ESTIMATION DES NIVEAUX DE CONCENTRATION EN …

ESTIMATION DES NIVEAUX DE CONCENTRATION EN POLLUANTS DANS L’AIR

AMBIANT EXTERIEUR AUX DOMICILES DES SUJETS DE LA COHORTE EPIDEMIOLOGIQUE

EDEN

RAPPORT FINAL

Convention ADEME n°0762C0037

Département : DSQA

Annexe 1 : Intercomparaison inventaires et cadastres AIRLOR/ATMO Poitou-Charentes

Annexe 2 : Comparaison des méthodologies de modélisation

AIRLOR 09/11/0095 Avril 2010

ESTIMATION DES CONCENTRATIONS

EN POLLUANTS DANS L’AIR AMBIANT

EXTERIEUR AUX DOMICILES DES SUJETS

DE LA COHORTE EPIDEMIOLOGIQUE

EDEN

Rédacteurs Vérificateur Approbateurs

Nom Fabrice CAINI

Julien GALINEAU

Agnès HULIN

Marie-Hélène

LIVERTOUX

Alain GAZEAU

JP SCHMITT

Signature(s)

Date

Rapport AIRLOR Diffusion : libre

Convention°0762C0037 contrôlée Client : ADEME / DSQA Nombre d’exemplaires édités : Diffusion initiale : ADEME AIRLOR :

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ATMO POITOU CHARENTES - 1 ex

Résumé

L'Institut Fédératif de Recherches 69 (IFR69, Ile de France) de l'Inserm, dont fait partie l'unité mixte

Inserm-INED, a lancé une étude de cohorte intitulée Eden (Etude des Déterminants pré- et post-

natals du développement et de la santé de l'Enfant). Entre 2003 et 2006, environ 2000 femmes

enceintes au total ont été recrutées dans les maternités de Poitiers (CHU de Poitiers) et de Nancy

(Maternité régionale).

Dans le cadre de cette cohorte, l'équipe Inserm de l'unité mixte Inserm-INED assure la coordination

scientifique du projet Eden-Air. L’objectif de l'étude EDEN-Air est de caractériser la relation entre les

niveaux de pollution auxquels les femmes enceintes de la cohorte Eden sont soumises ("exposition")

et la croissance intra-utérine de leur enfant. Un suivi après la naissance est également réalisé jusqu’à

l’âge de 5 ans. La croissance intra-utérine est estimée à partir des mesures échographiques réalisées

en cours de grossesse, ainsi que du poids de naissance corrigé de la durée de gestation.

Un des points clés de l’analyse d’une cohorte repose sur la hiérarchisation des variables explicatives

(ici les différents polluants de l’air).

Trois approches sont mises en œuvre pour estimer les niveaux de pollution :

- L'approche dite "stations", visant à estimer les niveaux de pollution de fond dans l’air

ambiant extérieur le plus proche du domicile. Elle repose principalement sur les données des

stations fixes de mesure de la qualité de l'air.

Cette approche concerne les polluants mesurés sur les stations retenues (oxydes d’azote,

particules fines, ozone, monoxyde de carbone et dioxyde de soufre).

- L’approche combinée «stations et tubes à diffusion passive », utilisant à la fois les résultats

des stations fixes de surveillance et ceux des campagnes ponctuelles de mesures. Elle ne

peut concerner que les concentrations de dioxyde d’azote.

- L'approche par modèle de dispersion, visant à prendre aussi en compte les sources plus

locales de pollution de l'air, et notamment le trafic routier. Elle repose sur une modélisation

de la dispersion des polluants atmosphériques dans les deux zones concernées par l'étude.

Cette approche permet de réaliser une estimation sur une plus large variété de polluants

(oxydes d’azote, particules fines, ozone, monoxyde de carbone, dioxyde de soufre, composés

organiques volatils).

D’un point de vue des statistiques générales, l’approche « Station » s’écarte sensiblement des

deux autres approches « Combinée » et « déterministe », surtout pour les expositions les plus fortes

et dans une moindre mesure pour les concentrations médianes. Les stations des centres urbains de

Poitiers (MCH) et Nancy (CUG) ont une forte incidence sur les expositions puisqu’elles concernent

une part importante des effectifs. Sur Poitiers, plus de 50% de la cohorte est associée à la station

urbaine et 60% sur Nancy. Le paragraphe «Approche « station» explique en partie les limites de

cette même approche dans le cas d’une cohorte d’étendue géographique réduite (à l’échelle de

l’agglomération dans notre cas). L’analyse des quartiles montrent une certaine cohérence entre les

expositions calculées par les approches « combinée » et « déterministe ». Les différences

n’apparaissent pas significatives sur ces statistiques générales. L’approche « Déterministe » semble

cependant en mesures de produire une gamme d’exposition plus large et plus variable que

l’approche « Combinée ». Cette dernière semble être en mesure de reproduire correctement la

saisonnalité des concentrations de dioxyde d’azote mais apparaît moins bien adaptée pour

reproduire les variations spatiales de ce polluant à l’échelle de l’agglomération.

L’étude de corrélation indique que la meilleure corrélation est observée pour la comparaison

entre l’approche « déterministe » et l’approche « Combinée ».

Le test non paramétrique Kappa (K) de Cohen permet de chiffrer l’accord entre deux ou plusieurs

observateurs ou techniques lorsque les jugements sont qualitatifs. Quels que soient les effectifs

(Effectif total, Agglomération de Poitiers ou Agglomération de Nancy), la concordance des

estimations obtenues à partir des trois méthodes reste modérée. De plus il ne se dégage pas de

différence significative entre les résultats établit sur la durée période totale de grossesse (rg) ou le

premier trimestre (rt1).

Il est donc difficile de statuer sur la meilleure des trois approches, les éléments développés ici

tendent cependant à montrer que l’approche « station » ne semble pas pertinente dans le cas de

cohorte restreinte a des petites échelles géographiques, comme l’agglomération.

Sur les deux autres approches « Combinée » et « Déterministe », l’inclusion d’informations

supplémentaires (mesures par échantillonneurs passifs ou donnés d’émissions) permet de mieux

prendre en compte l’hétérogénéité spatiale du dioxyde d’azote.

L’approche combinée se distingue par sa simplicité de mise en œuvre, sous réserve que des

mesures par échantillonneurs passifs puissent être disponibles sur la zone d’étude.

L’approche « déterministe », plus lourde à mettre en place, permet une étude rétroactive,

d’élargir la gamme des polluants et d’adapter le domaine de calcul à la localisation de femmes de

manière a optimiser le taux d’inclusion.

Sommaire

1 Préalable / objectifs de l’étude ................................................................................................... 11

1.1 Préalable ................................................................................................................................ 11

1.2 Contexte de l’étude................................................................................................................ 11

1.2.1 Objectifs généraux ....................................................................................................... 11

1.2.2 Estimation des niveaux de pollutions .......................................................................... 11

2 Description domaine d’étude ..................................................................................................... 13

2.1 Présentation de la typologie des zones ................................................................................. 13

2.2 Présentation des zones de l’étude en terme de pollution atmosphérique ........................... 15

2.3 Localisation des femmes de la cohorte EDEN et influence de la date de conception ........... 20

2.3.1 Localisation des femmes de la cohorte ....................................................................... 20

2.3.2 Influence de la date de conception ............................................................................. 22

2.4 Conclusions ............................................................................................................................ 25

3 Approche « station la plus proche » ........................................................................................... 26

3.1 Représentativité des stations de mesures de l’agglomération Poitiers ................................ 28

3.2 Résultats ................................................................................................................................. 30

3.2.1 Distribution des expositions estimées par la méthode « station la plus proche » pour

l’agglomération de Poitiers. ........................................................................................................ 31

3.2.2 Distribution des expositions estimées par la méthode « station la plus proche » pour

l’agglomération de Nancy. .......................................................................................................... 32

3.3 Conclusion .............................................................................................................................. 33

4 Approche géostatistique ............................................................................................................. 34

4.1 Introduction ........................................................................................................................... 34

4.2 Méthodologie ......................................................................................................................... 34

4.3 Etude de la performance des modèles .................................................................................. 36

4.4 Application de la méthode par échantillonnage passif à la cohorte EDEN’Air. ..................... 40

4.5 Conclusion .............................................................................................................................. 43

5 Approche modélisation ............................................................................................................... 44

5.1 Comparatif des inventaires d’émissions ................................................................................ 44

5.2 Comparatif méthodologique entre les deux AASQA ............................................................. 44

5.3 Préconisations NUMTECH implémentées .............................................................................. 45

5.3.1 Thématiques jugées prioritaires dans les préconisations NUMTECH® ....................... 45

5.3.2 Prise en compte des préconisations NUMTECH sur le modèle de l’agglomération de

Nancy 47

5.3.3 Prise en compte des préconisations NUMTECH® sur le modèle de l’agglomération de

Poitiers 48

5.4 Résultats ................................................................................................................................. 49

5.4.1 Comparaison des résultats sur Poitiers et Nancy ....................................................... 49

5.4.2 Détail des résultats sur l’agglomération de Nancy ...................................................... 51

5.4.3 Détails des résultats sur l’agglomération de Poitiers .................................................. 62

6 Comparaison des méthodes ....................................................................................................... 71

6.1 Statistiques générales ............................................................................................................ 72

6.1.1 Exposition durant la grossesse .................................................................................... 73

6.1.2 Exposition durant le premier trimestre de grossesse .................................................. 77

6.1.3 Conclusion.................................................................................................................... 79

6.2 Etude des corrélations ........................................................................................................... 80

6.2.1 Corrélation durant la grossesse ................................................................................... 80

6.2.2 Corrélation durant le premier trimestre de grossesse ................................................ 81

6.3 Test de kappa ......................................................................................................................... 82

6.4 Accord entre les méthodes pour l’exposition sur la durée de la grossesse .......................... 83

6.5 Accord entre les méthodes pour l’exposition sur le premier trimestre de la grossesse. ..... 86

6.6 Etude de l’influence de la distance à la station ..................................................................... 89

6.7 Conclusion .............................................................................................................................. 91

7 Conclusion ................................................................................................................................... 92

7

Liste des figures

Figure 1: Implantation des stations de mesures permanentes ............................................................. 15

Figure 2 : Représentation en Boxplot des concentrations horaires de NO2 des stations permanentes

(2002 et 2006) ....................................................................................................................................... 16

Figure 3: Cartographie moyenne annuelle des concentrations de dioxyde d'azote en 2002 sur

l'agglomération de Nancy (à droite) et en 2005 sur l'agglomération de Poitiers (à gauche) ............... 18

Figure 4 : Distribution en boxplots des concentrations moyennes de dioxyde d’azote à Nancy (2002)

et à Poitiers (2005) et à partir des données cartographiées ................................................................. 19

Figure 5: Localisation des femmes de la cohorte EDEN à Poitiers et à Nancy ...................................... 21

Figure 6 : profil annuel moyen pour les stations de typologie urbaines ............................................... 22

Figure 7: profil annuel moyen pour les stations de typologie périurbain ............................................. 22

Figure 8 : Effet de la saisonnalité pour la période rg sur la station MCH (Poitiers) .............................. 23

Figure 9 : Effet de la saisonnalité pour la période rt1 sur la station MCH (Poitiers) ............................. 24

Figure 10: Zonage défini selon la méthode "station la plus proche" à Poitiers et à Nancy .................. 27

Figure 11: Représentativité des stations urbaines MCH et COU de Poitiers selon la méthode dite «

station la plus proche ». ........................................................................................................................ 29

Figure 12 : Distribution des expositions au NO2 estimées sur la période rg à Nancy et à Poitiers. ..... 30

Figure 13 : Distribution de l’exposition par trimestre sur l’agglomération de Poitiers ........................ 31

Figure 14: Distribution de l’exposition par trimestre sur l’agglomération de Nancy ........................... 32

Figure 15 : Schéma de la méthodologie suivie. ..................................................................................... 35

Figure 16 : Variations de la RMSE en fonction du choix de la station de référence et du nombre de

campagnes. ............................................................................................................................................ 36

Figure 17 : Influence du nombre de campagnes sur la distribution des résidus .................................. 37

Figure 18 : Influence du choix de la station de mesures sur la distribution des résidus (10 campagnes)

............................................................................................................................................................... 37

Figure 19 : Etude de la normalité des résidus. ...................................................................................... 38

Figure 20 : Distribution de la RMSE ....................................................................................................... 38

Figure 21 : Performance moyenne des modèles de régression à +/- 2,3,5 et 10 µg/m3. ..................... 39

8

Figure 22 : Distribution de l’exposition à la pollution par NO2 sur l’agglomération de Poitiers sur la

période de grossesse ............................................................................................................................. 41

Figure 23 : Distribution trimestrielle de l’exposition à la pollution par NO2 sur l’agglomération de

Poitiers ................................................................................................................................................... 41


Nancy ..................................................................................................................................................... 42


Nancy ..................................................................................................................................................... 42

Figure 26 : Comparaison entre les expositions sur les agglomérations de Poitiers et Nancy

(respectivement station de référence « Couronnerie » et « Neuville » ............................................... 43

Figure 27 :Influence des modifications du facteur temporel en été (Poitiers, avril 2006). .................. 48

Figure 28 :Influence de l’heure d’été sur la RMSE (µg/m3) .................................................................. 49

Figure 29 : Erreur relative (%) des données NO2 et PM10 modélisées sur les agglomérations de

Poitiers et Nancy. .................................................................................................................................. 49

Figure 30 : Contributions de la pollution de fond rural (en vert) dans les concentrations moyennes

annuelles de NO2 mesurées sur les stations permanentes de Nancy et Poitiers. ................................ 50

Figure 31 : Comparaison des NMSE des données modélisées sur les agglomérations de Nancy et

Poitiers. .................................................................................................................................................. 51

Figure 32 : Comparaison des coefficients de corrélation des données modélisées sur les

agglomérations de Nancy et Poitiers. ................................................................................................... 51

Figure 33 : Représentation en boxplots des écarts modèle-mesure pour les différentes stations de

mesures NO2 et PM10 de Nancy (2005) ............................................................................................... 54

Figure 34 : Profils journaliers modèle-mesure des concentrations moyennes horaires NO2 pour les

stations permanentes à Nancy (2005) .................................................................................................. 55

Figure 35 : Profils journaliers modèle-mesure des concentrations moyennes horaires PM10 pour les 3

stations permanentes de l’agglomération de Nancy (2005) ................................................................. 56

Figure 36 : Profils modèle-mesure des concentrations moyennes mensuelles NO2 pour les 6 stations

permanentes de l’agglomération de Nancy (2005)............................................................................... 58

