Pays-de-Loire) et d’une meilleure connaissance du terrain. Les résultats obtenus, enrichis par des tests de sensibilité, confirment et précisent les remarques émises à l’issue des simulations TRAPOS (Wroblewski et al., LCSQA 2008). Ils mettent en évidence quelques traits récurrents des modèles : Quel que soit le modèle, les résultats sont sensiblement meilleurs pour le NO2 que pour les NOx : le biais est plus faible et la dispersion entre modèle et mesure est moindre. La moyenne annuelle modélisée de NO2 s’écarte d’au minimum 3,7% et d’au maximum 35% de la valeur mesurée. La qualité des résultats (notamment la corrélation) est meilleure pour les configurations incluses rigoureusement dans le champ d’application des modèles : rues canyons classiques pour ADMS-Urban, OSPM, SIRANE et STREET, axes ouverts pour ADMS-Urban et SIRANE. Pour ce second type de rue, ADMS-Urban et SIRANE, qui recourent tous deux à une formulation gaussienne, produisent des résultats concordants. Quel que soit le polluant, ADMS-Urban sous-estime les concentrations, ce qui pourrait s’expliquer par une dispersion accrue liée au couplage modèle de rue-modèle gaussien. OSPM est étroitement lié aux données d’émissions ; cela reste vrai pour ADMS-Urban et SIRANE, mais de façon moins sensible. Pour ces deux modèles, l’influence de la météorologie et de la pollution de fond est plus grande, ce qui peut expliquer une meilleure restitution des variations horaires de concentrations et en conséquence, une corrélation modèle-mesure plus élevée. Les statistiques sur les périodes de campagnes ne suffisent pas à caractériser les modèles et leur capacité de suivre l’évolution temporelle des concentrations. Les séries temporelles modélisées et mesurées s’écartent parfois l’une de l’autre de façon notable. Seule une analyse approfondie en fonction de la météorologie et des concentrations de fond pourrait permettre d’évaluer le comportement des modèles sur de courts pas de temps. En ce qui concerne les PM10, les résultats sont plus contrastés. La modélisation demeure satisfaisante pour ADMS-Urban et SIRANE, en dépit d’un biais plus élevé : l’écart entre les moyennes annuelles modélisées et mesurées est inférieur à 40% ; la corrélation, assez faible avec SIRANE pour la rue de Crébillon, est supérieure à 0,7 partout ailleurs. De façon étonnante et pour l’instant inexpliquée, la qualité des résultats d’OSPM chute sensiblement. En 2010, cette évaluation des modèles sera complétée par l’étude de deux situations complexes (axes avec intersections, situés à Poitiers) à partir de données fournies par ATMO Poitou-Charentes. Une note de synthèse reprenant les principaux résultats de ces travaux sera rédigée et étayée d’éléments bibliographiques.  

