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Conformément aux Directives européennes sur la qualité de l’air et à leur transposition en droit français, les AASQA doivent caractériser les situations de dépassement de seuil dans les zones dont elles assurent la surveillance. Pour tout dépassement observé, il convient d’évaluer la surface en dépassement et d’estimer, selon le cas, la population exposée (seuil pour la protection de la santé) ou la superficie d’écosystème exposée (seuil pour la protection de la végétation). La caractérisation des situations de dépassement en milieu urbain fait l’objet du présent rapport. Elle nécessite de disposer d’une information précise sur la distribution spatiale des concentrations dans l’agglomération. La modélisation de la dispersion est de plus en plus utilisée par les AASQA afin d'obtenir une telle information. Néanmoins, pour limiter les temps de calcul, les données ne sont généralement pas modélisées sur des grilles régulières mais sur des maillages adaptés aux variations des concentrations (plus lâches en situation de fond, et resserrés à proximité des axes routiers). C'est pourquoi il est important de définir une méthode d'interpolation qui spatialise intégralement les données du modèle. L'interpolateur linéaire est largement utilisé. L'hypothèse de linéarité est arbitraire mais peut-être considérée comme valide, principalement à de faibles distances et lorsque les concentrations varient faiblement. Des interpolateurs plus sophistiqués existent. Le krigeage, méthode d’estimation géostatistique, tient compte de la covariance spatiale des concentrations et permet d'interpoler après définition d'un modèle de covariance et d'un voisinage de points à prendre en compte. Apparue plus récemment, la méthode fondée sur la triangulation de Delaunay consiste à parcourir les triangles définis par les points de sortie du modèle et à interpoler linéairement les concentrations le long des arêtes. Elle permet de construire des polygones dans lesquels les concentrations sont comprises entre deux valeurs. Afin d’être évalués et comparés, ces interpolateurs ont été appliqués à différents jeux de données de modélisation fournis par les AASQA. Ces données résultent de simulations effectuées sur les agglomérations de Bourges, Nantes, Niort, Orléans, Reims et Tours. Le NO2, polluant  pour lequel les données étaient les plus nombreuses, a été retenu pour cette analyse. Dans toutes les validations réalisées, l’interpolateur linéaire et l’interpolateur de Delaunay se révèlent les plus précis. Le krigeage ordinaire, dans son emploi usuel, est mal adapté à des données de typologie contrastée (fond/trafic) ; pour une utilisation appropriée, le modèle géostatistique doit être modifié, ce qui requiert des développements supplémentaires. Quelle que soit la méthode, la qualité de l’interpolation est liée à  l’organisation spatiale du maillage de modélisation qui, outre une couverture régulière des zones de fond, doit permettre une bonne représentation des gradients de concentration près des routes et doit donc s’adapter au comportement du polluant considéré dans l’espace, qui n’est évidemment pas le même s’il s’agit de NO2, d’O3 ou de particules. Dans les exemples étudiés, l’interpolation a été réalisée sans prise en compte des données de mesure. La deuxième partie du rapport offre un aperçu des méthodes qui existent en matière de correction des sorties de modèle par intégration des observations. Les méthodes dérivées de la géostatistique ainsi que les derniers travaux en matière d'assimilation de données en milieu urbain sont abordés sous forme de revue documentaire. Ces éléments pourront servir à la planification de travaux ultérieurs. La troisième partie du rapport est consacrée à l’estimation des zones en dépassement et des populations exposées. La sensibilité des résultats aux paramètres de l’estimation est examinée. Si le maillage d’interpolation a peu d’influence dans la gamme de résolution testée (1m, 5m ou 10m), le mode de croisement entre zones de dépassement et population spatialisée a un effet notable. Un croisement maille à maille, si la population est préalablement répartie sur le maillage d’interpolation, ou, ce qui revient au même, un croisement au prorata de la surface de bâtiment intersectée est recommandé. Les conclusions de ce travail seront reprises en 2016 dans une note de synthèse méthodologique et technique sur l’évaluation de la population et des écosystèmes exposés. Leur adaptation aux agglomérations et zones de grande taille sera examinée en 2016 avec les AASQA concernées.