Figure 37 : Profils des concentrations moyennes mensuelles PM10 modèle-mesure pour les 3 stations

permanentes de l’agglomération de Nancy (2005)............................................................................... 59

Figure 38 : Comparaison des profils horaires modèle-mesure NO2 de l’agglomération de Nancy

(Janvier 2005). ....................................................................................................................................... 61

Figure 39 : Comparaison des profils horaires modèle-mesure PM1O de l’agglomération de Nancy

(Janvier 2005). ....................................................................................................................................... 62

9

Figure 40 : Représentation en boxplot des écarts modèle-mesure en NO2 et PM10 sur les stations

Chasseneuil(CHA), Couronneries(COU) et Marché(MCH). .................................................................... 64

Figure 41 : Profils journaliers modèle-mesure des moyennes horaires en NO2 sur les stations


Figure 42 : Profils journaliers modèle-mesure des moyennes horaires en PM10 sur les stations


Figure 43 : Profils es moyennes mensuelles en NO2 sur les stations Chasseneuil(CHA),

Couronneries(COU) et Marché(MCH). .................................................................................................. 67

Figure 44 : Profils es moyennes mensuelles en PM10 sur les stations Chasseneuil(CHA),

Couronneries(COU) et Marché(MCH). .................................................................................................. 68

Figure 45 : Profils modèle-mesure des moyennes horaires en NO2 sur les stations Chasseneuil(CHA),

Couronneries(COU) et Marché(MCH). (janvier 2006) ........................................................................... 69

Figure 46 : Profils modèle-mesure des moyennes horaires en PM10 sur les stations Chasseneuil(CHA),

Couronneries(COU) et Marché(MCH) (janvier 2006). ........................................................................... 70

Figure 47: Distribution des expositions selon l'approche sur la période rg .......................................... 74

Figure 48 : Distribution des expositions pour les approches "Combinée" et "Déterministe" sur la

période rg .............................................................................................................................................. 76


période rt1 ............................................................................................................................................. 78


période rt1 ............................................................................................................................................. 79

Figure 51 : Etude de corrélation entre les trois approches sur la période rg ....................................... 80

Figure 52 : Etude de corrélation entre les trois approches sur la période rrt1 ..................................... 81

Figure 53 Répartition des effectifs entre les différentes classes (rg) .................................................... 85

Figure 54: Répartition des effectifs entre les différentes classes (rt1) ................................................. 88

Figure 55: Evolution du kappa en fonction de la distance à la station la plus proche (rg) ................... 89

10

Listes des tableaux

Tableau 1:Caractéristiques géo-démographiques des deux agglomérations. ...................................... 14

Tableau 2: Concentrations moyennes de dioxyde d’azote selon le type de stations de surveillance. . 16

Tableau 3 : Plans d’échantillonnage des tubes passifs NO2. ................................................................ 17

Tableau 4: Distribution saisonnière des dates de conception. ............................................................. 24

Tableau 5: Effectifs pris en compte dans la mise en œuvre de la méthode « station la plus proche » 26

Tableau 6: Répartition des femmes rattachées à chaque station permanente de l’agglomération de

Poitiers. .................................................................................................................................................. 28

Tableau 7 : Répartition des femmes rattachées à chaque station permanente de l’agglomération de

Nancy. .................................................................................................................................................... 28

Tableau 8: Paramètres calculés pour évaluer le modèle NUMTECH (Nancy, année de référence 2005).

............................................................................................................................................................... 52

Tableau 9 : Paramètres calculés pour évaluer le modèle NUMTECH (Poitiers, année de référence

2006). ..................................................................................................................................................... 63

Tableau 10 : Effectif pour les différentes approches ............................................................................ 71

Tableau 11 : Effectif retenu ................................................................................................................... 72

Tableau 12 : Comparaison des approches sur tout l'effectif pour rg .................................................... 73

Tableau 13 : Comparaison des approches sur l'effectif de Poitiers pour rg ......................................... 73

Tableau 14 : Comparaison des approches sur l'effectif de Nancy pour rg ............................................ 74

Tableau 15 : Ecarts type des estimations pour les trois approches (rg) ............................................... 75

Tableau 16 : Comparaison des approches sur tout l'effectif pour rt1 .................................................. 77

Tableau 17 : Comparaison des approches sur l'effectif de Poitiers ...................................................... 77

Tableau 18 : Degré d'accord et valeur de Kappa ................................................................................... 82

Tableau 19 : Classification en tertile de l'effectif total .......................................................................... 82

Tableau 20 : Bilan de kappa sur tout l'effectif pour les trois approches (rg) ........................................ 83

Tableau 21 : Répartition des effectifs entre les différentes classes (rg) ............................................... 84

Tableau 22 : Bilan de kappa sur tout l'effectif pour les trois approches (rt1) ....................................... 86

Tableau 23 : Répartition des effectifs entre les différentes classes (rt1) .............................................. 87

11

1 Préalable / objectifs de l’étude

1.1 Préalable Dans les études épidémiologiques actuellement menées, les expositions individuelles sont

approchées par le biais de la connaissance de la qualité de l’air ambiant le plus proche du domicile. Il

ne s’agit pas d’un niveau de pollution dans l’air à l’intérieur du domicile des personnes incluses dans

les études, ni d’une valeur d’exposition établie à partir d’une dosimétrie individuelle permettant

d’intégrer toutes les activités des personnes.

Le présent protocole concerne principalement la détermination des concentrations en NO2 et dans

une moindre mesure en PM10 dans l’air ambiant au point le plus proche du domicile des femmes

incluses dans la cohorte EDEN.

1.2 Contexte de l’étude

1.2.1 Objectifs généraux

L'Institut Fédératif de Recherches 69 (IFR69, Ile de France) de l'Inserm, dont fait partie l'unité mixte

Inserm-INED, a lancé une étude de cohorte intitulée Eden (Etude des Déterminants pré- et post-

natals du développement et de la santé de l'Enfant). Entre 2003 et 2006, environ 2000 femmes

enceintes au total ont été recrutées dans les maternités de Poitiers (CHU de Poitiers) et de Nancy

(Maternité régionale).

Dans le cadre de cette cohorte, l'équipe Inserm de l'unité mixte Inserm-INED assure la coordination

scientifique du projet Eden-Air. L’objectif de l'étude EDEN-Air est de caractériser la relation entre les

niveaux de pollution auxquels les femmes enceintes de la cohorte Eden sont soumises ("exposition")

et la croissance intra-utérine de leur enfant. Un suivi après la naissance est également réalisé jusqu’à

l’âge de 5 ans. La croissance intra-utérine est estimée à partir des mesures échographiques réalisées

en cours de grossesse, ainsi que du poids de naissance corrigé de la durée de gestation.

1.2.2 Estimation des niveaux de pollutions

Un des points clés de l’analyse d’une cohorte repose sur la hiérarchisation des variables explicatives

(ici les différents polluants de l’air).

Trois approches sont mises en œuvre pour estimer les niveaux de pollution :

- L'approche dite "stations", visant à estimer les niveaux de pollution de fond dans l’air

ambiant extérieur le plus proche du domicile. Elle repose principalement sur les données des

stations fixes de mesure de la qualité de l'air.

Cette approche concerne les polluants mesurés sur les stations retenues (oxydes d’azote,

particules fines, ozone, monoxyde de carbone et dioxyde de soufre).

- L’approche combinée «stations et tubes à diffusion passive », utilisant à la fois les résultats

des stations fixes de surveillance et ceux des campagnes ponctuelles de mesures. Elle ne

peut concerner que les concentrations de dioxyde d’azote.

12

- L'approche par modèle de dispersion, visant à prendre aussi en compte les sources plus

locales de pollution de l'air, et notamment le trafic routier. Elle repose sur une modélisation

de la dispersion des polluants atmosphériques dans les deux zones concernées par l'étude.

Cette approche permet de réaliser une estimation sur une plus large variété de polluants



Une analyse comparée de ces trois approches de l’estimation des concentrations en dioxyde d’azote

a été réalisée afin d’évaluer leur valeur ajoutée.

13

2 Description domaine d’étude Avant toute chose, il est important de décrire précisément les zones d’études. Il existe, en effet, des

disparités et des spécificités pour chaque zone étudiée. Une connaissance fine de ces zones, aussi

bien d’un point de vue géographique et démographique, que d’un point de vue des concentrations

moyennes enregistrées, est essentielle pour l’analyse des résultats ultérieurs.

2.1 Présentation de la typologie des zones Le Tableau 1 présente les caractéristiques géographiques et démographiques des deux

agglomérations étudiées.

Agglomération de Nancy Communauté d’agglomération de

Poitiers

Superficie (km2)

Nancy : 15 Poitiers : 44

Agglomération de Nancy : 320 Agglomération de Poitiers : 251

Population (hab.)

Nancy : 106 300 Poitiers : 89 175

Agglomération de Nancy : 331 320 Agglomération de Poitiers : 132 000

Densité de population (hab/km2)

Nancy : 7 022 Poitiers : 2 118

Agglomération de Nancy : 1 035 Agglomération de Poitiers : 525

14

Topographie

Tableau 1:Caractéristiques géo-démographiques des deux agglomérations.

15

2.2 Présentation des zones de l’étude en terme de pollution

atmosphérique Ce paragraphe vise à décrire les deux zones d'étude d'un point de vue des concentrations en dioxyde

d'azote retrouvées

Cette description porte sur les concentrations

en dioxyde d'azote retrouvées sur les

agglomérations de Poitiers et de Nancy. Le

dispositif de surveillance des deux

agglomérations est différent :

L’agglomération de Poitiers compte

trois stations de mesures permanentes :

« MCH » de typologie urbaine, et

« COU » et « Cha » de typologie

périurbaine.

Sur l'agglomération de Nancy, six

stations de mesures sont utilisées,

« CUG » et « NIC » de typologie urbaine

et « BRA », « FLE » et « TOM » de

typologie périurbaine et la station

« NEU » conservée malgré sa typologie

mixte urbaine et industrielle. En effet, le

site industriel en question émet plus

particulièrement des particules.

La Figure 1 situe l’implantation des stations de

mesures considérées sur les deux

agglomérations :

Figure 1: Implantation des stations de mesures

permanentes

Les stations retenues sont celles pour lesquelles des données sont disponibles sur l'ensemble de la

période concernée par les grossesses de la cohorte EDEN, de juin 2003 à décembre 2006. Les

naissances ont eu lieu entre septembre 2003 et janvier 2006 mais cette étude porte aussi sur les

expositions à la pollution atmosphérique sur le trimestre précédent la grossesse.

16

La Figure 2 donne une représentation en boxplot des concentrations horaires de NO2 mesurées sur

ces neuf stations, selon leur typologie (urbaine et périurbaine) entre janvier 2002 et décembre 2006.

Pour les deux agglomérations, l’espace urbain dense représente les zones du centre ville avec une

forte densité de population et une forte activité économique, essentiellement tertiaire. Sur cette

zone la pression automobile est importante, le bâti est favorable à l’accumulation des polluants

atmosphériques.

Sur l’espace périurbain, l’activité est moins dense et plus étalée. Localement on peut y trouver des

sources d’émissions importantes (industrie ou voie de circulation importante comme les autoroutes).

Le bâti est plus lâche, la dispersion des polluants atmosphériques est plus importante.

Figure 2 : Représentation en Boxplot des concentrations horaires de NO2 des stations permanentes (2002 et

2006)

Le Tableau 2 donne les écarts moyens selon les deux types de stations (urbaine et périurbaine).

Espace Ecart (en %) entre Poitiers et Nancy

Agglomération de Poitiers

Agglomération de Nancy

Urbain (hyper-centre)

15 % Moyenne 33,9 µg/m3 Médiane : 35 µg/m3

Moyenne : 38,1 µg/m3 Médiane : 30 µg/m3

périurbain 43 % 14.77 µg/m3 21.25 µg/m3

Tableau 2: Concentrations moyennes de dioxyde d’azote selon le type de stations de surveillance.

Les concentrations moyennes enregistrées à Nancy sont plus élevées qu’à Poitiers sur les deux types

de stations, urbaine de l’hyper-centre urbain (de 15 %) et périurbaines (43 %).

Le dispositif de surveillance est complété par neuf campagnes de mesures au moyen

d’échantillonneurs passifs, menées à partir d’un plan d’échantillonnage tenant compte des mesures

17

des stations fixes. La moyenne annuelle est calculée par régression entre les 9 données obtenues par

échantillonneurs passifs et celles des stations permanentes. Le Tableau 3 décrit les campagnes de

mesures par échantillonneurs passifs des deux agglomérations.

caractéristiques Agglomération de

POITIERS

Agglomération de

NANCY

Plan d’échantillonnage

(mois-jour)

02-02, 03-02, 04-27, 05-25,

07-20, 09-14, 10-26, 11-23,

12-07

06-06, 06-18, 07-02, 07-17, 07-31, 11-06, 11-18, 11-28, 12-09, 12-19

Année 2005 2002

N campagnes (n échantillonneurs) 9* (61) 10** (130)

Tableau 3 : Plans d’échantillonnage des tubes passifs NO2.

* Il s’agit d’un plan d’échantillonnage stratifié (une strate été et une strate hiver) ; l’objet de la stratification est

de minimaliser la variance intra-strate. ** 5 campagnes en été et 5 en hiver.

Les concentrations moyennes annuelles sont interpolées par krigeage usuellement utilisées par les

AASQA. La zone cartographiée sur l'agglomération s'étend sur 315 km² autour du centre ville. La zone

d'étude de l’agglomération de Nancy couvre 165 km2.

La Figure 3 montre la distribution spatiale moyenne annuelle des concentrations de dioxyde d'azote

enregistrées sur l'agglomération de Nancy en 2002 et sur l'agglomération de Poitiers en 2005.

Figure 3: Cartographie moyenne annuelle des concentrations de dioxyde d'azote en 2002 sur l'agglomération de Nancy (à droite) et en 2005 sur l'agglomération de Poitiers

(à gauche)

19

La cartographie met en évidence des concentrations de NO2 globalement plus élevées à Nancy qu’à

Poitiers, sur les zones concernées par l’étude sanitaire.

La Figure 4 donne la distribution des concentrations moyennes de dioxyde d’azote enregistrées sur

les deux agglomérations de Nancy (2002) et Poitiers (2005).

Figure 4 : Distribution en boxplots des concentrations moyennes de dioxyde d’azote à Nancy (2002) et à Poitiers

(2005) et à partir des données cartographiées

Les médianes des concentrations de NO2 des zones concernées par l’étude sont respectivement 15,2

µg/m3 et 23,9 µg/m3 à Poitiers et à Nancy. Les concentrations de dioxyde d’azote (moyenne annuelle)

dépassent 30 µg/m3 sur 0.78 km2 de l'agglomération de Poitiers et 8.12 km2 de celle de Nancy.