Attention : ce guide est obsolète - Une version révisée en 2014 est disponible dans l'espace documentaire (rubrique Guides méthodologiques) Lire le guide pour la surveillance du benzène dans l'air ambiant (version 2014)

Les directives européennes 1999/30/CE du 22 avril 1999, 2000/69/CE du 16 novembre 2000 et 2002/3/CE du 12 février 2002 dédiées à la qualité de l’air appellent au respect de valeurs limites, en leur associant une exigence en terme d’incertitude maximale de 15 % sur la mesure Les associations agréées de surveillance de la qualité de l'air sont tenues de participer aux essais d'intercomparaison mis en place par le Ministère chargé de l’environnement, dans le cadre du Laboratoire Central de Surveillance de la Qualité de l'Air (Article 9 de l'arrêté du 17 mars 2003). Dans l’objectif de vérifier le respect des exigences des Directives 1999/30/CE, 2000/69/CE et 2002/3/CE, le LCSQA propose annuellement aux AASQA une intercomparaison de moyens mobiles pour les polluants SO2, O3, NO, NO2 et CO à différents niveaux de concentration et tout particulièrement au voisinage des seuils horaires d’information ou d’alerte pour les polluants NOx, O3, SO2, et de la valeur limite sur 8h pour le CO. Un essai d’intercomparaison de moyens de mesures mobiles a été réalisé en mars 2009 en collaboration avec AirNormand. Il a réuni 7 participants et entités de mesures, constituant un parc de 47 analyseurs. Durant cette intercomparaison, le système de dopage permettant une distribution homogène des gaz sur 2 directions a été mis en œuvre, tout en respectant des temps de résidence inférieurs à 5 secondes. Un analyseur de CO a été retiré de l’exercice d’intercomparaison après avoir été déclaré non-conforme lors de son contrôle périodique au sein de l’AASQA concernée, un second est tombé en panne en cours d’exercice (défaut d’alimentation). Un analyseur de SO2 a présenté un comportement oscillant en cours d’exercice avant de retrouver son fonctionnement normal. Par ailleurs, des dysfonctionnements divers mais peu nombreux ont été identifiés en cours d’exercice sur différents analyseurs et pour la plupart résolus sur place. Lors de la circulation de gaz pour étalonnage en aveugle, la majorité des écarts constatés était nettement inférieure à l’incertitude tolérée sur la mesure des analyseurs (4%). On constate que les écarts importants sont peu fréquents pour l’ensemble des polluants, la plupart ne dépassant pas les 6%. Si l’on ne conserve que les dépassements significatifs, on peut considérer que sur l’ensemble du parc d’analyseurs représenté lors de cette intercomparaison, seuls 3 appareils (1 SO2 AF21M de 1998, 1NOx Seres de 2000, 1 CO TEI 48i de 2008) ont présenté des écarts excessifs ce uniquement lors du contrôle de la concentration la plus faible. On rappellera que cet exercice de circulation est maintenant mieux encadré ce qui conduit à des répercussions positives sur cette phase préliminaire de l’intercomparaison dont les résultats sont déterminants au final sur les niveaux d’incertitude calculés. En application de la norme ISO 5725-2, les intervalles de confiance de répétabilité et de reproductibilité ont été déterminés pour chaque polluant et différents niveaux. On signalera que l’application des tests statistiques de Cochran et Grubbs ont conduits à l’élimination de 36 données quart-horaire pour le polluant SO2 (90 % de ces exclusions ne concernant qu’un seul participant), sur un total de plus de 4500 mesures tous polluants confondus. Les intervalles de confiance de reproductibilité (assimilables aux incertitudes de mesures) nettement inférieurs au seuil de 15 % ont été obtenus pour les polluants suivants : SO2 (4,2 %) O3 (4,8 %) CO (6,8 %) NO (7,2 %) Pour le NO2 seul, l’incertitude de mesure de 16.1 % ne respecte pas le seuil fixé par les Directives Européennes. L’influence du NO sur l’incertitude de mesure du NO2 a été mise en évidence et peut être estimée à + 1% par 100 ppb de NO avec un seuil d’effet situé au-delà de 200 ppb. D’une manière générale, les résultats du traitement statistique suivant la norme ISO 13 528 et conduisant aux z-scores sont homogènes et très satisfaisants pour tous les participants. Une large majorité des z-scores sont compris entre ±1. On aura dénombré 10 actions préventives à entreprendre (z>2), dont six pour le participant n°2 (NO2, NO), et quatre pour le participant n°5 (SO2 et O3). Deux actions correctives (z>3) ont été recensées pour le SO2 (participants n°2 et n°5). Les résultats de cette intercomparaison permettent d’évaluer la qualité de mise en œuvre des méthodes de mesures par les AASQA. On notera que l’exercice 2009 vient confirmer l’amélioration des résultats obtenus depuis 2008 et peut s’expliquer par la réalisation des essais sous de bonnes conditions climatiques et d’alimentation électrique, sans oublier la phase préliminaire de circulation de gaz étalon en aveugle qui est incontournable pour la compréhension des écarts de mesures entre analyseurs et représente désormais une part conséquente du temps consacré à l’intercomparaison. L’évolution de ces essais vers un nouveau dispositif de dopage englobant la tête de prélèvement, l’extension à d’autres polluants, l’ajout de tests spécifiques lors des phases de circulation ou de dopage,… seront à discuter au sein du groupe consultatif afin de déterminer les priorités des AASQA et trouver un équilibre entre les différentes phases, l’ensemble devant respecter une durée de réalisation d’une semaine. La réalisation d’exercices réguliers d’intercomparaison doit permettre une amélioration globale du dispositif de surveillance national et notamment d’enrichir les procédures de maintenance périodique et de transfert. Dans cet objectif, une planification des exercices a été effectuée sur plusieurs années en intégrant les contraintes géographiques afin de permettre à chaque AASQA d’y participer périodiquement.

