Quelle est la qualité de l’air avec les réseaux de capteurs à tissage fin ?

Traditionnellement, la pollution de l’air est détectée par un nombre relativement restreint de stations de mesure dont la technologie de mesure stationnaire a été testée pour être adaptée à cette tâche. Par conséquent, selon la directive européenne, seules quelques organisations y compris les agences officielles de l’État, des régions et des provinces sont généralement en mesure de collecter et de présenter des données de haute qualité. 

Cependant, la répartition spatiale des polluants atmosphériques dans l’atmosphère urbaine et dans les campagnes : par exemple, là où il y a de nombreuses usines de biogaz ou de biomasse à proximité de petits villages, varie beaucoup et dépend d’un certain nombre de facteurs liés à la fois aux sources : disposition spatiale, activité temporelle et aux lois de la propagation des polluants : orographie, champ de vent, turbulences. 

La qualité de l’air et la qualité de vie subjective et saine qui y est associée font partie des thèmes importants de la vie urbaine de notre époque. Cependant, il est très difficile pour de nombreuses petites et moyennes villes de prendre des mesures pour répondre aux exigences actuelles concernant par exemple la santé, la mobilité, les permis pour les plantes potentiellement polluantes, etc. 

Aujourd’hui, il est toutefois possible de développer un réseau de mesure intelligent et reproductible dans la région modèle qui saisit toutes les données de mesure des aérosols et des gaz actuellement contrôlables et les informations météorologiques en utilisant les technologies existantes. Il en résulte un réseau local de collecte de données étroitement tissé qui peut être bien utilisé par les gens et les prédicteurs. 

Ces nouvelles technologies de mesure à faible coût doivent être mises en œuvre et rendues cohérentes avec les systèmes de mesure existants afin d’obtenir les données d’information les plus réalistes possibles en temps réel. Le réseau de données devrait acquérir et afficher les données officielles sur les appareils mobiles afin qu’elles puissent être utilisées de manière rentable pour la science, les autorités publiques et les citoyens.

A. SmartAQnet

SmartAQnet, par exemple, est un réseau intelligent à tissage fin qui permet de mesurer la qualité de l’air. Il s’agit d’un projet allemand commun pour l’analyse et l’évaluation de nouvelles méthodes de mesure de la qualité de l’air et de communication scientifique au public dont chaque citoyen peut devenir bénévole financé en Allemagne par le ministère fédéral des transports et des infrastructures numériques.

B. Une illustration résumant le projet allemand SmartAQnet.

Ce projet vise à exploiter et à fusionner de manière intelligente et cohérente les données de base à grande échelle collectées par les réseaux d’enquête institutionnels et celles issues de nouvelles méthodes de mesure prometteuses. Il repose sur une approche pragmatique, fondée sur les données, qui, pour la première fois en Europe, combine les ensembles de données existants avec une stratégie de mesure mobile en réseau dans l’espace urbain. 

En associant des données ouvertes telles que des données météorologiques à la télédétection des facteurs influençant la pollution et à de nouvelles approches de mesure mobile, telles que la collecte participative de données à l’aide d’une technologie de capteurs à faible coût, un nouveau concept de mesure et d’analyse est créé et testé dans la région modèle d’Augsbourg, en Allemagne. 

À cette fin, un instrument autonome et mobile, le capteur se connecte à un smartphone est utilisé, par exemple, comme un appareil de mesure de la poussière fine, qui est auto-calibré pour être un instrument de référence de haute qualité au sein d’un réseau de surveillance intelligent. Par conséquent, le développement et la validation d’appareils de mesure des particules dans les mesures fixes et mobiles jouent un rôle très important dans le projet allemand, ambitieux, mais exemplaire. 

Des données d’origine et de qualité différentes sont intégrées dans un réseau dynamique de mesures de la qualité de l’air sur toute la surface d’une ville ou d’une région. À cette fin, des mesures de référence approfondies sont effectuées, y compris la quantification des sources d’aérosols. Les méthodes modernes d’analyse des données et les technologies Big Data et Internet des objets : IoT permettent d’appliquer le modèle de manière évolutive. 

Des chercheurs allemands ont mis au point un capteur de poussière fine qui se connecte à l’arrière d’un smartphone et utilise la lumière émise par le flash LED de l’appareil photo intégré. Ils sont ensuite allés plus loin en connectant au téléphone un piège à lumière qui peut permettre une plus grande intensité lumineuse, permettant ainsi une mesure plus précise.

