Academic literature on the topic 'Santé – Effets de la pollution atmosphérique – Modèles mathématiques'

La pollution de l’air contribue à dégrader la qualité de vie et à réduire l’espérance de vie des populations. L’organisation mondiale de la santé estime que la pollution de l’air est responsable de 7 millions de morts par an dans le monde. Elle participe à aggraver les maladies respiratoires, cause des cancers du poumon et des crises cardiaques. La pollution de l’air a donc des conséquences sanitaires importantes sur la vie humaine et la biodiversité. Ces dernières années, des progrès considérables ont été réalisés dans le domaine des microcontrôleurs et des modules de télécommunications. Ces derniers sont de plus efficients énergétiquement, performants, abordables, accessibles et sont responsables de l’émergence des objets connectés. Parallèlement, les récents développements des microsystèmes électromécaniques et des capteurs électrochimiques ont permis la miniaturisation des technologies permettant de mesurer de nombreux paramètres environnementaux dont la qualité de l’air. Ces avancées technologiques ont ainsi permis la conception et la production dans un cadre académique de capteurs de la qualité de l’air, portatifs, connectés, autonomes et en capacité de réaliser des acquisitions à une fréquence temporelle élevée. Jusqu’à récemment, l’un des majeurs freins à la compréhension de l’impact de la pollution de l’air sur la santé fut l’impossibilité de connaître l’exposition réelle des individus durant leur vie quotidienne ; la pollution de l’air est complexe et varie en fonction des habitudes, des activités et environnements empruntés par les individus. Ces capteurs portatifs de la qualité de l’air permettent donc de lever entièrement ce frein ainsi qu’un nombre important de contraintes. Ils sont conçus pour être utilisables en mobilité, sur de longues périodes et produisent des données granulaires, immédiatement disponibles, décrivant l’exposition à la pollution de l’air du porteur. Bien que les modules de mesure embarqués dans ces capteurs ne soient aujourd’hui pas aussi performants que les instruments de références ou la télédétection, lorsqu’il s’agit d’évaluer l’exposition individuelle à la pollution de l’air, parce qu'ils sont au plus proche des individus, ils permettent d’obtenir l’information la plus fidèle et constituent donc un outil indispensable pour l’avenir de la recherche épidémiologique. Dans ce contexte, nous avons participé au développement et à l’amélioration de deux capteurs de la qualité de l’air ; le CANARIN II et le CANARIN nano. Le CANARIN II est un capteur connecté communiquant par Wi-Fi, qui rapporte les concentrations de particules de diamètre 10, 2.5 et 1 micromètre, ainsi que les paramètres environnementaux de température, humidité et pression, chaque minute et les rend disponible en temps réel. Le CANARIN nano est, quant à lui, un capteur de plus petite taille, possédant les mêmes capacités que le CANARIN II, tout en faisant additionnellement l’acquisition des composés organiques volatils. Il est en capacité de fonctionner de manière autonome, puisque communiquant par réseau cellulaire. Deux types de résultats ont été obtenus avec les capteurs CANARIN ; d’une part, des résultats produits à partir de leur utilisation dans des conditions de vie réelle, d'autre part, des résultats en lien avec l'interprétation et la compréhension des mesures produites par les capteurs de particules dont les CANARINs sont équipés. Ces deux capteurs furent ainsi tous deux exploités par deux projets de recherche, au sein desquels nous avons accompagné le déploiement de plusieurs flottes de capteurs hétérogènes et réalisé l’analyse des données acquises. [...]
