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Conséquences du changement climatique sur la pollution de l'air et impact en assurance de personnes

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La pollution atmosphérique est la cooccurrence de fortes émissions de polluants et de conditions météorologiques particulières. Parmis ses polluants, les particules fines (PM2.5 et PM10), l'Oxyde d'Azote (NOx) et l'Ozone (O3) sont les plus dangereuses pour la santé publique. L'exposition répétée ou prolongée à ces particules entraîne chaque année des maladies respiratoires et cardio-vasculaires, des cancers ainsi que des morts prématurées chez les personnes exposées. L'évolution du climat a un impact sur des variables météorologiques (température, pression, vents, précipitations, ...) qui affectent la qualité de l'air (émissions, lessivage par les précipitations, équilibre gaz/particule, ...). L'objectif du présent rapport de synthèse est de fournir une étude pour éclairer les conséquences de la variation de la qualité de l'air en fonction des changements climatiques et des émissions dans un avenir proche (horizons2030 et 2050), en particulier sur le scénario climatique RCP (Representative Concentration Pathway) 8.5 qui décrit une absence de politiques de changement climatique (Riahi et al., 2011). Dans le cadre du présent rapport de synthèse, nous nous attachons à: -Communiquer une évaluation qualitative de la variation des principaux polluants en particulier sur la France; -lorsque cela est possible, quantifier l'impact dans les agglomérations urbaines, -étudier en particulier la modification future de l'ozone (O3), des particules grossières (PM10), des particules fines (PM2,5) et des oxydes d'azote (NOx). -traduire des impacts en sinistralité additionnelle pour les garanties d'assurance poposées dans le cadre de contrats d'assurances de personnes.
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IOP Publishing Journal Title
Journal XX (XXXX) XXXXXX https://doi.org/XXXX/XXXX
xxxx-xxxx/xx/xxxxxx 1 © xxxx IOP Publishing Ltd
Conséquences du changement climatique sur la
pollution de l’air et impact en assurance de
personnes
Yannick Drif1, Palmira Messina² et Pierre Valade1, 3
1 Département Vie, Accident et Santé, Aon France, Paris, France
2 Centre d’Enseignement et de Recherche en Environnement Atmosphérique, Université Paris-Est,
Marne-la-Vallée, France
3 Actuaire Certifié, Expert ERM de l’Institut des Actuaires Français
E-mail : yannick.drif@aon.com ; pierre.valade@aon.com
Résumé
La pollution atmosphérique est la cooccurrence de fortes émissions de polluants et de conditions météorologiques particulières.
Parmis ses polluants, les particules fines (PM2.5 et PM10), l’Oxyde d’Azote (NOx) et l’Ozone (O3) sont les plus dangereuses
pour la santé publique. L’exposition répétée ou prolongée à ces particules entraîne chaque année des maladies respiratoires et
cardio-vasculaires, des cancers ainsi que des morts prématurées chez les personnes exposées. L’évolution du climat a un impact
sur des variables météorologiques (température, pression, vents, précipitations, ...) qui affectent la qualité de l’air (émissions,
lessivage par les précipitations, équilibre gaz/particule, ...).
L'objectif du présent rapport de synthèse est de fournir une étude pour éclairer les conséquences de la variation de la qualité
de l'air en fonction des changements climatiques et des émissions dans un avenir proche (horizons2030 et 2050), en particulier
sur le scénario climatique RCP (Representative Concentration Pathway) 8.5 qui décrit une absence de politiques de changement
climatique (Riahi et al., 2011).
Dans le cadre du présent rapport de synthèse, nous nous attachons à : -
- Communiquer une évaluation qualitative de la variation des principaux polluants en particulier sur la France;
- lorsque cela est possible, quantifier l'impact dans les agglomérations urbaines,
- étudier en particulier la modification future de l'ozone (O3), des particules grossières (PM10), des particules fines
(PM2,5) et des oxydes d'azote (NOx).
- traduir des impacts en sinistralité additionnelle pour les garanties d’assurance poposées dans le cadre de contrats
d’assurances de personnes.
Mots clés : pollution, particules fines, changement climatique, assurance.
1. Changement Climatique et pollution
La qualité de l'air dépend fortement des émissions et des
conditions météorologiques/climatiques. Tous les scénarios
climatiques futurs suggèrent, dans une mesure différente, une
modification des émissions de polluants et des variables
climatiques, ce qui implique que les concentrations de
polluants dans l'atmosphère sont sensées varier à l'avenir
(Jacob et Winner, 2009 ; Colette et al. 2013a, b).
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Un point essentiel pour quantifier l'impact du changement
climatique sur la qualité de l'air est de disposer de prévisions
avec une résolution spatiale adéquate. Cette résolution spatiale
peut permettre de représenter les processus atmosphériques
régionaux et locaux qui affectent la concentration de
polluants. Colette et al. (2013a, b) ont suggéré que les outils
d'évaluation des risques climatiques nécessitaient une
résolution plus fine ou égale à un demi-degré.
Les prévisions climatiques sont en général fournies par des
modèles climatiques mondiaux (GCM) conçus pour saisir la
sensibilité du climat mondial aux changements d’origine
naturelle ou humaine. Cependant, leur résolution spatiale
assez grossière ne permet pas de simuler en détail les
processus atmosphériques locaux. En outre, leur principal
objectif étant le bilan énergétique mondial, les modèles
couplés peuvent présenter des biais régionaux importants pour
des variables importantes telles que la température ou les
précipitations. Pour l'évaluation de la qualité de l'air, il est
fondamental de travailler sur une résolution spatiale plus fine.
Pour déduire une résolution plus fine à partir d'une sortie à
résolution grossière, deux procédures principales (appelées
plus correctement "downscaling") peuvent être employées en
utilisant (i) des outils statistiques ou (ii) des modèles
régionaux (Jacob et Winner, 2009).
Les principaux facteurs qui influent sur la qualité future de l'air
sont Colette et al. (2013b) :
Le changement climatique
Émissions biogènes et anthropiques
Transport intercontinental de la pollution
atmosphérique
Leur ampleur relative peut varier selon la zone étudiée et selon
que l'on considère l'échelle locale ou régionale.
L'importance de ces différents facteurs est étudiée à l'échelle
européenne par Colette et al. (2013a). Ils ont constaté qu'à
l'horizon 2050, les principaux facteurs déterminants pour tous
les polluants sont les émissions. Le polluant le plus sensible
au changement climatique est l'ozone, tandis que les particules
et les oxydes d'azote semblent être moins sensibles.
À l'échelle locale, les plus grandes incertitudes sont associées
à la résolution du modèle mis en œuvre, en particulier la
résolution de l'inventaire des émissions d'entrée, qui est très
importante pour les zones urbaines (Likhvar et al., 2015).
La modification de la pollution atmosphérique, à son tour,
peut avoir un impact sur le changement climatique, en
modifiant le bilan radiatif par exemple. Ces rétroactions sont
encore mal comprises (Denman et al., 2007). Dans la figure 1,
nous présentons les principales interactions entre la chimie de
l'air et le climat ainsi que les principales étapes de
modélisation impliquées dans leur quantification (Likhvar et
al., 2013).