Conformément aux Directives européennes sur la qualité de l’air et à leur transposition en droit français, les AASQA doivent caractériser les situations de dépassement de seuil dans les zones dont elles assurent la surveillance. Pour tout dépassement observé, il convient d’évaluer la surface en dépassement et d’estimer, selon le cas, la population exposée (seuil pour la protection de la santé) ou la superficie d’écosystème exposée (seuil pour la protection de la végétation). La caractérisation des situations de dépassement en milieu urbain fait l’objet du présent rapport. Elle nécessite de disposer d’une information précise sur la distribution spatiale des concentrations dans l’agglomération. La modélisation de la dispersion est de plus en plus utilisée par les AASQA afin d'obtenir une telle information. Néanmoins, pour limiter les temps de calcul, les données ne sont généralement pas modélisées sur des grilles régulières mais sur des maillages adaptés aux variations des concentrations (plus lâches en situation de fond, et resserrés à proximité des axes routiers). C'est pourquoi il est important de définir une méthode d'interpolation qui spatialise intégralement les données du modèle. L'interpolateur linéaire est largement utilisé. L'hypothèse de linéarité est arbitraire mais peut-être considérée comme valide, principalement à de faibles distances et lorsque les concentrations varient faiblement. Des interpolateurs plus sophistiqués existent. Le krigeage, méthode d’estimation géostatistique, tient compte de la covariance spatiale des concentrations et permet d'interpoler après définition d'un modèle de covariance et d'un voisinage de points à prendre en compte. Apparue plus récemment, la méthode fondée sur la triangulation de Delaunay consiste à parcourir les triangles définis par les points de sortie du modèle et à interpoler linéairement les concentrations le long des arêtes. Elle permet de construire des polygones dans lesquels les concentrations sont comprises entre deux valeurs. Afin d’être évalués et comparés, ces interpolateurs ont été appliqués à différents jeux de données de modélisation fournis par les AASQA. Ces données résultent de simulations effectuées sur les agglomérations de Bourges, Nantes, Niort, Orléans, Reims et Tours. Le NO2, polluant  pour lequel les données étaient les plus nombreuses, a été retenu pour cette analyse. Dans toutes les validations réalisées, l’interpolateur linéaire et l’interpolateur de Delaunay se révèlent les plus précis. Le krigeage ordinaire, dans son emploi usuel, est mal adapté à des données de typologie contrastée (fond/trafic) ; pour une utilisation appropriée, le modèle géostatistique doit être modifié, ce qui requiert des développements supplémentaires. Quelle que soit la méthode, la qualité de l’interpolation est liée à  l’organisation spatiale du maillage de modélisation qui, outre une couverture régulière des zones de fond, doit permettre une bonne représentation des gradients de concentration près des routes et doit donc s’adapter au comportement du polluant considéré dans l’espace, qui n’est évidemment pas le même s’il s’agit de NO2, d’O3 ou de particules. Dans les exemples étudiés, l’interpolation a été réalisée sans prise en compte des données de mesure. La deuxième partie du rapport offre un aperçu des méthodes qui existent en matière de correction des sorties de modèle par intégration des observations. Les méthodes dérivées de la géostatistique ainsi que les derniers travaux en matière d'assimilation de données en milieu urbain sont abordés sous forme de revue documentaire. Ces éléments pourront servir à la planification de travaux ultérieurs. La troisième partie du rapport est consacrée à l’estimation des zones en dépassement et des populations exposées. La sensibilité des résultats aux paramètres de l’estimation est examinée. Si le maillage d’interpolation a peu d’influence dans la gamme de résolution testée (1m, 5m ou 10m), le mode de croisement entre zones de dépassement et population spatialisée a un effet notable. Un croisement maille à maille, si la population est préalablement répartie sur le maillage d’interpolation, ou, ce qui revient au même, un croisement au prorata de la surface de bâtiment intersectée est recommandé. Les conclusions de ce travail seront reprises en 2016 dans une note de synthèse méthodologique et technique sur l’évaluation de la population et des écosystèmes exposés. Leur adaptation aux agglomérations et zones de grande taille sera examinée en 2016 avec les AASQA concernées. Télécharger l'annexe technique au rapport (parution 2016)