Air pollution contributes to the degradation of the quality of life and the reduction of life expectancy of the populations. The World Health Organization estimates that air pollution is responsible for 7 million deaths per year worldwide. It contributes to the aggravation of respiratory diseases, causes lung cancer and heart attacks. Air pollution has therefore significant health consequences on human life and biodiversity. Over the last few years, considerable progress has been made in the field of microcontrollers and telecommunications modules. These are more energy efficient, powerful, affordable, accessible, and are responsible for the growth of connected objects. In the meantime, the recent development of microelectromechanical systems and electrochemical sensors has allowed the miniaturization of technologies measuring many environmental parameters including air quality. These technological breakthroughs have enabled the design and production in an academic environment, of portable, connected, autonomous air quality sensors capable of performing acquisitions at a high temporal frequency. Until recently, one of the major obstacles to understanding the impact of air pollution on human health was the inability to track the real exposure of individuals during their daily lives; air pollution is complex, and varies according to the habits, activities and environments in which individuals spend their lives. Portable air quality sensors completely remove this obstacle as well as a number of other important constraints. These are designed to be used in mobility, over long periods of time, and produce immediately available granular data, which describes the exposure to air pollution of the person wearing it. Although the measurement modules embedded in these sensors are not currently as reliable as reference tools or remote sensing, when it comes to assessing individual exposure to air pollution, because they are as close as possible to the wearer, they provide the most accurate information, and are therefore an indispensable tool for the future of epidemiological research. In this context, we have been involved in the development and improvement of two air quality sensors; the CANARIN II and the CANARIN nano. The CANARIN II is a connected sensor communicating via Wi-Fi, which reports the concentration of 10, 2.5 and 1 micrometer diameter particles, as well as the environmental parameters of temperature, humidity, and pressure, every minute, making them available in real time. The CANARIN nano is a smaller sensor with the same capabilities of the CANARIN II, while additionally sensing volatile organic compounds levels. The CANARIN nano is able to operate autonomously, as it communicates through the cellular network. Two types of results have been obtained with the CANARIN sensors; on one hand, results produced from their use in real life conditions, and on the other hand, results related to the interpretation and understanding of the measurements produced by the particle sensors. These two sensors were both used in two research projects, in which we have helped deploy several heterogeneous sensor fleets and analyzed the acquired data. Firstly, in the POLLUSCOPE project funded by the French National Research Agency, where 86 volunteers from the general population wore a set of air pollution sensors for a total of 101 weeks, 35 of which the volunteers were also equipped with health sensors. Secondly, in the POLLAR project, where 43 subjects underwent polysomnography and then wore one CANARIN sensor for 10 days, thus allowing for the first time to explore the link between sleep apnea and particulate matter exposure. [...]

L'Organisation Mondiale de la Santé estime que l'exposition à la pollution atmosphérique est à l'origine de plus de 4 millions de décès prématurés annuels dans le monde. La pollution atmosphérique constitue donc un risque majeur pour la santé. L'évaluation des effets de la pollution atmosphérique sur la santé présente toutefois des lacunes. En effet, les études épidémiologiques et expérimentales ne prennent en compte que des polluants atmosphériques réglementés sans considérer la synergie qui peut exister entre eux, alors que la pollution atmosphérique est un mélange multiphasique de composés gazeux et particulaires interagissant entre eux et avec les paramètres environnementaux. De plus les concentrations étudiées sont rarement dans des gammes réalistes. L'objectif de ce travail est de mettre en œuvre une plateforme innovante permettant d'étudier les effets de la pollution atmosphérique sur la santé. Pour ce faire, des souris ont été exposées à des situations atmosphériques représentatives d'atmosphères et d'épisodes de pollution atmosphérique urbains réels, simulées en laboratoire. Ces atmosphères simulées ont ensuite été qualifiées. Nous avons ainsi réussi à reproduire des atmosphères urbaines multiphasiques, en simulant au laboratoire leurs phases gazeuse et particulaires. La formation d'aérosols organiques secondaires et de composés organiques volatiles fonctionnalisés confirment la qualité de nos simulations (proxy d'atmosphères urbaines réelles), en mettant en évidence l'oxydation de la matière organique. Les résultats des analyses biologiques sur les souris exposées ont mis en évidence la pertinence de la plateforme pour étudier les effets de la pollution atmosphérique sur la santé
