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Utilisation de données acoustiques pour l’estimation des polluants liés au trafic routier
Indicateurs acoustiques avancés
L’utilisation du L
Aeq
comme indicateur pour traduire les
quantités de polluants atmosphériques a trois défauts
importants:
(i) la pondération A attenue les basses fréquences typi-
ques du bruit de moteur,
(ii) le L
Aeq
étant fortement influencé par les pics de bruit, sa
valeur est davantage liée aux quelques véhicules bruyants
qu’au nombre total de véhicules,
(iii) différentes conditions de circulation peuvent aboutir
à une même valeur de L
Aeq
, et générer une quantité diffé-
rente de polluants atmosphériques [17].
L’utilisation du niveau de pression acoustique non-pondéré
L
eq
est proposé pour remédier au défaut (i). L’utilisation
de la médiane non-pondérée L
50
est proposée pour remé-
dier également au défaut (ii). En effet, la présence d’un
seul véhicule très bruyant entraînera une augmentation
significative du L
Aeq
, et négligeable du L
50
. L’introduction
d’un indicateur concernant le spectre du bruit du trafic est
nécessaire pour remédier au défaut (iii). En effet, diffé-
rentes conditions de circulation peuvent être associées
à une même valeur de L
Aeq
même si les spectres de bruit
diffèrent. En outre, les basses fréquences sont surtout
produites par les véhicules lourds ou les redémarrages,
qui correspondent à des émissions élevées de polluants
atmosphériques. L’utilisation du L
2kHz-125Hz
, qui représente
la différence entre les niveaux de pression acoustique
des bandes d’octave 2 kHz et 125 Hz, est proposée pour
remédier au défaut (iii).
Il s’avère que le L
eq
est mieux corrélé aux débits que le
L
Aeq
(r
2
LAeq-log(Qwolf)
=0,86 et r
2
Leq-log(Qwolf)
=0,93). En parti-
culier, le L
Aeq
semble saturer pour des débits élevés.
Cela s’explique par le fait qu’une augmentation du débit
entraîne la formation de files d’attentes, associées à de
nombreuses basses fréquences, et remontant jusqu’au
droit du récepteur. Ces fréquences étant atténuées par
la pondération A, l’indicateur traduit assez mal l’augmen-
tation du débit, par rapport aux niveaux non-pondérés.
Enfin, le L
50
offre une encore meilleure estimation des
débits (r
2
LAeqlog(Qwolf)
=0,94). Néanmoins, le L
50
n’est pas
davantage corrélé aux UFP que le L
Aeq
, comme l’indi -
que le tableau 2. En effet, cet indicateur n’améliore pas
significativement la description des conditions de circu-
lation, qui jouent un rôle important dans la quantité de
polluants atmosphériques émis. La combinaison du L
50
et du L
2kHz-125Hz
devrait améliorer les corrélations, puis-
que le L
2kHz-125Hz
est censé être plus sensible aux varia-
tions de vitesse ou du nombre d’autobus. Mais, cela n’a
pas été le cas. Ceci s’explique par le fait que les condi-
tions météorologiques, qui n’ont qu’une très faible influence
sur les indicateurs de bruit, ont une forte influence sur les
concentrations en polluants atmosphériques. Ainsi, l’amé-
lioration de l’information qu’apportent les indicateurs de
bruit raffinés semble masquée par les variations dues
aux conditions météorologiques. Malheureusement, cette
influence est trop compliquée pour être capturée grâce à
des modèles de régression linéaire simple (voir Section 2.2).
La section suivante compare l’influence combinée du
trafic et les conditions météorologiques sur les concen-
trations de polluants.
Analyse en composantes principales
Une analyse en composantes principales (ACP) est réali-
sée pour analyser les relations entre les polluants, et
déterminer les facteurs influençant les concentrations.
Les composants sont classés dans la figure 1a en fonc-
tion de leur influence. Les poids relatifs à chacun des
polluants pour les composants PC1 et PC2 sont donnés
dans la figure 1b :
- Le premier composant (PC1) a un poids positif pour
chacun des polluants : il traduit l’effet du trafic. Il n’expli-
que néanmoins que 41% de la variabilité, les débits étant
limités dans la rue.
- Le deuxième composant (PC2) favorise les polluants qui
ont un temps de séjour bref, comme le bruit et les UFP
[20-30nm], et a un poids négatif pour les autres polluants
atmosphériques. Ceci suggère que PC2 est un facteur
L
Aeq
NO
X
Q
wolf
Q
P&M
[20-
30nm]
[30-
50nm]
[50-
70nm]
[70-
100nm]
[100-
200nm]
[200-
500nm] TSP
L
Aeq
1,00
0,42
0,78
0,81
0,35
0,27
0,20
0,19
0,23
0,07
0,36
TSP
0,25
0,32
0,13
0,18
0,11
0,17
0,25
0,27
0,28
0,23
0,32
NO
0,42
0,93
0,26
0,36
0,33
0,42
0,40
0,39
0,31
0,09
0,55
NO
2
0,30
0,79
0,29
0,26
0,32
0,49
0,49
0,49
0,46
0,23
0,66
NO
X
0,42
1,00
0,29
0,36
0,39
0,52
0,49
0,50
0,43
0,16
0,68
WS
0,28
0,00
0,25
0,41
0,11
0,01 - 0,05
- 0,04
- 0,02
- 0,02
0,02
W
wolf
- 0,17 - 0,19 - 0,07 - 0,26 - 0,14 - 0,19 - 0,16
- 0,14
- 0,11
- 0,12 - 0,23
W
orth
0,16
0,20
0,07
0,24
0,12
0,18
0,16
0,14
0,14
0,14
0,23
H
- 0,48 - 0,05 - 0,66 - 0,60 - 0,16 - 0,03
0,07
0,02
- 0,11
- 0,03 - 0,06
Q
wolf
0,78
0,29
1,00
0,88
0,32
0,24
0,14
0,12
0,26
0,04
0,32
Q
P&M
0,81
0,36
0,88
1,00
0,33
0,23
0,15
0,16
0,20
0,02
0,32
Tabl.1 : Corrélations entre UFP et différent paramètres