20

2.3 Localisation des femmes de la cohorte EDEN et influence de la date de

conception

2.3.1 Localisation des femmes de la cohorte

Précédemment, l’hétérogénéité des concentrations de dioxyde d’azote a été mis en évidence à partir

des mesures des stations permanentes et des mesures par échantillonneurs passifs. Le niveau

d’exposition d’un individu sera donc très dépendant de sa localisation sur la zone d’étude.

Au total 2002 femmes enceintes ont été initialement recrutées dans la cohorte EDEN entre

septembre 2003 et janvier 2006. Le poids de naissance est connu pour 1893 femmes. Parmi ces 1893

femmes, 793 ont résidé au moins un trimestre dans une des zones concernées par la cartographie du

dioxyde d'azote et étaient domiciliées à moins de 5 kilomètres d'une station de mesures permanente

de la qualité de l'air.

Cette restriction de 5 kilomètres à une station de mesures permanente et une limite usuelle en

expologie quand il s'agit d'affecter à un individu une valeur d'exposition issue directement d'une

station fixe.

La figure suivante donne le lieu de résidence de chacune des 793 femmes de la cohorte par rapport

aux stations de mesures permanentes (Figure 5). La localisation des femmes de la cohorte est

nettement plus dense dans les centres urbains denses, là où la densité de population est

évidemment la plus forte.

Figure 5: Localisation des femmes de la cohorte EDEN à Poitiers et à Nancy

22

2.3.2 Influence de la date de conception

L'exposition à la pollution atmosphérique au cours de chaque période de la grossesse est susceptible

d'avoir un effet sur le développement du fœtus. Les différents modèles proposés dans cette étude

devront à minima être en mesure de fournir une valeur d'exposition moyenne sur la période de

grossesse totale (rg) et sur les différents trimestres (rt1, rt2 et rt3 respectivement pour le 1er , le 2nd

et le 3ième trimestre de grossesse)

Les concentrations de dioxyde d’azote mesurées dans l’air ambiant montrent usuellement une forte

saisonnalité. La Figure 6 et Figure 7 montre les variations des concentrations moyennes mensuelles

selon les mois de l’année (profil annuel moyen).

Figure 6 : profil annuel moyen pour les stations de typologie urbaines

Figure 7: profil annuel moyen pour les stations de typologie périurbain

23

Quelque soit la typologie de la station de mesures, les concentrations de dioxyde d’azote les plus

fortes sont observées lors de la saison hivernale d’octobre à mars. Durant ces périodes les conditions

météorologiques favorisent les émissions d’oxyde d’azote et l’accumulation des polluants.

Durant les périodes estivales (mars à septembre), les concentrations de dioxyde d’azote sont plus

faibles, rappelons que sous l’effet des rayons UV, les oxydes d’azote participent activement à la

production de pollution photochimique. Ces réactions conduisent à une consommation du dioxyde

d’azote.

Sur les stations urbaines MCH (poitiers) et CUG (Nancy) les augmentations des concentrations entre

le mois de juillet et le mois de mars sont respectivement de 81 et 49%. Sur les stations périurbaines

Cha (Poitiers) et NEU (Nancy) ces augmentations sont de 100 et 130 %.

La simulation suivante consiste à évaluer l’effet de ces variations saisonnières sur les estimations des

expositions de la cohorte EDEN. 1000 dates sont tirées de façon aléatoire entre janvier 2002 et

février 2006. A partir de ces dates, les concentrations moyennes sur les 9 mois suivant (durée

équivalent une grossesse). Ces 1000 concentrations sont ensuite comparées aux mesures moyennes

sur la période 2002-2006.

La Figure 8 donne la distribution des 1000 concentrations moyenne sur une période de 9 mois en

comparaison avec la moyenne 2002-2006 sur la station MCH à Poitiers.

Figure 8 : Effet de la saisonnalité pour la période rg sur la station MCH (Poitiers)

On constate que l’écart entre les concentrations 9 mois et la moyenne 2002-2006 sont relativement

proche, dans 50% des cas cet écart est inférieur à 10% (~5µg/m3).

La saisonnalité ayant un impact modéré sur une période 9 mois, la moyenne annuelle pourrait, en

première approximation, être un indicateur satisfaisant de l’exposition pendant la durée d’une

grossesse.

Une simulation identique à la précédente (même date de début de grossesse) est réalisée sur la

station « MCH » de Poitiers cette fois sur une durée de trois mois, période équivalente à un trimestre

24

de grossesse. Les résultats de cette simulation en comparaison avec les résultats obtenus sur 9 mois

sont présentés Figure 9.

Figure 9 : Effet de la saisonnalité pour la période rt1 sur la station MCH (Poitiers)

La saisonnalité des concentrations de dioxyde d’azote a dans ce cas un impact plus marquée sur les

moyennes trimestrielles, cela se traduit par une distribution plus large autour de la moyenne 2002-

2006. Associer la moyenne annuelle à la moyenne trimestrielle est donc une approximation forte qui

conduirait à un biais significatif dans l’étude épidémiologique « dose-effet ».

Le Tableau 4 donne la répartition des effectifs de la cohorte selon la saison de la date de conception.

Saison Agglomération de

POITIERS Agglomération de

NANCY

Hiver (dec, janv, fev-mars) 39,6 % 25,7 %

Intersaisons (avril, mai, octobre, novembre)

30, 5 % 27,9 %

Eté (juin, juillet, août, septembre)

29,9 % 46,3 %

Tableau 4: Distribution saisonnière des dates de conception.

25

2.4 Conclusions Ce chapitre visait à préciser les caractéristiques des deux agglomérations. En conclusion, les zones

concernées sont sensiblement différentes aux regards :

de la population : L'agglomération de Nancy compte plus de 300 000 habitants alors que celle

de Poitiers seulement de 120 000. Les surfaces cartographiées s'étendent sur sur 315 km²

autour du centre ville de l'agglomération de Poitiers et sur 165km2 de l'agglomération de

Nancy. La densité de population de la zone de l’étude envisagée sur l’agglomération de

Nancy égale presque deux fois celle de l’agglomération de Poitiers.

des niveaux de dioxyde d'azote : Même si les concentrations moyennes annuelles maximales

observées dans l‘hyper-centre des deux agglomérations sont comparables (15% plus faibles à

Poitiers qu'à Nancy). Elles sont, sur l'ensemble du domaine43% plus faibles à Poitiers qu'à

Nancy.

Il est donc attendu que les niveaux d’exposition des individus de la cohorte de Nancy seront plus

exposés au dioxyde d’azote que ceux de Poitiers. L’hétérogénéité des concentrations de dioxyde

d’azote en évidence à partir des mesures des stations permanentes et des mesures par

échantillonneurs passifs montre que le niveau d’exposition d’un individu sera très dépendant de sa

localisation sur la zone d’étude.

La date de conception est le second paramètre déterminant du niveau d’exposition. La saisonnalité

des concentrations de dioxyde d’azote conduit à une variabilité importante de l’exposition à ce

polluant surtout sur les estimations de l’exposition pendant le trimestre.

On note une différence entre le nombre de stations de mesures permanentes exploitables sur la

zone et la période d'étude, 6 stations sur Nancy contre 3 sur Poitiers. Les données par

échantillonneurs passifs disponibles sur les deux agglomérations sont quant à elles équivalantes.

26

3 Approche « station la plus proche » L’estimation de l’exposition à la pollution atmosphérique est habituellement obtenue à partir de

l’approche dite de « la plus proche station », en affectant à l’individu les valeurs mesurées sur la

station de mesures permanente la plus proche. Cette technique permet, au-delà de sa simplicité de

mise en œuvre, d’assurer une cohérence entre les différentes données. Appliquée à grande échelle

spatiale (sur la totalité du territoire français par exemple) et sur des cohortes de grande taille, cette

méthode peut être considérée comme fiable en première approximation. Elle constitue cependant la

méthode de référence pour comparer des différentes approches pour notre étude.

Pour assurer une certaine cohérence, seules les femmes ayant résidé au moins un trimestre à moins

de 5 kilomètres d'une station permanente de mesure de la qualité de l'air sont prises en compte. Le

Tableau 5 donne les effectifs pris en compte dans cette approche.

Nombre de femmes

prises en compte Poitiers Nancy Total

rg 328 465 793

rt0 331 505 836

rt1 331 505 836

rt2 331 505 836

rt3 325 465 790

Tableau 5: Effectifs pris en compte dans la mise en œuvre de la méthode « station la plus proche »

rt0 : le trimestre précédent la grossesse

rt1 : le premier trimestre de la grossesse

rt2 : le second trimestre de grossesse

rt3 : le troisième trimestre de grossesse.

rg : la totalité de la grossesse.

Limiter la cohorte à une domiciliation de la femme à moins de 5 km d’une station fixe conduit à

l’abandon de 1003 individus. Cette contrainte est en effet très restrictive en terme d’effectif mais

sans doute insuffisante en terme de pollution atmosphérique. En effet, le diamètre théorique des

communes concernées par cette étude (Nancy et Poitiers) est d’environ 5km, l’hypothèse selon

laquelle les concentrations en dioxyde d’azote seraient homogènes sur toute la commune est peu

recevable, surtout, au regard des cartographies précédentes.

Il est donc possible de définir les parties du territoire affectées à chacune des stations à partir de la

localisation des stations permanentes de mesures. On dénombre 3 zones sur Poitiers et 6 sur Nancy

localisées autour du même nombre de stations de mesures permanentes (Figure 10).

Figure 10: Zonage défini selon la méthode "station la plus proche" à Poitiers et à Nancy

28

Les couleurs affectées à chaque zone représentent les concentrations moyennes annuelles en

dioxyde d’azote de la station fixe qui y est implantée, en 2002 pour Nancy et en 2005 pour Poitiers.

En première analyse, le dispositif de surveillance de la qualité de l’air de l’agglomération de Nancy (6

stations de mesures permanentes) conduit à un zonage plus cohérent que sur celle de Poitiers (3

stations de mesures permanentes).

Le Tableau 6 et le Tableau 7 donnent le nombre de femmes rattachées à chaque station et la

médiane des distances (en mètres) qui les séparent de la station permanente d’affectation,

respectivement à Poitiers et à Nancy.

Station de mesures « MCH » « COU » « Cha »

Nombre de femmes

(total : 412)

164 105 59

Distance médiane (m) 1568 1636 2450

Tableau 6: Répartition des femmes rattachées à chaque station permanente de l’agglomération de Poitiers.

Sur les 412 femmes de la cohorte rassemblées sur Poitiers, 50% d’entre elles sont associées à la

station urbaine « MCH », 32% à la station périurbaine « COU » et 18% à la station périurbaine

« CHA ».

Station de mesures « CUG » « BRA » « TOM » « FLE » « NEU » «NIC »

Nombre de femmes

(total : 462)

279 45 97 31 9 1

Distance médiane (m) 1500 1867 2557 2487 808 3695

Tableau 7 : Répartition des femmes rattachées à chaque station permanente de l’agglomération de Nancy.

Sur les 462 femmes de la cohorte retenues sur Nancy, 60% d’entre elles sont associées à la station

urbaine « CUG », 21% à la station périurbaine « TOM » et 10% à la station périurbaine « BRA».

Plus de la moitié des individus de la cohorte est affectée aux stations urbaines (« MCH » pour Poitiers

et « CUG » pour Nancy) représentatives des centres urbains à fortes densités de populations.

3.1 Représentativité des stations de mesures de l’agglomération Poitiers

La représentativité des stations de mesures permanentes est étudiée par la méthode des

échantillonneurs passifs NO2 : sur l’agglomération de Poitiers pour les stations « MCH » (Marché) et

29

« COU » (Couronneries) (Figure 11). (Représentativité spatiale d'une station de mesure de la

pollution atmosphérique - Pollution atmosphérique ISSN 0032-3632, [2008, n°197, pages 63-75])

Figure 11: Représentativité des stations urbaines MCH et COU de Poitiers selon la méthode dite « station la plus

proche ».

La zone de représentativité de la station urbaine « MCH » (gris clair) est très localisée autour de la

station (seulement 1.5 km2), pour laquelle se dénombrent seulement 14 femmes de la cohorte EDEN.

Il apparaît donc que la méthode dite « station la plus proche n’est pas la plus adaptée à l’étude sur

l’agglomération de Poitiers.

30

3.2 Résultats

Cette partie présente les résultats d’estimation des expositions pour tous les individus de la cohorte

à partir de la méthode « station la plus proche ».

La Figure 12 représente la distribution des expositions à NO2 potentielles estimées sur la période

« rg ».

Figure 12 : Distribution des expositions au NO2 estimées sur la période rg à Nancy et à Poitiers.

Les stations urbaines de « MCH » sur Poitiers, et « CUG » sur Nancy incluent le plus de femmes

potentiellement exposées à la plus forte pollution par NO2.

La sur-réprésentation des stations urbaines (MCH et CUG) conduit à une surexposition de la cohorte.

Dans la suite les résultats obtenus par l’approche « station la plus proches » sont présentés pour les

deux agglomérations et sur les différentes périodes :

rg : c’est à dire la durée totale de la période de grossesse,

rt1 : c’est à dire sur l’exposition au cours du premier trimestre de grossesse,

rt2 : c’est à dire sur l’exposition au cours du second trimestre de grossesse.

rt3 : c’est à dire sur l’exposition au cours du dernier trimestre de grossesse.

31

3.2.1 Distribution des expositions estimées par la méthode « station la plus proche »

pour l’agglomération de Poitiers.

La Figure 13 donne la distribution des expositions de la cohorte de Poitiers.

Figure 13 : Distribution de l’exposition par trimestre sur l’agglomération de Poitiers

32

3.2.2 Distribution des expositions estimées par la méthode « station la plus proche »

pour l’agglomération de Nancy.

La Figure 14 donne la distribution des expositions de la cohorte de Nancy.

Figure 14: Distribution de l’exposition par trimestre sur l’agglomération de Nancy

33

3.3 Conclusion

L’estimation de l’exposition à la pollution atmosphérique est habituellement obtenue à partir de



mise en œuvre, d’assurer une cohérence entre les différentes données.


l’abandon de 1003 individus des 2002 que compta la cohorte. Cette contrainte est en effet très

restrictive en terme d’effectif mais sans doute insuffisante en terme de pollution atmosphérique. En

effet, le diamètre théorique des communes concernées par cette étude (Nancy et Poitiers) est

d’environ 5km, l’hypothèse selon laquelle les concentrations en dioxyde d’azote seraient homogènes

sur toute la commune est peu recevable

Plus de la moitié des individus de la cohorte est affectée aux stations urbaines (« MCH » pour Poitiers

et « CUG » pour Nancy) représentatives des centres urbains à fortes densités de populations. La sur-

représentation des stations urbaines (MCH et CUG) conduit à une surexposition de la cohorte.

