Recherche pour INERIS

L'objectif de cette étude était d’organiser une comparaison interlaboratoires afin de tester l’aptitude des laboratoires à analyser différents types de tubes (passifs et actifs) susceptibles d’être utilisés par les AASQA pour effectuer leurs prélèvements, à partir de leur propre méthode d’analyse. Cette comparaison interlaboratoires était constituée de trois parties : Analyse de tubes (Carbopack X, Carbograph 4) chargés en actif par le LNE en benzène, toluène, éthylbenzène, m-xylène et o-xylène par voie gazeuse à partir d’un mélange gazeux de référence du LNE, Analyse de tubes Radiello (Carbograph 4) chargés par l’INERIS sur site par prélèvement passif, Analyse de tubes (Carbopack X) chargés par l’INERIS par prélèvement actif sur site à l’aide d’un système de dopage « pieuvre ». Les résultats de la comparaison interlaboratoires portant sur l’analyse des tubes chargés par le LNE montrent que sur les sept laboratoires participants, cinq d’entre eux (A, C, E, F et G) obtiennent des résultats satisfaisants pour tous les composés sur les deux adsorbants (Carbograph 4 et Carbopack X). Les deux autres laboratoires (B et D) présentent des résultats souvent sous-estimés et dispersés. Le laboratoire B sous-estime les masses chargées de l’ordre de 20 % en m-xylène, de 10 % pour les autres composés, et présente des résultats très dispersés en toluène (écarts relatifs compris entre – 13 et 62 %), et ce quel que soit l’adsorbant (Carbopack X ou Carbograph 4). Selon le calcul des écarts normalisés, les résultats sont satisfaisants pour l’analyse du benzène, de l’éthylbenzène et de l’o-xylène, un peu plus nuancés pour le toluène et le m-xylène.  Le laboratoire D montre des résultats dispersés (écarts relatifs aussi bien positifs que négatifs) et globalement sous-estimés pour la majorité des composés sur les deux adsorbants. Le composé m-xylène est particulièrement sous-estimé avec un écart relatif d’environ – 70  % et un écart normalisé de – 12. A partir du calcul des écarts normalisés, l’analyse du benzène peut être jugée comme juste, de même que l’o-xylène. Cela n’est pas le cas pour le toluène, l’éthylbenzène et le m-xylène. Les résultats de la comparaison interlaboratoires portant sur l’analyse des tubes chargés par l’INERISmontrent que sur les septlaboratoires participants, cinq d’entre eux (A, C, E, F et G) obtiennent des résultats satisfaisants pour tous les composés sur les deux adsorbants (Radiello 145 et Carbopack X). Quelques tubes ont cependant des résultats discutables. Etant donné que ces mêmes laboratoires ont fourni des résultats justes lors de la comparaison avec les tubes chargés par le LNE, cela nous laisse penser que ces erreurs ne proviennent pas d’un problème analytique mais sont liées au chargement du tube en lui-même. En effet, le chargement sur site est une méthode de chargement moins reproductible que le chargement actif par voie gazeuse mis en place par le LNE. Le laboratoire B présente des résultats globalement satisfaisants sur l’adsorbant Radiello 145 chargés sur site en passif, mais non satisfaisants pour ceux prélevés en actif sur l’adsorbant Carbopack X. Une forte sous-estimation des masses est constatée pour tous les composés. Le laboratoire D obtient des résultats plus contrastés selon les composés et l’adsorbant. Par exemple le toluène est analysé de façon juste uniquement sur l’adsorbant Carbopack X ; le benzène et l’éthylbenzène sont analysés de façon juste uniquement sur l’adsorbant Radiello 145 ; l’o-xylène quant à lui est bien estimé sur les deux adsorbants. De plus, une très forte sous-estimation est toujours rencontrée pour le m+p-xylène. Cela laisse penser à un problème d’identification du pic ou un mauvais étalonnage.

Cette comparaison inter-laboratoires (CIL) dédiée aux pesticides et organisée par le LCSQA, fait suite à la dernière en date de 2015 qui montrait une disparité importante des performances des laboratoires avec in fine très peu de laboratoires satisfaisant les exigences en termes de capacité à répondre aux besoins de sous-traitance analytique (limite de quantification, rendement d’extraction, méthodes d’analyse, ...) des Associations agréées de surveillance de la qualité de l’air (AASQA). Cette CIL s’inscrit également dans le contexte du suivi pérenne engagé depuis 2021, et les résultats obtenus peuvent guider les AASQA dans la sélection de leurs laboratoires sous-traitants pour ce suivi. Cette CIL a porté sur 26 substances (25 substances semi-volatiles et une substance polaire (glyphosate)), à savoir :   2.4D fenpropidine permethrine alpha-HCH fluazinam propyzamide boscalid folpel prosulfocarbe chlorothalonil glyphosate pyrimethanil chlorpropham lindane (gamma HCH) s-metolachlore chlorpyriphos methyl metazachlore spiroxamine chlorpyriphos-ethyl oxadiazon tebuconazole cyprodinyl pendimethalin triallate deltamethrin pentachlorophenol     A noter que les précédentes CIL ne ciblaient pas les substances polaires. Ces 26 substances étaient réparties sur/dans différents matériaux d’essais. Des mousses dopées et des solutions de référence ont été dédiées à l’analyse de pesticides semi-volatils. Leurs préparations (conditionnement et dopage) et analyses pour l’étude d’homogénéité et de stabilité ont été effectuées par le LNE. Les concentrations cibles des solutions de référence C1, C2 et C3 ainsi préparées étaient comprises entre 71 et 1300 ng/mL avec un nombre de substances et des niveaux de concentrations variables selon la solution. Les quantités cibles des échantillons de mousses C1, C2 et C3 étaient comprises entre 71 et 3 240 ng selon la substance et le matériau (C1, C2 ou C3), ce qui correspond à des concentrations dans l’air ambiant comprises entre 0,4 et 20 ng/m3 pour des prélèvements hebdomadaires à 1m3/h. Des filtres en microfibre de quartz ont été choisis comme supports pour l’analyse du glyphosate. Ces derniers ont été conditionnés (calcination), dopés, et analysés par l’Ineris afin de vérifier leur homogénéité et stabilité. L’ensemble des filtres a été dopé avec des quantités équivalentes à des concentrations dans l’air ambiant comprises entre 0,7 et 0,07 ng/m3 pour des prélèvements de 24h à 30 m3/h. Trois laboratoires ont participé à cette comparaison inter-laboratoires : •           IANESCO •           LABORATOIRE DEPARTEMENTAL 31 •           MICROPOLLUANTS TECHNOLOGIE SA Etant donné le faible nombre de participants, cette CIL présentait des caractéristiques qui pouvaient la remettre en question quant à la robustesse de son interprétation. Le choix a été fait de la maintenir en raison de l’intérêt qu’elle présente dans l’apport d’informations autres que le seul classement des laboratoires selon leur z-score. Parmi celles-ci, on peut citer les informations concernant le traitement et le stockage des échantillons, les limites de quantification (LQ) et les rendements d’extraction. Parmi les enseignements de cette CIL, on soulignera la capacité des laboratoires participants à renseigner les résultats de la quasi-totalité des substances, et on retiendra l’absence de contamination des matrices vierges. Des différences de conditions de stockage, parfois non conformes à la norme en vigueur, ont été relevées, sans conséquences apparentes sur les résultats d’analyse. Les rendements d’extraction obtenus respectent les critères de la norme XP