Figure 1. Schéma relationnel du changement climatique et la qualité de l’air
(Likhvar et al., 2013).
2. Informations générales sur les études collectées
Cette étude ne prend en compte que les recherches dont la
résolution spatiale est inférieure à 0,5°. Les résolutions plus
grossières ne sont pas mentionnées car elles ne sont pas
considérées comme pertinentes pour une évaluation à l'échelle
régionale. Nous fournissons ci-dessous une brève description
du contexte des études et du principal dispositif de simulation.
2.1 Projet SALUT’AIR
Projet français SALUT'AIR (Colette et al., 2013a, b). Le
but principal de ce projet est d'évaluer l'évolution de la qualité
de l'air dans le futur (jusqu'en 2050) à l'échelle européenne.
Cette étude utilise un nouveau système complet de
modélisation régionale de la qualité de l'air et du climat afin
de comprendre les principaux facteurs déterminants pour la
qualité de l'air et le climat.
L'objectif du projet est également de quantifier les
avantages sanitaires et les coûts des investissements dans
l'atténuation du climat et de la qualité de l'air. Dans le projet
SALUT'AIR, deux scénarios d'avenir sont explorés pour
évaluer la pollution atmosphérique future : RCP 8.5 et RCP2.6
qui limitent le réchauffement climatique en dessous de 2°C
d'ici la fin du siècle. Les émissions de polluants
atmosphériques en Europe suivent le scénario d'émission de
polluants atmosphériques GEA, qui est plus adapté aux études
sur la qualité de l'air et comprend une représentation de
l'ensemble de la législation actuelle sur la qualité de l'air en
Europe (Riahi et al., 2012).
De plus amples informations sont disponibles dans le
tableau 3 de Colette et al. (2013b). Le modèle régional de
chimie-transport CHIMERE est utilisé (Menut et al, 2013) à
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une résolution horizontale de 0,5°*0,5° pour décrire la
distribution des espèces chimiques. Le scénario historique des
polluants est calculé en utilisant comme moteur
météorologique une version réduite du modèle IPSL-CM5A-
MR de circulation globale atmosphère-océan à grande échelle
(Dufresne et al., 2013) pour les années 1995-2004.
Le modèle météorologique utilisé dans la réduction
d'échelle est l'un des modèles météorologiques à méso-échelle
les plus établis dans le monde : Le modèle de recherche et de
prévision météorologique (WRF) (Skamarock et Klemp,
2008) dans sa configuration non hydrostatique et à une
résolution de 50 km50. Colette et al. (2013a, b) font tourner
CHIMERE de 1995 à 2004 et de 2045 à 2054, en considérant
ces simulations comme représentatives des années 2005 et
2050, respectivement. Nous présentons dans ce rapport de
synthèse les résultats des simulations actuelles et futures dans
le cadre des scénarios RCP8.5 pour l'O3 (section 3.1) et les
PM2.5 (section 3.2.2.).
2.2 Thèse de Lacressonniere (2012)
Dans cette étude exhaustive, la qualité de l'air dans le climat
actuel et futur à l'échelle européenne et française est étudiée.
Des simulations sur 5 ans sont réalisées avec le modèle de
chimie-transport multi-échelle MOCAGE (Modèle de Chimie
Atmosphérique à Grande Echelle). Le modèle MOCAGE est
utilisé pour la prévision opérationnelle de la qualité de l'air en
France (http://www.prevair.org) (Honoré et al., 2008).
MOCAGE utilise des domaines imbriqués à double sens sur
une grille horizontale de 2°*2° sur le globe et une grille
horizontale de 0,2°*0,2° sur l'Europe.
Les scénarios actuels sont réalisés de 2004 à 2008 en
utilisant comme forçages météorologiques la simulation du
modèle ARPEGE (Déqué, 1994). Le modèle ARPEGE est
principalement utilisé pour la prévision météorologique. Pour
la simulation actuelle, les émissions anthropiques européennes
considérées par Lacressonniere (2012) proviennent de
l'inventaire régional fourni dans le cadre du programme
GMES (Global and regional Earth-system Monitoring using
Satellite and in-situ data, Hollingsworth et al. (2008)).
Pour les scénarios futurs, Lacressonnière (2012) a effectué
des simulations dans le cadre des scénarios RCP 8.5, de 2031
à 2035 (ci-après dénommé 2030s) et de 2051 à 2055 (ci-après
dénommé 2050s). Les scénarios d'émissions futurs sont ceux
mis en œuvre pour les années 2030 dans le cadre du projet
EC4MACS (http://www.ec4macs.eu/) et ils sont également
conservés pour les simulations des années 2050. Cet
inventaire des émissions tient compte des prévisions de
croissance économique et de la législation actuelle qui régit la
pollution de l'air en Europe. Nous présentons dans ce rapport
de synthèse les résultats de la simulation historique et des deux
simulations futures (2030 et 2050) pour l'O3 (section 3.1), les
PM10 (section 3.2.1.) et les NOx (section 3.3.)
2.3 Projet A-C HIA (Air-Climate Health Impact
Assessment) (Likvar et al., 2015)
Le projet A-C HIA vise à étudier les liens entre le
changement climatique, la qualité de l'air et la santé publique.
A-C HIA fournit des résultats à l'échelle européenne et d'Île
de France. Les scénarios d'émissions de pollution
atmosphérique utilisés dans l'A-C HIA proviennent du projet
ECLIPSE (Evaluating the Climate and Air Quality Impacts of
Short-Lived Pollutants) (Klimont et al., 2013).
Likvar et al. (2015) considèrent que ces scénarios provnent
du projet ECLIPSE sont plus adaptés aux études de la
pollution atmosphérique que les scénarios d'émissions fournis
par les RCP. En effet, bien que les RCP incluent les émissions
de polluants atmosphériques, ils sont conçus exclusivement
dans le but d'étudier le forçage radiatif dans le cadre du projet
ACCMIP (Atmospheric Chemistry and Climate Model
Intercomparison Project) (Shindell et al. 2012, Young et al.
2012).
Leur mise en œuvre pour les projections de la qualité de
l'air constitue une déviation de leur objectif premier (Butler et
al. 2012, Colette et al. 2012, Fiore et al. 2012). L'utilisation de
scénarios conçus pour la qualité de l'air fournit une meilleure
vue quantitative de l'efficacité des politiques de qualité de l'air.
Nous présentons ici les simulations réalisées avec le scénario
"Législation actuelle" (CLE) qui suppose que la législation
existante en matière de qualité de l'air est pleinement mise en
œuvre et appliquée. Il représente les scénarios d'émissions les
moins optimistes du projet ECLIPSE.