  Ces cinq rapports constituent des versions projets des guides méthodologiques publiées en mai 2011.   Au niveau réglementaire, les directives européennes relatives à la surveillance de la qualité de l’air fixent des seuils d’incertitude sur les concentrations mesurées par les réseaux de surveillance de la ualité de l’air « au voisinage de la valeur limite appropriée ». En marge de ces directives, plusieurs normes décrivant des procédures d'estimation des incertitudes associées aux mesurages ont été répertoriées dans le domaine spécifique de la qualité de l’air. Une lecture attentive de ces normes montre qu’elles ne sont pas très faciles d’application et qu‘elles peuvent être interprétées de diverses façons, ce qui peut conduire à des résultats très différents. Par conséquent, pour répondre aux exigences des directives et pour permettre d’harmoniser les pratiques d’estimation des incertitudes au sein des AASQA, le LCSQA a proposé de rédiger un guide pratique pour estimer l’incertitude sur les mesures effectuées à l’air ambiant. L’approche est basée sur les normes et documents existants, et en particulier sur les méthodes de calcul proposées dans les normes européennes rédigées par les groupes de normalisation CEN TC 264/WG12 et CEN TC 264/WG13. L’objectif est donc de rédiger un guide pratique pour l’estimation des incertitudes associées aux différents types de mesures effectuées dans l’air ambiant. Ce guide est structuré en huit parties, correspondant chacune à une technique de mesure particulière applicable à un ou plusieurs composés. Un fois finalisées, les différentes parties sont validées en Commission de normalisation X43D « Air ambiant » de l’AFNOR et publiées sous forme de fascicules de documentation.

Cette étude, conduite en collaboration avec le Centre de Géosciences (équipe de géostatistique) de Mines ParisTech, s’inscrit dans le cadre des travaux du LCSQA relatifs au système PREV’AIR. Elle a pour objet d’améliorer la réalisation des cartes analysées, qui sont produites en corrigeant les simulations du modèle CHIMERE à l’aide des données d’observation. Ce rapport présente les résultats obtenus pour la cartographie horaire d’ozone sur la France. Un travail sur la cartographie journalière des PM10 a été effectué pour les besoins de l’étude LCSQA 2009 « Evaluation des zones géographiques touchées par les dépassements de valeurs limites ». Les compléments et adaptations nécessaires à une mise en œuvre opérationnelle dans PREV’AIR seront réalisés en 2010. Rappelons que la méthode de correction utilisée à ce jour dans PREV’Air est la technique géostatistique du krigeage des innovations. Elle suppose que la concentration d’ozone est la somme du modèle CHIMERE et d’un résidu aléatoire non corrélé spatialement à CHIMERE mais structuré. Des valeurs expérimentales de ce résidu, les innovations, peuvent être calculées aux stations en faisant la différence entre les concentrations mesurées et modélisées. La méthode d’analyse consiste à ajouter à CHIMERE un champ correctif obtenu par krigeage ordinaire des innovations. En 2008, la variabilité relative des mesures et des simulations a été examinée dans le temps et l’espace. A la lumière de cette analyse, il est apparu que les hypothèses sous-jacentes au krigeage des