C. Le capteur de poussière fine pour smartphones développé dans le cadre du projet SmartAQnet.

La lumière directe dans ce piège à lumière est dispersée par la poussière et la fumée dans l’air, et la luminosité des pixels de la photo prise plus tard est convertie en concentration de poussière. La précision actuelle du capteur est de l’ordre d’un microgramme par mètre cube, ce qui est suffisant pour la fumée et les poussières grossières, mais pas pour les poussières fines. 

Les chercheurs pensent que cette approche pourrait être considérablement améliorée en passant à un capteur plus récent et en améliorant le couplage entre le flash et la fibre optique qui dirige sa lumière vers le capteur, ainsi qu’en ajustant les algorithmes d’évaluation. Une future version pourrait également stocker des photos non compressées, ce qui augmenterait encore la précision.

D. Google Air Pollution

Google, même s’il n’a pas encore développé un réseau de capteurs de qualité de l’air à maillage fin, pourrait le faire à l’avenir : en effet, pour l’instant, il a cartographié avec l’aide de partenaires de manière expérimentale et limitée à certaines régions des États-Unis : Californie, Los Angeles et San Francisco, les données de l’air pollué grâce à sa célèbre plateforme Google Earth, rendant ainsi les données recueillies du domaine public. Dans le but de fournir des services à but non-lucratif, Google a entrepris une autre initiative qui vise à sensibiliser à l’importance de la protection de l’environnement. 

En collaboration avec une entreprise de technologie environnementale qui produit des réseaux de capteurs appelée Aclima, Google a mesuré les niveaux de pollution atmosphérique dans la région californienne et ses deux plus grandes villes. Les niveaux de pollution mesurés par Google et Aclima à Oakland, en Californie. On peut y voir les niveaux de carbone noir, ceux de l’oxyde d’azote et ceux du dioxyde d’azote. 

L’ensemble de données à collecter a été élaboré en 2014 lors des tests préliminaires de la qualité de l’air au niveau des rues que Google, le Fonds de protection de l’environnement, l’Université du Texas et le géant Aclima ont menés à Oakland, en Californie. L’idée est de placer des capteurs mobiles sur les voitures afin de combler les lacunes en matière d’information qui ont été collectées par les réseaux de qualité de l’air existants. 

Pour collecter les données et les informations nécessaires à ce projet, deux voitures Google Street View ont parcouru plus de 160 000 kilomètres en Californie, ce qui a pris 4 000 heures. Les autres voitures Street View ajouteront donc également des capteurs de pollution atmosphérique pour mesurer la densité de la pollution atmosphérique dans certains États américains, et des informations similaires seront bientôt diffusées dans d’autres pays du monde. 

La plate-forme : l’intelligence environnementale utilisée par les deux voitures Street View participant à la phase expérimentale était équipée d’analyseurs de détection de gaz et de particules, des appareils à grande vitesse qui effectuent des prélèvements et des mesures avec une résolution temporelle de 1 seconde. Ils ont mesuré trois polluants de l’air urbain : les particules, l’oxyde d’azote : NO et le dioxyde d’azote : NO2. Chaque quartier de la ville a été échantillonné en moyenne 31 jours différents au cours de l’année. Comme le montrent les images, la collaboration a permis de créer une carte interactive qui reflète les zones les plus polluées au niveau hyperlocal, parvenant à cartographier ce qui était auparavant invisible. 

La cartographie des niveaux de dioxyde d’azote : NO2, par exemple, montre les routes les plus polluées par les voitures, les camions, les engins de construction, les raffineries et les centrales électriques. Le résultat est la carte locale de la pollution atmosphérique la plus détaillée et la plus complète jamais produite pour une zone urbaine.

E. Une carte des niveaux de dioxyde de carbone dans les rues d’Oakland. Source : Google

L’équipe du projet a découvert que la pollution atmosphérique en Californie était coincée entre les montagnes de la Sierra Nevada et la côte dans la Central Valley, créant des niveaux chroniques de particules et d’ozone qui menacent les normes de santé publique. Les mesures indiquent que les autoroutes encombrées, le trafic sur les routes locales et les phénomènes météorologiques soufflant la pollution vers l’intérieur des terres sont autant de facteurs qui influent sur la pollution de l’air. 