Pour la simulation en Île de France, Likvar et al. (2015)
corrigent les émissions ECLIPSE en tenant compte des
variations locales fournies par l'inventaire AIRPARIF. A
l'échelle européenne, l'évolution future du climat est évaluée
en utilisant le modèle IPSL-cm5-MR membre du modèle
CMIP5 à l'échelle globale (Taylor et al. 2012). L'IPSL-cm5-
MR est réduit spatialement à une résolution de 0,44°*0,44°
avec le modèle WRF (Skamarock et Klemp, 2008) utilisé
comme modèle climatique régional.
La voie de forçage radiatif RCP4.5 est utilisée pour les
simulations climatiques. La météorologie pour l'Île de France
est dérivée de l'IPSL-INERIS haute résolution membre de
l'ensemble Euro-Cordex à une résolution de 0,11°*0,11°
(10km) sur l'Europe (Jacob et al. 2013).
Pour la modélisation de la pollution atmosphérique, A-C
HIA utilise le modèle CHIMERE à une résolution horizontale
de 50km pour la simulation de l'Europe et de 4km pour la
simulation de l'Île de France. Nous présentons dans ce rapport
la concentration d'O3 (section 3.1) et de PM2.5 (section 3.2.2.)
en 2010 et 2050 ans qui se réfèrent à des scénarios historiques
et futurs, respectivement. A-C HIA utilise le RCP4.5 au lieu
du RCP8.5 ; néanmoins, nous avons décidé de présenter cette
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étude car c'est l'une des rares études qui fournit des résultats
en Île de France. De plus, le RCP4.5 est un scénario de
stabilisation à forçage modéré qui diffère sensiblement du
RCP8.5 après 2050 (GIEC, 2013).
2.4 Publication de Markakis et al. (2014).
Dans cette étude, les concentrations de polluants sur la ville
de Paris sont modélisées avec le modèle régional CHIMERE
de qualité de l'air (Menut et al., 2013) à une résolution
horizontale de 4 km*4 km.
Deux scénarios de projection des émissions futures sont
développés. Ils sont tous deux basés sur la projection
d'émissions à haute résolution (1 km*1 km) jusqu'en 2020
pour l'agglomération parisienne développée par AIRPARIF.
Ils sont ensuite étendus jusqu'en 2050 selon les scénarios de
projection des émissions futures de la RCP-8.5 et de la RCP-
2.6, respectivement (Riahi et al., 2012).
Le modèle de circulation globale IPSL-CM5A-MR
(Dufresne et al., 2013) est utilisé pour dériver les projections
futures des principaux facteurs climatiques (température,
rayonnement solaire, etc.) suivant les scénarios RCP2.6 et
RCP8.5.
Les conditions initiales et conditions limites sont tirées des
concentrations à l'échelle globale modélisées avec le modèle
couplé LMDz-INCA de chimie globale (Hauglustaine et al.,
2004) et sont ensuite réduites avec le modèle CHIMERE en
utilisant une imbrication unidirectionnelle à deux niveaux,
d'abord à une grille de résolution de 50 km sur l'Europe
(Colette et al., 2013) et ensuite à la grille de résolution de 4
km sur la région de l'Île de France (passes à l'échelle locale).
Markakis et al. (2014) ont réalisé des simulations de 1995
à 2004 représentant le présent et des simulations de 2045 à
2054 représentant l'année 2050. Nous présentons dans ce
rapport les résultats pour O3 (section 3.1) et PM2.5 (section
3.2.2.) dans le cadre du scénario RCP8.5 pour les projections
actuelles et futures.
2.5 Thèse de Lecoeur (2013).
Ce travail propose une méthode statistique pour estimer les
futures concentrations de PM2.5 en Europe à partir des
champs de PM2.5, des régimes météorologiques et des
variables météorologiques de surface les plus significatives
ayant un impact sur la pollution atmosphérique (pression,
température, précipitations et vitesse du vent).
Il s'agit d'une approche différente des études présentées
précédemment, qui étaient basées sur la réduction d'échelle de
la modélisation régionale. Cette méthode est évaluée sur une
période dite d'apprentissage, puis appliquée sur une période
historique (1975-2004) et deux périodes futures (2020-2049 et
2070-2099), ainsi que pour deux scénarios climatiques futurs
(RCP4.5 et RCP8.5).
Les champs de PM2.5 sont fournis par les concentrations
journalières simulées par Polyphemus/Polair3D (Couvidat et
al., 2012 ; Mallet et al., 2007) avec une résolution horizontale
de 0,5°*0,5° sur un domaine centré sur l'Europe.
Les données d'entrée du modèle proviennent du Centre
européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme
(CEPMMT) pour les variables météorologiques, du
programme EMEP (Programme coopératif pour la
surveillance et l'évaluation du transport à longue distance des
polluants atmosphériques en Europe) pour les émissions
anthropiques et du modèle MOZART-4 (Emmons et al., 2010)
pour les conditions aux limites.
Dans ce rapport, nous présentons les résultats du scénario
RCP8.5 pour les périodes historiques (1975-2004) et le proche
avenir (2020-2049) (section 3.2.2).2.
3. Prévision des polluants à l'avenir
Dans cette section, nous présentons les variations dans un
avenir proche (jusqu'en 2050) des polluants (Ozone et
particules fines)x. sur la base des études que nous avons
décrites ci-dessus. L'objectif principal est de fournir des
évaluations pour la France et les grandes agglomérations
urbaines pour le scénario RCP 8.5. Dans certains documents
recueillis, ces estimations ne sont pas directement fournies.
Nous procédons alors à une analyse qualitative des graphiques
ou des cartes pour extrapoler les concentrations actuelles et les
différences entre les concentrations futures et actuelles.
3.1 Ozone (O3)
L'ozone de surface est l'un des plus préoccupants pour la
santé publique et le plus étudié parmi les polluants
atmosphériques dans la troposphère (Jacob et Winner, 2009).
Sa formation est favorisée par des conditions météorologiques
spécifiques comme des températures élevées, un fort
rayonnement solaire UV et en présence de ses précurseurs :
oxydes d'azote, composés organiques volatils non
méthaniques (COVNM), CO et méthane.
Les premiers résultats décrits dans cette section sont ceux qui
proviennent du projet français SALUT'AIR (Colette et al.,
2013a, b). Les résultats concernant l'ozone sont présentés en
utilisant deux indicateurs qui sont généralement utilisés dans
les études d'impact et l'évaluation basée sur l'exposition :
- les maxima quotidiens moyens d'ozone O3max en été (sur la
base de moyennes mobiles sur 8 heures)
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- le SOMO35 défini comme la somme annuelle du maximum
journalier de plus de 35 ppbv (70 μgm-3) sur la base de 8 h de
moyens de fonctionnement (exprimé en μg m-3 selon l'AEE,
2009). Cet indicateur est particulièrement conçu pour saisir les
effets néfastes de l'ozone sur la santé humaine.