En France, une surveillance est effectuée par la plupart des AASQA depuis 2007 de façon continue ou ponctuelle, pour le Pb, As, Cd et Ni dans les PM10 afin de répondre aux directives européennes (2008/50/CE et 2004/107/CE). Les objectifs de Mines Douai, au sein du LCSQA, sont d'assurer un rôle de conseil et de transfert de connaissances auprès des AASQA, de procéder à des travaux permettant de garantir la qualité des résultats, de participer activement aux travaux de normalisation européens et de réaliser une veille technologique sur les nouvelles méthodes de prélèvement et d’analyse susceptibles d’optimiser les coûts tout en respectant les objectifs de qualité.Au cours de l'année 2013, les travaux réalisés dans le cadre du LCSQA ont porté sur les actions suivantes : -  Fourniture de filtres vierges en fibre de quartz. Des filtres sont achetés par lots et leurs    caractéristiques chimiques sont contrôlées, avant d’être redistribués aux AASQA sur simple    demande de leur part. En 2013, 3675 filtres en fibre de quartz (Pall et Whatman) ont été    distribués auprès de 16 AASQA différentes. - Participation au comité de suivi « Benzène, métaux, HAP » sur la stratégie de mesure de   As, Cd, Ni, Pb dans l’air ambiant et au groupe de travail « caractérisation chimique et sources   des PM ». -  Organisation d'un exercice de comparaison inter-laboratoires (Annexe 1). Cette année, 9    laboratoires indépendants ont participé à cet exercice : Laboratoire Carso (Lyon), Ianesco    Chimie (Poitiers), Laboratoire départemental de Haute-Garonne (Launaguet), Laboratoire de    Rouen (Rouen), Micropolluants Technologie (Thionville), Laboratoires des Pyrénées et des    Landes (Lagor), TERA Environnement (Crolles), INERIS (Creil) et LUBW (Allemagne). Les analyses préparatoires réalisées aux Mines de Douai sont inclues dans la présentation des résultats de cet exercice sous la forme d'un dixième laboratoire participant. Nous avons distribué à chaque laboratoire quatre filtres empoussiérés collectés pendant l’hiver 2012-2013, dont les teneurs en métaux correspondent à un site urbain de fond ainsi que 10 filtres vierges en fibre de quartz. Comme en 2011, une solution synthétique et une solution étalon produite à partir de filtres collectés à l’EMD puis minéralisés et analysés précisément par le Laboratoire National de Métrologie et d’Essais (LNE) ont également été introduites dans l’exercice d’intercomparaison afin de discriminer les erreurs liées à l’analyse proprement dite de celles liées à la phase de minéralisation. Un MRC contenant des particules déposées sur filtre produit par le LNE a également été distribué aux participants avec son certificat afin d’évaluer les taux de récupération en métaux lors de la minéralisation des PM10. Les résultats de cette intercomparaison sont globalement positifs (Annexe 1). Malgré les faibles teneurs contenues sur les filtres empoussiérés, les 10 laboratoires participant ont détecté les quatre métaux présents dans les échantillons impactés sur filtres. De plus, les laboratoires respectent globalement les objectifs de qualité des directives européennes (25 % pour Pb et 40 % pour As, Cd et Ni) au niveau des valeurs cibles avec des incertitudes moyennes (norme FD-X43-070) de 28% (As), 31% (Cd), 52% (Ni) et 28% (Pb). L’étape de minéralisation représente la plus importante source relative d’incertitude, comprise entre 43 et 56% de l’incertitude globale selon l’élément considéré. Il faut souligner que six laboratoires ayant participé aux cinq derniers exercices d’intercomparaison ont obtenu de bons résultats pour les quatre éléments visés par rapport aux critères de qualité requis, démontrant ainsi une bonne maîtrise sur le long terme de ce type d’analyses. Les résultats obtenus sur les solutions étalons synthétiques (Ech 4) et issues de minéralisation de filtres (Ech 5) sont globalement satisfaisants avec des écarts par rapport à la médiane inférieurs à 20%. La reproductibilité est de 5% pour le Pb et de 10 à 30% pour les autres métaux