X43 059, à quelques exceptions près (entre 0 et 7 substances suivant le laboratoire). Ces dernières ne semblent pas avoir eu de répercussions visibles sur les écarts présentés entre les données d’analyse de ces laboratoires et les valeurs cibles attendues. De même pour ce qui est des détails des traitements analytiques mis en œuvre (concentration, nature des étalons internes, …) par les laboratoires, aucune répercussion n’a été observée sur les résultats transmis. Parmi les différentes conditions de dopage de cet exercice, l’introduction de fortes quantités de certaines substances par rapport à d’autres ne semble pas avoir généré de problème particulier d’analyse. De même, malgré des compositions différentes des matériaux d’essai (nombre de substances et concentrations variables, substances relativement délicates à séparer), aucun faux positif/négatif dans les différentes séries de matériaux d’essai n’a été observé. L’introduction du glyphosate, substance polaire non couverte par la norme XP X43-059, a conduit à des résultats satisfaisants pour les laboratoires ayant menés les analyses selon les délais définis. Au regard du nombre d’échantillons à traiter et de résultats à fournir par laboratoire, peu de résultats aberrants ont été comptabilisés. On note qu’au global, les dopages contenant les 25 substances suspectées d’interférences entre elles ne semblent pas amener de difficultés particulières en termes d’identification des substances. Compte-tenu du faible nombre de laboratoire participant, l’évaluation des résultats des laboratoires a été déterminée au travers du biais qui est l’expression de l’écart du résultat du participant avec la valeur cible attendue. Les biais de chaque laboratoire ont été calculés à partir de la moyenne des 3 résultats d’analyse rendus pour chaque série d’échantillon, sans tenir compte des incertitudes de la valeur cible (faible, de l’ordre de 2 %, sauf pour le s-métolachlore où elle était de l’ordre de 10 %). Ils ne prennent pas en compte celle des laboratoires (variable, allant de 15 et 44 %), qui pourrait induire une distorsion de traitement entre les labos dont l’incertitude est forte et présenteraient donc un faible nombre de biais, et ceux dont l’incertitude est faible avec potentiellement un nombre de biais plus élevé. La comparaison de l’ensemble des biais montre qu’ils sont plus importants sur la matrice « solutions de référence » que sur la matrice « mousse ». Contrairement aux attentes, il semble donc que les solutions de référence aient posé certaines difficultés analytiques non rencontrées avec les mousses. Aucune corrélation entre les conditions ou la durée de conservation des échantillons et les biais élevés n’a été identifiée. Au final, il semble que la dispersion des résultats entre les laboratoires soit essentiellement liée au traitement analytique adopté pour la quantification des échantillons. Au vu de la répétabilité des résultats obtenus pour chaque laboratoire, il semble que les incertitudes annoncées par ces derniers soient surestimées. En effet, pour chaque trio de résultats, les écarts observés sont majoritairement faibles (5-10 %) comparés à l’incertitude annoncée.   Les résultats de cette CIL sont globalement positifs mais font ressortir la nécessité d’apporter quelques précisions et compléments méthodologiques au travers de la révision de la norme XP X43-059 et de mener des discussions avec les laboratoires, notamment sur le cas des substances présentant des biais importants, ou encore celui d’une forte dispersion des résultats individuels   Pesticides in ambient air : analytical inter-laboratories comparison 2021   This inter-laboratory comparison (ILC) dedicated to pesticides and organized by the LCSQA, follows the last one in 2015 which showed a significant disparity in laboratory performance with ultimately very few laboratories meeting the requirements in terms of ability to meet the needs of analytical subcontracting (limit of quantification, extraction yield, methods of analysis, ...) Approved Air Quality Monitoring Associations (AASQA). This ILC is also part of the context of the sustainable monitoring undertaken since 2021, the results obtained can guide the AASQA in the selection of their subcontracting laboratories for this monitoring. This ILC covered 26 substances (25 semi-volatile substances and one polar substance (glyphosate)), namely: 2.4D fenpropidine permethrine alpha-HCH fluazinam propyzamide boscalid folpel prosulfocarbe chlorothalonil glyphosate pyrimethanil chlorpropham lindane (gamma HCH) s-metolachlore chlorpyriphos methyl metazachlore spiroxamine chlorpyriphos-ethyl oxadiazon tebuconazole cyprodinyl pendimethalin triallate deltamethrin pentachlorophenol Note that previous ILCs did not target polar substances. These 26 substances were distributed over/in different test materials. Doped foams (PUF) and reference solutions have been dedicated to the analysis of semi-volatile pesticides. Their preparations (cleaning and doping) and analyses for the study of homogeneity and stability were carried out by the LNE. The target concentrations of the reference solutions C1, C2 and C3 thus prepared were between 71 and 1300 ng/mL with varying numbers of substances and concentration levels depending on the solution. The target quantities of the C1, C2 and C3 foam samples ranged from 71 to 3 240 ng depending on the substance and material (C1, C2 or C3), corresponding to ambient air concentrations between 0.4 and 20 ng/m3 for weekly sampling at 1m3/h. Quartz microfiber filters were chosen as supports for glyphosate analysis. The latter were conditioned (calcination), doped, and analyzed by Ineris to verify their homogeneity and stability. All filters were doped with quantities equivalent to concentrations in ambient air between 0.7 and 0.07 ng/m3 for samples from 24h to 30 m3/h. Three laboratories participated in this inter-laboratory comparison: •           IANESCO •           LABORATOIRE DEPARTEMENTAL 31 •           MICROPOLLUANTS TECHNOLOGIE SA Given the low number of participants, this ILC had characteristics that could call into question the robustness of its interpretation. The choice was made to maintain it because of the interest it presents in the contribution of information other than the sole classification of laboratories according to their z-score. These include information on sample processing and storage, quantification limits (LQ) and extraction yields. Among the lessons of this CIL, we will highlight the ability of the participating laboratories to transmit the results of almost all the substances, and we note the absence of contamination of the blank matrices. Differences in storage conditions, sometimes not in accordance with the current standard, were noted, with no apparent impact on the analytical results. The extraction yields obtained meet the criteria of the french standard XP X43 059, with a few exceptions (between 0 and 7 substances depending on the laboratory). The latter do not appear to have had a visible impact on the difference presented between the analytical data from these laboratories and the expected target values. Similarly, the details of the analytical treatments carried out (concentration, nature of the internal standards, etc.) by the laboratories seems to have no repercussions on the results. Among