Nous présentons dans la figure 2, l'O3max et le SOMO35 pour
la simulation historique et les différences entre le scénario
futur (2050) et le scénario historique. Les valeurs les plus
élevées de l'O3max actuel sont enregistrées en Île de France et
dans la région de Lyon (jusqu'à 115 μg m-3) et dans le sud-
ouest de la France (jusqu'à 120 μg m-3). À l'avenir, l'O3max
diminuera, dans le nord et l'ouest de la France, jusquun
maximum de 2025 μg m-3, les régions les plus concernées
étant l'Île de France et la région de Lyon. En ce qui concerne
le SOMO35, Colette et al. (2013a, b) ne prévoient pas de
changements significatifs dans l'ensemble pour la France.
Figure 2. Champs moyens dO3 comme moyenne estivale des maxima
quotidiens (O3max, μg.m-3), et SOMO35 (μg.m-3/jour) dans la simulation
historique (moyenne sur 10 ans correspondant au climat actuel, année 2005)
et projections pour 2050 prises par rapport à la simulation historique du
climat.
Lacressonniere (2012) fournit des résultats à l'échelle
saisonnière pour la concentration d'ozone actuelle et future. La
figure 3 illustre la concentration actuelle d'O3 en surface en été
(définie comme la moyenne de juin à septembre) et en hiver
(définie comme la moyenne de décembre à mars). En France,
la concentration d'ozone est plus élevée en été avec des valeurs
allant de 50 à 75 g m-3 alors qu'en hiver, la plupart des régions
ont une valeur autour de 4050 g m-3, à quelques exceptions
près dans le sud, atteignant une concentration de 75 g m-3.
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Figure 3. Moyenne simulée de l'O3 en surface en été (en haut) et en hiver (en
bas). Les valeurs sont exprimées en (g.m-3).
Une partie intéressante de l'étude de Lacressonnière (2012) est
la France. Dans la figure 4, nous présentons la variation de l'O3
dans les années 2030 et 2050 par rapport à la simulation
historique pour l'été et l'hiver. Pendant l'été, l'O3 augmente
dans les zones ouest (surtout en Bretagne) et nord jusqu'à 12 g
m-3 pour les années 2030 et jusqu'à 18 g m-3 pour les années
2050, alors qu'il diminue dans les zones sud de 8-16 g m-3 pour
les années 2030 et de 6-12 g m-3 pour les années 2050. Pendant
l'hiver, on observe une augmentation de l'ozone dans toute la
France, principalement dans les régions centrales et
septentrionales, jusqu'à 18-24 g m-3 pour les années 2030 et
jusqu'à 24-30 g m-3 pour les années 2050.
Figure 4. Différences de concentration en O3 en surface entre les simulations
de 2030 et d'aujourd'hui (colonne de gauche), les simulations de 2050 et
d'aujourd'hui (colonne droite), en été (première ligne) et en hiver (deuxième
ligne). Les valeurs sont exprimées en (g.m-3). Lacressonniere (2012).
Même si les émissions locales sont considérées comme
prédominantes dans l’évaluation futur des concentrations
d'ozone, Lacressonnière (2012) et Colette et al. (2013b)
soulignent que les impacts des politiques européennes de
réduction des émissions anthropiques peuvent être atténués
par le transport à longue distance de l'ozone, en raison de
l'augmentation des concentrations dans certains pays du
monde, comme en Asie.
Des résultats intéressants sont obtenus par Likvar et al.
(2015) dans le cadre du projet A-C HIA. L'importance de ce
travail est qu'il fournit également des résultats à l'échelle
urbaine. La figure 5 montre les concentrations d'O3 en été (de
juin à août) en 2010 et 2050 en Europe et en Île de France.
Dans la simulation européenne, nous voyons que la
concentration d'ozone se situe dans une fourchette de 86 à 130
g m-3, les valeurs les plus élevées étant enregistrées en Île de
France (environ 100 g m-3) et dans les régions du sud-est
(jusqu'à 130 g m-3).
En France, la répartition géographique en 2050 est similaire
à celle de la simulation historique, mais les valeurs sont plus
faibles, allant de 74 à 122 g m-3. Si l'on considère les
simulations à l'échelle de l'Île de France, on constate que la
valeur moyenne se situe toujours autour de 100 g m-3, mais il
ressort que Paris présente des valeurs plus faibles (86-90 g m-
3) que le reste de l'Île de France.
A l'inverse, dans la future simulation, la concentration en
O3 de la région parisienne est plus élevée (92-94 g m-3) que
celle du reste de la région (80-92 g m-3). En d'autres termes,
dans la ville de Paris, la future concentration d'ozone
augmente légèrement, alors que dans le reste de l'Île de France,
elle diminue de manière significative.
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Figure 1. Concentrations d'O3 en été 2010 (haut) et 2050 (bas) en Europe
(gauche) et en Île de France (droite). Les valeurs sont exprimées en (g m-3).
Likvar et al. (2015).
Une autre étude récente qui fournit des estimations à
l'échelle urbaine est celle de Markakis et al. (2014). Nous
présentons, dans la figure 6, les projections maximales
quotidiennes de l'O3, moyennées sur la période d'avril à août
pour la simulation historique (CTL) et les différences entre la
simulation future (REF) et la CTL.
Figure 6. Mesure d’ozone quotidienne maximum observée pendant 8
heures sur la période avril-août (CTL) (a) ; les différences entre cette
dernière et la future 2050 (REF) (b). Les valeurs sont exprimées en ppb.
Markakis et al (2014).
Les résultats de Markakis et al. (2014) présentent la
même caractéristique que ceux de Likvar et al. (2015). Dans
la simulation historique, la concentration moyenne d'ozone
pendant la journée est plus faible en région parisienne (72-
76 g.m-3) que dans l'autre partie de l'Île de France (84-100
g.m-3).
À l'avenir, la concentration augmente dans le centre de
Paris d'environ 9-15 g.m-3 et diminue dans les zones les plus
rurales jusqu'à un maximum de 7 g.m-3. Markakis et al.
(2014) soulignent que leurs résultats sont différents de ceux
des projections à résolution plus grossière, où l'on constate
que l'ozone diminue en 2050 dans tous les scénarios futurs.
Une analyse de sensibilité a montré que cette différence
est due au fait que la formation d'ozone au-dessus de Paris,
dans l'étude actuelle à l'échelle urbaine, est due à une chimie
limitée par les composés organiques volatiles (COV), alors
qu'à l'échelle régionale, la formation d'ozone se produit dans
des conditions sensibles aux NOx. Cela explique pourquoi les
fortes réductions de NOx mises en œuvre dans les scénarios
futurs ont un effet différent sur les projections d'ozone à
différentes échelles.
Markakis et al. (2014) calculent également l'indice
SOMO35 : la somme des différences entre les moyennes
journalières maximales sur 8 heures et la valeur seuil de 35
ppb (70 g.m-3). Markakis et al. (2014) ont constaté que dans le
cadre du scénario REF, l'indice SOMO35 modélisé dans la
ville, à l'échelle locale, est presque doublé par rapport à la
situation actuelle (de 13 763 à 27 470 ppb/jours). Cela
implique que ce scénario n'est pas avantageux pour la santé
humaine.
