Recherche pour PM2,5

Ce rapport présente les résultats du suivi en continu de l’adéquation des systèmes automatisés de mesurage (AMS) conformes pour la mesure des PM en France avec la méthode de référence. Cette action répond aux exigences de l’arrêté du 19 avril 2017 relatif au dispositif national de surveillance de la qualité de l'air, et a été effectuée en accord avec les exigences de la norme NF EN 16450 encadrant l’utilisation des AMS PM. Elle consiste en particulier à comparer, en continu et in situ, les AMS PM avec la méthode de référence. La norme prévoit notamment que les résultats de ces comparaisons, réalisées chaque année à partir des trois dernières années de mesure, puissent permettre de déterminer s’il est utile ou non d’appliquer une fonction de correction sur les mesures des AMS PM. Les résultats présentés dans ce rapport sont issus de l’analyse de données obtenues sur la période de trois ans entre 2016 et 2019, à partir d’une douzaine de site représentatifs de l’ensemble des conditions de mesures du dispositif national (typologie, climat, saison, source de particules), comme préconisée par la norme NF EN 16450 et en respect avec la note du LCSQA spécifiant la méthodologie adoptée par la France pour l’application de cette norme à l’échelle nationale. Il s’agit du premier bilan de trois ans répondant aux exigences de la norme NF EN 16450 en termes de nombre et de répartition des données. Il a été comparé et mis en perspective avec les deux bilans indicatifs de trois ans réalisés sur les périodes 2013-2016 et 2015-2017, ainsi qu’avec un bilan global regroupant l’ensemble des données acquises depuis 2013. Les conclusions portent uniquement sur la France métropolitaine, les DROM n’ayant pas encore fait l’objet de campagne de mesure validée. Dans ce cadre, la plupart des AMS PM sont en adéquation avec la méthode de référence et aucune correction des données n’est recommandée par le LCSQA. Un seul instrument, le MP 101M (ancien modèle), a montré une tendance à sous-estimer la mesure de la fraction PM2,5 pour les concentrations supérieures à 18 μg/m3 avec un écart à la méthode de référence entre 10 et 14%, au-delà des tolérances prescrites par la norme NF EN 16450. Aucune correction des données n’a été jugée pertinente puisque, d’une part, l’application d’une fonction de correction ne permet pas d’améliorer les résultats de cet instrument sur toute la gamme de mesure et que, d’autre part, cette sous-estimation n’a pas pu altérer significativement les valeurs moyennes annuelles ni modifier le nombre de dépassement de la valeur limite. En revanche, l’utilisation du MP101M pour la mesure des PM2,5 devra être discutée au sein du dispositif national de surveillance. Enfin, le TEOM FDMS 1405-F a montré les meilleures performances sur l’ensemble des campagnes de mesure depuis 2013 avec une variation très faible des résultats entre les différentes campagnes de mesures et des incertitudes de mesure très basses. Or, leur utilisation semble être à la baisse à cause notamment de ses coûts d’entretien et de maintenance. Ainsi, au vu de ces résultats, il semble dommageable que le taux d’utilisation de ce type d’instrument soit en baisse au niveau du parc des AASQA. Une remarque similaire peut être faite sur l’utilisation du BAM 1020 qui a montré de bonnes performances métrologiques et dont le taux d’utilisation pourrait baisser, dans le cadre des prochains renouvellements d’appareils.     On going verification of suitability of automated meausuring system with the referece method. 2016-2019 regulatory review and summary since 2013 This report presents the results of the verification of suitability of automated measuring systems (AMS) compliant for the measurement of PM in France by ongoing comparisons with the reference method. This action meets the requirements of the decree of April 19, 2017 relating to the national air quality monitoring system, and was carried out in accordance with the requirements of EN standard 16450 covering the use of AMS for the measurement of concentration of PM. It consists in a continuous and in situ comparison of the AMS PM with the reference method. In agreement with the standard the results of these comparisons, evaluated yearly using data accumulated over the previous 3-year period, allow to decide if AMS PM measurement have to be corrected by using a calibration function. The results presented in this report are based on the analysis of data obtained over the three-year period between 2016 and 2019, from twelve sites representative of all the measurement conditions of the national network (typology, climate , season, source of particles), as recommended by EN standard 16450 and in compliance with the LCSQA note specifying the methodology adopted