the different doping conditions of this exercise, the introduction of large quantities of some substances compared to others does not seem to have generated any particular problem of analysis. Similarly, despite different compositions of the test materials (varying number of substances and concentrations, relatively difficult substances to separate), no false positives/negatives in the different series of test materials were observed. The introduction of glyphosate, a polar substance not covered by XP X43-059, led to satisfactory results for the laboratories that conducted the analyses according to the defined deadlines. In view of the number of samples to be processed and the results to be provided per laboratory, few outliers were recorded. It should be noted that, overall, doping containing the 25 substances suspected of interfering with each other does not seem to bring any particular difficulties in terms of identifying substances. Given the low number of participating laboratories, the evaluation of the laboratory results was determined through bias which is the expression of the deviation of the participant's result with the expected target value. The biases of each laboratory were calculated from the average of the 3 analytical results given for each sample series, without taking into account the uncertainties of the target value (low, of the order of 2%, except for s-metolachlor where it was of the order of 10%). They do not take into account either that of laboratories (variable, ranging from 15 to 44%), which could induce a distortion of treatment between labs with high uncertainty and therefore had a low number of biases, and those with low uncertainty with potentially a higher number of biases. The comparison of all the biases shows that they are more important on the "reference solutions" matrix than on the "PUF" matrix. Contrary to expectations, it therefore seems that the reference solutions posed some analytical difficulties not encountered with the PUF foams. No correlation between sample storage conditions (temperature and duration) and high biases was identified. In the end, it seems that the dispersion of the results between the laboratories is essentially related to the analytical treatment adopted for the quantification of the samples. In view of the repeatability of the results obtained for each laboratory, it seems that the uncertainties announced by the laboratories are overestimated. Indeed, for each trio of results, the observed differences are mostly small (5-10%) compared to the announced uncertainty. The results of this CIL are globally positive but highlight the need to make some clarifications and methodological additions through the revision of the NF XP X 43-059 standard and to conduct discussions with laboratories, particularly on the case of substances with significant biases, or a high dispersion of individual results.

Ce rapport présente les performances des prévisions nationales opérées dans le cadre de la plateforme Prev’Air (www.prevair.org) pour l’année 2022. L’objectif est de montrer des éléments d’appréciation de la qualité de la production Prev’air. Ce rapport traite successivement de l’évaluation des prévisions des concentrations des quatre polluants O3, NO2, PM10 et PM2.5, fournis quotidiennement par le système Prev’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 développée par le LCSQA. Une attention particulière est portée à l’évaluation des performances de Prev’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 2022 (avril à septembre). Les autres polluants (PM10, PM2.5, NO2) sont évalués sur l’ensemble de l’année 2022. L’année 2022 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 Prev’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 Prev’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[1]. Les prévisions Prev’Air pour les DROM des caraïbes ont également été évaluées. Les prévisions sur les DROM de l’océan Indien, produites à partir de mai 2022, seront évaluées à compter de 2024 (rapport de performances portant sur l’année 2023). Dans l’ensemble, le comportement de Prev’Air est satisfaisant avec une bonne aptitude à respecter les objectifs de qualité définis dans le référentiel technique national[2], qui a établi ces valeurs cibles pour les différents scores concernant l’ozone et les PM10 ainsi que le contenu à faire figurer dans les rapports annuels d’évaluation des plateformes de prévisions constituant le référentiel technique national. Les 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. Les prévisions brutes rencontrent plus de difficultés à satisfaire les objectifs de qualité, notamment dans les DROM. La composition chimique des particules (PM1) prévue par Prev’air a été évaluée avec l’aide des données CARA[3].  La part d’ammonium, de nitrates, de sulfates et de matière organique est un peu moins bien représentée dans la spéciation des PM1 qu’en 2021.   1] Arrêté du 7 avril 2016 relatif au déclenchement des procédures préfectorales en cas d'épisodes de pollution de l'air ambiant [2] https://www.lcsqa.org/fr/referentiel-technique-national [3] Favez et al. (Atmosphere, 2021) CARA program   Performances of Prev’air in 2022   This report presents the performances in 2022 of the national forecasts carried out within the Prev'Air platform (www.prevair.org). The objective is to assess the quality of Prev'air production. This report deals successively with the evaluation of the O3, NO2, PM10 and PM2.5 concentrations forecasts, daily provided by the Prev'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 Prev’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 2022 (April to September). The other pollutants (PM10, PM2.5, NO2) are assessed over the whole year 2022. Few persistent episodes of national scope were noted during 2022. The evaluation of these episodes is carried out both on Prev’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 Prev’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[4]. The Prev'air forecasts for the Caribbean DROMs have been assessed as well. The forecasts for the Indian Ocean overseas territories, produced from May 2022, will be evaluated from 2024 (performance report covering the year 2023). On the whole, the performance of Prev’Air is satisfactory with a good ability to meet the quality objectives defined in the national technical reference document[5] which established these target values for the different scores for ozone and PM10 as well as the content to be included in the annual evaluation reports of the forecasting platforms involved in the national air quality monitoring system. The forecasts with statistical adaptation match the performance objectives and have mostly allowed to anticipate the occurrence of pollution episodes and to identify the main affected areas. Raw forecasts are less satisfactory to comply with the quality objective, particularly in the DROM. The composition of PM1 predicted by Prev’air was assessed using CARA[6] data. Ammonium, nitrates, sulphates, and organic part are predicted less accurately than in 2021.   [4] Decree of 7 April 2016 relating to the triggering of prefectural procedures in the event of episodes of ambient air pollution [5] https://www.lcsqa.org/fr/referentiel-technique-national [6] Favez et al. (Atmosphere, 2021) CARA program   .

