Mapping air quality in urban areas: how to integrate background pollution and proximity pollution

Nicolas Jeannée (1), Sylvain Fayet (2), Laëtitia Mary (2), Anne Fromage-Mariette (3), Corinne Cabero (3), Gilles Perron (4)

(1) GEOVARIANCES, 49bis av. Franklin Roosevelt, BP 91, 77212 Avon, France - Fax: +33 1 64 22 87 28 - Email : jeannee@geovariances.com
(2) AIRMARAIX, 67/69 av. du Prado, 13286 Marseille Cedex 06, France
(3) AIR LANGUEDOC ROUSSILLON, 3 place Paul Bec, 34000 Montpellier, France
(4) ASPA, 5 rue de Madrid, 67300 Schiltigheim, France

2nd Environment & Transport Conference - TAP 2006, Reims

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Résumé

La cartographie de polluants atmosphériques au niveau de l’agglomération repose fréquemment sur des mesures de « fond » de la qualité de l’air, les éventuelles mesures de trafic étant ignorées en raison de leur faible représentativité spatiale. L’importance des phénomènes de proximité routière pour certains polluants limite donc l’usage d’une telle cartographie. L’article présente une méthodologie flexible et innovante de cartographie intégrant les phénomènes de fond et de proximité. Elle consiste à :
 cartographier la pollution de fond à l’aide des mesures de fond et de variables auxiliaires (cadastre des émissions, occupation du sol),
 spatialiser, à partir d’un modèle de rue, les concentrations liées au réseau routier en cohérence avec sa distance d’impact. La méthodologie, illustrée pour le dioxyde d’azote sur l’agglomération de Toulon, conduit à une cartographie qui intègre de façon pertinente l’ensemble des mesures (fond et proximité).

Mots-clefs : qualité de l’air, proximité, cartographie, émissions, modèle de rue, géostatistique.

Abstract

Mapping air quality in urban areas: how to integrate background pollution and proximity pollution. Mapping atmospheric pollutants in urban areas frequently relies on a number of air quality measurements. In this context, a classical approach consists in mapping background urban pollution from background measurement sites, ignoring proximity measurements. Proximity phenomenon being of importance for pollutants like nitrogen dioxide or benzene, ignoring this information restricts the use of such mapping, in particular for characterizing air pollution nearby roads and evaluating the potential exposure of populations. This article describes an innovative method that overcomes these issues. Based on pollutant measurements and a physico-chemical road model, the method consists in:
 mapping background pollution from background measurements and cofactors (emission inventory, land use), using classical geostatistical techniques (Cressie, 1998; Deraisme & Bobbia, 2003; Jeannée, 2004),
 correcting potential bias between measured and modeled concentrations nearby roads,
 spatializing the corrected concentrations known on the traffic network consistently with the information available upon the type of decrease and the distance of impact. The method is illustrated for mapping nitrogen dioxide on the conurbation of Toulon. By a pertinent incorporation of all available data (103 NO2 measurements by diffusive samplers, an emission inventory and the road model STREET), it provides a globally consistent map.

Keys-words: air quality, proximity, mapping, emissions, road model, geostatistics.

Cartographie finale de la pollution en NO2 (µg/m3) sur l’agglomération de Toulon, obtenue par sommation de la cartographie de fond et de la spatialisation des sur-concentrations de proximité routière.
Final NO2 map (µg/m3), obtained from the summation of the background map and of the spatialized concentrations provided by the road model, corrected in order to be consistent with proximity measurements.