3.2 Particules fines (PM)
Les particules sont généralement classées en fonction de
leur diamètre aérodynamique. Dans le cadre des questions de
qualité de l'air, les particules d'un diamètre compris entre
102,5 m (PM10) et moins de 2,5 m (PM2,5) sont plus
fréquemment étudiées.
Les PM comprennent comme composants principaux le
sulfate, l'ammonium, le nitrate, le carbone organique, le
carbone élémentaire, la poussière du sol et le sel marin. Les
cinq premiers composants sont principalement présents sous
forme de particules fines de moins de 2,5 mm de diamètre
(PM2,5), qui sont les plus préoccupantes pour la santé
humaine. Le sulfate, le nitrate et le carbone organique sont
produits dans l'atmosphère par l'oxydation du SO2, des NOx
et des COVNM. Les particules de carbone sont également
Journal XX (XXXX) XXXXXX Drif et al
8
émises directement par la combustion. L'échange de nitrates
et de carbone organique entre la phase particulaire et la phase
gazeuse dépend principalement de la température. La
variation saisonnière des particules est complexe et dépend du
lieu (Jacob et Winner, 2009).
3.2.1 PM10
Lacressonniere (2012) étudie la concentration actuelle et
future des PM10.
Dans la section 2.1, tous les détails concernant la mise en
place de la simulation sont rapportés. Dans la figure 7, nous
indiquons la concentration moyenne de PM10 en été et en
hiver pour la simulation actuelle.
En France, les valeurs vont de 2 à 14 g m-3 en été (juin-
septembre) et de 8 à 24 g m-3 en hiver (décembre-mars). Les
valeurs les plus élevées sont détectées en Île de France, soit
environ 14 g m-3 en été et environ 24 g m-3 en hiver. La
concentration de particules diminue dans les scénarios futurs
(2030 et 2050) (figure 8) à la fois en été (jusqu'à un maximum
de 5 g m-3) et en hiver (jusqu'à un maximum de 15 g m-3).
Les zones les plus urbanisées, comme la région parisienne,
sont celles où la réduction est la plus importante dans le futur.
D'autres zones, comme le centre et le nord de la France,
surtout en hiver, sont touchées par une baisse significative des
PM10 allant de 6 à 10 g m-3 pour le scénario 2030 et de 8 à 12
g m-3 pour celui de 2050.
Figure 2. Moyenne simulée des PM10 en surface en été (haut) et en hiver
(bas). Les valeurs sont exprimées en (g m-3). D'après Lacressonniere (2012).
Figure 8. Différences des concentrations de PM10 en surface entre les
simulations de 2030 et d'aujourd'hui (gauche), les simulations de 2050 et
d'aujourd'hui (droite), en été (première ligne) et en hiver (deuxième ligne).
Les différences sont exprimées en (g m-3). D'après Lacressonniere (2012).
3.2.2 PM2,5
Nous commençons par présenter les résultats du projet
Salut'Air (plus de détails dans la section 2.1.). Dans la
simulation historique, les PM2,5 présentent des valeurs plus
élevées dans la partie nord de la France, allant de 1520 g m-3
(Figure 9, panneau de gauche), les régions les plus concernées
étant l'Île de France et la Haute-de-France. Ces dernières
régions sont également les zones de France où la diminution
des PM2,5 est la plus élevée (1015 g m-3) dans le scénario futur
(Figure 9, panneau de droite). Dans le reste de la France, les
réductions des PM2,5 se situent entre 310 g m-3.
Journal XX (XXXX) XXXXXX Drif et al
9
Figure 9. Moyenne annuelle des PM2,5 dans la simulation historique (haut)
et différences entre les projections 2050 (référence) et la simulation
historique (bas). Colette et al. (2013a, b).
Les principaux résultats de Likvar et al. (2015) sont
présentés à la figure 10, sont représentées les
concentrations de PM2,5 simulées en Europe et en Île de
France pour le présent (2010) et le futur (2050).
Si l'on considère la France (Figure 10, panneaux de
gauche), le nord-est du pays est la zone la plus touchée par les
valeurs élevées de PM2,5 (y compris l'Île de France) de 10 à
16 g.m-3. À l'avenir, dans cette région, les PM2,5 diminueront
de manière significative pour atteindre 79 g.m-3. Une
répartition spatiale plus détaillée pour l'Île de France est
présentée dans les panneaux de droite de la figure 10.
Pour la simulation historique, les PM2.5 présentent des
valeurs élevées dans la plupart des régions. Le secteur
fortement urbanisé est le plus touché avec une concentration
de 1322 g.m-3.
Dans le scénario futur, il y a une diminution significative
des concentrations avec des valeurs allant de 4 à 8 g.m-3 dans
la plus grande partie de l'Île de France. La ville de Paris et les
environs de l'aéroport Charles de Gaulle connaissent
également une baisse significative, mais les concentrations
restent assez élevées (913 g.m-3) par rapport au reste de la
région.
Figure 10. Concentrations annuelles de PM2,5 en 2010 (haut) et 2050 (bas)
en Europe (gauche) et en Île de France (droite). Likvar et al. (2015).
Les PM2,5 en Île de France sont également estimées par
Markakis et al (2014). La figure 11 présente les projections de
PM2,5 à l'échelle locale en hiver (décembre-février) pour une
simulation historique (haut).
Dans le centre-ville de Paris, les concentrations sont
d'environ 1315 μg.m-3 alors que dans le reste de la région, elles
sont d'environ 613 μg.m-3. Compte tenu des différences entre
le scénario futur et le scénario actuel, on constate que la plus
forte baisse se situe sur la ville (911 μg.m-3), alors que dans le
reste de la région, la baisse est d'environ 48 μg.m-3.
Markakis et autres (2014) soulignent que les réductions
sont beaucoup plus importantes en ville qu'en zone rurale en
raison de l'atténuation efficace des émissions dues au transport
routier.
Figure 11. moyenne quotidienne de PM2,5 en hiver pour la simulation de
contrôle (CTL) (haut) et différences entre cette dernière et la simulation
future de 2050 (REF) (bas). Markakis et al (2014).
Journal XX (XXXX) XXXXXX Drif et al
10
Les résultats de l'approche statistique utilisée par Lecoeur
(2013) pour estimer les futures concentrations de PM2,5 sont
présentés dans la figure 12.
Dans la simulation historique, les concentrations de PM2,5
en France se situent dans une fourchette de 1228 g.m-3, les
valeurs les plus élevées se trouvant également dans ce cas dans
les régions de l'Est de la France et en Île de France (2028 g.m-
3).
À l'avenir, on assistera à une augmentation générale de la
concentration annuelle de PM2,5. Les régions les plus
touchées sont l'Île de France, la région du Grand-Est et la zone
située entre Lyon et Clermont-Ferrand, avec des
augmentations de 0,42 g.m-3.
