SESAM, le nouvel outil de cartographie de la qualité de l’air qui exploite les mesures de capteurs miniaturisés

L’outil SESAM (data fusion with SEnSors for Air quality Mapping) a été développé par l’Ineris, dans le cadre de ses travaux pour le Laboratoire central de surveillance de la qualité de l’air (LCSQA), pour cartographier des concentrations de polluants à l’échelle urbaine : les observations fournies par des instruments miniaturisés et à bas coût, avec une couverture spatiale et temporelle d’observation inédite peuvent désormais être fusionnées avec celles issues de méthodes plus conventionnelles ainsi qu’avec les calculs d’un modèle de qualité de l’air.

Un guide d’utilisation de l’outil "Cartographie de la qualité de l'air à l'échelle urbaine à partir des données de micro-capteurs" vient d’être publié par le LCSQA.

Les stations de référence opérées par les Associations agréées de surveillance de la qualité de l’air (AASQA) permettent d’observer de manière fiable et normalisée les concentrations de polluants, mais leur déploiement sur un territoire vaste comme la France reste soumis à des contraintes de coût et de maintenance qui limitent la couverture de ce réseau.

L’utilisation de nouveaux instruments de mesure miniaturisés depuis cinq ans offre l’opportunité d’améliorer les incertitudes liées aux modèles et les cartographies de la qualité de l’air à l’échelle urbaine en utilisant autant que possible les observations. Il convient de prendre en compte leur miniaturisation et leur métrologie simplifiée, ainsi que l’effet de la mobilité ; la quantité de données produites nécessite aussi d’appliquer de nouveaux modes de traitement des données faisant appel au big data.

L'outil SESAM

La fusion de données de capteurs à bas coûts et des simulations issues de modèles de dispersion est une opportunité unique pour fournir de meilleures cartographies de la qualité de l’air à l’échelle urbaine. L’outil SESAM permet pour la première fois, de fusionner les observations de capteurs fixes et mobiles, avec les estimations d’un modèle urbain, tout en considérant l’incertitude intrinsèque des capteurs dans la cartographie.

Une application de l’outil SESAM a été réalisée à Nantes, par la fusion des données des capteurs de la société AtmoTrack et des sorties du modèle de dispersion ADMS-Urban, fournies par Air Pays de la Loire. Comme illustré sur la figure ci-dessous, elle permet, à partir d’une première estimation sur la zone (ici une moyenne annuelle), de prendre en compte les données remontées à un instant donné par des capteurs sur le terrain.

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Contact : alicia.gressent@ineris.fr