Dans l’objectif de vérifier le respect des exigences de la directive européenne 2008/50/CE, le LCSQA propose annuellement aux AASQA une inter-comparaison 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 exercice d’inter-comparaison de moyens de mesures mobiles a été réalisé en mars 2016 en collaboration avec ATMO PICARDIE. Il a réuni 5 participants (3 AASQA, l’ISSEP (Belgique) et le LCSQA/INERIS) et moyens mobiles, constituant un parc de 33 analyseurs. Vu le faible nombre de participants à cet exercice, l’estimation des incertitudes de mesure peut être sensiblement impactée en cas d’écart de l’un des participants. Durant cette inter-comparaison, le système de dopage du LCSQA/INERIS permettant une distribution homogène des gaz sur 4 axes a été mis en œuvre. Le temps de résidence inférieur à 3 secondes (pour les NOx et l’ozone) dans les lignes d’échantillonnage n’a pas totalement été respecté malgré la mise en place de lignes fluidiques courtes et d’un boitier de distribution de gaz individuel pour les participants ayant les analyseurs de plus faibles débits. Le non-respect de ce critère n’a toutefois pas eu d’influence significative sur la dispersion des mesures des participants concernés. Le déroulement de l’exercice a comporté une phase préliminaire à la réalisation de paliers de dopages pour l’ensemble des polluants, consistant en une circulation de gaz étalon en aveugle visant à évaluer la cohérence des raccordements entre les niveaux 2 et 3 de la chaîne nationale d’étalonnage et les éventuels défauts de linéarité des appareils.  Peu de dysfonctionnements d’appareils ont été observés en cours d’exercice sur les différents analyseurs, sans conséquences sur le déroulement de l’exercice. Lors de la circulation de gaz pour étalonnage en aveugle, les écarts par rapport à la tolérance de 4 % (5% dans le cas du NO2) sur la lecture de concentrations étalons sont peu nombreux et dans quelques cas limités, assez élevés.  Pour chaque polluant, on relève des écarts de mesure de l’ordre de -12 à +8 % sur au plus un des appareils du parc. Les causes ont été identifiées (dérive, temps de chauffe insuffisant, analyseur de référence non modifiable). On rappellera que cette phase est désormais réalisée en une seule étape, sans étape de rattrapage/correction en cas d’écart excessif, afin d’accéder à des incertitudes de mesures plus proches des conditions réelles de terrain. Ces écarts ont été observés immédiatement après le calibrage des analyseurs par les AASQA avec leurs propres gaz d’étalonnages de niveau 2 ou 3. On note également que les analyseurs de SO2 présentent depuis l’exercice 2014 un nombre d’écarts réduits par rapport aux années antérieures, avec cette année la particularité d’être du même ordre que ceux des autres polluants. Cette nette amélioration s’explique par les précautions particulières appliquées aux bouteilles étalons et sans doute au soin pris par les participants lors de la phase de lecture de ces bouteilles compte tenu de l’évolution des consignes de la circulation de gaz étalons en aveugle. Pour l’exercice d’inter-comparaison en propre, les intervalles de confiance de répétabilité et de reproductibilité ont été déterminés pour chaque polluant et les différents paliers de dopage, en application de la norme NF ISO 5725-2. On signalera que le nombre de valeurs aberrantes détectées lors de l’application des tests de Cochran et Grubbs reste faible avec moins de 2% de données éliminées et ces dernières reposent en général sur un seul participant. L’élimination de données sur avis d’expert n’a pas été nécessaire. L’examen des intervalles de confiance de reproductibilité, déterminés expérimentalement, a conduit à des résultats satisfaisants en termes de respect des recommandations des Directives Européennes (15% d’incertitude de mesures aux valeurs limites réglementaires) : •           pour le polluant CO, l’intervalle de confiance de reproductibilité est de 4,5% à la valeur limite horaire ; •           pour le polluant SO2, cet intervalle est de 8,9% à la valeur limite horaire ; •           pour le polluant O3, l’intervalle de confiance de reproductibilité est de 5,6% à la valeur limite horaire de 180 ppb. On notera que les incertitudes estimées aux autres seuils de concentration disponibles pour l’ozone, à savoir 90 ppb (seuil d’information) et 120 ppb (seuil d’alerte horaire sur 3 heures), respectent également les exigences de la Directive Européenne ; •           l’intervalle de confiance de reproductibilité est de 9,9% à pour le NO et de 6,6% pour le NO2 aux valeurs limites horaires correspondantes. D’une manière générale, les résultats du traitement statistique suivant la norme NF ISO 13 528 et permettant la détermination des z-scores sont homogènes et très satisfaisants pour une majorité de participants. Une très large majorité des z-scores est comprise entre ±1. Les z-scores plus élevés, imposant des actions préventives et correctives, sont anecdotiques et concentrés sur peu de participants. Ainsi on relève des z-scores supérieurs à 4 pour le laboratoire n°1 sur 2 paliers de CO,  un z-score supérieur à 2 pour le laboratoire n°4 sur 1 palier de CO, et un z-score supérieur à 2 pour le laboratoire n°2 sur 1 palier dans le cas de l’ozone. Les résultats de cette inter-comparaison permettent d’évaluer la qualité de mise en œuvre des méthodes de mesures par les AASQA en conditions réelles. On notera que depuis 2008, les résultats obtenus en termes d’incertitudes de mesure sont conformes aux exigences de la Directive Européenne et confirment dans la durée la fiabilité du système de mesure national.  