La méthode « Station la plus proche » sera évaluée en comparaison avec les autres méthodes dans

un autre chapitre. Cependant aux regards de l’étude portant sur la représentativité des stations de

mesures sur l’agglomération de Poitiers, il apparaît que cette la méthode n’est pas la plus adaptée à

l’estimation de l’exposition à l’échelle d’une agglomération.

34

4 Approche géostatistique

4.1 Introduction Dans le cas de la cohorte EDEN’Air, une grande proportion des individus se situe sur la communauté

d’agglomération (Nancy et Poitiers). Les travaux cartographiques menés par les Associations Agréées

de Surveillance de la Qualité de l’Air ont mis en évidence la très forte hétérogénéité des

concentrations de polluants dans l’air et principalement les polluants primaires comme les oxydes

d’azote.

Ces cartographies sont réalisées à partir de campagnes de mesures par échantillonneurs passifs. Ces

mesures consistent à implanter, plusieurs fois dans l’année, sur la zone d’étude des échantillonneurs

passifs (61 pour l’agglomération de Poitiers, 130 pour l’agglomération de Nancy) pour une durée de

quinze jours. Les résultats qui donnent la concentration moyenne sur la période d’exposition sont

ensuite cartographiés à partir de techniques de krigeage.

Une méthode alternative d’estimation de l’exposition à l‘approche « station fixe la plus proche » est

étudiée en combinant les données des stations fixes, des échantillonneurs passifs, nécessaires pour

appréhender les variations des concentrations de dioxyde d’azote, temporelle et spatiale,

respectivement.

4.2 Méthodologie Il convient de décrire plus finement la distribution spatiale du dioxyde d’azote sur la zone d’étude

définie à partir des cartographies obtenues pour chaque campagne de mesures par échantillonneurs

passifs.

Il s’agit ici de prendre en compte l’ensemble des données disponibles en traitant séparément chaque

campagne de mesures par échantillonneurs passifs. Les concentrations au domicile des femmes de la

cohorte sont extraites de la cartographie (Dij), Sik représentant la moyenne de la station fixe k sur la

même période que la campagne de mesures.

Méthodologie définie pour estimer l'exposition des femmes de la cohorte (Figure 15).

35

Figure 15 : Schéma de la méthodologie suivie.

On cherche ensuite à ajuster le meilleur modèle (Mj) passant par les couples (Dij,Sik). Une estimation

de l’exposition sur les trois trimestres de grossesse à partir de la moyenne de la station Sk sur ces

trimestres peut alors être évaluée.

Un modèle est donc établi pour chaque station de mesures permanente sur l'agglomération. Le

modèle Mj retenu présente les critères statistiques les plus robustes (p. value).

36

4.3 Etude de la performance des modèles Les modèles proposés, très simples, de type (ax + b), sont cependant cohérents avec le

comportement du dioxyde d’azote sur une agglomération. Il convient d’évaluer la performance de

ces modèles en fonction de la station (Sk) retenue ou l’influence du nombre de campagnes

permettant d’établir le modèle linéaire (Mj). Ces tests sont réalisés sur l’agglomération de Nancy

pour laquelle 6 stations de mesures sont disponibles. Des simulations sont réalisées avec 100

modèles pour l’estimation des concentrations pour 2000 trimestres. Les moyennes de concentrations

établies sur 2 semaines nécessaires à la création des modèles (Mj) sont tirées de façon aléatoire

entre le 1er janvier 2002 et le 31 décembre 2006.

La station « Fléville » est ainsi retenue comme station d’intérêt (Dj) La Figure 16 montre l’évolution

de la RMSE (Roor Mean Square Error) en fonction du choix de la station de référence (Sk) et du

nombre de campagnes de mesures retenu pour établir le modèle de régression.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

0 5 10 15 20 25 30 35Nombre de campagnes

RM

SE

(en

µg

/m3

)

Tomblaine

Maison Neuve

Saint Nicolas

Brabois

Hotel Districal

Figure 16 : Variations de la RMSE en fonction du choix de la station de référence et du nombre de campagnes.

Ces résultats tendent à montrer qu’au-delà de 10 campagnes de mesures, l’augmentation de leur

nombre a peu d’influence sur la RMSE. Au-delà de ce seuil, la variation de la RMSE est très faible

quelle que soit la station de référence retenue.

37

Les performances de ces modèles apparaissent lorsque l‘on considère la représentation graphique

des distributions (Figure 17, Figure 18).

Figure 17 : Influence du nombre de campagnes sur la distribution des résidus

Figure 18 : Influence du choix de la station de mesures sur la distribution des résidus (10

campagnes)

38

Pour la valeur limite choisie arbitrairement à 5µg/m3, on constate que l’augmentation du nombre de

campagnes de mesures permet de limiter les estimations aberrantes (Figure 17). De la même

manière le choix de la station de référence peu avoir un effet important sur la variabilité de l’erreur

(Figure 18).

Ces simulations permettent d’établir l’erreur

maximale à 51 µg/m3. L’erreur est inférieure

à 3,5 µg/m3 pour 95 % de la population

considérée.

Figure 19 : Etude de la normalité des résidus.

Ces résultats prennent en compte 2000 trimestres à partir de 100 modèles établis sur la base de 10

campagnes de mesures tirées aléatoirement entre 2001 et 2006 (soit 200 000 estimations).

Le modèle de la station « Fleville » est établi avec la station « Saint Nicolas » choisie comme station

de référence à partir de 10 campagnes de mesures. Les simulations portent sur le comportement de

1000 modèles testés sur 2000 trimestres.

La Figure 20 présente la distribution de la

RMSE des 1000 modèles testés. On retrouve

pour la médiane l’ordre de grandeur de la

Figure 16.

La variabilité de la RMSE est importante. Le

modèle dépend des données à partir

desquelles il a été établi. Les outliers

traduisent des cas pour lesquels la base

d’apprentissage n’était pas représentative de

la normale. Figure 20 : Distribution de la RMSE

39

La Figure 21 permet d’avoir un premier aperçu de la confiance qu’il est possible d’accorder à

l’estimation de l’exposition. Elles sont établies sur la même base de simulations que précédemment

(1000 modèles évalués sur 2000 trimestres).

Figure 21 : Performance moyenne des modèles de régression à +/- 2,3,5 et 10 µg/m3.

Les graphiques de la Figure 21 établissent le pourcentage de modèle permettant d’atteindre une

précision voulue (+/-2, +/-3, +/-5 et +/-10 µg/m3). Ainsi, 80% des modèles permettent une estimation

à +/- 2 µg/m3 pour plus de 85 % des trimestres simulés. Tous les modèles donnent une prévision

correcte à +/- 10µg/m3.

Ces modèles sont aptes à reproduire l’exposition sur la durée du trimestre. La qualité de l’estimation

est cependant très liée à celle des données de base.

Cette méthode est destinée à être appliquer sur des variables d’intérêt (Dj) obtenues à partir

d’échantillonneurs passifs. Compte tenu des incertitudes des mesures par échantillonneurs passifs, il

est très probable que l’incertitude sur l’estimation des expositions soit plus importante que les

valeurs avancées ici.

40

4.4 Application de la méthode par échantillonnage passif à la cohorte

EDEN’Air. L’approche « station fixe / échantillonneurs passifs » consiste donc à fabriquer pour chaque individu

de la cohorte un modèle de régression linéaire puis d’appliquer ce modèle sur leurs trois trimestres

de grossesse.

Sur l’agglomération de Nancy, la cohorte est composée de 482 individus. Dix campagnes de mesures

par échantillonneurs passifs sont disponibles sur l’agglomération de Nancy. Ces campagnes ont

débuté les 6 juin, 18 juin, 2 juillet, 17 juillet, 31 juillet, 6 novembre, 18 novembre, 28 novembre, 19

décembre 2002 et six stations permanentes sont disponibles.

Sur l’agglomération de Poitiers la cohorte est composée de 441 individus. Neuf campagnes de

mesures par échantillonneurs passifs ont été réalisées sur l’agglomération de Poitiers (ces

campagnes ont débuté les 2 février, 2 mars, 27 avril, 25 mai, 20 juillet, 14 septembre, 26 octobre, 23

novembre, 7 décembre 2005) et trois stations permanentes sont disponibles.

Cette partie présente les résultats d’estimation des expositions pour tous les individus de la cohorte

à partir de la méthode « combinée ».

les résultats obtenus par l’approche « station la plus proches » sont présentés pour les deux

agglomérations et sur les différentes périodes :


rt1 : c’est à dire sur l’exposition au cours du premier trimestre de grossesse,

rt2 : c’est à dire sur l’exposition au cours du second trimestre de grossesse.

rt3 : c’est à dire sur l’exposition au cours du dernier trimestre de grossesse.

41

Figure 22 : Distribution de l’exposition à la pollution par NO2 sur l’agglomération de Poitiers sur la période de

grossesse

Figure 23 : Distribution trimestrielle de l’exposition à la pollution par NO2 sur l’agglomération de Poitiers

42

Figure 24 : Distribution trimestrielle de l’exposition à la pollution par NO2 sur l’agglomération de Nancy

Figure 25 : Distribution trimestrielle de l’exposition à la pollution par NO2 sur l’agglomération de Nancy

43

Figure 26 : Comparaison entre les expositions sur les agglomérations de Poitiers et Nancy (respectivement

station de référence « Couronnerie » et « Neuville »

4.5 Conclusion

La distribution des expositions obtenue par l’approche combinée diffère significativement de celle

obtenue par l’approche station.

Ces résultats montrent une cohérence intéressante avec les niveaux moyens de dioxyde d’azote

observés sur les deux agglomérations. Les mesures des stations automatiques et des

échantillonneurs passifs indiquent que les niveaux de dioxyde d’azote sont plus élevés sur

l’agglomération de Nancy.

L’approche combinée, contrairement à l’approche station, permet de retrouver cette

caractéristique : la cohorte de l’agglomération de Nancy est plus exposée au dioxyde d’azote que

celle de l’agglomération de Poitiers.

44

5 Approche modélisation Pour estimer les concentrations en NO2 auxquelles sont exposées les femmes de la cohorte EDEN,

une 3ème méthode a été implémentée : la modélisation urbaine.

L’objet de cette 3ème méthode est d’obtenir une estimation plus fine de l’exposition des femmes

vivant notamment en proximité d’axe routier à forte circulation. En effet, dans les méthodes

présentées précédemment, seul les concentrations de fond étaient représentées.

Pour ce faire, le modèle ADMS Urban, disponible au sein des deux associations, a été implémenté sur

les deux zones d’études.

5.1 Comparatif des inventaires d’émissions Dans le but d’appliquer le modèle ADMS Urban sur les zones de Poitiers et Nancy, un travail

particulier a d’abord été mené sur les inventaires des émissions des deux AASQA.

En effet, un des paramètres essentiels pour l’utilisation d’un modèle urbain est l’estimation des

émissions. AIRLOR et ATMO Poitou-Charentes disposant chacun d’un inventaire des émissions, une

comparaison fine des méthodes employées pour sa constitution a été réalisée.

Celle-ci fait l’objet d’un rapport fourni en annexe 1.

Ce présent travail de comparaison a mis en évidence des approches globalement similaires

d’élaboration des inventaires d’émissions. Cependant, lorsque l’on rentre dans le détail des

méthodologies employées, certaines disparités peuvent émerger. Ces différences portent

principalement sur :

Les choix des sources de facteurs d’émissions

L’application des méthodologies en fonction des sources de données disponible dans les contextes locaux.

Certains sous-secteurs ont pu être négligés par l’une ou l’autre des AASQA en fonction des contextes locaux.

Malgré tout, lorsqu’on s’attarde plus particulièrement aux émissions les plus importantes au niveau

urbain, c'est-à-dire le trafic routier et le secteur résidentiel tertiaire, il s’avère que les méthodes et

origines de données sont identiques ce qui permet de partir sur base de modélisation commune.

5.2 Comparatif méthodologique entre les deux AASQA Suite au premier comparatif sur les inventaires des émissions, le modèle a été mis en œuvre sur

chaque agglomération suivant les méthodologies classiquement employées par chacune des AASQA.

Dans le but d’obtenir des données homogènes sur les deux territoires, une comparaison des

méthodes employées a été réalisée, dans le but d’harmoniser ensuite les pratiques.

Cette comparaison est disponible dans le rapport fourni en annexe 2.

45

L’utilisation d’un même modèle par deux AASQA différentes peut présenter quelques différences

dans le paramétrage d’ADMS Urban.

Suite à ces remarques, un audit des travaux réalisés a été demandé à NUMTECH® dans le but

d’harmoniser les pratiques et de définir des éléments méthodologiques permettant de définir des

critères concrets pour la comparaison de modélisation sur deux villes.

Pour les travaux EDEN, il est très important de pouvoir disposer de données de qualité comparable

sur les deux villes concernées.

5.3 Préconisations NUMTECH implémentées

Un rapport regroupant un ensemble de préconisations sur l’implémentation du modèle ADMS Urban

a été réalisé par NUMTECH®. La vocation de ce document n’est pas de remplacer le guide utilisateur

existant, mais plutôt de répondre aux questions pratiques que se pose l’utilisateur lors de la mise en

œuvre des phases de modélisation et d’exploitation des résultats. La majorité des questions posées

reposent sur un travail préliminaire des associations AIRLOR et ATMO Poitou-Charentes réalisé dans

le cadre du projet EDEN. Les réponses aux questions ont été rédigées par des Ingénieurs de

NUMTECH®.

Nombre de bonnes pratiques étaient déjà en œuvre sur les deux modèles mis en place à Nancy et

Poitiers, mais suite à la publication de ce guide, un certain nombre de recommandations ont parus

essentielles et prioritaires à appliquer.

5.3.1 Thématiques jugées prioritaires dans les préconisations NUMTECH®

o La problématique du changement d’heure

Dans une modélisation ADMS-Urban, un certain nombre de paramètres et de calculs sont associés à

la donnée heure : les données météorologiques, les facteurs temporels d’émissions et la pollution

atmosphérique de fond.

Toutes ces données horaires doivent bien sûr être fournies dans le même système de référence, à

savoir l’heure solaire pour ADMS. En France, l’heure solaire correspond à l’heure TU+1 (ou UTC ou

GMT, c’est à dire l’heure de référence du méridien de Greenwich). L’heure solaire et l’heure TU sont

différentes de l’heure légale, fixée à TU+1 en hiver et TU+2 en été.