The World Health Organization estimates that exposure to atmospheric pollution causes more than 4 million premature deaths annually worldwide. Atmospheric pollution is therefore a major health risk. However, the assessment of the health effects of atmospheric pollution has shortcomings. Indeed, epidemiological and experimental studies only take into account regulated atmospheric pollutants without considering the synergy that may exist between them, whereas atmospheric pollution is a multiphasic mixture of gaseous and particulate compounds interacting with each other and with environmental parameters. Moreover, the concentrations studied are rarely within realistic ranges. The objective of this work is to implement an innovative platform to study the effects of atmospheric pollution on health. To do this, mice were exposed to atmospheric situations representative of real atmospheres and episodes of urban air pollution, simulated in the laboratory. These simulated atmospheres were then qualified. We have thus succeeded in reproducing multiphasic urban atmospheres, by simulating their gaseous and particulate phases in the laboratory. The formation of secondary organic aerosols and functionalized volatile organic compounds confirm the quality of our simulations (proxy of real urban atmospheres), by highlighting the oxidation of organic matter. The results of the biological analyses on the exposed mice have highlighted the relevance of the platform for studying the effects of atmospheric pollution on health

L'importance des relations entre météorologie et pollution atmosphérique justifie l'intérêt porté à l'analyse des situations météorologiques associées aux périodes de fortes concentrations de polluants. La contradiction entre des rejets nombreux et des conditions topoclimatiques plutôt favorables à la dispersion et donc, à la qualité de l'air, fait de l'agglomération lilloise un cas " idéal " pour l'étude de ces relations. Paradoxalement, cette situation lui confère aussi une place non prioritaire en France, pour des programmes de recherches dans ce domaine. Les processus qui déterminent les variations des immissions y sont peu étudiés et mal connus. Notre objectif est d'améliorer nos connaissances des situations météorologiques associées aux périodes de fortes concentrations en vue d'apporter une contribution pour une gestion optimisée de la qualité de l'air. Des périodes de fortes concentrations de polluants, indépendantes des seuils et des normes légales définies à l'échelle nationale, mais au contraire, prenant en considération les caractéristiques régionales, sont identifiées. Les situations météorologiques associées à ces périodes sont étudiées de l'échelle synoptique à des échelles plus fines, afin de mettre en évidence les processus qui conditionnent les variations de concentrations des polluants. Cette analyse confirme l'influence prépondérante des conditions anticycloniques persistantes sur l'accumulation des polluants primaires et sur la formation de polluants photochimiques. Cette analyse met également l'accent sur l'utilisation des données conventionnelles dans l'étude de ces processus météorologiques. Elle montre la richesse des séries à des pas de temps fins pour l'étude des covariations temporelles des paramètres météorologiques et des concentrations. Mais cela précise aussi l'insuffisante densité des réseaux conventionnels pour la spatialisation des phénomènes à des échelles compatibles à celles des espaces urbanisés. Cette analyse présente aussi les limites atteintes dans l'utilisation des données conventionnelles, en particulier dans l'étude du rôle de la structure verticale de l'atmosphère sur les conditions de dispersion et de dilution des polluants. Une simulation par le modèle Méso-NH de Météo-France est réalisée pour un épisode de fortes concentrations d'ozone (du 7 au 9 août 1998), afin de compléter les mesures existantes. La sensibilité des concentrations d'ozone aux variations de l'épaisseur de la couche de mélange est étudiée à haute résolution pendant la journée du 8 août 1998. Cette analyse montre les apports potentiels de la modélisation numérique dans la spatialisation des phénomènes, et les perspectives ainsi permises dans de nombreux domaines, dont celui de la qualité de l'air. Les contraintes liées à la mise en œuvre de ce type d'outils sont aussi exposées.

