3:54 - mardi juin 27, 2017

CARTE. Visualisez la pollution mondiale aux PM25 en temps réel

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PARTICULES FINES. Paris se remet tout juste de son plus sévère épisode de pollution aux particules fines depuis 10 ans, mais la ville Lumière est loin d’être la métropole dont la qualité de l’air est la plus dégradée. Parmi les agglomérations les plus sévèrement touchées, on compte par exemple New Dehli, Pékin, ou encore Oulan-Bator. Mais comment comparer les épisodes de pollution d’une ville à l’autre dans le monde ? Des outils nationaux de suivi et de prévision à l’image de Prév’air en France existent, mais il restait encore à les agréger à l’échelle mondiale. C’est à ce projet que s’est attelé Yann Boquillod, spécialiste des données et fondateur d’AirVisual, une plate-forme pour mesurer et visualiser en temps réel la qualité de l’air dans le monde (voir animation interactive ci-dessous, ou se rendre sur le site dédié).

Visualiser l’animation en pleine page sur le site de AirVisual

Deep learning et prévision de la qualité de l’air

Le principe d’AirVisual ? La société commercialise ses propres capteurs individuels pour mesurer la qualité de l’air en intérieur et extérieur, puis les recoupe avec les données disparates publiées par chaque pays afin d’obtenir une image globale de la pollution aux particules fines. “Certains pays, comme l’Italie par exemple, ne rapportent pas leurs données en temps réel”, déplore Yann Boquillod. “En l’absence de données publiques, nous utilisons celles issues de nos propres capteurs.” Et quid des vastes surfaces inhabitées, comme par exemple les déserts ou les océans ? “Nous utilisons les images satellitaires et les prévisions météorologiques afin de modéliser les concentrations de particules fines là où les capteurs ou les données publiques sont absents”, poursuit le fondateur. De quoi mettre en perspective la qualité de l’air à l’échelle du globe… et peut-être, relativiser l’épisode parisien, lorsqu’on observe les niveaux de pollution par exemple subis par Pékin. La preuve en image ci-dessous, avec cette capture d’écran du 12 décembre 2016.

Pékin subit actuellement une pollution aux PM2.5 de l’ordre de 384 (!) µg/m³ … Bien au dessus du seuil d’alerte, défini en France à 50µg/m³ par jour / Capture d’écran AirVisual

Et ses ambitions ne s’arrêtent pas au simple état des lieux : l’intérêt à assembler ces données hétéroclites est de pouvoir prédire (aujourd’hui, à 3 jours) l’évolution future de la qualité de l’air (toujours de façon très analogue à ce que réalise le programme Copernicus avec Prev’Air en France). Pour ce faire, le site s’appuie sur des modèles météorologiques connus (Numerical Weather Prediction, et notamment le Global Forecast System) des algorithmes auto-apprenants de type deep learning. “Il s’agit d’établir des corrélations entre niveaux de pollutions et conditions météorologiques à partir de données historiques”, expliquent les chercheurs du projet. Avec un bémol d’importance : “Nous ne pouvons prendre en compte les événements imprévisibles tels que les catastrophes naturelles”, avertissent-ils.

CROWD SOURCING. Il ne s’agit pas là de la première initiative à vouloir mesurer la pollution à sa source. On peut en effet regretter le caractère fermé de la technologie AirVisual, qui recourt à ses propres capteurs. Ainsi l’Hindustan Times, par exemple, a lancé en septembre 2016 un observatoire des niveaux de pollution dans plusieurs grandes villes indiennes, soumises à un véritable problème de santé publique en matière de qualité de l’air. Avec des sources de données hétérogènes, puisque leurs relevés combinent des données publiques, des mesures effectuées par des citoyens, des ONG… le quotidien a lui-même acheté des stations de mesure bon marché. L’outil, conçu selon les principes de l’open data, est d’ores et déjà accessible en version beta.

Lire l’article complet : Sciences et Avenir

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