Ceci est à rapprocher du fait que le parc d’analyseurs dispose d’un temps de chauffe et de stabilisation important (>2 jours), ce qui tend à réduire les écarts entre appareils en début de campagne et conditionne l’obtention d’intervalles de confiance réduits. Cet exercice a permis de renouveler pour la quatrième année le test in situ du dispositif de dopage au niveau des têtes de prélèvement, permettant d’intégrer celles-ci au calcul d’incertitude expérimental. Ce dispositif reprend le système de génération basé sur la dilution de gaz concentrés, dilués dans un flux d’air ambiant puis distribués par coiffage de la tête de prélèvement par un sac en Tedlar, inerte aux polluants classiques. Ce dispositif peut autoriser le coiffage et la distribution simultanée de gaz sur un maximum de 12 têtes de prélèvements. On aura pu constater pour l’ensemble des polluants, la bonne cohérence des mesures faites simultanément dans les sacs Tedlar soit via les têtes de prélèvements soit via des lignes individuelles, indiquant à une exception près l’influence négligeable des têtes de prélèvement dans la chaîne de mesure. Le traitement statistique des données, identique à celui de l’exercice classique présenté ci-dessus, a isolé de nombreuses données ciblées sur le participant n°2, confirmant les observations faites au travers des données brutes du comportement douteux de certains appareils qui s’est avéré lié à l’influence de grilles de filtration à l’entrée des lignes fluidiques des appareils. Dans ce cas de figure, les analyseurs concernés ont fait l’objet d’une élimination du jeu de données sur avis d’expert. Les intervalles de confiance expérimentaux calculés sont : •           pour le polluant CO : 5,4% à la valeur limite 8 heures ; •           purement indicatif, pour le polluant SO2 : 23% (repose sur 3 participants uniquement) à la valeur limite horaire ; •           pour le polluant O3 : 1,8% à la valeur limite horaire ; •           pour le polluant NO : 5,5% à la pseudo-valeur limite horaire ; •           pour le polluant NO2 : 6,2% à la valeur limite horaire. On note une bonne cohérence des valeurs d’incertitude entre les exercices avec et sans coiffage des têtes de prélèvement pour l’ensemble des polluants (hors SO2). Ces résultats confirment les observations faites lors des tests précédents de ce dispositif de dopage sur 4 années consécutives et conduisent le LCSQA à valider définitivement le dispositif de dopage des têtes de prélèvement qui englobe toutes les incertitudes de mesures en conditions réelles. Ainsi, dès 2017, ce dispositif se substituera au dispositif classique en boitiers. Ceci permettra de respecter de manière plus systématique le critère de temps de résidence inférieur à 3 secondes pour les polluants O3 et NOx, et de procéder à quelques tests approfondis sur l’influence de la ligne de prélèvement (injection en tête de ligne par exemple). La réalisation d’exercices réguliers d’inter-comparaison permet au dispositif de surveillance national d’enrichir les procédures de maintenance périodique et le transfert des bonnes pratiques de mesure (cas du laboratoire 2 par ex.). Elle permet également aux AASQA accréditées qui y participent d’alimenter la démonstration du maintien de leurs compétences auprès du COFRAC. Dans cet objectif, le maintien de cet exercice annuel reposera sur une nouvelle planification ne retenant alternativement que les sites d’Atmo-Rhône/Alpes et de l’INERIS.

L’émergence sur le marché de micro-capteurs connectés a conduit le dispositif national de surveillance de la qualité de l’air à s’intéresser à la fiabilité de ces nouveaux dispositifs. Il n’existe à l’heure actuelle aucun cadre normatif national ou européen permettant de comparer les performances de ces différents appareils commercialisés aux appareils de mesures de référence. Le premier essai d’aptitude national sur le terrain de micro-capteurs de gaz et de particules installés en site fixe, coordonné par le Laboratoire Central de Surveillance de la Qualité de l’Air (LCSQA), s’inscrit dans la continuité des travaux amorcés ces deux dernières années en laboratoire pour déterminer les caractéristiques de performance des micro-capteurs[1]. Ces travaux ont notamment permis de comprendre les effets de différents paramètres de mesures sur les systèmes capteurs mais il est cependant difficile en laboratoire de reproduire l’ensemble des facteurs d’influences sur la mesure. C’est pourquoi, les essais sur le terrain utilisant une comparaison directe avec des mesures de référence permettent d’obtenir une meilleure représentativité de ces effets. Cet essai, conduit de début janvier à mi-février 2018, avait pour objectif de placer en conditions réelles sur un site de typologie urbaine, un grand nombre de systèmes différents afin d’évaluer leur aptitude à suivre les principaux polluants d’intérêt pour l’air ambiant : le dioxyde d’azote (NO2), l’ozone (O3) et les particules (PM2,5 et PM10). Organisé par le LCSQA/IMT Lille Douai sur la station de mesure de la qualité de l’air de son Centre de Recherche, cet essai a regroupé 16 participants qui ont mis en œuvre 44 dispositifs au total, réplicas inclus. 17 systèmes étaient de conception et d’origines différentes (France, Pays-Bas, Royaume-Uni, Espagne, Italie, Pologne, États-Unis). Les systèmes mis à disposition ont été fournis par des fabricants, des distributeurs ou des utilisateurs volontaires œuvrant dans le cadre du dispositif national de surveillance (Associations Agréées de surveillance de la qualité de l’air, AASQA, et membres du LCSQA). Les systèmes mis à disposition présentaient ainsi des historiques d’utilisation différents. Cet essai ayant été réalisé conformément aux pratiques en vigueur pour l’organisation des comparaisons inter-laboratoires ou des essais d’aptitude, chaque système testé est identifié à l’aide d’un code alphanumérique unique. Les résultats ainsi obtenus ont tout d'abord fait l'objet d'une synthèse[2] en 2018 se concentrant sur les données NO2, O3 et PM2,5. Ce premier travail a ensuite été complété par l’exploitation des données PM1 et PM10 ainsi que la levée de confidentialité d'une partie des participants permettant