En France métropolitaine, le système de référence le plus adéquat pour l’utilisation d’ADMS est le

référentiel TU. Il convient donc de rendre cohérentes toutes les autres données associées à des

indications d’heure.

Le changement d’heure peut toutefois être problématique dans le cas où un fichier de facteurs

temporels d’émission est utilisé, comme c’est le cas sur Nancy et Poitiers. En effet les facteurs

temporels horaires sont fournis pour les heures 0 à 23, et sont les mêmes sur toute l’année. Il n’est

pas possible d’introduire un décalage au niveau de ce fichier. Les passages en heure d’été et en

heure d’hiver ne peuvent donc pas être traités directement.

46

Si le fichier de facteurs temporels est construit à partir de l’heure d’hiver (décalage d’une heure pour

revenir en heures TU) ; en été, les facteurs d’émission horaires seront donc tous décalés d’une heure.

Dans le cas d’émissions de pointes, les pics simulés seront donc également décalés d’une heure.

Dans le cadre d’un calcul en moyenne annuelle, le biais introduit est généralement minime, et les

résultats peuvent être considérés comme corrects. Pour des percentiles aigus ou des calculs horaires,

il est préférable de prendre en compte ces changements d’heures.

Jusqu’alors, un seul fichier de facteur temporel était utilisé par ATMO Poitou-Charentes et Airlor, les

données horaires étant calées sur l’heure TU. La solution proposée par NUMTECH® et adoptée par

les réseaux de surveillance consiste à faire tourner deux fois le modèle : une fois pour l’heure d’été et

une fois pour l’heure d’hiver, en ajustant correctement les coefficients.

o Définition des sources d’émissions surfaciques et volumiques

Les émissions autres que ponctuelles (‘industries) ou linéaires (trafic routier) peuvent être intégrées de deux manières dans ADMS, en tant que source surfacique ou volumique. Les sources surfaciques sont définies par une hauteur d’émission (définie par rapport au sol), une vitesse verticale et une température d’émission, et un taux d’émission en g/m²/s. Ces sources conviennent bien pour définir les émissions de sources industrielles surfaciques étendues telles que des bassins, lagunes, zones de stockages ou encore les sources correspondant aux émissions agricoles. Pour modéliser certaines sources diffuses telles que le trafic routier secondaire ou encore le secteur

résidentiel / tertiaire, les sources volumiques sont plus appropriées. Elles permettent en effet de

prendre en compte l’effet de mélange vertical des émissions considérées comme uniformément

réparties à l’intérieur de ces volumes. Ensuite, aucun paramètre difficile à évaluer, vitesse et

température d’émission ne doit être renseigné pour ce type de source (pas de sur-élévation des

panaches). Seuls le taux d’émission (en g/m3/s) et les paramètres de dimensionnement du volume

d’émetteur (informations verticales sur la source représentant respectivement la hauteur de la

source par rapport au sol et l’épaisseur du volume émetteur) doivent être renseignés dans ADMS.

Le trafic routier secondaire est habituellement modélisé par des sources volumiques de 1 mètre de

hauteur. Les secteurs résidentiel et tertiaire peuvent être modélisés par des volumes intégrant la

hauteur moyenne des constructions présentes sur le domaine d’étude, généralement entre 10 et 30

mètres.

o Prise en compte des rues canyon

Un « canyon» est formé dans une rue entre deux rangées de grands bâtiments. La direction et la

force du vent au-dessus des toits et la forme du canyon conditionnent le développement d’un ou

plusieurs tourbillons (vortex) à l’intérieur de la rue, qui seront à l’origine de phénomènes

d’accumulation, en particulier du côté de la rue sous le vent.

De caractère non dispersif, les rues « canyon » peuvent être à l’origine de dépassements importants

des seuils réglementaires, même si la rue présente une circulation faible. Dans ce cas, la pollution est

liée au confinement de la pollution dans la rue, caractérisée par une hauteur du bâti plus de 2 fois

47

supérieure à la largeur de l’axe de circulation. Il est donc fortement recommandé de prendre en

compte l’effet canyon pour les rues concernées.

Le modèle « Rue Canyon » d’ADMS Urban permet de prendre en compte des effets de turbulence

provoqués par le passage des véhicules et par la présence éventuelle de bâtiments de part et d’autre

de la section routière. Il est fondé sur le modèle OSPM (Operational Street Pollution Model),

développé par le Danish National Environnemental Research Institute et décrit dans plusieurs

publications (Hertel et Berkowicz (1990), Hertel et al. (1990)). Il nécessite de connaître la largeur des

voies modélisées ainsi que la hauteur moyenne des bâtiments situés de part et d’autre des voies. Si

les voies modélisées ne sont pas bordées de construction (pas d’effet canyon), la largeur des voies

prises en compte dans ADMS-Urban (« Road width ») correspond à la largeur réelle des voies de

circulation, sur laquelle sont réparties les émissions.

5.3.2 Prise en compte des préconisations NUMTECH sur le modèle de l’agglomération de

Nancy

De nombreux points de l’utilisation du modèle concernant les thématiques abordées précédemment

ont du être revus.

Trafic routier

Le 1er point implémenté concerne le trafic routier. Dans un premier temps, seuls les axes routiers

dont les comptages routiers étaient disponible avaient été déclarés explicitement, et ce sans

information sur la présence de rue canyon ou pas.

Pour suivre les préconisations de NUMTECH®, le trafic diffus (ou secondaire) a été extrait de

l’inventaire des émissions pour être intégré directement dans le modèle comme source volumique.

Les facteurs de variations temporelles de ces émissions diffuses sont les mêmes que pour les axes

urbains. De plus, une hauteur de bâti est affectée aux axes identifiés comme rues canyon. Cette

hauteur est caractérisée à partir du nombre moyen d’étages des immeubles de la rue.

Secteur résidentiel-tertiaire

Le deuxième point pris en compte concerne les émissions du secteur résidentiel/tertiaire. En effet,

elles étaient jusqu’alors intégrées comme sources surfaciques, avec pour hauteur d’émission la

hauteur moyenne des bâtiments de la maille concernée. Après préconisation de NUMTECH®, elles

ont été modifiées en sources volumiques avec la hauteur des bâtiments prise comme hauteur de

mélange.

Changement d’heure été/hiver

Enfin le dernier point important modifié dans l’utilisation du modèle est le changement d’heure

été/hiver. En effet, on ne peut attribuer à une source qu’un seul et unique profil journalier de

variations des émissions. Or, les phénomènes entrainant ces variations d’émissions horaires sont

bien souvent dus aux activités humaines, tributaires de ce changement d’heure (par exemple, l’heure

de pointe de la circulation automobile). On doit donc décaler d’une heure ces émissions, les plus

fortes, pendant une partie de l’année. Ainsi, le calcul a été réalisé en deux fois avec deux fichiers de

variations temporelles des émissions (été/hiver).

48

5.3.3 Prise en compte des préconisations NUMTECH® sur le modèle de l’agglomération

de Poitiers

Parmi les thématiques citées dans le paragraphe 5.3.1 , seule la problématique du changement d’heure n’avait pas été implémentée dans la version du modèle réalisée avant les préconisations de NUMTECH®. En revanche, une seule source de facteurs temporels de répartition des émissions était utilisée tout au long de l’année.

L’exemple suivant porte sur le mois d’avril 2006, pendant la période de l’heure d’été.

Influence de l’heure d’été sur l’erreur moyenne absolue

Une première application du modèle a été réalisée, avant les préconisations de NUMTECH®. Elle

prenait en compte un seul type de facteur temporel fondé sur l’heure d’hiver et appliqué toute

l’année. Pour connaître l’impact sur les émissions du décalage d’une heure pendant l’été (avance de

l’heure TU), les facteurs temporels spécifiques à l’heure d’été préconisés par NUMTECH® sont

appliqués. Les résultats des deux approches sont comparés (Figure 27).

Figure 27 :Influence des modifications du facteur temporel en été (Poitiers, avril 2006).

A l’échelle mensuelle, « l’évolution » de l’erreur est faible, voire même défavorable dans le cas des

NOx et du NO2 pour les stations Couronneries et Chasseneuil. On observe en revanche une légère

amélioration des résultats pour le site « Marché », le plus influencé par le trafic, donc le plus

susceptible d’être impacté par l’évolution des facteurs temporels. Cette différence est visible pour les

trois polluants considérés.

Influence de l’heure d’été sur la RMSE

49

Figure 28 :Influence de l’heure d’été sur la RMSE (µg/m3)

Les écarts entre les RMSE calculées en tenant compte ou non du décalage de l’heure d’été sur les

pointes de circulation automobile, montre peu de différences à l’échelle étudiée. L’impact de la prise

en compte de l’heure d’été le plus important concerne le site « Marché » ; la RMSE sur les NOx

diminue de 1 µg/m3.

L’impact de la prise en compte de l’heure d’été est globalement peu marqué à l’échelle mensuelle,

bien qu’une tendance à l’amélioration soit observable sur le site le plus influencé par les émissions

du trafic.

5.4 Résultats

5.4.1 Comparaison des résultats sur Poitiers et Nancy

Les deux graphiques suivants représentent la comparaison sur Nancy et Poitiers des erreurs relatives

sur les NO2 et PM10 (Figure 29).

NO2 Erreur relative (%)

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

0 1 2 3PoitiersNancy

PM10 Erreur relative (%)

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

16%

18%


Figure 29 : Erreur relative (%) des données NO2 et PM10 modélisées sur les agglomérations de Poitiers et

Nancy.

La législation européenne impose des objectifs de qualité des données modélisées en termes

d’incertitude (Directive 2008/50/CE). Ainsi, à l’échelle annuelle l’écart maximal des concentrations

mesurées et calculées de 90 % des points de surveillance particuliers ne doit pas dépasser 30 % pour

le NO2 et 50% pour les PM10.

50

Ces objectifs sont respectés sur l’ensemble des sites considérés sur Poitiers et Nancy pour le NO2 et

les PM10.

Les erreurs relatives sont globalement plus élevées sur le site de Nancy ; ces écarts sont liés à des

situations très différentes sur les deux agglomérations concernant l’influence des sources

d’émissions locales sur les valeurs mesurées en zone urbaine.

Ainsi, sur Poitiers, les concentrations de fond urbain sont très proches des valeurs de fond rural, en

particulier pour le NO2, où les écarts ne dépassent 36 % (Couronneries et Chasseneuil), ce qui signifie

que plus de 60 % des concentrations sont déjà «expliquées » par les valeurs concentrations de

pollution de fond.

En revanche sur Nancy, les écarts de concentrations entre les fonds urbains et ruraux ne sont sur

aucune station inférieurs à 60 %, la contribution du fond rural est donc bien moins importante que

sur Poitiers.

Les écarts entre les concentrations de la station « Marché » à Poitiers, station urbaine influencée par

le trafic et le fond rural atteignent 68 %.

Moyennes annuelles NO2

0

5

10

15

20

25

30

35

Ch

arl

es I

II

(urb

.)

Bra

bo

is

(pé

riu

rb.)

Flé

vill

e

(pé

riu

rb.)

To

mb

lain

e

(pé

riu

rb.)

Sa

int

Nic

ola

s

(pé

riu

rb.)

Ne

uve

s-

Ma

iso

ns

Ch

asse

ne

uil

(pé

riu

rb.)

Co

uro

nn

eri

es

(pé

riu

rb.)

Ma

rch

é

(urb

/tra

f)

Nancy Poitiers

µg

/m3

Part locale

Fond rural

Figure 30 : Contributions de la pollution de fond rural (en vert) dans les concentrations moyennes annuelles de

NO2 mesurées sur les stations permanentes de Nancy et Poitiers.

Les graphiques suivants représentent la NMSE (Normalized Mean Square Error) et le coefficient de

corrélation horaire des données modélisées à l’échelle annuelle sur les agglomérations de Poitiers et

Nancy.

51

NO2 NMSE

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7


PM10 NMSE

-

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

0.90


Figure 31 : Comparaison des NMSE des données modélisées sur les agglomérations de Nancy et Poitiers.

NO2 coefficient de corrélation

-

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80


PM10 coefficient de corrélation

-

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

0.90

1.00


Figure 32 : Comparaison des coefficients de corrélation des données modélisées sur les agglomérations de

Nancy et Poitiers.

Ces graphiques montrent une légère disparité dans la qualité des résultats, plus particulièrement en

ce qui concerne les PM10.

Plusieurs facteurs peuvent expliquer cela.

Comme on l’a vu précédemment, la différence entre les concentrations de fond rural et de fond

urbain est plus importante à Nancy qu’à Poitiers. La part imputable aux sources locales dans la

concentration finale est donc plus complexe à appréhender sur l’agglomération nancéienne.

Ces différences sont aussi expliquées par les typologies des stations. Deux stations d’AIRLOR sont de

typologie industrielle. La variabilité des émissions à proximité de celles-ci peut donc être importante

et ce phénomène n’est pas transposé dans le modèle par manque d’informations sur le

fonctionnement réel des sites concernés.

5.4.2 Détail des résultats sur l’agglomération de Nancy

Le Tableau 8 présente les indicateurs calculés pour évaluer le modèle appliqué à l’année 2005 pour

l’agglomération de Nancy.

52

Station Polluant

Moyenne

modèle

(µg/m3)

Moyenne

mesure

(µg/m3)

Erreur

relative

Coefficient

de

corrélation

Biais FA2 SD NMSE

BRA NO2 20.22 22.22 9% 0.49 - 0.09 71.29 16.24 0.60

CHA NO2 24.84 28.20 12% 0.56 - 0.13 76.38 16.29 0.39

CUG NO2 27.23 37.15 27% 0.56 - 0.31 69.57 16.54 0.37

FLE NO2 19.09 25.79 26% 0.53 - 0.30 71.31 14.77 0.53

NEU NO2 15.97 19.36 18% 0.64 - 0.19 69.54 11.17 0.44

STN NO2 16.23 21.16 23% 0.48 - 0.26 61.89 12.54 0.53

TOM NO2 18.47 18.32 1% 0.55 0.01 71.46 12.20 0.44

CHA PM10 21.79 18.87 15% 0.54 0.14 82.35 11.04 0.32

FLE PM10 20.03 18.61 8% 0.52 0.07 83.49 11.03 0.33

FRO PM10 18.78 21.11 11% 0.54 - 0.12 83.86 11.68 0.36

NEU PM10 21.55 23.71 9% 0.35 - 0.10 77.94 20.53 0.83

Tableau 8: Paramètres calculés pour évaluer le modèle NUMTECH (Nancy, année de référence 2005).