innovations n’étaient pas toujours vérifiées. Le modèle linéaire de corégionalisation a été proposé pour décrire de façon plus satisfaisante les relations entre les observations et CHIMERE. Ce modèle, utilisable dans un cokrigeage, permet de différencier les rapports de variabilité par échelle de temps ou d’espace. En 2009, le krigeage des innovations et le cokrigeage ont été testés et comparés dans un cadre purement spatial, sur deux périodes estivales d’environ un mois. A cette occasion, le krigeage avec CHIMERE en dérive externe a été également appliqué. Il ne distingue pas les échelles de variabilité comme le cokrigeage mais, plus général que le krigeage des innovations, il permet d’ajuster localement une relation linéaire entre les observations et CHIMERE. Dans le domaine convexe défini par les stations de mesure, les trois méthodes produisent des résultats comparables. Ainsi la précision de l’estimation dépend-elle en premier lieu de la qualité des données disponibles et de la bonne répartition des stations utilisées en entrée du krigeage. Les statistiques d’erreurs donnent toutefois l’avantage au krigeage avec dérive externe qui sera mis en fonctionnement dans PREV’AIR en 2010. Pour une pleine efficacité, le cokrigeage, dont on a pu constater aussi la pertinence pour la cartographie des PM10, appelle des ajustements complémentaires.

L’obligation de déclaration auprès de la Commission Européenne nécessite d’évaluer les zones géographiques touchées par des dépassements de valeurs limites et de quantifier les populations exposées à ces dépassements. En réponse à ces exigences, et dans un contexte contraint par l’urgence de fournir de telles évaluations à la Commission Européenne sous de brefs délais, une méthode d’évaluation fondée sur des données accessibles à l’ensemble des AASQA (y compris celles qui ne disposent pas d’outils de modélisation) a été développée pour les PM10 et décrite dans une note méthodologique. Elle s’organise par échelle d’espace et par typologie de site et décrit pour chaque cas la marche à suivre en fonction des moyens et informations disponibles. Pour aider à l’évaluation des zones de dépassement en situation de fond, des données d’estimation (concentrations moyennes annuelles, nombres de dépassements de seuil) produites sur la France à partir des simulations issues de CHIMERE et des données de la BDQA ont été mises à la disposition des AASQA sur le site du LCSQA. Cette méthodologie est contrainte par la disponibilité des données d’observation de PM10 permettant de qualifier la zone de représentativité d’une station donnée : campagnes de mesure, stations voisines, données d’émission, etc. Ainsi elle reste perfectible, en particulier en situation de proximité, sous réserve d’accéder à de nouvelles informations. Les travaux du LCSQA en 2010 auront pour objet de traiter cette question, avec la mise en place et la réalisation d’une campagne de mesure ad hoc et l’adaptation et l’amélioration de la méthodologie présentée dans ce document. De plus, il était prévu de travailler sur le NO2 en 2009 mais ces travaux n’ont pu être réalisés compte tenu de l’ampleur du travail sur les PM10 et à cause d’un manque de données de campagnes. L’approche sera donc étendue au NO2 et au benzène en 2010.