pour ces 2 échantillons. On observe un écart sur le dosage du plomb sur les deux solutions étalons pour certains laboratoires. Les écarts par rapport aux valeurs certifiées du MRC sont en moyenne de 7 à 10 % relatif pour As, Cd, Pb et 23% pour Ni. - Analyse des métaux, métalloïdes et éléments majeurs dans des échantillons de PM10 collectés dans le cadre du programme CARA à Nogent sur Oise pendant une année.L’application de traitement statistique (ACP) et de modèles source-récepteur en cours doit permettre l’identification des principales sources de particules affectant la zone (Aérosol secondaire, combustion de biomasse, trafic automobile, aérosol marin, poussière détritique,…). - Etude de faisabilité d’une comparaison inter-laboratoire portant sur les analyses de métaux dans les dépôts atmosphériques. Une CIL portant sur la partie analyse est envisageable sous une forme similaire à celle mise en place pour l’analyse des métaux réglementés dans les PM10. Pour la partie prélèvement fortement dépendante de la géographie et de la météorologie locale, seule une validation station par station permet de répondre aux recommandations de la norme.

Ce rapport synthétise l’ensemble des actions menées dans le cadre de la plateforme PREV’AIR (www.prevair.org) pour répondre aux besoins des utilisateurs. Cela concerne les développements visant aussi bien à étendre les capacités du système de prévision qu’à rendre ses performances plus élevées. La première partie du rapport fournit une estimation du comportement général des outils via des indicateurs statistiques classiques permettant de comparer les résultats de modélisation aux observations validées de la base de données nationale GEOD’air alimentée par les AASQA (associations de surveillance de la qualité de l’air) et développée par le LCSQA. Une attention particulière est portée à l’évaluation des performances de PREV’AIR concernant la détection des épisodes de pollution. Cet exercice a pour objectif de répondre à notre souci de transparence sur les aptitudes des modèles à prévoir et à estimer la qualité de l'air. Ce rapport traite de l’ozone pour l’été 2016 et des particules pour l’ensemble de l’année 2016 et pour le début de l’hiver 2017 en France métropolitaine. Pour l’ozone, l’année 2016 a connu un unique épisode de pollution en ozone d’ampleur nationale de courte durée, entre le 24 et le 27 août 2016. Pour les particules, le mois de décembre 2016 a été marqué par un épisode extrême par son intensité et sa durée. Les concentrations ont commencé à augmenter à la fin du mois de novembre. Les conditions météorologiques stagnantes sur l’Ile de France, le Nord Est de la France et Auvergne Rhône Alpes expliquent en grande partie l’intensité des concentrations observées. Les concentrations sont restées élevées jusqu’aux environs du 22 décembre 2016, avec des variations spatiales et journalières des zones affectées par des concentrations journalières au-dessus des seuils réglementaires. Cette situation fut suivie au début de l’année 2017 d’un fort épisode hivernal couvrant tout le pays. L’évaluation de ces épisodes est effectuée dans un premier temps sur les prévisions brutes de PREV’AIR et montre une continuité avec les années passées en relation notamment à la stabilité des versions des modèles. Ensuite, elle est réalisée sur les calculs de l’adaptation statistique qui vise à corriger les biais systématiques du modèle brut par un processus d’apprentissage historique. Ainsi, les gains résident dans la capacité du modèle statistique à corriger la surestimation des concentrations lors des épisodes d’ozone et la sous-estimation des concentrations lors des épisodes de particules. Dans l’ensemble, le comportement de PREV’AIR est satisfaisant et les prévisions statistiques ont permis la plupart du temps d’anticiper l’occurrence de ces épisodes de pollution et d’identifier les zones touchées. Les performances indiquent une stabilité par rapport aux années précédentes de façon assez généralisée. A noter que cette évaluation porte sur des calculs d’ancienne génération par rapport à ceux en place sur PREV’AIR depuis avril 2017. Plusieurs évolutions du système ont été portées en 2017 pour doter PREV’AIR de nouvelles prévisions sur la France incluant haute résolution et nouveaux modèles d’adaptation statistique.