de dresser une liste de correspondance entre code alphanumérique et participant. Ce document présente donc la méthodologie mise en œuvre avec un comparatif des notations qualitatives et les résultats pour l’ensemble des polluants étudiés. Il inclut également l’intégralité des fiches individuelles d’évaluation produites, avec l’ensemble des données chiffrées comme décrites ci-dessous. Ainsi, les données ont été exploitées par le LCSQA/Ineris par comparaison aux mesures d’instruments de référence ou équivalents à la méthode de référence. Un volume de plus de 70 millions de données minutes a dû être traité par des méthodes élaborées spécifiquement. Outre les performances métrologiques de ces instruments, une attention particulière a été portée à d’autres paramètres tels que la simplicité de mise en œuvre, l’autonomie, la portabilité, la fiabilité de communication (GSM, Wifi, Bluetooth, filaire, …), la convivialité des applications de récupération des données en tenant compte de l’objectif recherché. Chaque système a fait l’objet d’une fiche d’évaluation par polluant mesuré. Cette fiche inclut un descriptif technique succinct, un tableau récapitulatif des performances métrologiques, un radar « papillon » affichant des notations de 0 à 5 pour 8 critères qualitatifs ou quantitatifs, les relevés des séries temporelles de chacun des réplicas testés comparés aux données de l’instrument pris en référence, les graphiques de corrélation, et enfin un avis général. Il est important de rappeler que les systèmes micro-capteurs ont été testés en conditions fixes. Ainsi, les résultats obtenus ne peuvent pas être extrapolés à une mise en œuvre en mobilité. Par ailleurs, les radars d’évaluation construits pour cette évaluation donnent une vision de l’ensemble des critères de performance à prendre en compte qui ont un poids plus ou moins important selon l’usage auquel les micro-capteurs sont destinés. En termes de perspectives de ces travaux et afin de compléter cette première évaluation, un second essai d’aptitude a été réalisé durant l’été 2018 afin de tenir compte d’un potentiel effet de saisonnalité, notamment dans la composition de la matrice d’air (concentrations plus élevées en O3 et moins élevées en NO2 et PM). Ces résultats seront disponibles courant 2020. Néanmoins, la dépendance des conditions environnementales ne permet d’évaluer les systèmes capteurs que dans des situations très précises. Il semble donc nécessaire pour une évaluation complète des systèmes de mesures de pouvoir combiner la complexité d’une matrice réelle aux spécificités de concentrations contrôlées. Ainsi, une étude sur la faisabilité d’un dopage de matrice réelle par des mélanges gazeux et particulaires est en cours de réalisation par le LCSQA/Ineris   Results of the 1st French Intercomparison Exercise for Air Quality Monitoring sensors (EAµC) The emergence of connected sensors on the market led the French national air quality monitoring network to focus on the reliability of these new devices. Currently, no national or European normative framework is able to establish a comparison between the performances of the commercially available devices and the reference measurement systems. This first national intercomparison campaign of fixed site gas and particulate sensors coordinated by the French Central Laboratory of Air Quality Monitoring (Laboratoire Central de Surveillance de la Qualité de l’Air LCSQA) follow the works initiated two years ago in laboratory to determine the performance characteristics of sensors[1]. These works gave a better understanding of the effects of different measurement parameters on the sensors’ systems, though it is still difficult to reproduce all the measurement interferent in laboratory. That’s the reason why the field tests using a direct comparison with reference measurements help to get a better representativeness of these effects. The purpose of this test, carried out from early January to mid-February 2018, was to test numerous sensor systems under real conditions, on an urban typology site, in order to evaluate their ability to monitor the main pollutants of interest for ambient air: nitrogen dioxide (NO2), ozone (O3) and particulate matter (PM2.5 and PM10). Led by the LCSQA/IMT Lille Douai on the air quality monitoring station of its research centre, this test gathered 16 participants who in total implemented 44 systems in total, including replicas. 17 systems coming from different origin and with different design (France, Netherlands, United-Kingdom, Spain, Italy, Poland, United States). The available systems were provided by manufacturers, distributors or volunteer users working in the national monitoring network (Approved Air Quality Monitoring Association, AASQA and members of the LCSQA). They presented different usage hystory. This test has been made in accordance with the established practice for the organization of inter-laboratory comparisons or proficiency test. Each system is thus identified through a unique alphanumeric code. The results obtained were first summarized[2] in 2018 with a focus on the NO2, O3 and PM2.5 data. This first work has then been completed by the evaluation of PM1 et PM10 data and the waiver of confidentiality for a part of the participants in order to establish a correlation list between alphanumeric code and participant. This document presents the implemented methodology including a comparison between the qualitative ratings and the results for all pollutants studied. It also includes all the individual evaluation sheets produced, with all the figures as described below. The entire data set have been then processed by the LCSQA/Ineris in comparison with the reference measurement instruments or equivalent methods. More than 70 million of minute data had to be processed using methods specifically developed. Besides the metrological performances of