in France for the application of this standard at the national scale. This is the first three-year review meeting the requirements of EN standard 16450 in terms of number and distribution of data. It has been compared and discuss with the two indicative three-year reviews carried out over the 2013-2016 and 2015-2017 periods, as well as with an overall assessment bringing together all the data acquired since 2013. The conclusions relate only to metropolitan France, as the French overseas departments and territories have not yet been the subject of a validated measurement campaign. In this context, most of the AMS PM are consistent with the reference method and no data correction is recommended by the LCSQA. Only one instrument, the MP 101M, tends to underestimate the measurement of the PM2.5 fraction for concentrations greater than 18 μg/m3 with a deviation from the reference method between 10 and 14%, beyond tolerances prescribed by EN standard 16450. No data correction was deemed relevant since, on the one hand, the application of calibration function does not improve the results of this instrument over the entire concentration range, and, on the other hand, taking this underestimation into account does not significantly alter the annual average values or modify the number of exceedances of the limit value. As a consequence, the use of MP101M for the measurement of PM2,5 should be discussed within the national monitoring network. Finally, the TEOM FDMS 1405-F has shown the best performances over all measurement campaigns since 2013 with very little variation in the results between the different measurement campaigns and very low measurement uncertainties. However, their use seems to be on the decline mainly because of its upkeep and maintenance costs. Thus, in view of these results, it seems damaging that the rate of use of this type of instrument is declining in the AASQA fleet. A similar remark can be made on the use of the BAM 1020 which has shown good metrological performance and whose rate of use could drop.  

Le développement de plus en plus rapide des technologies de vol autonome attire l'attention de nombreux secteurs économiques mais également de divers domaines scientifiques. La diversité des drones aériens associée au faible encombrement et faible poids des capteurs pour la mesure de qualité de l'air laisse envisager des applications comme par exemple la possibilité d'instrumenter des zones difficiles d'accès avec des instruments classiques et/ou de réaliser des profils verticaux de concentration des principaux polluants en zones urbaines et rurale dans les 200 premiers mètres d’altitudes où les régimes chimiques varient très fortement à cause des processus de dispersion (très influencés par la rugosité du terrain) et d’émissions. Cependant, l'utilisation de capteurs pour la mesure de qualité de l'air en mobilité, de plus soumis à des changements rapides de niveaux de concentrations et de conditions climatiques, mérite d'être évaluée sur le plan métrologique. Ainsi, l'Ineris a réalisé une première étude de faisabilité de ce type de couplage pour la mesure des particules, portant sur l’évaluation de l’impact d'un drone multirotor sur la mesure des capteurs PM, via l’influence de la distance entre le drone et les systèmes capteurs. Pour ce faire, le choix a été fait de prendre comme référence des mesures effectuées au moyen d'un compteur optique FIDAS. Ce dernier a été installé sur une Plateforme Elévatrice Mobile de Personnes (PEMP) de 18 mètres, en prenant soin d'installer les capteurs de PM à bas cout au même niveau que la tête de prélèvement du FIDAS. Le choix d'installer les capteurs et l'instrument de référence sur la même plateforme a été fait afin de faire varier, d’une part la distance entre une source de PM et les systèmes de mesure et d’autre part, la distance entre les systèmes de mesure et le drone. Les résultats obtenus lors de cette étude ont montré la possible influence du drone multirotor sur une mesure effectuée à l'aide de capteurs. Si la comparaison des concentrations mesurées par capteurs et par FIDAS sur des niveaux de concentrations faibles en PM (air ambiant, PM1 et PM2,5 3 et PM10 3) n’a pas mis en évidence d’impact du drone multirotor (ratio mesure capteur/FIDAS non affecté par la distance du drone), cette même comparaison à des concentrations plus élevées (50 µg/m3 en moyenne) a mis en évidence, un impact de la distance du drone multirotor par rapport aux capteurs. Ainsi, une distance minimale à respecter de 2 m entre les capteurs et le drone multirotor a été estimée sur la base des essais menés.     