Depuis plus de 10 ans, le LCSQA accompagne les AASQA dans leurs choix de méthode et d’équipement pour la surveillance du benzène dans l’air ambiant. En 2009, un « guide technique de recommandations concernant la mesure du benzène dans l’air ambiant » a été édité. Depuis 2012, des difficultés techniques de mise en pratique de ce guide ainsi que des évolutions dans le matériel dédié à la surveillance, ont amené le LCSQA à revoir ce guide. Ainsi, ce rapport constitue une version provisoire (soumise à validation de la CS « HAP – Métaux Lourds - Benzène » et du CPS) du guide méthodologique pour la surveillance du benzène dans l’air ambiant.  Ce guide doit fournir une aide aux utilisateurs en leurs fournissant une première liste de procédures à mettre en œuvre ainsi qu’un échéancier à respecter pour permettre la bonne utilisation des différents outils disponibles pour la surveillance réglementaire du benzène que sont : -       Les analyseurs automatiques par chromatographie en phase gazeuse ; -       Les préleveurs actifs sur cartouches d’adsorbant commerciaux ou conçus par les AASQA ; -       Les tubes à diffusion passive. Il a été rédigé sur la base des documents et échanges avec les constructeurs, fournisseurs ainsi qu’à partir du retour d’expérience du personnel des AASQA (journées techniques des AASQA, CS, etc.). Il comprend pour chacune des techniques citées ci-dessus des éléments permettant d’effectuer une installation sur site conforme aux recommandations données dans les normes NF EN 14662-1, NF EN 14662-3, NF EN 14662-4 ainsi qu’à la Directive 2008/50/CE, de mettre en place les procédures de maintenances et de vérifications périodiques nécessaires au bon fonctionnement et de réaliser les contrôles QA/QC adéquats. Par ailleurs il comprend en dernier lieu, une partie relative au rendu des résultats (validation et agrégation des données, calcul des incertitudes).

Ce rapport synthétise les principaux travaux 2017 du programme CARA (« CARActérisation chimique des particules ») du dispositif national de surveillance de la qualité de l’air. Fonctionnant en étroite collaboration avec les AASQA volontaires et des laboratoires universitaires, ce programme permet notamment de documenter la nature et les origines des épisodes de pollution particulaire de grande échelle spatiale à l'aide d'un dispositif de prélèvements sur filtres et de mesures automatiques unique en Europe. Les actions réalisées en 2017 ont indiqué le rôle majeur joué par les émissions locales de combustion (chauffage et transport routier) dans la survenue d’épisodes de pollution aux PM10 en décembre 2016 et janvier 2017. Les résultats simulés par CHIMERE dans la configuration de PREV’AIR pour les épisodes de décembre 2016 ont pu être comparés aux mesures in situ de composition chimique. Cette comparaison mesures/modèle indique des résultats globalement satisfaisants pour la simulation des aérosols inorganiques secondaires, avec néanmoins des tendances à la surestimation du sulfate et à la sous-estimation du nitrate sur la période étudiée. En revanche, une forte sous-estimation de matière organique provenant de la combustion de biomasse est également observée, confirmant la nécessité d’améliorer la modélisation de la fraction carbonée des particules (notamment via une meilleure paramétrisation des émissions). Par ailleurs, l’exploitation avec Atmo Grand-Est d’un jeu de données correspondant à des prélèvements sur filtres en 2015-2016 a permis d’identifier et de quantifier les sources de particules en fond urbain à Metz. Pour ce faire, les résultats issus d’un modèle statistique (Positive Matrix Factorization) ont été couplés aux informations de vent et de rétro-trajectoires de masses d’air. Alors que les émissions primaires par le trafic automobile représentent près de 20% des PM10 en moyenne annuelle, la combustion de biomasse constitue la source la plus intense en hiver (34%). Ces