Dans cette première phase du projet expérimental, l’objectif était de rendre ces précieuses données aussi accessibles que possible afin d’aider les communautés scientifiques et universitaires, qui peuvent les demander si elles n’ont pas été rendues publiques. L’idée est que ce type d’information aidera les organisations locales, les gouvernements et les régulateurs à identifier les possibilités d’amélioration de la qualité de l’air et les solutions pour des villes plus durables.

F. Les évolutions prévisibles à court terme

Dans un avenir beaucoup plus proche qu’on ne le pense, les données sur la pollution à petite échelle seront normales. En utilisant des données provenant de mesures répétées sur chaque bloc pendant une année complète, l’approche d’analyse des données de Google Air Pollution produit des estimations stables de la concentration diurne médiane à long terme des polluants pour chaque segment de 30 mètres de la route échantillonnée. 

Les analyses suggèrent que les estimations de concentration pour les différents segments de route sont précises à ±10-20%. Les voitures de Street View monteront bientôt une plateforme mobile appelée Intelligence environnementale : IE, qui comprend des analyseurs de niveau scientifique et divers capteurs à petite échelle et à faible coût pour mesurer les polluants, notamment les particules, le dioxyde d’azote : NO2, le carbone noir et d’autres, comme dans le futur le méthane : CH4, un puissant gaz à effet de serre libéré par les animaux, mais aussi par les fuites de pipelines, les usines de traitement des déchets organiques et les usines de biogaz connexes, etc.

G. Une des voitures utilisées par Google Street View pour mesurer la pollution. 

En fait, il existe déjà 2 millions de km de gazoducs de distribution de gaz naturel rien qu’aux États-Unis. Ils existent pratiquement partout et, lorsqu’ils s’échappent, le méthane principal ingrédient du gaz naturel est un gaz à effet de serre dont l’effet de réchauffement climatique est 84 fois plus important que celui du dioxyde de carbone : CO2. Ces fuites peuvent prendre beaucoup de temps à identifier et à mesurer à l’aide des technologies traditionnelles, mais pas si les concentrations de méthane sont détectées par un véhicule en mouvement. 

Les voitures Street View effectuent au moins deux déplacements dans une certaine zone pour acquérir des données sur la qualité de l’air. Un tube d’admission situé sur le pare-chocs avant recueil des échantillons d’air, qui sont ensuite traités par un analyseur de méthane dans le coffre. Enfin, les données sont envoyées à Google Cloud pour analyse et intégration dans une carte montrant la taille et l’emplacement des fuites de méthane. Auparavant, EDF a ainsi créé des cartes de méthane pour 11 villes et a trouvé plus de 5 500 fuites.

H. L’interface Methane Maps d’EDF montre les fuites de méthane à Boston : USA.

Le projet de Google a commencé avec quelques voitures, mais la plateforme mobile d’Aclima pourrait également être étendue avec la mise en œuvre sur des véhicules tels que les bus et les fourgons postaux ou de messagerie, pour la création d’une carte des niveaux de pollution de la route à la route. 

Ces données hyper-locales pourraient aider les gens à faire des choix plus éclairés, par exemple quand laisser leurs enfants jouer dehors et quels changements promouvoir pour rendre leurs communautés plus saines. Les résultats, surtout dans des pays comme l’Italie, seront, sans aucun doute, surprenants. 

De nombreuses routes échantillonnées pour la pollution de l’air par les voitures Google en Californie ont été systématiquement beaucoup plus polluées que les données officielles sur la qualité de l’air ne le suggèrent. En outre, la pollution de l’air s’est avérée étonnamment variable au sein des quartiers : les concentrations peuvent varier constamment de 5 à 8 fois dans un même bloc. 

Les chercheurs ont été particulièrement surpris de trouver des points chauds de pollution de petite taille et constante dans de nombreux quartiers de la ville. Chacun de ces points chauds peut survenir pour des raisons qui lui sont propres : les causes communes sont les embouteillages, les émissions industrielles, les émissions de cuisson et la circulation locale des camions ou des bus. En revanche, la pollution indiquée sur le seul site officiel de surveillance de la qualité de l’air était similaire aux niveaux mesurés sur des routes résidentielles tranquilles. 

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