these systems, a careful attention was paid to other parameters such as an easy implementation, autonomy, portability, reliability of the communication (GSM, Wi-Fi, Bluetooth, wired connexion, ...), data recovery friendliness taking into account the target objective. An evaluation sheet for each system and each individual pollutant has been produced. Each sheet includes a brief technical description, a summary table of the metrological performances, a “butterfly” radar presenting ratings from 0 to 5 for 8 qualitative or quantitative criteria, time series data for each of the tested replicas compared with the selected reference instrument’s data, correlation graphs and finally a general comment. It must be reminded that the sensors systems have been tested in fixed-conditions. The results obtained can’t be extrapolated to a mobile implementation. Moreover, the evaluation radars built for this exercise give a vision of all the performance criteria that must be taken into account, and which are more or less essential depending on the intended use of the sensors. In terms of work’s perspective, and in order to compete this first evaluation, a second intercomparison campaign has been made during summer 2018 in order to consider a potential seasonality effect, in particular within the air matrix composition (higher concentrations of O3 and lower concentrations of NO2 and PM). These results will be made available during 2020. Nevertheless, dependence on environmental conditions means that sensor systems can only be evaluated in very specific situations. In order to get a complete systems evaluation, it is then necessary to be able to combine the complexity of a real air matrix to the specifications of controlled concentrations. A study on the feasibility of enhanced ambient air matrix with gaseous and PM mixtures is being carried out by LCSQA/Ineris.   [1] N. REDON, F. DELCOURT, S. CRUNAIRE, N. LOCOGE, Protocole de détermination des caractéristiques de performance métrologique des micro-capteurs - étude comparative des performances en laboratoire de micro-capteurs de NO2, Rapport LCSQA, mars 2017. https://www.lcsqa.org/fr/rapport/2016/mines-douai/protocole-determination-caracteristiques-performance-metrologique-micro-cap N. REDON, S. CRUNAIRE, B. HERBIN, E. MORELLE, F. GAIE-LEVREL, T. AMODEO, Faisabilité de la mise en œuvre d'un protocole pour l'évaluation en laboratoire de micro-capteurs pour la mesure des concentrations massiques particulaires, Note technique LCSQA, juillet 2018. https://www.lcsqa.org/fr/rapport/faisabilite-de-la-mise-en-oeuvre-dun-protocole-pour-levaluation-en-laboratoire-de-micro [2] S. CRUNAIRE, N. REDON et L. SPINELLE, 1er Essai national d’Aptitude des micro-Capteurs (EAµC) pour la surveillance de la qualité de l’air : synthèse des résultats, Rapport LCSQA DRC_18_174307_09689A, novembre 2018. https://www.lcsqa.org/system/files/rapport/LCSQA2017-CILmicrocapteurs-synthese_resultats.pdf      

L'objectif de cette étude était d’organiser une comparaison interlaboratoires afin de tester l’aptitude des laboratoires à analyser différents types de tubes (passifs et actifs) susceptibles d’être utilisés par les AASQA pour effectuer leurs prélèvements, à partir de leur propre méthode d’analyse. Cette comparaison interlaboratoires était constituée de trois parties : Analyse de tubes (Carbopack X, Carbograph 4) chargés par le LNE en benzène, toluène, éthylbenzène, m-xylène et o-xylène par voie gazeuse à partir de matériaux de référence gazeux du LNE, Analyse de tubes Radiello (Carbograph 4) chargés en benzène, toluène, éthylbenzène, m-xylène, p-xylène et o-xylène par prélèvement passif dans la chambre d’exposition de l’INERIS, Analyse de tubes (Carbopack X) chargés par l’INERIS sur site à l’aide d’un préleveur automatique. Les résultats de la comparaison interlaboratoires portant sur l’analyse des tubes chargés par le LNEmontrent que sur les sept laboratoires ayant rendu des résultats, cinq d’entre eux (B, C, D, E, F) présentent des résultats satisfaisants pour tous les composés sur les deux adsorbants (Carbograph 4 et Carbopack X). Les deux autres laboratoires (A et H) présentent des résultats significativement différents des masses chargées. Des écarts relatifs jusqu’à  – 72 % ont été obtenus. Le laboratoire A présente des résultats dispersés quelque soit le type d’adsorbant et le composé. De plus, ils sont souvent sous-estimés, en particulier pour l’éthylbenzène, le m-xylène et l’o-xylène où les écarts normalisés peuvent atteindre – 12 (o-xylène sur Carbopack X). Il faut cependant noter que pour le benzène et le toluène sur Carbopack X, les résultats sont justes et non dispersés. Le laboratoire A a indiqué qu’il avait désorbé les tubes dans le mauvais sens ; ceci explique vraisemblablement la dispersion des résultats et les écarts obtenus. Le laboratoire H sous-estime les masses chargées de benzène, toluène, éthylbenzène et m-xylène jusqu’à 30 % quel que soit l’adsorbant (Carbopack X ou Carbograph 4). De meilleurs résultats sont obtenus pour l’o-xylène, permettant d’accepter quelques tubes. Les résultats de la comparaison interlaboratoires portant sur l’analyse des tubes chargés par l’INERISsont globalement satisfaisants pour les six laboratoires ayant rendu des résultats, et ce pour tous les composés sur les deux absorbants (Radiello et Carbopack X). Quelques tubes des laboratoires B, C, E et F présentent des z-scores supérieurs à |3|, mais étant donné que ces mêmes laboratoires ont fourni des résultats justes lors de la comparaison avec les tubes chargés par le LNE, cela nous laisse penser que ces erreurs ne proviennent pas d’un problème analytique mais plutôt d’un problème survenu lors du chargement de ces tubes. En effet, le chargement en chambre et sur site sont des méthodes de chargement moins reproductibles que le chargement actif par voie gazeuse mis en place par le LNE.