Nous observons que, dans les études présentées
précédemment (Colette et al., 2013a, b ; Likvar et al., 2015 ;
Markakis et al., 2014) il y a plutôt une diminution assez
importante par rapport à Lecoeur (2013). Cet écart est
principalement aux différences entre les scénarios
d'émissions. En effet, dans Lecoeur (2013), la réduction des
émissions due à la mise en œuvre complète de la législation
actuelle n'est pas prise en compte.
Figure 12. Concentrations historiques (2000-2008) de PM2,5 en surface
(haut) et différence de concentration annuelle de PM2,5 entre les prévisions
futures (2020-2049) et la simulation historique (bas). Les concentrations sont
exprimées en (g.m-3). Lecoeur (2013).
Lecoeur (2013) estime les différences saisonnières entre les
scénarios futurs et historiques (figure 13). On observe qu'en
hiver, il y a une réduction des PM2,5 sur l'ensemble de la
France (jusqu'à un maximum de 0,8 g.m-3) et que les saisons
l'augmentation est la plus forte sont le printemps et
l'automne.
Figure 13. Différence de la concentration moyenne de PM2,5 entre la
prévision future (2020-2049) et la simulation historique en hiver (a),
printemps (b), été (c) et automne (d). Les différences sont exprimées en g.m-
3. Lecoeur (2013).
3.3 NOx
Les oxydes d'azote (NOx) sont des composés très réactifs
et constituent l'un des principaux précurseurs de l'ozone, au
même titre que le monoxyde (CO) et les composés organiques
volatils (COV). Il a des sources naturelles (biogènes) et
anthropiques (transport, industries) (Crutzen et Paul. 2003).
Nous présentons dans cette section les résultats à l'échelle
française de la Lacressonnière (2012) pour les NOx. Les
détails des simulations se trouvent dans la section 2.1.
Comme pour l'O3 et les PM10, Lacressonnière (2012)
estime les NOx actuels en été (juin-septembre) et en hiver
(décembre-mars) à l'échelle européenne (figure 14) et les
différences entre la simulation historique et les deux scénarios
Journal XX (XXXX) XXXXXX Drif et al
11
futurs (figure 15). Comme on peut le voir, les valeurs les plus
élevées se situent dans les zones urbaines avec un maximum
en Île de France jusqu'à 25 g.m-3 en été et jusqu'à 40 g.m-3 en
hiver. Dans d'autres villes comme Lyon et Marseille, nous
pouvons détecter en hiver des valeurs assez élevées autour de
3236 g.m-3 (panneau de droite, figure 15).
Figure 14. Moyenne simulée des NOx de surface en été (haut) et en hiver
(bas). Les concentrations sont exprimées en (g.m-3). Lacressonniere (2012).
Étant extrêmement dépendantes des émissions, les futures
concentrations de NOx ne varient pas de manière significative
entre 2030 et 2050. Nous rappelons que Lacressonnière (2012)
ne change pas de scénario d'émission dans ces simulations.
Tant en 2030 qu'en 2050, nous observons une forte diminution
des NOx dans les zones les plus urbanisées de France : Île de
France, Lyon, Marseille à un maximum de 8 g.m-3 en été et à
un maximum de 25 g.m-3 en hiver.
Figure 15. Différences des concentrations de NOx en surface entre les
simulations de 2030 et d'aujourd'hui (gauche), les simulations de 2050 et
d'aujourd'hui (droite), en été (haut) et en hiver (bas). D'après Lacressonniere
(2012).
3.4 Synthèse
La connaissance de la qualité de l'air est d'une importance
capitale pour les préoccupations sanitaires.
En considérant les études sélectionnées, on peut affirmer
que les émissions sont les principaux facteurs déterminants
(Colette et. Al, 2013b) et que les variations des seules
variables climatiques ont un impact secondaire sur la qualité
de l'air (Lecoeur 2013). Il est également important de
souligner que pour une prévision correcte des polluants
dispersés dans l'atmosphère, il est essentiel d'utiliser un
scénario d'émission de précurseurs adéquat qui tienne compte
des informations à l'échelle locale et de la législation actuelle
qui régit la pollution de l'air (Likvar et al., 2015).
En outre, la résolution à laquelle les simulations sont
réalisées peut conduire à des résultats différents comme le
soulignent Markakis et al. (2014).
Dans le présent rapport de synthèse, nous communiquons
une évaluation qualitative de la variation des polluants sur les
agglomérations urbaines françaises. Par conséquent, nous
considérons les recherches avec une résolution spatiale plus
fine ou égale à 0,5° qui permet une analyse significative entre
les régions. Les concentrations de O3, PM2.5, PM10 et NOx
simulées dans ces recherches sont compilées pour l'Ile de
France, Paris, les zones urbaines et suburbaines de Lyon,
Bordeaux, Toulouse et Marseille dans le cadre du scénario
climatique RCP 8.5 (Representative Concentration Pathway).
La plupart des études prévoient une diminution de l'ozone
dans la plupart des régions de France et dans les principales
villes (sauf Paris), tandis que pour Lacressonnière (2012),
l'ozone augmentera sensiblement, surtout en 2050. Dans les
études où les futures modifications des émissions sont prises
en compte, les particules (PM2,5 et PM10) diminueront
considérablement dans les zones urbaines et rurales. Les
oxydes d'azote diminueront, en particulier dans les zones
urbaines.
Une autre étape du travail actuel devrait consister à acquérir
et à post-traiter l'ensemble des données natives de chaque
étude afin d'estimer plus précisément les concentrations de
polluants et leurs variations à l'avenir.
Journal XX (XXXX) XXXXXX Drif et al
12
4. Modélisation de l’impact sanitaire
La pollution atmosphérique est le facteur de risque
environnemental le plus important. Le Bureau régional de
l’OMS pour l’Europe a développé le logiciel AirQ+ dans le
cadre de ses activités sur la qualité de l’air.
AirQ+ est un logiciel permettant de quantifier le fardeau et
l'impact de la pollution atmosphérique sur la santé mis au
point par le Bureau régional de l'OMS pour l'Europe. AirQ+
inclut différentes méthodologies pour évaluer les effets de
l'exposition à long terme (et à court terme) sur la pollution de
l'air ambiant. Il permet de travailler sur les polluants suivants:
PM2,5, PM10, NO2, O3 et le black carbon (BC).
Divers indicateurs de santé liés à la mortalité et à la morbidité,
à la fois en termes d’affections aiguës et chroniques peuvent
être considérés pour les calculs. Les preuves scientifiques
sous-jacentes sur les effets sur la santé de la pollution de l'air
ambiant utilisées dans le logiciel proviennent principalement
d'études menées en Europe de l'Ouest et en Amérique du Nord.
4.1 Calcul de l’Ozone
4.1.1 Exposition à long terme
Les concentrations d'ozone troposphérique (au niveau du sol)
sont mesurées en μg/m3 ou en ppb (partie par milliard ou part
per billion en anglais), avec 1 ppb = 2 μg/m3. Cela signifie
que les mesures en ppb sont doublées lorsqu'elles sont
converties en μg/m³. Les mesures de la qualité de l'air aux
stations de surveillance sont généralement indiquées sous
forme de concentrations moyennes horaires d'ozone.