FA2 : « Factor of Two » SD : déviation standard Les exigences sont une erreur relative sur la moyenne annuelle inférieure à 30 % pour le NO2 et

inférieure à 50% pour les PM10. Les résultats respectent les normes relatives aux incertitudes

exigées par la directive 2008/50/CE.

Toutefois, on note pour le NO2, que les données de deux sites sont proches de cette valeur de 30 %,

à Nancy CUGN et à Fléville. Dans les deux cas, on note une tendance à la sous-estimation nette du

modèle par rapport aux mesures enregistrées. Une évolution de la méthodologie de calcul des

émissions routières a vu le jour depuis ce premier exercice. Cette évolution met en évidence une

augmentation des émissions de NOx notamment. On peut donc s’attendre à une amélioration des

résultats lorsque ces émissions seront intégrées au modèle. Ce travail est prévu pour l’année 2010.

Les résultats sont globalement meilleurs pour les PM10 que pour le NO2. Cela s’explique par le fait

que pour ces polluants, la variabilité est plus faible que pour NO2, et donc, que la part imputable aux

sources locales de particules fines est plus faible que pour NO2.

Ces tendances sont confirmées par les graphiques ci après présentant la comparaison modèle

mesure sur chaque site (figure ci-dessous).

53

54

Figure 33 : Représentation en boxplots des écarts modèle-mesure pour les différentes stations de mesures NO2

et PM10 de Nancy (2005)

Les profils journaliers de NO2 et PM10 mesurés et modélisés sur les sites concernés sont comparés

(figure ci-après) pour l’année 2005.

55

Figure 34 : Profils journaliers modèle-mesure des concentrations moyennes horaires NO2 pour les stations

permanentes à Nancy (2005)

Le modèle reproduit globalement bien les pointes de NO2, le matin et le soir. Il semble néanmoins

sous-estimer légèrement les concentrations NO2 aux heures de pointes de circulation automobile.

56

Figure 35 : Profils journaliers modèle-mesure des concentrations moyennes horaires PM10 pour les 3 stations

permanentes de l’agglomération de Nancy (2005)

Les profils PM10 sont moins bien représentés par le modèle que ceux de NO2 (Figure 35).

Au niveau de Neuves-Maisons, on observe une forte sous-estimation des niveaux enregistrés le

matin, principalement due à des épisodes d’origines industrielles qui ne sont pas reproduits par le

modèle. Les concentrations des autres stations sont surestimées par le modèle au regard de la

réalité.

57

58

Figure 36 : Profils modèle-mesure des concentrations moyennes mensuelles NO2 pour les 6 stations


Les moyennes mensuelles en NO2 sont bien reproduites par le modèle. Celles-ci confirment la

tendance à la sous-estimation du modèle. On peut voir que cette sous-estimation est variable dans le

temps. Celle-ci apparaît plus importante en période estivale, fait très marqué sur les sites de Brabois

et Charles III [CHA] notamment.

59

Figure 37 : Profils des concentrations moyennes mensuelles PM10 modèle-mesure pour les 3 stations


Les profils modèle-mesure des moyennes mensuelles en PM10 sont très hétérogènes. Les tendances

sont globalement bonnes sur l’ensemble des sites mais on note une forte surestimation du modèle

sur le site de Charles III *CHA+. Cela peut s’expliquer par la configuration spéciale de la station. Etant

implantée à une distance très proche d’un axe à forte circulation automobile, le modèle lui affecte

des concentrations élevées. En réalité, la présence d’un mur faisant obstacle entre la route et la cour

dans laquelle est implantée la station, peut expliquer une plus faible influence de la route sur la

mesure réelle que celle estimée par le modèle.

60

61

Figure 38 : Comparaison des profils horaires modèle-mesure NO2 de l’agglomération de Nancy (Janvier 2005).

62

Figure 39 : Comparaison des profils horaires modèle-mesure PM1O de l’agglomération de Nancy (Janvier 2005).

5.4.3 Détails des résultats sur l’agglomération de Poitiers

Le Tableau 9 présente les indicateurs choisis pour évaluer le modèle, pour l’agglomération de

Poitiers, calculés pour l’année 2006.

Station Polluant Moyenne

modèle

Moyenne

mesure

Erreur

relative

Coefficient

de

corrélation

Biais FA2 SD NMSE

Chasseneuil

(CHA) NO2 13.10 13.33 2% 0.66 - 0.02 78.12 8.09 0.37

Couronneries

(COU) NO2 18.00 15.24 18% 0.69 0.17 79.17 8.79 0.31

63

Marché

(MCH) NO2 26.20 30.96 15% 0.68 - 0.17 82.40 14.80 0.30

Chasseneuil

(CHA) PM10 16.67 18.36 9% 0.86 - 0.10 97.94 5.72 0.12

Couronneries

(COU) PM10 16.80 17.97 7% 0.92 - 0.07 98.76 3.73 0.05

Marché

(MCH) PM10 18.27 18.77 3% 0.87 - 0.03 97.93 4.89 0.07

Tableau 9 : Paramètres calculés pour évaluer le modèle NUMTECH (Poitiers, année de référence 2006).

Les résultats du modèle sur Poitiers respectent largement, à l’échelle annuelle, les objectifs de

qualité de la Directive 2008/50/CE pour le NO2 et les PM10, sur les stations périurbaines et sur la

station urbaine « Marché », fortement influencée par le trafic. Ils sont particulièrement bons pour les

PM10, en raison de la faible contribution des sources locales.

Les coefficients de corrélation, tous supérieurs à 60%, sont situées dans la moyenne des résultats

disponibles dans la bibliographie.

La répartition des écarts horaires NO2 et PM10 pour les trois stations Chasseneuil (CHA),

Couronneries (COU) et Marché (MCH) est présentée sous forme de boxplots (Figure 40).

64

Figure 40 : Représentation en boxplot des écarts modèle-mesure en NO2 et PM10 sur les stations

Chasseneuil(CHA), Couronneries(COU) et Marché(MCH).

Profils horaires moyens journaliers

Les graphiques suivants représentent les profils horaires moyens de NO2 et PM10 pour les trois stations

Chasseneuil (CHA), Couronneries (COU) et Marché (MCH).

65

Figure 41 : Profils journaliers modèle-mesure des moyennes horaires en NO2 sur les stations Chasseneuil(CHA),

Couronneries(COU) et Marché(MCH).

66

Figure 42 : Profils journaliers modèle-mesure des moyennes horaires en PM10 sur les stations Chasseneuil(CHA),

Couronneries(COU) et Marché(MCH).

Les courbes modèle-mesure sont bien corrélées quelques soit le polluant ou la station considérée ;

en particulier les pointes de pollution du matin et du soir sont bien représentés et apparaissent de

manière concomitante.

Moyennes mensuelles

67

Figure 43 : Profils es moyennes mensuelles en NO2 sur les stations Chasseneuil(CHA), Couronneries(COU) et

Marché(MCH).

68

Figure 44 : Profils es moyennes mensuelles en PM10 sur les stations Chasseneuil(CHA), Couronneries(COU) et

Marché(MCH).

L’évolution mensuelle est bien représentée quelque soit le polluant ou la station considérée. Seul un

épisode ponctuel en NO2 n’a pu être reproduit au mois de juin sur la station « Marché ». Les

évènements particuliers, de type augmentation ponctuelle du trafic, ne peuvent être reproduits par

le modèle.

Les séries de graphiques suivantes représentent à l’échelle horaire les résultats du modèle comparés

aux valeurs mesurées, du 01/01 au 23/01/2006 (Figure 45 et Figure 46). La période est trop courte

pour être représentative. Les graphiques ne sont présentés qu’à titre d’illustration.

69

Figure 45 : Profils modèle-mesure des moyennes horaires en NO2 sur les stations Chasseneuil(CHA),

Couronneries(COU) et Marché(MCH). (janvier 2006)

70

Figure 46 : Profils modèle-mesure des moyennes horaires en PM10 sur les stations Chasseneuil(CHA),

Couronneries(COU) et Marché(MCH) (janvier 2006).

71

6 Comparaison des méthodes

La valeur réelle de l’exposition ou plus précisément la valeur réelle de la concentration moyenne en

dioxyde d’azote au cours de la grossesse au domicile des individus de la cohorte n’est pas connue. Ce

paragraphe traite donc de la comparaison des estimations réalisées par les trois méthodes décrites

précédemment, à savoir :

Approche « Station » : c’est-à-dire en affectant à l’individu les valeurs mesurées sur la

station de mesures permanente la plus proche.

Approche « Combinée » : combinaison des mesures des stations fixes, avec celle obtenues

par échantillonneurs passifs. Les premières permettent d’appréhender la variation

temporelle des concentrations de dioxyde d’azote et les secondes la variation spatiale.

Approche « Déterministe » : les expositions sont obtenues à partir des résultats d’un modèle

de dispersion.

Pour les trois méthodes, le tableau suivant donne les effectifs pour lesquels une estimation de

l’exposition a pu être réalisée.

Nombre de femmes

prises en compte rg rt1 rt2 rt3

Stations 790 836 836 790

combinée 874 921 921 874

Déterministe 1247 1218 1239 1217

Tableau 10 : Effectif pour les différentes approches

L’approche « déterministe » est la méthode qui permet l’inclusion la plus importante. En effet le

domaine de calcul peut être ajusté en fonction de la localisation des individus.

L’approche « combinée » conduit à la perte d’environ 30% d’individus par rapport à la modélisation.

En effet le calcul de l’exposition par l’approche combinée impose que les individus soit domicilié à

l’intérieur du domaine cartographié, l’emprise de ce domaine étant liée à la position des

échantillonneurs passifs.

Concernant l’approche « Station», la règle usuelle consiste à ne prendre en compte que les individus

dont le domicile est distant de moins de 5 000 mètres de la station la plus proches. Compte-tenu du

nombre de station, notamment sur Poitiers cette condition est très restrictive. Ainsi l’effectif relatif à

cette méthode est le plus faible.

Pour permettre une comparaison pertinente entre les trois approches, il convient donc de travailler

uniquement avec les individus pour lesquelles l’estimation de l’exposition a été réalisée par les trois

méthodes. Le tableau suivant donne un descriptif des effectifs retenus pour cette comparaison.

72

Effectif prises en

compte Poitiers Nancy Total

Période complète de

grossesse

(rg)

325 465 790

1er trimestre de

grossesse

(rt1)

319 465 836

2nd trimestre de

grossesse

(rt2)

331 465 836

3ième trimestre de

grossesse

(rt3)

325 465 790

Tableau 11 : Effectif retenu

La comparaison des estimations des 3 approches sera réalisée sur :


rt1 : c’est à dire sur l’exposition au cours du premier trimestre de grossesse.

Il est intéressant de voir la réponse des différentes approches à des estimations différentes en terme

de durée, environ 44 semaines pour la période complète de grossesse (rg) et 15 semaines pour le

premier trimestre (rt1) pour deux raisons :

l’aptitude des modèles à reproduire des expositions moyennes sur des périodes de durées

différentes. Pour les approches « Combinée » et « Déterministe », il a été montré que

l’erreur diminue avec la longueur de la période concernée.

L’aptitude des modèles à reproduire la saisonnalité. La période de grossesse d’une durée

d’environ 44 semaines se révèle assez proche d’une moyenne annuelle, alors qu’une période

de 3 mois est très sensible à la saisonnalité (été, hiver).

6.1 Statistiques générales Les statistiques générales seront calculées pour la période rg (période complète de la grossesse) et

sur rt1 (1er trimestre de grossesse). Elles portent sur les quartiles :

1er quartile : il s’agit du quart de la population la moins exposée,

médiane : dans le cas d’une distribution normale cet indicateur est à rapprocher de la

moyenne. Il s’agit de quantifier le niveau médian d’exposition de la cohorte,

73

dernier quartile : il s’agit du quart de la population la plus exposée.

6.1.1 Exposition durant la grossesse Les tableaux suivants donnent les statistiques générales des expositions estimées selon les trois

approches pour la durée totale de la grossesse (soit environ 44 semaines).

Total Quantile 0.25 médiane Quantile 0.75

Approche « Station» 19.41 31.10 31.17

Approche « combinée » 18.74 25.70 29.69

Approche

« déterministe » 17.79 23.18 29.49

Tableau 12 : Comparaison des approches sur tout l'effectif pour rg

Poitiers Quantile 0.25 médiane Quantile 0.75

Approche « Station » 16.72 23.25 38.70


Approche

« déterministe » 15.06 17.83 20.96

Tableau 13 : Comparaison des approches sur l'effectif de Poitiers pour rg

74

Nancy Quantile 0.25 médiane Quantile 0.75

Approche « Station» 22.33 34.35 38.25


Approche

« déterministe » 22.57 27.61 31.97

Tableau 14 : Comparaison des approches sur l'effectif de Nancy pour rg

La Figure 47 représente sous forme de boxplot la distribution des expositions selon l’approche et

selon la zone (totale, agglomération de Poitiers et agglomération de Nancy)

Figure 47: Distribution des expositions selon l'approche sur la période rg

Sur le premier quartile (quantile 0.25), c’est-à-dire pour le quart de la population la moins exposée,

les trois approches donnent des valeurs sensiblement identiques. L’approche déterministe donne

cependant les valeurs d’expositions les plus faibles.

75

La médiane tend à mettre en évidence des expositions plus fortes avec l’approche « station», cela

semble plus marqué sur l’agglomération de Poitiers. Dans ce cas c’est encore l’approche déterministe

qui donne les expositions médianes les plus faibles. Sur la totalité de l’effectif, les valeurs moyennes

sont de 28.72µg/m3, 24.365µg/m3 et 24.011µg/m3 respectivement pour l’approche « Station fixe »,

« combinée » et « déterministe ».

Sur le dernier quartile (quantile 0.75), c’est à dire pour le quart de la population la plus exposée,

l’approche « Station» donne les expositions les plus fortes. Cette remarque est très significatives sur

l’agglomération de Poitiers où l’on note une augmentation de plus de 50% par rapport aux deux

autres approches.

Le Tableau 15 donne les écarts-type des estimations des trois approches

Effectif total Agglomération de

Poitiers

Agglomération de

Nancy

« Station » 9.38 9.30 8.71

« Combinée » 6.37 4.11 3.5

« « Déterministe » 7.73 5.03 7.07

Tableau 15 : Ecarts type des estimations pour les trois approches (rg)

Compte-tenu de la distribution des estimations représentée sur Figure 48, il en ressort que les

statistiques générales établit sur l’effectif total sont biaisées par la différence intrinsèque aux deux

agglomérations, il convient donc de porter une attention plus particulière aux statistiques générales

par agglomérations.