L'automobile constituant, en milieu urbain, la principale source de pollution atmosphérique, la question se pose de savoir quels sont les effets sur la santé, à court ou à long terme, des polluants liés aux émissions automobiles. Des études épidémiologiques devraient permettre de répondre à cette question à condition de pouvoir disposer d'une évaluation adéquate de l'exposition des individus étudiés à cette pollution atmosphérique d'origine automobile (PAA), exposition présente mais également passée. En France, les chercheurs du Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB) et de l'Institut National de Recherche sur les Transports et leur Sécurité (INRETS) ont mis au point l'Indice ExTra d'exposition au trafic routier, indice qui repose sur des modèles physico-mathématiques de dispersion de polluants (OSPM et CALINE3). Cet indice permet de classer précisément les lieux de séjour des individus en fonction des concentrations extérieures de polluants auxquelles ils sont soumis, puis de reconstituer l'exposition cumulée de chaque personne devant ces différents lieux de séjour, avec une pondération par le temps passé dans ces lieux. Il n'est, bien sûr, envisageable d'utiliser un tel indice dans le cadre d'études épidémiologiques, qu'après l'avoir validé. Cette recherche avait deux objectifs : 1) valider l'indice ExTra, 2) l'appliquer dans le cadre de l'étude épidémiologique VESTA (V Epidemiological Studies on Transport and Asthma). La validation de l'indice ExTra a été effectuée sur 100 sites exposés à des niveaux contrastés de PAA, dans quatre villes partenaires de l'étude VESTA : Grenoble, Nice, Paris et Toulouse. Les coefficients de corrélation obtenus entre les valeurs des concentrations mesurées et calculées valent, par ville, respectivement : 0,90 ; 0,95 ; 0,89 et 0,89. Par ailleurs, l'application aux enfants inclus dans VESTA a consisté à estimer, à partir du modèle retenu précédemment, leur exposition à la PAA, présente et cumulée jusqu'à la date de point. Les 403 enfants ont été en moyenne exposés à 70 ± 42 æg. M -3 de NOx équivalent NO2 dont 14 ± 22 æg. M -3 attribuables au trafic de proximité. Outre la validation du modèle pour les concentrations en oxydes d'azote et la description des expositions des enfants de VESTA, les résultats obtenus en menant une analyse discriminante par arbres de classification ont permis d'émettre des recommandations sur la pertinence de l'utilisation de l'indice (plutôt que de la pollution de fond fournie par les réseaux) en fonction de l'histoire résidentielle des individus, notamment en considérant le maximum du trafic et le trafic moyen pondéré au domicile ainsi que le minimum de la distance du domicile à son vis-à-vis et le minimum de la distance au trafic du lieu de garde ou de scolarité. .
Automobile exhaust is a major source of air pollution in urban areas. For studying short and long term health effects of this traffic air pollution (TAP) epidemiologists have to determine precisely exposure to such pollution to avoid misclassification. In France, the ExTra index produced by the French Scientific Center for Building Physics (CSTB) and the French National Institute for Transport and Safety Research (INRETS), estimates ambient concentrations of transport-related pollutants in front of the work and living places of urban dwellers. These estimates, combined with time-activity diaries, enable individual exposure to these pollutants in front of these living places to be assessed. Two pollutant dispersion models are used to calculate the ExTra index : the Danish model OSPM (Operational Street Pollution Model) and the CALINE3 model (California Line Source Dispersion Model). Before being applied to large scale epidemiological studies such as the VESTA study (a French multicentric case-control study on asthma), the ExTra index needs to be validated. This research had two goals : 1) to validate the ExTra index, 2) to apply this index to the VESTA study (V Epidemiological Study on Transport and Asthma). The validation study of the ExTra index was performed in four of the French towns participating in the VESTA study. This validation was based on the comparison of nitrogen oxide concentrations (NOx) obtained by measurement against those obtained from calculations, using the ExTra index and the OSPM model. The model was tested at 100 street canyon sites. Then, we used the ExTra index to assess lifelong nitrogen oxides concentrations the 403 study children were exposed to in front of their living places. This assessment highlighted significant disparities : mean ExTra index values and share attributable to proximity traffic were respectively 70 ± 42 and 14 ± 22 æg. M -3 NOx equivalent NO2 for the 403 children. Beyond the validation of the ExTra index for NOx concentrations and the description of the VESTA children's TAP exposures, the results obtained by a discriminant analysis (with classification trees) gave us guidelines for the use of this index (rather than background pollution levels provided by the networks) according to the different residence and school characteristics of a subject throughout his (her) life. .

