Recherche pour PM10

En France comme dans les autres pays européens, la majorité des dépassements de valeurs limites en PM10 sont enregistrés sur des stations de proximité automobile, suggérant une exposition maximale des populations aux abords des axes routiers urbains. Afin de caractériser au mieux cette exposition à partir de l’information ponctuelle fournie par ces stations et d’évaluer l’impact sanitaire associé, il est donc nécessaire de déterminer la représentativité spatiale des mesures de PM10 en site trafic. Une telle information peut se révéler décisive lorsqu’il s’agit d’identifier les sites les plus appropriés pour l’implantation d’une future station de proximité. L’objectif de la présente étude était de réaliser, en collaboration avec des AASQA volontaires, des campagnes de mesure de PM10afin de pouvoir apporter des recommandations méthodologiques pour l’étude de cette représentativité spatiale et d’explorer le lien entre la notion de représentativité et celle de superficies et populations exposées aux dépassements de seuils. Pour ce faire, trois campagnes de mesure ont été réalisées, deux aux abords de l’autoroute A7 sur la commune de Saint-Romain-en-Gal (en collaboration avec Air Rhône-Alpes) et une autour de la station trafic Octroi située au centre-ville de Belfort (en collaboration avec Atmo Franche-Comté). D’un point de vue métrologique, différents indicateurs optiques ont pu être testés lors des campagnes de Saint-Romain-en-Gal, indiquant un bon comportement desinstruments asséchant l’air échantillonné, avec une préférence pour les compteurs (de type Grimm en caisson environnemental) par rapport aux néphélomètres (e.g. Osiris ou ADR 1500). Néanmoins, la forte influence du fond sur les niveaux de PM10 en sites trafic suggère la nécessité d’utilisation de techniques de mesure aussi précises que possible. En outre, le recours à des prélèvements sur filtre, selon la méthode de référence en vigueur (norme NF EN 12341), lors de la campagne de Belfort a permis une meilleure interprétation des résultats via l’analyse de traceurs chimiques de sources. Il a, par exemple, été possible de déterminer, dans le surplus de concentration observé en site trafic, la part des émissions directes (à l’échappement) et la part des émissions dues aux phénomènes de remise en suspension. Afin d’évaluer la représentativité spatiale des stations de proximité (station temporaire Mobiléo au bord de l’A7, station fixe Octroi à Belfort), on s’est intéressé aux variations de concentration autour de ces sites, le long de l’axe routier d’une part et perpendiculairement à celui-ci d’autre part. Le long de l’axe, les concentrations de PM10 sont relativement homogènes : sur les périodes étudiées, les concentrations moyennes journalières mesurées en divers points s’écartent d’au plus 8 µg/m3 de la valeur mesurée sur la station Si pour la campagne de Saint-Romain en Gal, les données recueillies ne permettent pas d’interpréter ces écarts, à Belfort, les variations relatives de concentration pourraient s’expliquer par les variations relatives de trafic avec lesquelles elles sont corrélées (corrélation de 0,85). Dans la direction transversale, les mesures réalisées à distance croissante de la route indiquent une diminution assez rapide des concentrations. Les concentrations de PM10 mesurées à 50 m de l’A7 lors de la campagne automnale de Saint-Romain-en-Gal, et à environ 150 m de la station Octroi lors de la campagne de Belfort, sont proches des niveaux de fond urbain. Une détermination précise de la zone d’impact du trafic se révèle toutefois malaisée à cause de l’influence de sources de pollution parasites telles qu’une route secondaire et des plages de variation des concentrations, souvent inférieures à l’incertitude de mesure autorisée pour les PM10.L’amplitude relativement limitée de ces variations peut s’expliquer par une contribution majoritaire de la pollution de fond, comme s’accordent à le montrer l’exploitation des données de campagnes et la comparaison des données de fond et de trafic réalisée à l’échelle nationale. D’après les données de la campagne de Belfort, une station trafic peut ainsi, dans une certaine mesure, être considérée comme représentative d’une zone bien plus large que le segment de route au bord duquel elle se trouve, voire de l’ensemble de l’agglomération. En revanche, elle ne peut renseigner correctement sur le nombre de dépassements du seuil journalier en situation de fond urbain. En effet, même s’il est modéré, le surplus de pollution lié au trafic peut suffire à multiplier les dépassements. Outre l’étude de la représentativité spatiale, il paraît donc opportun de s’intéresser directement aux superficies et populations concernées par les dépassements de valeurs limites. Pour ce faire, l’utilisation de la modélisation déterministe semble préférable à une approche géostatistique, particulièrement coûteuse et complexe à mettre en œuvre pour les PM10 du fait des contraintes métrologiques (à l’inverse par exemple du NO2). Néanmoins, l’optimisation de la modélisation des émissions directes et le développement de la modélisation des émissions indirectes sont encore à réaliser, rendant nécessaire la « calibration » de ces modèles de pollution de proximité à l’aide de campagnes de mesure.

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.

La présente étude, réalisée en partenariat avec Air Normand et le Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement (LSCE), a été initiée en 2010, avec pour principal objectif l’élaboration d’une base de données détaillée permettant la réalisation d’exercices de comparaisons mesures/modèles sur le long terme au niveau d’un site de fond urbain du territoire national. Elle est basée sur la caractérisation chimique d’échantillons journaliers de PM2.5 et PM10 prélevés en continu sur la station Petit Quevilly de l’agglomération Rouennaise. Un premier rapport d’étape, relatif aux résultats obtenus pour la période comprise entre avril et septembre 2010, est disponible sur le site web du LCSQA[1]. L’analyse de cette période estivale, peu propice au développement d’épisodes de pollution particulaires, a permis de confirmer la tendance des modèles prévisionnistes opérationnels (dans le cas présent : modèle CHIMERE utilisé au sein du système PREV’AIR, www.prevair.org) à la sous-estimation de la fraction organique, partiellement compensée par la surestimation globale des espèces inorganiques secondaires au sein des particules fines. Cette première analyse semblait également indiquer une surestimation de la fraction grossière par le modèle au niveau du site étudié. La présente note vise à présenter la base de données disponible à la fin de l’année 2012. En accord avec Air Normand, les prélèvements d’échantillons journaliers se poursuivront a minima jusqu’au printemps 2013. Néanmoins, en raison du coût et du caractère chronophage de l’analyse différée systématique de filtres journaliers ainsi que de la survenue de problèmes techniques sur les chaînes analytiques au dernier trimestre 2011 et premier trimestre 2012, seuls les filtres prélevés jusqu’au mois octobre 2011 ont pu être analysés à ce jour. Par ailleurs, la base de données correspondante n’ayant été validée qu’au cours de l’été 2012, il n’est pas possible de présenter ici des résultats de comparaisons mesures/modèles supplémentaires par rapport à ceux réalisés précédemment[1]. En revanche, l’analyse de quelques traceurs organiques et métalliques non-envisagés initialement a d’ores et déjà permis d’appliquer un modèle statistique (de type PMF, pour « Positive Matrix Factorization ») visant à identifier et quantifier les principales sources responsables des niveaux de concentrations de PM10 enregistrés entre octobre 2010 et octobre 2011. [1]Caractérisation chimique des particules: comparaison modèle/mesure (B. Bessagnet, F. Meleux, O. Favez et L. Chiappini). Ref. INERIS: DRC-10-111579-01718A.