Comme pour les prévisions météorologiques, il existe des modèles permettant de prévoir les niveaux de pollution atmosphérique et la qualité de l'air. Il existe de nombreux modèles de prévision qui sont plus complexes que les modèles de prévision météorologique. Ces modèles sont des simulations mathématiques de la manière dont les polluants atmosphériques se dispersent dans l'air (1).
Pourquoi les informations sur la qualité de l'air sont-elles nécessaires ?
Il y a pollution de l'air lorsque l'air ambiant contient des gaz, des poussières, des fumées ou des odeurs en quantités suffisantes pour nuire à la santé de l'homme et des animaux ou pour endommager les plantes et les matériaux.
La pollution de l'air est l'une des grandes causes de mortalité de notre époque. On estime que l'air pollué est responsable de 7 millions de décès dans le monde chaque année : environ 3 millions dus à la pollution de l'air domestique et 4 millions dus à la pollution de l'air ambiant (extérieur) (2) (3). Des données ont montré que la pollution de l'air dans le monde est liée à :
- 19 % de l'ensemble des décès d'origine cardiovasculaire
- 24 % des décès dus aux cardiopathies ischémiques
- 21% des décès par accident vasculaire cérébral
- 23 % des décès dus au cancer du poumon(4)
En outre, la pollution de l'air extérieur semble être un facteur de risque important pour les troubles du développement neurologique chez les enfants (5) et les maladies neurodégénératives chez les adultes (6).
Compte tenu du bilan économique, écologique et humain de la pollution de l'air, la technologie de prévision est une entreprise de plus en plus importante.
Avantages de l'information et de la prévision en matière de pollution atmosphérique
La prévision de la pollution atmosphérique est un investissement utile à de multiples niveaux - individuel, communautaire, national et mondial. Des prévisions précises aident les gens à planifier, à réduire les effets sur la santé et les coûts associés.
Lorsque les gens sont conscients des variations de la qualité de l'air qu'ils respirent, de l'effet des polluants sur leur santé, ainsi que des concentrations susceptibles d'avoir des effets néfastes, il est plus probable qu'ils soient incités à changer de comportement individuel et de politique publique (7) (8).
Cette prise de conscience peut permettre de créer un environnement plus propre et une population en meilleure santé. Les gouvernements utilisent également les prévisions précoces pour établir des procédures visant à réduire la gravité des niveaux de pollution locaux (9).
Précision des prévisions de la qualité de l'air
Lors de la prévision de la qualité de l'air, de nombreuses variables doivent être prises en compte, dont certaines sont assez imprévisibles. Par exemple, les autorités de Pékin ordonnent parfois la fermeture de centrales à charbon et d'usines et interdisent à une partie des millions de véhicules immatriculés dans la ville de circuler (10).
Les niveaux de pollution atmosphérique sont étroitement liés aux conditions météorologiques locales et aux émissions polluantes à proximité (11) (12). Cependant, le transport de la pollution sur de longues distances - par des vents forts - est également un facteur d'influence important et doit être pris en compte lors de la prévision des valeurs locales de l'indice de qualité de l'air (IQA) (13).
La prévision de la qualité de l'air n'implique donc pas seulement les difficultés de la prévision météorologique, elle nécessite également des données et des connaissances sur :
- les concentrations et les émissions de polluants au niveau local
- les concentrations et les émissions de polluants provenant de lieux éloignés
- Mouvements et transformations possibles des polluants
- Vents dominants
Les nombreux facteurs qui entrent en jeu dans la prévision de la qualité de l'air font que la prévision de la pollution atmosphérique est à la fois subjective et objective.
Techniques de prévision de la qualité de l'air
Il existe de nombreux modèles de prévision de ce type, qui sont tous plus complexes que les modèles de prévision météorologique. Ces modèles sont des simulations mathématiques de la manière dont les polluants atmosphériques se dispersent dans l'air.
Prévisions météorologiques
La première étape d'une prévision précise de la qualité de l'air est une excellente prévision météorologique. Les prévisions météorologiques peuvent être classées en trois catégories principales : la climatologie, les méthodes statistiques et les modèles tridimensionnels (3D).
La climatologie
La climatologie utilise le passé comme indicateur du futur. Cette méthode est basée sur la relation entre des conditions météorologiques spécifiques et les niveaux de pollution, et peut donc être très unidimensionnelle. Cette méthode est souvent étendue pour inclure la correspondance entre les schémas météorologiques et les schémas de pollution. Cette méthode présente de nombreuses limites et est considérée comme un outil complémentaire à d'autres méthodes de prévision.
Méthodes statistiques
L'association entre la qualité de l'air et les conditions météorologiques peut être quantifiée à l'aide de méthodes statistiques. Les trois méthodes les plus couramment utilisées sont les suivantes :
- Arbre de classification et de régression (CART) est conçu pour classer les données en groupes dissemblables. Le logiciel identifie les variables qui sont en corrélation avec les niveaux de pollution ambiante. Les données sont utilisées pour prévoir les concentrations en fonction des conditions météorologiques et des concentrations de polluants corrélées.
- Analyse de régression estime les relations entre les variables. En analysant des ensembles de données historiques, des associations sont établies entre les niveaux de pollution et les variables météorologiques. Le résultat est une équation qui peut être utilisée pour prévoir les niveaux de pollution futurs.
- Réseaux neuronaux artificiels utilisent des techniques d'apprentissage adaptatif et de reconnaissance des formes. Les algorithmes informatiques sont conçus pour simuler la capacité du cerveau humain à reconnaître les formes. Il s'agit sans doute de la méthode la plus adaptée à la prévision de la pollution en raison de son approche multidimensionnelle.
L'un des inconvénients des méthodes statistiques susmentionnées est qu'elles supposent la stabilité des processus qui affectent la qualité de l'air. Par conséquent, toute modification radicale des émissions ou du climat (à court ou à long terme) réduira considérablement la précision de ces techniques. Il existe des méthodes plus complexes qui tentent de tenir compte de ces lacunes. Elles sont connues sous le nom de modèles tridimensionnels.
Modèles tridimensionnels (3-D)
Les modèles tridimensionnels représentent mathématiquement tous les processus importants qui ont un impact sur les niveaux de pollution de l'air extérieur. Les modèles tridimensionnels simulent l'émission, le transport et la transformation de la pollution atmosphérique en utilisant plusieurs sous-modèles, notamment :
- Le modèle d'émission : Il simule la distribution spatiale des émissions provenant de sources naturelles et humaines.
- Modèle météorologique : Crée un modèle de trajectoire pour prédire les niveaux ambiants de pollution en utilisant le modèle météorologique 3D et les données d'émissions.
- Modèle chimique : Examine la transformation de la pollution primaire (émise) en pollution secondaire pour déterminer le résultat du polluant (14).
Prévisions de la qualité de l'air à 7 jours
IQAir's AirVisual d'IQAir met à disposition des prévisions de qualité de l'air par le biais d'une application mobile et sur le site web. En plus des informations sur la qualité de l'air en temps réel, de la météo et des relevés de pollution, la plateforme inclut des prévisions de qualité de l'air à 7 jours, afin que des décisions éclairées en matière de santé et de bien-être puissent être prises et qu'il soit également utile de planifier à l'avance en conséquence. La plateforme utilise des modèles de prévision avancés, des algorithmes évolutifs et l'apprentissage automatique pour générer des prévisions de qualité de l'air précises pour la semaine à venir.
Avec les prévisions à 7 jours d'AirVisual en main, les individus et les gouvernements peuvent prendre des mesures proactives lorsque des problèmes de qualité de l'air sont anticipés.
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