La région arctique se réchauffe plus rapidement que toute autre région de la planète en raison de l’effet des gaz à effet de serre, notamment le CO2, et des forçeurs climatiques à courte durée de vie d’origine anthropique, comme le carbone suie (BC). Au cours des 20 à 30 dernières années, les émissions anthropiques lointain au-dessus des régions de latitude moyenne ont diminué. Les émissions anthropiques dans l’Arctique y contribuent également et pourraient augmenter à l’avenir et influencer davantage la pollution atmosphérique et le climat de l’Arctique. Les émissions naturelles, telles que les aérosols d’origine marine, pourraient également augmenter en raison du changement climatique en cours. Cependant, les processus et les sources qui influencent les aérosols et les gaz traces dans l’Arctique sont mal quantifiés, surtout en hiver. Dans cette thèse, des simulations quasi-hémisphériques et régionales sont réalisées à l’aide du modèle Weather Research Forecast, couplé à la chimie (WRF-Chem). Le modèle est utilisé pour étudier la composition atmosphérique sur la région Arctique et lors de deux campagnes de terrain, l’une au nord de l’Alaska à Barrow, Utqiagvik en janvier et février 2014 et la seconde à Fairbanks, au centre de l’Alaska en novembre et décembre 2019 lors de la campagne française pré-ALPACA (Alaskan Layered Pollution And Chemical Analysis). Tout d’abord, les aérosols inorganiques et les aérosols de sel marin (SSA) modélisés sont évalués sur des sites arctiques pendant l’hiver. Ensuite, le modèle est amélioré en ce qui concerne les traitements des SSA, après évaluation par rapport aux données de la campagne de Barrow, et leur contribution à la charge totale d’aérosols dans la région arctique est quantifiée. Une série d’analyses de sensibilité est effectuée sur le nord de l’Alaska, révélant des incertitudes du modèle dans les processus influençant les SSA dans l’Arctique, tels que la présence de glace de mer et de chenaux ouverts. Ensuite, une analyse de sensibilité est effectuée pour étudier les processus et les sources qui influencent le BC hivernale dans l’ensemble de l’Arctique et au nord de l’Alaska, en se concentrant sur les traitements de dépôt et les émissions régionales. Des variations de la sensibilité du modèle aux dépôts humides et secs sont constatées dans tout l’Arctique et pourraient expliquer les biais du modèle. Dans le nord de l’Alaska, les émissions régionales provenant de l’extraction pétrolière contribuent de manière importante au BC observée. Les résultats du modèle sont également sensibles aux schémas de paramétrisation de la couche limite. Troisièmement, la version améliorée du modèle est utilisée pour étudier la contribution des sources régionales et locales à la pollution atmosphérique dans la région de Fairbanks pendant l’hiver 2019. En utilisant des émissions actualisées, le modèle donne de meilleurs résultats pour l’hiver 2019 que pour l’hiver 2014, lorsqu’on le compare aux observations effectuées sur des sites de fond en Alaska. Les sous-estimations des aérosols modélisés de BC et de sulfate s’expliquent en partie par le manque d’émissions anthropiques locales et régionales. Dans le cas du sulfate , des mécanismes supplémentaires de formation d’aérosols secondaires dans des conditions sombres/froides doivent également être pris en compte
The Arctic region is warming faster than any other region on Earth due to the effect of greenhouse gases, notably CO2, and short-lived climate forcers of anthropogenic origin, such as black carbon (BC). Over the last 20-30 years, remote anthropogenic emissions over mid-latitude regions have been decreasing. Anthropogenic emissions within the Arctic are also contributing and might increase in the future and further affect Arctic air pollution and climate. Natural emissions, such as sea-spray aerosols, also might increase due to on-going climate change. However, the processes and sources influencing Arctic aerosols and trace gases are poorly quantified, especially in wintertime. In