Ce guide fait partie du référentiel technique national, conformément à l'arrêté du 16 avril 2021 relatif au dispositif national de surveillance de la qualité de l'air ambiant.
Mise en application : 2015
La législation européenne sur la surveillance de la qualité de l’air requiert la cartographie des zones géographiques de dépassement d’une valeur limite et l’estimation du nombre d’habitants exposés au dépassement.
De nombreuses cartographies sont élaborées au niveau local et national pour répondre à cette exigence.
Les cartographies des populations exposées à la pollution de l’air ambiant nécessitent deux variables : les concentrations de polluant d’une part et la population d’autre part, ainsi qu’une méthodologie permettant de croiser ces deux informations.
Le LCSQA a été chargé de travailler sur cette problématique afin d’harmoniser les méthodes employées en France dans le domaine de la surveillance de la qualité de l’air.
Le présent rapport s’attache spécifiquement au calcul de la répartition spatiale des populations. Complétant des travaux réalisés en 2013, il développe une approche adaptée à toutes les résolutions spatiales rencontrées pour une étude de la qualité de l’air.
La méthode de spatialisation nommée « MAJIC » permet une description très fine de la population à une échelle locale.
Elle exploite plus particulièrement les données des locaux d’habitation de la base MAJIC foncière délivrée par la DGFiP.
Ces données sont croisées avec des bases de données spatiales de l’IGN (BD PARCELLAIRE et BD TOPO) et les statistiques de population de l’INSEE pour estimer un nombre d’habitants dans chaque bâtiment d’un département.
Les limites de la méthodologie identifiées lors de la précédente étude ont pu être levées, ce qui a permis d’appliquer cette méthode en tout point du territoire.
Cette méthodologie garantit ainsi une homogénéité des données de population spatialisée utilisées dans le cadre de la surveillance de la qualité de l’air, que ce soit au niveau local ou au niveau national.
Les travaux menés par le LCSQA dans la présente étude ont permis d’automatiser les traitements pour limiter au maximum les futurs travaux nécessaires à la mise à jour de la base de données de population.
Du fait de contraintes sur l’accès aux données MAJIC et de la complexité de la méthodologie MAJIC, le LCSQA assure la mise en oeuvre de cette approche et met à disposition des AASQA les données spatiales de la population qui en sont issues.
Ces données nécessitant une validation locale, des échanges sont prévus entre les AAS.QA et le LCSQA pour corriger si nécessaire les données élaborées par le LCSQA.