Actes - Climato.be

Les risques liés au temps et au climat
Contribution à l’identification et la quantification des sources de
pollution atmosphérique dans une agglomération de la Grande Bretagne
Anis Khlaifi, A. Ionescu et Y. Candau
Centre d’Etudes et Recherches en Thermique, Environnement
et Systèmes (CERTES), Université Paris 12 – Val de Marne, France
khlaifi,ionescu,candau@univ-paris12.fr
Résumé : Cette étude s’intéresse à l’identification et la caractérisation des sources des particules en suspension PM10 dans
une agglomération de la Grande Bretagne. Cette identification se focalise sur les épisodes de pollution localisée affectant les
habitations situées sous le vent des industries. Les techniques statistiques de l'analyse en composantes principales (ACP)
complétée par une régression multilinéaire (RML) ont été utilisées pour identifier la contribution des principales sources.
L'analyse factorielle des correspondances (AFC) a été employée pour identifier la corrélation entre les données mesurées
dans l’environnement et les conditions météorologiques autour du récepteur. La factorisation matricielle positive (PMF) et
la classification ascendante hiérarchique (CAH, algorithme de Ward) ont été appliquées pour comparer les résultats de
toutes ces techniques afin d'examiner leur efficacité pour identifier, de façon qualitative et quantitative, les sources de
pollution.
Mots-clés : Particules en suspension, techniques statistiques, identification de sources, quantification de source
Abstract: The purpose of this study is the identification and the characterization of the suspended particles PM10 in an
agglomeration of the United Kingdom. This identification is focused on the episodes of localized pollution affecting the
dwellings located under the wind of industries. Principal Component Analysis (PCA) with a multi-linear regression (MLR)
was used to identify the contribution of principal sources. The Correspondence factorial analysis (CFA) was employed to
identify the correlation between the environment data and the weather conditions around the receptors. Positive matrix
factorization (PMF) and ascending hierarchical clustering (AHC, Ward algorithm) were applied to compare the results of all
these techniques in order to examine their effectiveness to identify, in a qualitative and quantitative way, sources of pollution.
Key Words: Suspended particles, statistical techniques, source identification, source apportionment
Introduction
Les pollutions de proximité représentent un enjeu essentiel du développement durable car
elles contribuent fortement à l’augmentation des pollutions globales, mais elles sont aussi la
source de problèmes de santé urbaine. Une meilleure estimation de la contribution relative des
différentes sources de pollution est donc une tâche fondamentale dans le développement des
stratégies de gestion de pollution atmosphérique et pour l'amélioration continue de la qualité
de l’air ambiant. C’est dans le cadre du projet européen TOAD « Tracing Of Airborne Data »
que s’est effectué ce travail, avec pour objectif de tester l’efficacité d’un certain nombre de
méthodes statistiques dans l’identification des sources de pollution, tout en analysant l’impact
des facteurs météorologiques sur les niveaux globaux de particules en suspension mesurées
dans l’environnement.
1. Présentation du site d’étude et des données disponibles
1.1. Le site d’étude
Le site d’étude est situé en Grande Bretagne. Il a été choisi pour deux raisons : (i) site
sidérurgique avec la présence de différentes unités de traitement de matériaux ferreux ; (ii)
environnement urbain avec une zone industrielle diversifiée, qui interfère avec les populations
exposées. Pour tenir compte des facteurs météorologiques et pour mieux identifier les sources
de pollution, les échantillons ont été prélevés en deux points différents (figure 1).
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