this thesis, quasi-hemispheric and regional simulations are performed using the Weather Research Forecast model, coupled with chemistry (WRF-Chem). The model is used to investigate atmospheric composition over the wider Arctic and during two field campaigns, one in northern Alaska at Barrow, Utqiagvik in January and February 2014 and the second in Fairbanks, central Alaska in November and December 2019 during the French pre-ALPACA (Alaskan Layered Pollution And Chemical Analysis) campaign. First, modelled inorganic and sea-spray (SSA) aerosols are evaluated at remote Arctic sites during wintertime. Then, the model is improved with respect to SSA treatments, following evaluation against Barrow field campaign data, and their contribution to the total aerosol burden within the Arctic region is quantified. A series of sensitivity runs are performed over northern Alaska, revealing model uncertainties in processes influencing SSA in the Arctic such as the presence of sea-ice and open leads. Second, a sensitivity analysis is performed to investigate processes and sources influencing wintertime BC over the wider Arctic and over northern Alaska, with a focus on removal treatments and regional emissions. Variations in model sensitivity to wet and dry deposition is found across the Arctic and could explain model biases. Over northern Alaska, regional emissions from petroleum extraction are found to make an important contribution to observed BC. Model results are also sensitive to planetary boundary layer parameterisation schemes. Third, the improved version of the model is used to investigate the contribution of regional and local sources on air pollution in the Fairbanks area in winter 2019. Using up-to-date emissions, the model performs better in winter 2019 than in winter 2014, when compared to observations at background sites across Alaska. Underestimations in modelled BC and sulphate aerosols can be partly explained by lacking local and regional anthropogenic emissions. In the case of sulphate, additional secondary aerosol formation mechanisms under dark/cold conditions also need to be considered

Ce travail est une contribution aux méthodes de modélisation de la qualité de l'air. Notre nouveau modèle multi-échelle "MAPOM" (Multiscale Air Pollution Model) simule la dispersion de polluants atmosphériques à méso-échelle. Pour augmenter la précision du modèle, une nouvelle technique d'emboîtement de maillages avec interaction aux interfaces a été implémentée et testée. Les propriétés de conservation de la masse, de positivité et de monotonie du schéma sont assurées. MAPOM a été validé sur des cas tests théoriques avant d'être appliqué sur la région Marseille - Etang de Berre (domaine ESCOMPTE). Le modèle et son algorithme d'emboîtement interactif de maillages ont démontré leur efficacité à traiter des problèmes difficiles de qualité de l'air, à mésoéchelle et sur des terrains complexes. L'optimisation de la mémoire et la structure modulaire de ce nouveau modèle permettent une gestion souple, rapide et automatique des grilles emboîtées et des processus physiques et chimiques
This work aims to be a contribution to the numerical techniques used in air quality modelling. Our new multiscale model "MAPOM" (Multiscale Air Pollution Model) simulates mesoscale atmospheric pollutant dispersion. To increase the model accuracy, a new mesh embedding method, allowing grid interactions at the interface, has been implemented and tested. Mass conservation, positivity, and monotonicity are ensured. MAPOM was validated on theoretical test cases. It was then applied over the area of Marseille - Etang de Berre (ESCOMPTE domain). The model and its interactive mesh embedding algorithm were proved to be efficient in handling difficult problems of air quality at mesoscale over complex terrain. The optimization of the memory, and the modular structure of this new model enable a flexible, fast and automatic management of the nested grids, and of the physical and chemical processes