Pour l'évaluation des effets de l'ozone sur la santé, l'indicateur
SOMO35 (somme des moyennes d'ozone supérieures à 35
ppb) est utilisée. SOMO35 a été développé pour être utilisé
dans l'évaluation quantitative d'impact sanitaire (Bureau
régional de l'OMS pour l'Europe, 2008). Il est défini comme :
   
Ci est la concentration moyenne journalière maximale sur
8 heures et la somme est annuelle, c'est-à-dire effectuée du
jour i = 1 à 365 par année. D'autres riodes sont également
possibles, comme 180 jours pour une analyse des mois d'été.
SOMO35 a une dimension de   si 35ppb est utilisé
et /³  si 70 μg/m³ est utilisé dans l'équation.
SOMO35 est sensible aux valeurs manquantes (c'est-à-dire les
jours où les concentrations moyennes journalières maximales
sur 8 heures ne sont pas disponibles). Lorsque de telles
données journalières sont manquantes, une correction en
prenant la couverture à temps plein (par exemple annuelle) est
nécessaire1. Ceci est fait en calculant :
 

Ntotal est le nombre de jours dans la période d'intérêt 365
pour une année, 180 pour les mois d'été) et Nvalide est le nombre
de jours avec des valeurs valides (Miller, Hurley et Shafrir,
2011).
équation 1 :
  

Avec une valeur centrale pour RR = 1,014 par 10 μg/m3
(Bureau régional de l'OMS pour l'Europe, 2013), nous
trouvons :
équation 2 :
  
  
Les calculs sont similaires à ceux utilisés pour la fraction du
risque attribuable d'autres polluants pour les estimations
centrale, haute et basse. La valeur seuil X0 utilisée dans les
calculs est par défaut zéro.
4.1.2 Exposition à court terme
Pour l'évaluation de l'impact à court terme de l'ozone
l'utilisateur peut entrer soit SOMO35 et Nvalide, soit une base
de données complète de valeurs moyennes journalières
maximales sur 8 heures.
Evaluation à court terme utilisant SOMO35 :
Comme pour le long terme, les calculs sont similaires à ceux
utilisés pour la fraction du risque attribuable d'autres polluants
pour les estimations centrale, haute et basse. Les équations 1
et 2 prennent en compte des valeurs calculées à partir des
valeurs « Relations concentration-réponse recommandées
pour l’exposition court terme à l’ozone » du modèle .
Évaluation à court terme en utilisant les valeurs moyennes :
Pour ce type d'évaluation le calcul est :
Equation 3 :     
Cmax est mesuré en μg/m3. La valeur seuil Xo doit être
définie par l'utilisateur, par exemple Xo = 70 μg/m3.
Encore une fois, les calculs sont similaires à ceux utilisés pour
la fraction du risque attribuable d'autres polluants, pour les
estimations centrale, haute et basse, avec des valeurs
calculées à partir des valeurs « Relations concentration-
réponse recommandées pour l’exposition court terme à
l’ozone » du modèle
4.2 Construction de scénarios pour les chocs de l’ACPR
Journal XX (XXXX) XXXXXX Drif et al
13
La construction d’un scénario permet de matérialiser les
conséquences du changement climatique par le biais des
phénomènes de pollution en zone urbaine sur un horizon de
2020 à 2050. Ses conséquences sont prises en considérations
en termes d’impact sur concernant l’assurabilité des garanties
proposées dans le cadre de contrats d’assurances de personnes
:
Les garanties en cas de décès,
Les garanties frais de soins,
Les garanties Arrêts de Travail.
Les phénomènes de pollution sont modélisés selon
l’augmentation des concentrations d’Ozone (O3), de Dioxyde
d’azote (NO2), de fines particules de 2,5 micromètres (PM 2.5)
et 10 micromètres (PM 10) pour les principales
agglomérations françaises.
L’exposition considère tant la concentration que les
épisodes de pic de pollution, favorisés par les périodes de
fortes températures et qui tendent à augmenter tant en durée
qu’en fréquence dans le scénario 8.5.
Pour rappel, la pollution par :
- L’Ozone est un gaz à effet de serre, présent naturellement
dans l’atmosphère mais aussi au sol. Ce gaz occasionne des
problèmes respiratoires sous l’effet d’ensoleillement et
entraine principalement des passages aux urgences pour des
cas de détresse respiratoires (asthme, diminution de la
fonction pulmonaire…) et des décès pour maladie
cardiovasculaire et difficultés respiratoires.
- Le Dioxyde d’azote est un gaz provenant de la combustion.
Ce gaz peut causer des irritations des poumons ainsi qu’une
réduction de la fonction pulmonaire se traduisant par des
hospitalisations, des arrêts de travails de courte durée, des
asthmes ou bronchites chez les enfants et des décès.
- Les PM 2.5 sont des particules fines pouvant traverser
l’ensemble de l’appareil respiratoires ainsi que le sang à
travers les alvéoles pulmonaires. Les conséquences de ces
particules sont des problèmes respiratoires mais
particulièrement des décès par suite de cancers du poumon,
bronchopneumopathie chronique obstructive ou accidents
Cardio-Vasculaires.
- Les PM 10 sont des particules fines se logeant dans les
poumons et occasionnant principalement des bronchites
chroniques, des bronchites chez les enfants, de l’asthme et des
décès.
Afin de rendre l’application de ces scénarios plus cohérents
avec les modèles de la profession, ce scénario est disponible
sous deux niveaux de granularité :
Granularité nationale (France métropolitaine) : le
scénario est à appliquer l’échelle nationale, sans prise en
compte d’une localisation précise.
Granularité par agglomération : le scénario est à
appliquer par région en France métropolitaine et permet la
prise en compte de l’hétérogénéité du territoire.
Les différents éléments constituant le scénario sont :
Le Facteur additif correspond à une majoration
additive des taux de mortalité annuels. Eg. Un
Facteur additif de 0,002 % des taux de mortalité fait
qu’un taux de mortalité, avant choc de 0,03 % passe
à 0,032% après choc.