deux sources présentent un caractère local marqué, suggérant que des actions ciblées à l’échelle de la métropole messine pourraient y avoir un impact significatif pour l’amélioration de la qualité de l’air. Parallèlement, les espèces secondaires, comme le nitrate et le sulfate d’ammonium, montrent un caractère plus régional/transporté, et souligne le besoin d’une meilleure connaissance sur les origines de leur précurseur gazeux, comme l’ammoniac. Un travail d’optimisation méthodologique a également été réalisé en 2017 afin de tester une nouvelle approche de traitement de données pour l’estimation de la matière organique liée aux émissions par le chauffage au bois à partir des mesures AE33. Cette approche se base sur les propriétés optiques de la fraction organique des PM absorbant le rayonnement lumineux dans le proche ultraviolet (« Brown Carbon », BrC). Les résultats obtenus indiquent une très bonne homogénéité spatiale du facteur de conversion entre ces mesures d’absorption par le BrC et les concentrations de PM issue de la combustion de biomasse (et estimées à partir des mesures de levoglucosan). Il semble ainsi envisageable de proposer une valeur moyenne (0,5) pour ce facteur de conversion sur l’ensemble des sites de fond urbain du dispositif national équipés d’un AE33. Il convient maintenant de tester la robustesse de cette méthodologie alternative sur un panel le plus large possible de jeux de données et de stations de mesure en collaboration avec les AASQA le souhaitant.

Ce rapport synthétise les travaux 2014-2015 du programme CARA (Le programme CARA - Caractérisation chimique et sources des particules). Outre l’impact du transport de particules d’origine naturelle (poussières sahariennes et aérosols issus d’émissions volcaniques), l’analyse des épisodes de pollution confirme le rôle majeur joué par la matière organique (issue en particulier du chauffage au bois) et le nitrate d’ammonium (particules secondaires dérivant notamment des émissions véhiculaires et agricoles) sur les niveaux de PM10, respectivement en période hivernale et en fin d’hiver - début de printemps. Afin d’apporter une réponse adaptée au besoin grandissant de compréhension immédiate de ces épisodes, le programme CARA s'est attaché au cours de ces dernières années au développement d’un dispositif d’observation en temps réel de la composition chimique des PM. Dans la continuité des travaux précédents ayant permis d’identifier et de tester deux instruments particulièrement adaptés au cadre opérationnel (i.e., l’Aethalomètre multi-longueur d’ondes de type AE33 et l’Aerosol Chemical Speciation Monitor), une large place a été accordée en 2014-2015 à l’accompagnement des AASQA pour le déploiement de ces analyseurs sur quelques sites d’intérêt national. Ce suivi a notamment intégré un soutien technique pour la mise en œuvre et la calibration des instruments, la création et l’animation de « groupes utilisateurs » spécifiques, la réalisation d’exercices d’intercomparaisons, ainsi qu’une collaboration active entre AASQA et LCSQA pour le traitement et la valorisation des données. Concernant la détermination des principales sources de PM, une étude menée simultanément sur dix sites de fond urbains métropolitains entre novembre 2014 et avril 2015 illustre clairement l’importance des contributions de la combustion de biomasse à l’échelle nationale, non seulement lors des épisodes de pollution hivernaux mais également sur les concentrations de fond (i.e., entre 18 % et 36 % des PM10 selon l’agglomération étudiée, sur cette période incluant également le début du printemps). Les analyses par Positive Matrix Factorization en cours (notamment sur les sites CARA du nord de la France et à Grenoble) confirment ces observations, ainsi que la forte influence des aérosols secondaires (organiques et inorganiques) tout au long de l’année. Outre les émissions particulaires à l’échappement, le