Quelle que soit la zone concernée, l’approche « Station » montre une variabilité plus importante, il a

été montré que les stations urbaines étaient sur-représentées dans cette approche, or ces stations

par leur implantation en zone urbaine dense montrent des concentrations très variables dans le

temps (profil journalier, hebdomadaire, annuel).

L’approche « Combinée » semble être peu variable respectivement un écart-type de 4.11 et

3.5µg/m3 pour les agglomérations de Poitiers et Nancy. L’approche « Combinée » est basée sur un

traitement géostatistique (krigeage) de mesures par échantillonneurs passifs. Ce traitement induit un

lissage spatial des concentrations sur le domaine. Les modèle de régression linéaire établis sur ces

données puis les estimations qui en découlent sont donc peu variables.

L’approche « Déterministe » semble être la mieux adaptée pour reproduire des gradients importants

d’expositions comme les sur-concentrations liées à la proximité d’une voie de trafic important. En

effet, l’inventaire des émissions permet de reproduire l’hétérogénéité des concentrations au niveau

d’une agglomération.

La Figure 48 représente les histogrammes pour les deux approches « Combinée et « Déterministe ».

76

Figure 48 : Distribution des expositions pour les approches "Combinée" et "Déterministe" sur la période rg

Alors que l’analyse des quartiles ne montrait pas de différence particulière entre les deux approches,

les histogrammes de la Figure 48 montrent que l’approche « Déterministe » produit des valeurs

d’exposition plus fortes. L’approche « Déterministe » permet :

Sur l’agglomération de Nancy d’élargir la gamme des expositions entre 5 à 60µg/m3 contre

20 à 40 µg/m3 pour l’approche « Combinée »

Sur l’agglomération de Poitiers d’élargir, moins sensiblement, la gamme des expositions

entre 5 à 50 µg/m3 contre 5 à 35 µg/m3 pour l’approche « Combinée »

77

6.1.2 Exposition durant le premier trimestre de grossesse

Les tableaux suivants reprennent les même indicateurs statistiques que précédemment mais

restreint au premier trimestre de grossesse.

Total Quantile 0.25 médiane Quantile 0.75

Approche « Station

fixe » 20.63 29.92 38.08


Approche

« déterministe » 17.39 22.51 29.65

Tableau 16 : Comparaison des approches sur tout l'effectif pour rt1

Poitiers Quantile 0.25 médiane Quantile 0.75

Approche « Station

fixe » 17.63 24.10 36.49


Approche

« déterministe » 14.25 18.75 22.77

Tableau 17 : Comparaison des approches sur l'effectif de Poitiers

Nancy Quantile 0.25 médiane Quantile 0.75

Approche « Station

fixe » 22.57 31.22 33.57


Approche

« déterministe » 20.66 26.50 33.01

Sur ces statistiques, des conclusions analogues à la comparaison réalisée sur la période de grossesse

peuvent être avancées.

78

Figure 49 : Distribution des expositions pour les approches "Combinée" et "Déterministe" sur la période rt1

Sur la période du trimestre, la variabilité des approches « Combinée » et « Déterministe » est

équivalente.

La Figure 49 représente les histogrammes pour les deux approches « Combinée et « Déterministe ».

79

Figure 50 : Distribution des expositions pour les approches "Combinée" et "Déterministe" sur la période rt1

Les conclusions sont là aussi identique à celles formulées sur la période de grossesse totale (rg)

6.1.3 Conclusion

L’approche « Station » s’écarte sensiblement des deux autres approches « Combinée » et

« déterministe », surtout pour les expositions les plus fortes et dans une moindre mesure pour les

concentrations médiane. Comme cela a déjà été expliqué précédemment, les stations des centres

urbaines de Poitiers (MCH) et Nancy (CUG) ont une forte incidence sur les expositions puisqu’elles

concernent une part importante des effectifs. Sur Poitiers, plus de 50% de la cohorte est associée à

la station « MCH » et 60% à la station « CUG » sur Nancy . Le paragraphe «Approche « station»

explique en partie les limites de cette même approche dans le cas d’une cohorte d’étendu

géographique réduite (à l’échelle de l’agglomération dans notre cas)

L’analyse des quartiles montrent une certaine cohérence entre les expositions calculées par les

approches « combinée » et « déterministe ». Les différences n’apparaissent pas significative sur ces

statistiques générales. L’approche « Déterministe » semble cependant en mesures de produire une

gamme d’exposition plus large et plus variable que l’approche « Combinée ».

L’approche « Combinée » semble être en mesure de reproduire correctement la saisonnalité des

concentrations de dioxyde d’azote mais apparaît moins bien adaptée pour reproduire les variations

spatiales de ce polluant à l’échelle de l’agglomération.

80

6.2 Etude des corrélations

6.2.1 Corrélation durant la grossesse

La Figure 51 donne le nuage de point et la corrélation deux à deux pour les trois approches.

Figure 51 : Etude de corrélation entre les trois approches sur la période rg

Le coefficient de corrélation ne peut être utilisé sans confrontation avec le nuage de point. En effet

alors que dans les trois cas la valeur du coefficient de corrélation apparaît comme significative : 0.6

pour « Station Fixe » VS « Combinée » et « Station Fixe » VS « Déterministe » et 0.7 pour

« Combinée » VS « Déterministe », il ressort du nuage de points que la meilleure corrélation est

observée pour la comparaison entre l’approche « déterministe » et l’approche « Combinée ».

81

Le nuage de point illustre très bien le constat établit dans le chapitre 2.2, c’est-à-dire qu’en moyenne

les concentrations de dioxyde d’azote sont plus fortes sur l’agglomération de Nancy.

6.2.2 Corrélation durant le premier trimestre de grossesse

La Figure 52 donne le nuage de point et la corrélation deux à deux pour les trois approches.

Figure 52 : Etude de corrélation entre les trois approches sur la période rrt1

Il ressort du nuage de points que la meilleure corrélation est observée pour la comparaison entre

l’approche « déterministe » et l’approche « Combinée ». Les nuages des deux agglomérations sont

plus confondus que pour la période rt.

82

6.3 Test de kappa

Le test non paramétrique Kappa (K) de Cohen (Cohen J. : A coefficient of agreement for nominal

scales., Educ. Psychol. Meas., 1960, 20, 27-46) permet de chiffrer l’accord entre deux ou plusieurs

observateurs ou techniques lorsque les jugements sont qualitatifs, contrairement au coefficient de

Kendall[3] par exemple, qui évalue le degré d’accord entre des jugements quantitatifs.

Le coefficient Kappa est un nombre réel, sans dimension, compris entre -1 et 1. L’accord sera

d’autant plus élevé que la valeur de Kappa est proche de 1.

Lorsqu’il y a indépendance des jugements, le coefficient Kappa est égal à zéro, et dans le cas d’un

désaccord total entre les juges, le coefficient Kappa prend la valeur -1.

Landis et Koch (The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data, Biometrics, 1977a,

33, 159-174) ont proposé un classement de l’accord en fonction de la valeur de Kappa présenté dans

le Tableau 18.

Accord Kappa

Excellent 0,81

Bon 0,80 - 0,61

Modéré 0,60 - 0,41

Médiocre 0,40 - 0,21

Mauvais 0.2 – 0.0

Très mauvais < 0.0

Tableau 18 : Degré d'accord et valeur de Kappa

Pour chacune des approches, les effectifs ont été classés en tertile, l’étude de la concordance portera

donc sur trois classes, le Tableau 19 donne la classification qui sera utilisée pour l’effectif total.

Approche Classe 0

1er tertile

Classe 1

2nd tertile

Classe 2

Dernier tertile

Station < 21.47 µg/m3 21.47 -> 35.41 µg/m3 > 35.41µg/m3

Combinée < 21.59 µg/m3 21.59 -> 28.21 µg/m3 > 28.211µg/m3

Déterministe < 19.15 µg/m3 19.15 -> 27.13 µg/m3 > 27.13µg/m3

Effectif 261 260 269

Tableau 19 : Classification en tertile de l'effectif total

Le test de kappa permet donc de quantifier l’accord entre les trois classes définit précédemment

pour les trois couples suivants :

« Station » VS « Combinées »

83

« Station » VS « Déterministe »

« Combinée» VS « Déterministe »

6.4 Accord entre les méthodes pour l’exposition sur la durée de la

grossesse Le Tableau 20 donne les coefficients du kappa de cohen établit sur l’exposition durant toute la

période de grossesse (rg) deux à deux pour les trois approches.

Effe

ctif

to

tal

Approches Station Combinée Déterministe

Station 1 0.354

(Médiocre)

0.370

(Médiocre)

Combinée 0.354 1 0.51

(Modéré)

Déterministe 0.370 0.51 1

Effe

ctif

: A

gglo

mér

atio

n d

e

Po

itie

rs


Station 1 0.308

(Médiocre)

0.363

(Médiocre)

Combinée 0.308 1 0.437

(Modéré)


Effe

ctif

: A

gglo

mér

atio

n d

e

Nan

cy


Station 1 0.4

(Médiocre)

0.377

(Médiocre)

Combinée 0.4 1 0.323

(Médiocre)


Tableau 20 : Bilan de kappa sur tout l'effectif pour les trois approches (rg)

Sur l’effectif total ou sur l’agglomération de Poitiers, l’accord entre les expositions pour les

approches « Déterministe » et « Combinée » est significativement meilleur qu’avec les deux

comparaisons impliquant l’approche « Station ».

84

Sur l’agglomération de Nancy, l’accord entre l’approche « déterministe » et « combinée » est

médiocre. Le niveau d’accord est même inférieur à ceux entre approche « Station « / « Combinée »

et « Station » / Dispersion ».

Quelle que soit les effectifs (effectif total, Agglomération de Poitiers ou Agglomération de Nancy ), la

concordance des estimations obtenues à partir des trois méthodes reste modérée.

Le Tableau 21 donne en pourcentage la répartition des effectifs dans les différentes classes pour les

trois comparaisons. Ces résultats concernent l’ensemble des effectifs des deux agglomérations.

Stat

ion

Co

mb

inée

En % 1er tertile 2nd tertile 3ième tertile

1er tertile 59,8 26,4 13,8

2nd tertile 27,3 48,1 24,6

3ième tertile 12,6 24,5 62,8

Stat

ion

Dét

erm

inis

te


1er tertile 63,6 28,0 8,4

2nd tertile 28,8 44,2 26,9

3ième tertile 7,4 26,8 65,8

Co

mb

inée

Dét

erm

inis

te


1er tertile 75,1 21,5 3,4

2nd tertile 20,0 54,6 25,4


Tableau 21 : Répartition des effectifs entre les différentes classes (rg)

85

La Figure 53 donne une représentation graphique de la répartition entre les tertiles.

Figure 53 Répartition des effectifs entre les différentes classes (rg)

86

Comme le traduisait le coefficient de Kappa Les approches « Combinée » et « Déterministe » montre

la meilleure concordance. Le pourcentage de désaccord de deux classes en inférieure à 5% de

l’effectif (3.4% et 4.8%).

6.5 Accord entre les méthodes pour l’exposition sur le premier trimestre

de la grossesse. Le Tableau 22 donne les coefficients du kappa de cohen établit sur l’exposition sur le premier

trimestre de la grossesse (rt1) deux à deux pour les trois approches.

Effe

ctif

to

tal


Station 1 0.372

(Médiocre)

0.321

(Médiocre)

Combinée 1 0.489

(Modéré)

Déterministe 1

Effe

ctif

: A

gglo

mér

atio

n d

e

Po

itie

rs


Station 1 0.387

(Médiocre)

0.346

(Médiocre)

Combinée 1 0.469

(Modéré)

Déterministe 1

Effe

ctif

: A

gglo

mér

atio

n d

e

Nan

cy


Station 1 0.255

(Médiocre)

0.4

(Médiocre)

Combinée 1 0.387

(Modéré)

Déterministe 1

Tableau 22 : Bilan de kappa sur tout l'effectif pour les trois approches (rt1)

La cohérence entre les différentes les estimations des expositions sur le premier trimestre de

grossesse est comparable à ce qui a été constaté sur la période totale de grossesse.

87

Le Tableau 23 donnes en pourcentage la répartition des effectifs dans les différentes classes pour les

trois comparaisons. Ces résultats concernent l’ensemble des effectifs des deux agglomérations. St

atio

n

Co

mb

inée


1er tertile 64,9 22,0 13,1

2nd tertile 23,6 50,8 25,6

3ième tertile 11,2 26,2 62,5

Stat

ion

Dét

erm

inis

te


1er tertile 63,6 28,0 8,4

2nd tertile 28,8 44,2 26,9


Co

mb

inée

Dét

erm

inis

te


1er tertile 73,7 23,2 3,1

2nd tertile 22,9 51,6 25,6


Tableau 23 : Répartition des effectifs entre les différentes classes (rt1)

La Figure 54 donne une représentation graphique de la répartition entre les tertiles.

Comme le traduisait le coefficient de Kappa, les approches « Combinée » et « Déterministe » montre

la meilleure concordance. Le pourcentage de désaccord de deux classes en inférieure à 5% de

l’effectif (3.4% et 4.8%).

Il ne se dégage pas de différence significative entre les résultats établit sur la durée période totale de

grossesse (rg) ou le premier trimestre (rt1), la suite portera donc uniquement sur les estimations des

expositions de la période complète de grossesse.

88

Figure 54: Répartition des effectifs entre les différentes classes (rt1)

89

6.6 Etude de l’influence de la distance { la station

La distance entre un individu de la cohorte et la station de mesures la plus proche est un élément

déterminant dans l’approche « Station », rappelons que cette approche consiste à associer à

l’individu les valeurs de la station la plus proche de son lieu de domicile.

La Figure 55 donne l’évolution du coefficient de Kappa en fonction de la distance maximale entre qui

sépare l’individu de la station de mesures.

Figure 55: Evolution du kappa en fonction de la distance à la station la plus proche (rg)

Le test du Kappa donne une p-value de 8E-2, 3E-3, 2E-4 et 7E-14 pour les distances comprises entre

respectivement de 0-200, 0-400, 0-600 et 0-800 mètres, ainsi les résultats de ce test pour les

distances inférieures à 1000 mètres ne sont donnés qu’à titre indicatif. Pour ces distances, les

effectifs de 6, 30, 23, 126 sont insuffisants pour assurer la bonne représentation du test de Kappa.

L’effet de la distance entre l’individu et la station la plus proche à une incidence évidente sur les tests

impliquant l’approche « Station ».

Pour les individus pour lesquels la station la plus proche se situe entre 1000 et 2500 mètres,

l’approche « déterministe » montre un meilleur accord avec l’approche « station » que l’approche

90

« Combinée ». Rappelons que lors de la mise en place d’un modèle déterministe, une phase de

calage du modèle permet d’assurer la bonne reproduction des concentrations mesurées aux stations

de mesures.