Coupling drones/sensors: feasibility study for an application to air quality monitoring   The fast development of autonomous flight technologies is attracting the attention of many economic sectors but also of various scientific fields. The diversity of unmanned aerial vehicles (UAV commonly named drone) associated with the small size and low weight of sensors for air quality monitoring suggests applications such as the possibility of instrumenting hard-to-reach areas with conventional instruments and/or of carrying out vertical concentration profiles of the main pollutants in urban and rural areas in the first 200 metres of altitude where chemical regimes vary very strongly due to dispersion processes (highly influenced by the roughness of the terrain) and emissions. However, the use of sensors to measure air quality in mobility, which are also subject to rapid changes in concentration levels and climatic conditions, need to be evaluated from a metrological point of view. Thus, Ineris carried out a first feasibility study of this type of coupling for PM measurement, focused on the evaluation of the impact of a multi-rotor UAV on the measurement of PM sensors, via the influence of the distance between the UAV and the sensor systems. To do this, the choice was made to use measurements taken using a FIDAS optical counter as a reference. The latter was installed on an 18-metre Mobile Elevating People Platform (MEWP), taking care to install the low-cost PM sensors at the same level as the FIDAS sampling head. The choice to install the sensors and the reference instrument on the same platform was made in order to vary the distance between a PM source and the measurement systems on one hand, and the distance between the measurement systems and the UAV on the other. The results of this study showed the possible influence of the multi-rotor UAV on a sensor-based measurement. While the comparison of concentrations measured by the sensors and by the FIDAS on low PM concentrations (ambient air, PM1 and PM2.5 3 and PM10 3) did not showed any significant impact of the multi-rotor UAV (sensor/FIDAS measurement ratio not affected by the distance of the UAV), this same comparison at higher concentrations (50 µg/m3 on average) revealed an impact of the distance of the multi-rotor UAV from the sensors. Thus, a minimum distance of 2 m between the sensors and the multi-rotor UAV was estimated based on this first feasibility study.

  Référentiel technique national 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. Il a été approuvé en CPS (comité de pilotage de la surveillance) du 24 septembre 2020. Mise en application : 1er janvier 2021     Ce document participe à la mise à jour du guide sur la validation et l’agrégation des données (ADEME, 2003). Ce dernier est désormais séparé en deux parties, l’une sur l’agrégation des données et l’autre sur la validation des données. La partie consacrée à l’agrégation des données a fait l’objet de travaux spécifiques en 2013/2014 et est actuellement abordée dans un document spécifique . La partie portant sur la validation des données est quant à elle divisée en deux sous-parties : •           L’une traitée en 2014-2015 dans le cadre d’un groupe de travail organisé au sein de la Commission de Suivi « Mesures automatiques » et qui porte sur la validation des données de mesures automatiques  ; •           L’autre traitée dans le cadre d’un groupe de travail organisé au sein de la Commission de Suivi « Benzène, HAP et métaux lourds » et qui porte sur la validation des données de mesures à analyse différée des polluants HAP, benzène, métaux lourds, NO2, et la spéciation des PM2.5 ; ces travaux font l’objet du présent document. Note : compte-tenu du constat actuel de l’absence de surveillance du mercure dans les dépôts en France, ce polluant n’est pas repris dans ce guide. Sa mesure dans les dépôts doit donc se conformer aux termes de la norme NF EN 15853 (Qualité de l’air ambiant – Méthode normalisée pour la détermination des dépôts de mercure). L’objectif principal de ce guide est de fournir aux acteurs de la qualité de l’air les informations nécessaires pour la validation et l’expertise des données issues de mesures à analyse différée afin de garantir le niveau de qualité souhaité ou exigé des informations produites par les Associations Agréées de la Surveillance de la Qualité de l’Air (AASQA) et d’harmoniser les pratiques au niveau national. Il explicite les prérequis et les connaissances que doivent maîtriser les personnes habilitées pour pouvoir effectuer la validation et l’expertise des données. Il détaille les différentes étapes du processus de validation et d’expertise. A partir de ces éléments généraux, ce guide décline également les règles et critères de validation et d’expertise applicables aux différents types de polluants à analyse différée couverts par la réglementation en vigueur.