Le LCSQA apporte son appui technique concernant la chaîne d'acquisition et de transmission de données sur la qualité de l'air à l'ensemble des AASQA, au Ministère de l'Ecologie, de l'Energie, du Développement durable et de la Mer ainsi qu'à l'ADEME. Les actions menées en 2009 concernent :Assistance aux AASQA Support technique Depuis le début de l'année, le LCSQA a traité 3 demandes provenant des associations agréées de surveillance de la qualité de l'air. Ces demandes ont concerné : ­- un problème de communication entre un analyseur TEOM et une station ISEO SAM, - un dysfonctionnement du convertisseur de protocole d’un anémomètre METEK USA1, - un problème de collecte des fichiers primaires sous POLAIR. Assurance qualité station Le LCSQA a initié, en 2009, la conception et le développement d’un outil de simulation multiprotocoles de mesures numériques afin de répondre aux besoins des AASQA dans leur démarche d’assurance qualité appliquée aux stations. Cet outil logiciel servira notamment à répondre aux exigences de la norme EN14211 en permettant la vérification de l’agrégation quart horaire des mesures issues d’un analyseur et leur enregistrement dans le poste central.Assistance au MEEDDM et à l’ADEME Participation au Comité de Suivi de l’Informatique des Associations (CSIA) Dans le cadre de ce programme, le LCSQA a participé à la réunion du CSIA qui a eu lieu le 16 décembre 2009 au cours de laquelle il a évoqué les résultats des tests d’évaluation de la compatibilité entre le poste POLAIR et la station FDE en LCV3.1 , le développement de l’outil de simulation multiprotocoles de mesures numériques, le recensement prochain auprès des AASQA des besoins des réseaux en termes d’évolutions du langage de commande et de nouvelles fonctionnalités des stations. Analyse des nouveaux besoins liés au langage de commande L’action concernant le recensement et l’analyse des besoins des réseaux liés au langage de commande a été partiellement repoussée au premier trimestre 2010 au profit du développement de l’outil de simulation de mesures numériques et des tests d’évaluation et de recette.Suivi des travaux des constructeurs Compatibilité du dialogue IP entre station FDE et poste central XR Les essais de communication IP menés par le LCSQA entre son poste central XR et une station FDE SAP WinCe se sont révélés systématiquement négatifs et contraires aux résultats des tests menés par FDE avec ESPOL dont le compte rendu conclut au fonctionnement de la plupart des fonctionnalités du langage de commande en mode non compressé. Avec la collaboration d’Air Normand, le LCSQA a finalement mis en évidence que la cause des échecs de communication constatés en IP est liée à la version Premium (basée sur Windows) du poste XR du LCSQA, tandis que les versions XR en noyau Linux équipant la plupart des AASQA présentent des dialogues IP concluants. En 2010, le LCSQA mènera une expertise approfondie sur ce point dans le cadre de l’évaluation de la comptabilité de la communication IP entre stations et postes centraux. Participation aux Journées techniques organisées par les constructeurs : Le LCSQA a participé : ­    aux Journées Utilisateurs organisées par la société ISEO les 24 et 25 juin 2009, ­    au Club Utilisateurs Pol’Air organisé par la société CEGELEC les 23 et 24 septembre 2009, afin de prendre connaissance des bilans de fonctionnement sur les matériels, des évolutions proposées par les constructeurs ainsi que des besoins des AASQA.Travaux d’évaluation et de recette Evaluation de la compatibilité des stations d’acquisition avec les postes centraux Le LCSQA a élaboré et réalisé en 2009 des tests d’évaluation sur les fonctionnalités d’échanges en langage de commande 3.1 entre le poste central POL’AIR (V5.4.5) et une station ISEO SAM WI (5.1.30.0). La recette a été basée sur onze fiches de tests élaborées afin de couvrir les principaux thèmes du langage de commande LCV3.1. Les tests effectués n’ont pas mis en évidence de blocages ni dysfonctionnements majeurs vis-à-vis des fonctionnalités d’échanges ; la compatibilité entre les 2 systèmes en LCV3.1 est donc globalement validée. Néanmoins, deux contraintes d’utilisation et cinq réserves on été relevées. Le rapport d’évaluation a été transmis en septembre 2009 aux constructeurs concernés (ISEO et CEGELEC) ainsi qu’à l’ADEME. Suivi de l’évaluation des stations d’acquisition En 2009, le LCSQA a relancé des tests d’évaluation de la conformité au langage de commande V3.1 sur une version récente de la station SAM WI (version 5.1.32.0) dans le but mettre à jour le bilan effectué en 2006 (sur la version V5.1.21.0) et de faire un point sur les actions correctives menées. Cette reprise a concerné uniquement les 13 tests refusés et acceptés avec réserves lors de la première évaluation. Sur La version 5.1.32.0 de la SAM WI, le nombre de dysfonctionnements et non-conformités vis-à-vis du langage de commande a été réduit à 7 points (3 tests refusés et 4 tests acceptés avec réserves).