transport routier agit comme un contributeur majeur des précurseurs gazeux (NOx et composés organiques volatils) nécessaires à la formation des ces aérosols secondaires. Son impact en site de proximité automobile inclut également les phénomènes d’abrasion (freins, pneus, chaussée) et de remise en suspension (30-35 % des PM10, en moyenne annuelle, en bordure de périphérique parisien). Enfin, l’analyse d’un très large panel de filtres du programme CARA dans le cadre des projets INACS et INACS-2 a permis de mettre en évidence, à l’aide d’une méthodologie novatrice (basée sur l’analyse isotopique), l’origine principalement agricole de l’ammonium lors des épisodes de pollution printaniers.   Le programme CARA a été mis en place en 2008, à l’initiative du LCSQA, pour répondre à une forte demande du ministère et des AASQA d’amélioration des connaissances sur les sources et origines des épisodes de pollution particulaire d’ampleur nationale et d’identification des principales sources de PM à l’échelle (pluri-)annuelle. Basé sur une étroite collaboration avec les AASQA volontaires mais aussi avec des laboratoires universitaires, ce programme assure également un transfert de compétences de la recherche vers l’opérationnel.

Les Associations Agrées de Surveillance de la Qualité de l’Air (AASQA) sont amenées de plus en plus fréquemment à réaliser des campagnes de mesures relativement ponctuelles à l’aide de moyens mobiles ou itinérants. Afin de faciliter les prises de décisions ultérieures des AASQA quant à l’achat et à la mise en œuvre de ce type de moyen, une enquête a été lancée au cours de l’année 2009 par le LCSQA/INERIS auprès de l’ensemble des associations, sur la base suivante :  Le type de moyens mis en œuvre Les avantages/inconvénients de chaque outil Les moyens de communications utilisés pour la collecte des données Ce rapport vise à synthétiser les résultats de cette enquête, en reprenant le plus fidèlement possible les réponses apportées par les AASQA. Ce retour d’expériences met en lumière la diversité des moyens techniques itinérants mis en œuvre, regroupés ici par grands types de moyens: les armoires, les remorques et les véhicules. Pour chacun de ces moyens, la récupération des données obtenues par mesures automatiques est généralement réalisée en temps réel (GSM le plus souvent). Les armoires, assez peu couteuses, peuvent être utilisées sur des emplacements de taille réduite (en site trafic notamment). En revanche, leur ergonomie ne permet pas la mise en œuvre simultanée d’un grand nombre d’instruments de mesure, et l’installation de TEOM-FDMS y est relativement difficile. Les opérations de maintenance instrumentale doivent être effectuées en extérieur, ce qui peut être incommode voire impossible. Une grande diversité de remorques et de véhicules-laboratoires est utilisée par les AASQA. Ceux présentant une petite surface au sol permettent la mise en œuvre d’un plus grand nombre d’instruments (et notamment de TEOM-FDMS) que dans les armoires, tout en restant assez faciles à déployer. Néanmoins, la place disponible au sein de ces moyens mobiles est encore trop limitée pour pouvoir faciliter les interventions de maintenance. Les remorques et camions de grand volume, beaucoup plus coûteux, permettent la mise en œuvre d’un grand nombre d’instruments de mesure et de prélèvement, mais nécessitent un dispositif particulier lors de leur mise en place. Enfin, il est à noter qu’un nombre croissant d’AASQA optent  pour l’achat séparé du moyen en lui-même et des instruments de mesure. Ce type d’investissement leur permet de s’équiper en analyseurs de leur choix selon le type de polluant mesuré, et généralement de diminuer le coût de revient de l’ensemble du moyen technique itinérant. L’intégralité des réponses (anonymes) à cette enquête est disponible sous format électronique sur demande au LCSQA/INERIS (contact: olivier.favez@ineris.fr).