Depuis 2011, l’INERIS est partenaire associé du réseau européen ACTRIS (Aerosols, Clouds, and Trace gases Research InfraStructure Network) du programme de recherche « FP7-Infrastructures ». Ce projet vise notamment l’harmonisation des techniques d’observation des particules atmosphériques, des espèces gazeuses à courte durée de vie et des nuages à l’échelle européenne. Dans ce cadre et à travers le pilotage du programme CARA (Caractérisation chimique des particules) pour le LCSQA (Laboratoire central de surveillance de la qualité de l’air), l’INERIS a organisé une comparaison inter laboratoires analytique  (CIL) au premier semestre 2013. Cet essai portait sur l’analyse du lévoglucosan et de ses isomères (mannosan et galactosan) reconnus pour être des composés organiques majeurs dans l’étude des sources de particules, notamment pour identifier la source combustion de biomasse (chauffage au bois). La comparaison inter laboratoire a été ouverte prioritairement aux membres du réseau ACTRIS puis à tous les laboratoires européens. Sur 15 inscrits, dont 3 français (tous sont impliqués dans l’analyse du levoglucosan pour les AASQA), 13 laboratoires ont rendus des résultats. Les participants ont reçu les matériaux d’essais suivants à analyser: ‐ un matériau de référence commercialisé par le NIST (National Institut of   Standards and Technology) (SRM 1649b, urban dust). ‐ trois matériaux solides (poinçons de filtre) préparés par l’INERIS et issus de   prélèvements d’air ambiant pour deux d’entre eux, le troisième étant un   blanc de terrain. Les prélèvements ont été effectués sur filtre en quartz à l'aide d'un préleveur grand volume de type ANDERSEN, équipé d'une tête PM10, à un débit de 70 m3/h. Chaque filtre était découpé avec un emporte-pièce en 16 poinçons de 47 mm de diamètre. Aucune norme n’encadre actuellement l’analyse du lévoglucosan et de ses isomères. Les laboratoires ont mis en oeuvre leurs propres méthodes analytiques. Ceci a permis d’obtenir des informations sur les performances analytiques des laboratoires ainsi que sur la comparabilité des données au niveau européen. La plupart des laboratoires ont obtenu des Z-scores (indicateur statistique de performance) satisfaisants. Seuls deux laboratoires présentent des valeurs aberrantes (13320 et 13373) sur le lévoglucosan et un seul (13312) sur le mannosan et/ou le galactosan. De plus, trois laboratoires (13320, 13373 et 13337) présentent des écart-types de répétabilité supérieurs à 10 %. Les écart-types de reproductibilité sont de l’ordre de 20-25% pour le lévoglucosan et le mannosan mais de 30 à 60 % pour le galactosan. Un laboratoire (13358) a obtenu un résultat d’analyse sur le filtre blanc très élevé. Les limites de quantification évaluées par les participants semblent globalement être plus faibles pour les utilisateurs de chaînes analytiques de type GC/MS que ceux utilisant la HPLC. Aucun impact de la procédure analytique mise en oeuvre n’a été détecté lors des traitements statistiques dans les résultats obtenus dans le cadre de cette CIL. Les incertitudes élargies calculées dans le cadre de cette CIL pour le lévoglucosan et le mannosan sont satisfaisantes et par exemple, cohérentes avec celles requises pour l’analyse du benzo[a]pyrene dans l’air ambiant (Directive européenne 2004/107/CE) ( Les AASQA collaborant avec des laboratoires français impliqués dans l’analyse du levoglucosan et ses isomères sont invités à se rapprocher de ces derniers afin de prendre connaissance de leurs résultats.

L'utilisation de systèmes capteurs pour la mesure de la qualité de l'air entraine généralement la production d'une grande quantité d'informations que ce soit des données de mesures de polluants atmosphériques, météorologiques ou encore des informations de fonctionnement du système testé souvent appelées méta-données ou metadata. Ces technologies de mesures donnent accès à des mesures en temps réel qu'il est souvent nécessaire de retraiter (moyennes minute, quart-horaire ou horaire) mais également de synchroniser entre elles. Cependant, cette synchronisation des données sur un pas de temps commun devient rapidement compliquée lorsqu'elle fait intervenir plusieurs systèmes autonomes de par la grande quantité de données recueillies, la multiplicité des systèmes ayant chacun un pas de temps différents ou des horloges internes désynchronisées ne pouvant être synchronisées en amont des essais. Ainsi, et pour répondre aux demandes des Associations agréées de surveillance de la qualité de l’air (AASQA) exprimées lors d'un atelier portant sur les capteurs durant les Journées Techniques des AASQA en 2018, le LCSQA-Ineris s'est proposé de conduire une étude de faisabilité pour construire un outil de synchronisation des données capteurs. À ce stade, une première version est disponible, nécessitant une mise en œuvre par les auteurs de la note Contact : Spinelle Laurent - laurent.spinelle@ineris.fr Feasibility study for the construction of a synchronisation tool for sensor systems data The use of sensors systems for air quality monitoring usually results in the generation of a large amount of information, such as measurement of atmospheric pollutants data, meteorological data or working information regarding the tested device often referred to as metadata. These measurement technologies give access to real-time measurement that should often be reprocessed (minute average, 15 minutes or hourly averages) but also synchronised with each other. However, this data synchronisation on a common time base can becomes complicated when it involves several autonomous systems with a large amount of collected data, a multiplicity of systems having each one a different time base or desynchronised internal clocks that can’t be synchronised before the experiments. Thus, and to bring an answer to the questions from the local French air quality network (AASQA) raised during a workshop on sensors at the annual technical meeting of the AASQA (JTA) in 2018, the LCSQA-Ineris proposed to conduct a feasibility study to build a sensor data synchronisation tool.

La directive européenne 2008/50/CE du 21 mai 2008 dédiée à la qualité de l’air appelle au respect de valeurs limites ou valeurs cibles, en leur associant une exigence en termes d’incertitude maximale sur la mesure. Les associations agréées de surveillance de la qualité de l'air (AASQA) sont tenues de participer régulièrement aux essais d'intercomparaison (destinées aux organismes agréés de surveillance de la qualité de l’air) mis en place dans le cadre du Laboratoire Central de Surveillance de la Qualité de l'Air (article 16 de l’arrêté modifié du 19 avril 2017). Dans l’objectif de vérifier le respect des exigences de la directive européenne 2008/50/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 exercice d’intercomparaison de moyens de mesures mobiles a été réalisé en mars 2019 sur l’hippodrome de Parilly à Lyon. Il a réuni 8 participants (7 AASQA et le LCSQA/INERIS) et 7 moyens mobiles (AirBreizh partageant le moyen mobile d’Air Pays de la Loire équipé de 2 têtes de prélèvement indépendantes) le tout constituant un parc de 39 analyseurs. L’exercice d’intercomparaison n’a pu être réalisé sur l’ozone, le générateur d’ozone haute concentration de l’INERIS étant tombé en panne lors de l’installation du matériel. Les résultats de cette intercomparaison permettent d’évaluer la qualité de mise en oeuvre des méthodes de mesures par les AASQA en conditions réelles. D’une manière générale, les résultats du traitement statistique suivant la norme NF ISO 13 528 et permettant la détermination des z-scores sont homogènes et très satisfaisants pour les participants. Les z-scores des participants sont compris entre ±2 sauf ceux du Laboratoire 8 concernant le CO pour qui le z-score est de -2,3 sur le palier 1 (1,5 ppm) et -2,4 sur le palier 2 (2 ppm). On notera que depuis 2008, les résultats obtenus en termes d’incertitude de mesure sont conformes aux exigences de la Directive Européenne et confirment dans la durée la fiabilité du système de mesure national.