Pour les distances entre un individu et station de mesures supérieures à 2500 mètres, la cohérence

entre l’approche « Station» et « Combiné » ou « Déterministe » ne sont pas significativement

différentes.

L’effet de la distance est peu perceptible sur la valeur du coefficient de Kappa pour les approches

« Combinée » et « Déterministe » .

91

6.7 Conclusion L’approche modélisation est la méthode qui permet l’inclusion la plus importante. En effet le

domaine de calcul peut être ajusté en fonction de la localisation des individus.

L’approche combinée conduit à la perte d’environ 30% d’individus par rapport à la modélisation. En

effet le calcul de l’exposition par l’approche combinée impose que les individus soit domicilié à

l’intérieur du domaine cartographié, l’emprise de ce domaine étant liée à la position des

échantillonneurs passifs.

Concernant l’approche « Station fixe », la règle consiste à ne prendre en compte que les individus



cette méthode est le plus faible

D’un point de vue des statistiques générales, l’approche « Station » s’écarte sensiblement des deux

autres approches « Combinée » et « déterministe », surtout pour les expositions les plus fortes et

dans une moindre mesure pour les concentrations médiane. Comme cela a déjà été expliqué

précédemment, les stations des centres urbaines de Poitiers (MCH) et Nancy (CUG) ont une forte

incidence sur les expositions puisqu’elles concernent une part importante des effectifs. Sur Poitiers,

plus de 50% de la cohorte est associée à la station « MCH » et 60% à la station « CUG » sur Nancy. Le

paragraphe «Approche « station» explique en partie les limites de cette même approche dans le cas

d’une cohorte d’étendu géographique réduite (à l’échelle de l’agglomération dans notre cas).

L’analyse des quartiles montrent une certaine cohérence entre les expositions calculées par les

approches « combinée » et « déterministe ». Les différences n’apparaissent pas significative sur ces

statistiques générales. L’approche « Déterministe » semble cependant en mesures de produire une

gamme d’exposition plus large et plus variable que l’approche « Combiné ». L’approche

« Combinée » semble être en mesure de reproduire correctement la saisonnalité des concentrations

de dioxyde d’azote mais apparaît moins bien adaptée pour reproduire les variations spatiales de ce

polluant à l’échelle de l’agglomération.

L’étude de corrélation que la meilleure corrélation est observée pour la comparaison entre

l’approche « déterministe » et l’approche « Combinée ».


observateurs ou techniques lorsque les jugements sont qualitatifs. Quelle que soit les effectifs

(Effectif total, Agglomération de Poitiers ou Agglomération de Nancy ), la concordance des

estimations obtenues à partir des trois méthodes reste modérée de plus il ne se dégage pas de



92

7 Conclusion EDEN est une étude épidémiologique longitudinale pour laquelle 2000 femmes ont été recrutées

au cours de leur grossesse dans les maternités de Nancy et Poitiers. Chaque femme et son enfant

sont suivis dans un premier temps jusqu'au 5ème anniversaire de l’enfant. EDEN poursuit un double

objectif :

identifier les facteurs pré et postnatals précoces (facteurs d'exposition et d'état de santé

maternels pendant la grossesse, développement du fœtus in utero, état de l'enfant à la

naissance et dans les premiers mois de vie) qui influencent le développement et la santé

ultérieure de l'enfant ;

comprendre les mécanismes de ces relations.

L’étude devrait permettre de mieux établir l'importance des déterminants précoces sur la santé des

individus, en particulier en regard des nombreux facteurs d'environnement qui l'influencent au cours

de la grossesse, de l'enfance, puis de la vie adulte

L’étude Eden est coordonnée par l’Inserm et les CHU de Nancy et Poitiers. Ce projet regroupe

plusieurs équipes :

équipes d'épidémiologie et de sciences sociales de l'Institut Fédératif de Recherche ‘Santé

Publique’ Paris Sud,

équipes des maternités de Nancy et Poitiers.

Certaines thématiques nécessitent des collaborations avec des équipes autres que les

équipes fondatrices. C’est dans ce cadre qu’ATMO Poitou-Charentes et AIRLOR

interviennent.

A ce stade de l’exploitation de la cohorte EDEN’Air, les travaux ne portent que sur le

développement in-utéro de l’enfant et visent à mettre en évidence un lien entre exposition à la

pollution atmosphérique pour le dioxyde d’azote et développement de l’enfant.

ATMO Poitou-Charentes et AIRLOR interviennent pour fournir une estimation de l’exposition des

individus de la cohorte EDEN pour les différents trimestres de grossesse et pendant la durée totale

de la grossesse.

Les niveaux de pollution auxquels un individu est exposé sont difficiles à quantifier précisément. Il est

reconnu que son mode de déplacement, son lieu de domicile, la pollution de l’air intérieur (lieu où un

individu passe près de 80% du temps), son exposition professionnelle sont des paramètres très

influents sur son exposition globale à la pollution atmosphérique.

En épidémiologie, il est usuellement admis que l’exposition à la pollution est approchée en

considérant uniquement la qualité de l’air extérieur sur le lieu de résidence de l’individu concerné. La

bibliographie internationale est riche en publications montrant des effets significatifs entre des

événements de santé et l’exposition à la pollution atmosphérique ainsi estimée.

93

Même approchée ainsi, l’exposition à la pollution atmosphérique est délicate à appréhender compte-

tenu des différences de niveaux de pollution au sein d’une agglomération (proximité d’une grande

voie de circulation, centre urbain, zone périurbaine). De nombreuses études nationales et

internationales se basent sur les mesures des stations automatiques des organismes de surveillance

de la qualité de l’air. Ainsi les niveaux de pollution respirée par l’individu sont assimilés à ceux de la

station la plus proche de son domicile. Cette nouvelle approximation a été validée sur des cohortes

de grande taille en termes de nombre d’individus et d’échelle spatiale (échelle d’un continent ou

d’un pays) par de nombreuses équipes travaillant dans le domaine de l’expologie.

Les travaux décrits ici visent à proposer et comparer des méthodes alternatives d’estimation de

l’exposition permettant de mieux prendre en compte l’hétérogénéité de la pollution à l’échelle d’une

ville.

L’approche « Combinée » : combinaison des mesures des stations fixes, avec celle obtenues

par échantillonneurs passifs. Les premières permettent d’appréhender la variation

temporelle des concentrations de dioxyde d’azote et les secondes la variation spatiale.

L'approche « Déterministe » : les expositions sont obtenues à partir des résultats d’un

modèle de dispersion.

Au total, c’est donc trois méthodologiques différentes qui seront développé (« Station la plus

proche », « Combiné » et « Déterministe ». Une dernière partie compare deux à deux ces trois

méthodes.

Les deux agglomérations concernées sont sensiblement différentes aux regards :

de la population : L'agglomération de Nancy compte plus de 300 000 habitants alors que

celle de Poitiers seulement de 120 000. Les surfaces cartographiées s'étendent sur sur 315

km² autour du centre ville de l'agglomération de Poitiers et sur 165km2 de l'agglomération

de Nancy. La densité de population de la zone de l’étude envisagée sur l’agglomération de

Nancy égale presque deux fois celle de l’agglomération de Poitiers.

des niveaux de dioxyde d'azote : Même si les concentrations moyennes annuelles maximales

observées dans l‘hyper-centre des deux agglomérations sont comparables (15% plus faibles à

Poitiers qu'à Nancy). Elles sont, sur l'ensemble du domaine, significativement plus faibles à

Poitiers (43% plus faibles à Poitiers qu'à Nancy). On note une différence entre le nombre de

stations de mesures permanentes exploitables sur la zone et la période d'étude, 6 stations

sur Nancy contre 3 sur Poitiers. Les données par échantillonneurs passifs disponibles sur les

deux agglomérations sont quant à elles équivalant.

Il est donc attendu que les niveaux d’exposition des individus de la cohorte de Nancy soient plus

exposés au dioxyde d’azote que ceux de Poitiers. L’hétérogénéité des concentrations de dioxyde

d’azote en évidence à partir des mesures des stations permanentes et des mesures par

échantillonneurs passifs montre que le niveau d’exposition d’un individu sera très dépendant de sa

localisation sur la zone d’étude. La date de conception est le second paramètre déterminant du

niveau d’exposition. La saisonnalité des concentrations de dioxyde d’azote conduit à une variabilité

importante de l’exposition à ce polluant surtout sur les estimations de l’exposition pendant le

trimestre.

L’approche « Station la plus proche »

94

L’estimation de l’exposition à la pollution atmosphérique est habituellement obtenue à partir de



mise en œuvre, d’assurer une cohérence entre les différentes données.


l’abandon de 1003 individus des 2002 que compte la cohorte. Cette contrainte est en effet très

restrictive en terme d’effectif mais sans doute insuffisante en terme de pollution atmosphérique. En

effet, le diamètre théorique des communes concernées par cette étude (Nancy et Poitiers) est

d’environ 5km, l’hypothèse selon laquelle les concentrations en dioxyde d’azote sont homogènes sur

toute la commune est peu recevable. Plus de la moitié des individus de la cohorte est affectée aux

stations représentatives des centres urbains à fortes densités de populations. La surreprésentation

des stations urbaines conduit à une surexposition de la cohorte. De plus aux regards de l’étude

portant sur la représentativité des stations de mesures sur l’agglomération de Poitiers, il apparaît

que cette la méthode n’est pas la plus adaptée à l’estimation de l’exposition à l’échelle d’une

agglomération.

Approche « combinée »

Dans le cas de la cohorte EDEN’Air, une grande proportion des individus se situe sur la communauté

d’agglomération (Nancy et Poitiers). Les travaux cartographiques menés par les Associations Agréées

de Surveillance de la Qualité de l’Air ont mis en évidence la très forte hétérogénéité des

concentrations de polluants dans l’air et principalement les polluants primaires comme les oxydes

d’azote. Ces cartographies sont réalisées à partir de campagnes de mesures par échantillonneurs

passifs et sont ensuite cartographiés à partir de techniques de krigeage. Une méthode alternative

d’estimation de l’exposition à l‘approche « station fixe la plus proche » est étudiée en combinant les

données des stations fixes, des échantillonneurs passifs, nécessaires pour appréhender les variations

des concentrations de dioxyde d’azote, temporelle et spatiale, respectivement. L’objectif est de

décrire plus finement la distribution spatiale du dioxyde d’azote sur la zone d’étude définie à partir

des cartographies obtenues pour chaque campagne de mesures par échantillonneurs passifs.

Approche « Déterministe »

Les expositions sont issues des simulations réalisées à partir d’un modèle de dispersion gaussien de

seconde génération ADMS Urban. Afin d’assurer une cohérence entre les résultats de

l’agglomération de Nancy et Poitiers, un travail important de mise en cohérence méthodologique a

été réalisée à la fois sur le calcul des émissions, sur les données d’entrées importantes du modèle, et

sur la configuration d’ADMS. L’utilisation d’un modèle de dispersion, vise à prendre aussi en compte

les sources plus locales de pollution de l'air, et notamment le trafic routier. Elle repose sur une

modélisation de la dispersion des polluants atmosphériques dans les deux zones concernées par

l'étude. Cette approche permet de réaliser une estimation sur une plus large variété de polluants



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La valeur réelle de l’exposition ou plus précisément la valeur réelle de la concentration moyenne en

dioxyde d’azote au cours de la grossesse au domicile des individus de la cohorte n’est pas connue. La

comparaison des estimations est donc réalisée sur les trois méthodes décrites précédemment.

L’approche modélisation est la méthode qui permet l’inclusion la plus importante. En effet le

domaine de calcul peut être ajusté en fonction de la localisation des individus. L’approche combinée

conduit à la perte d’environ 30% d’individus par rapport à la modélisation. En effet le calcul de

l’exposition par l’approche combinée impose que les individus soient domiciliés à l’intérieur du

domaine cartographié, l’emprise de ce domaine étant liée à la position des échantillonneurs passifs.

Concernant l’approche « Station fixe », la règle consiste à ne prendre en compte que les individus



cette méthode est le plus faible.

D’un point de vue des statistiques générales, l’approche « Station » s’écarte sensiblement des deux

autres approches « Combinée » et « déterministe », surtout pour les expositions les plus fortes et

dans une moindre mesure pour les concentrations médianes. Les stations des centres urbains de

Poitiers (MCH) et Nancy (CUG) ont une forte incidence sur les expositions puisqu’elles concernent

une part importante des effectifs. Sur Poitiers, plus de 50% de la cohorte est associée à la station

urbaine et 60% sur Nancy. Le paragraphe «Approche « station» explique en partie les limites de

cette même approche dans le cas d’une cohorte d’étendue géographique réduite (à l’échelle de

l’agglomération dans notre cas). L’analyse des quartiles montrent une certaine cohérence entre les

expositions calculées par les approches « combinée » et « déterministe ». Les différences

n’apparaissent pas significatives sur ces statistiques générales. L’approche « Déterministe » semble

cependant en mesures de produire une gamme d’exposition plus large et plus variable que

l’approche « Combinée ». Cette dernière semble être en mesure de reproduire correctement la

saisonnalité des concentrations de dioxyde d’azote mais apparaît moins bien adaptée pour

reproduire les variations spatiales de ce polluant à l’échelle de l’agglomération.

L’étude de corrélation indique que la meilleure corrélation est observée pour la comparaison entre

l’approche « déterministe » et l’approche « Combinée ».


observateurs ou techniques lorsque les jugements sont qualitatifs. Quels que soient les effectifs

(Effectif total, Agglomération de Poitiers ou Agglomération de Nancy), la concordance des

estimations obtenues à partir des trois méthodes reste modérée. De plus il ne se dégage pas de



Il est donc difficile de statuer sur la meilleure des trois approches, les éléments développés ici

tendent cependant à montrer que l’approche « station » ne semble pas pertinente dans le cas de

cohorte restreinte a des petites échelles géographiques, comme l’agglomération.

Sur les deux autres approches « Combinée » et « Déterministe », l’inclusion d’informations

supplémentaires (mesures par échantillonneurs passifs ou donnés d’émissions) permet de mieux

prendre en compte l’hétérogénéité spatiale du dioxyde d’azote.

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L’approche combinée se distingue par sa simplicité de mise en œuvre, sous réserve que des mesures

par échantillonneurs passifs puissent être disponibles sur la zone d’étude.

L’approche « déterministe », plus lourde à mettre en place, permet une étude rétroactive, d’élargir la

gamme des polluants et d’adapter le domaine de calcul à la localisation de femmes de manière a

optimiser le taux d’inclusion.

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ESTIMATION DES NIVEAUX DE CONCENTRATION EN …