Sujet. « Évaluer l’exposition individuelle à la pollution de l’air en ville » sous la direction de Yelva Roustan au CEREA et de Nicolas Coulombel au LVMT.
Résumé.
L’exposition à la pollution atmosphérique contribue au développement de maladies chroniques, cardio-vasculaires et respiratoires, ainsi qu’à la mortalité en France, particulièrement en zone urbaine. Cette thèse porte sur la modélisation de l’exposition à la pollution de l’air en Île-de-France et l’analyse des incertitudes associées. Une chaîne de modélisation mobilité — émissions — qualité de l’air — exposition est ainsi développée pour la région Île-de-France avec une approche basée sur les agents. La mobilité est représentée à l’aide d’un modèle basé sur les agents, MATSim. La qualité de l’air est quant à elle représentée à l’aide d’une chaîne constituée d’un modèle d’émissions (HBEFA) et d’un modèle de chimie-transport à l’échelle kilométrique, POLAIR 3D, couplé au modèle de qualité de l’air au niveau des rues MUNICH afin de déterminer les concentrations de polluants. Pour réaliser ce couplage, un modèle de ville sous forme de graphe de rues a été développé à partir du graphe routier OpenStreetMap. Enfin, un modèle d’exposition recoupe les données d’activité-espace de la population avec les concentrations extérieures en polluants en tenant compte de l’infiltration des polluants en intérieur et des micro-environnements de transport (voiture, bus, métro, etc.). L’ensemble de la chaîne de modèles permet ainsi d’obtenir une exposition dynamique quotidienne des Franciliens.
Afin d’étudier les incertitudes de la chaîne de modèles dans les calculs d’exposition, nous croiserons deux problématiques qu’ils soulèvent : les méthodes de calcul d’exposition utilisées et les incertitudes liées aux variables d’entrée du modèle. Un premier résultat attendu de ce projet de recherche doctorale est une meilleure connaissance des avantages et inconvénients des différentes méthodes de calcul d’exposition. Il apportera un nouvel éclairage sur les scénarios dynamiques avec modèles basés sur les agents en le croisant avec l’estimation des incertitudes. Un second résultat sera d’établir, à partir de l’analyse des incertitudes, des pistes d’amélioration pour les chaînes de modélisation mobilité-émissions-qualité de l’air-exposition avec un modèle basé sur les agents. Ces résultats contribueront in fine à améliorer l’évaluation des politiques publiques en faveur de la qualité de l’air (zones à faibles émissions, électrification du parc de véhicules, réduction des vitesses…), évaluation qui repose de plus en plus sur l’utilisation de chaînes de modélisation telles qu’étudiée dans cette thèse.
Financement. Thèse de doctorat de l’Ecole des Ponts ParisTech co-financée par la région Île-de-France par le Réseau de recherche qualité de l’air en région Île-de-France (DIM QI²).
Biographie, parcours