Le rapport « Utilisation des données de micro-capteurs pour la modélisation et la cartographie de la qualité de l’air » synthétise l’état d’avancement des travaux du LCSQA, qui s’inscrivent dans la feuille de route du GT micro-capteurs et de la CS modélisation, et portent sur l’utilisation des données de micro-capteurs pour la modélisation et la cartographie de la qualité de l’air. Elle s’appuie sur l’analyse bibliographique livrée en septembre 2018 et les récents développements réalisés en collaboration avec des AASQA, des startups et des laboratoires de recherche. Parmi les récents travaux de cartographie avec les données de micro-capteurs, deux catégories de méthodes susceptibles de se recouper ou d’être combinées émergent : les méthodes statistiques spécifiques (Land Use Regression, agrégation spatiale, et apprentissage statistique) et l’interpolation géostatistique par krigeage. Les développements du LCSQA s’appuient sur cette dernière (krigeage en dérive externe) pour fusionner les observations de micro-capteurs fixes et mobiles avec les données modélisées afin d’estimer des concentrations de polluants à l’échelle urbaine. L’approche est testée à Nantes à partir d’observations de PM10 fournies par AtmoTrack. Un prétraitement est réalisé sur les données brutes pour éliminer les valeurs aberrantes et corriger le biais sur la variation journalière des concentrations de fond. La variabilité et l’incertitude de mesure sont considérées dans le krigeage afin de pondérer l’importance des observations dans l’estimation. Les micro-capteurs mobiles offrent une densité d’échantillonnage jamais atteinte par les moyens de mesure traditionnels. Une plus grande maîtrise des incertitudes de mesure apparaît comme une condition nécessaire pour en tirer le meilleur profit dans la cartographie de la qualité de l’air.   Use of low-cost sensor observations for air quality modelling and mapping The report “Use of low-cost sensor observations for air quality modelling and mapping” summarizes the progress of the LCSQA work on the use of low-cost sensor observations for air quality modelling and mapping at the urban scale. This is part of the road map of the low-cost sensor working group and the modelling scientific commission. This work is based on the bibliographic analysis which has been published in September 2018 and on the new developments in collaboration with several AASQAs, startups and research laboratories. Among the recent studies that use low-cost sensor observations for air quality mapping, two categories of methods emerge: specific statistical approaches (Land Use Regression model, spatial aggregation, and machine learning) and geostatistical interpolation via kriging. LCSQA developments are based on the latter (kriging with an external drift) to combine the low-cost sensor observations and the dispersion model calculations to estimate pollutant concentrations at the urban scale. The approach is tested in Nantes using PM10 observations provided by AtmoTrack sensors. A preprocessing is applied on raw data to remove outliers and to correct the bias related to the daily variation of the background concentrations. The variability and the measurement uncertainty are considered in kriging to weight the observations in the estimation. Mobile low-cost sensors provide a unique sampling coverage in space and time compared to regulatory measurements. A better control of measurement uncertainty seems to be a necessary condition to get the most out of these new observations for air quality mapping.

La note synthétise les travaux récents du LCSQA en matière de modélisation géostatistique. Elle aborde des points de méthodologie et fournit des scores de performance des méthodes développées. Un modèle de cokrigeage pour la cartographie des PM10 et des PM2.5 a été ainsi mis au point. Il permet à la fois d’améliorer la précision des cartographies de PM2.5 et la cohérence entre les estimations de PM2.5 et de PM10. Un lissage a été également introduit dans le krigeage afin d’améliorer la continuité des cartes dans les zones peu contraintes par les stations de mesure. Ces travaux sont destinés à être implantés de manière opérationnelle dans le système PREV’AIR pour améliorer la qualité de la production quotidienne de cartographies de la qualité de l’air pour le jour d’avant. Ils participent donc à la démarche d’assurance qualité du système national de prévision et de cartographie de la qualité de l’air, pour une plus grande précision et une plus grande fiabilité des informations diffusées auprès du Ministère, des AASQA et du grand public. Ces travaux ont été conduits à l’initiative du LCSQA. Certains d’entre eux ont fait l’objet d’échanges techniques avec le Centre de Géosciences de l’Ecole des Mines de Paris, dans le cadre d’une convention de collaboration scientifique avec l’INERIS.