Facteur multiplicatif correspond à une aggravation
annuelle du décalage des tables de mortalité. Eg. Une
Facteur multiplicatif de 2 % fait que les taux de
mortalité qui décalent de 0,002 % la première année,
décalent de 0,002 % x 1,02 la seconde année, de
0,002 % x 1,02 x 1,02 la seconde année …
2031-
2040
2041-
2050
Granularité :
Globale
Décès
0,02%
0,02%
0,03%
Frais de Soins
0,84%
1,25%
1,65%
Arrêts de
Travail
0,07%
0,10%
0,13%
Granularité :
Fine
Bordeaux
Décès
0,01%
0,02%
0,02%
Frais de Soins
0,68%
1,02%
1,37%
Arrêts de
Travail
0,06%
0,09%
0,13%
Ile de France
Décès
0,02%
0,03%
0,04%
Frais de Soins
1,09%
1,60%
2,10%
Arrêts de
Travail
0,08%
0,12%
0,17%
Lille
Décès
0,02%
0,03%
0,03%
Frais de Soins
1,00%
1,47%
1,94%
Arrêts de
Travail
0,08%
0,12%
0,16%
Lyon
Décès
0,02%
0,03%
0,04%
Frais de Soins
1,09%
1,60%
2,10%
Arrêts de
Travail
0,08%
0,12%
0,17%
Marseille
Décès
0,02%
0,03%
0,04%
Frais de Soins
1,09%
1,60%
2,10%
Arrêts de
Travail
0,08%
0,12%
0,17%
Montpellier
Décès
0,02%
0,03%
0,03%
Frais de Soins
0,72%
1,09%
1,47%
Arrêts de
Travail
0,05%
0,08%
0,12%
Nantes
Décès
0,01%
0,02%
0,02%
Frais de Soins
0,68%
1,01%
1,37%
Arrêts de
Travail
0,05%
0,08%
0,11%
Nice
Décès
0,01%
0,02%
0,02%
Frais de Soins
0,68%
1,02%
1,37%
Journal XX (XXXX) XXXXXX Drif et al
14
Arrêts de
Travail
0,05%
0,08%
0,11%
Strasbourg
Décès
0,01%
0,02%
0,02%
Frais de Soins
0,68%
1,02%
1,37%
Arrêts de
Travail
0,05%
0,08%
0,11%
Toulouse
Décès
0,01%
0,02%
0,02%
Frais de Soins
0,68%
1,02%
1,37%
Arrêts de
Travail
0,06%
0,09%
0,13%
Tableau 1. Impact additif et multiplicatif sur les décès, frais de soin et les
Arrêts de Travail par horizon de projection.
Remerciements
Nous remercions tout particluièrement le Centre
d’Enseignement et de Recherche en Environnement
Atmosphérique, Laboratoire commun École des Ponts
ParisTech et EDF R&D pour son aide lors de l’élaboration de
ce projet.
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Article
Full-text available
Ozone and PM2.5 concentrations over the city of Paris are modeled with the CHIMERE air-quality model at 4 km × 4 km horizontal resolution for two future emission scenarios. A high-resolution (1 km × 1 km) emission projection until 2020 for the greater Paris region is developed by local experts (AIRPARIF) and is further extended to year 2050 based on regional-scale emission projections developed by the Global Energy Assessment. Model evaluation is performed based on a 10-year control simulation. Ozone is in very good agreement with measurements while PM2.5 is underestimated by 20% over the urban area mainly due to a large wet bias in wintertime precipitation. A significant increase of maximum ozone relative to present-day levels over Paris is modeled under the "business-as-usual" scenario (+7 ppb) while a more optimistic "mitigation" scenario leads to a moderate ozone decrease (−3.5 ppb) in year 2050. These results are substantially different to previous regional-scale projections where 2050 ozone is found to decrease under both future scenarios. A sensitivity analysis showed that this difference is due to the fact that ozone formation over Paris at the current urban-scale study is driven by volatile organic compound (VOC)-limited chemistry, whereas at the regional-scale ozone formation occurs under NOx-sensitive conditions. This explains why the sharp NOx reductions implemented in the future scenarios have a different effect on ozone projections at different scales. In rural areas, projections at both scales yield similar results showing that the longer timescale processes of emission transport and ozone formation are less sensitive to model resolution. PM2.5 concentrations decrease by 78% and 89% under business-as-usual and mitigation scenarios, respectively, compared to the present-day period. The reduction is much more prominent over the urban part of the domain due to the effective reductions of road transport and residential emissions resulting in the smoothing of the large urban increment modeled in the control simulation.
Article
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Tropospheric trace gas and aerosol pollutants have adverse effects on health, environment and climate. In order to quantify and mitigate such effects, a wide range of processes leading to the formation and transport of pollutants must be considered, understood and represented in numerical models. Regional scale pollution episodes result from the combination of several factors: high emissions (from anthropogenic or natural sources), stagnant meteorological conditions, kinetics and efficiency of the chemistry and the deposition. All these processes are highly variable in time and space, and their relative contribution to the pollutants budgets can be quantified with chemistry-transport models. The CHIMERE chemistry-transport model is dedicated to regional atmospheric pollution event studies. Since it has now reached a certain level a maturity, the new stable version, CHIMERE 2013, is described to provide a reference model paper. The successive developments of the model are reviewed on the basis of published investigations that are referenced in order to discuss the scientific choices and to provide an overview of the main results.
Article
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The impact of the megacities of the world on global tropospheric ozone, and conversely, the extent to which megacities are influenced by emissions of ozone precursors from outside of the megacities is examined under the four alternative RCP ("Representative Concentration Pathway") emissions scenarios. Despite accounting for about 6% of present-day anthropogenic emissions of ozone precursor species, the contribution of emissions from megacities to global tropospheric ozone is calculated to be 0.84%. By 2100 this contribution falls to between 0.18% and 0.62% depending on the scenario, with the lower value being for the most-polluting of the four future emissions scenarios due to stringent controls on ozone precursor emissions from highly populated areas combined with a stronger tropospheric background ozone field. The higher end of this range is from the least-polluting of the four emissions scenarios, due to lower background tropospheric ozone combined with the use of a simpler downscaling methodology in the construction of the scenario, which results in higher emissions from megacities. Although the absolute impact of megacities on global ozone is small, an important result of this study is that under all future scenarios, future air quality in megacities is expected to be less influenced by local emissions within the cities, but instead more influenced by emission sources outside of the cities, with mixing ratios of background ozone projected to play an increasing role in megacity air quality throughout the 21st century. Assumptions made when downscaling the emissions scenarios onto the grids used in such modelling studies can have a large influence on these results; future generations of emissions scenarios should include spatially explicit representations or urban development suitable for air quality studies using global chemical transport models.
Co-benefits of climate and air pollution regulations, The context of the European Commission Roadmap for moving to a low carbon economy in 2050
  • A Colette
  • R Koelemeijer
  • G Mellios
  • S Schucht
  • J.-C Péré
  • C Kouridis
Colette, A., Koelemeijer, R., Mellios, G., Schucht, S., Péré, J.-C., Kouridis, C., et al., Co-benefits of climate and air pollution regulations, The context of the European Commission Roadmap for moving to a low carbon economy in 2050, ETC/ACM -EEA, Copenhagen, 78, 2012.
Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change
  • W M Cox
  • S.-H Chu
  • P Crutzen
  • F Couvidat
  • É Debry
  • K Sartelet
  • C Seigneur
  • K L Denman
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Interactive chemistry in the Laboratoire de Meteorologie Dynamique general circulation model: description and background tropospheric chemistry evaluation
  • J.-L Dufresne
  • M.-A Foujols
  • S Denvil
  • A Caubel
  • O Marti
  • O Aumont
  • Y Balkanski
  • S Bekki
  • H Bellenger
  • R Benshila
  • S Bony
  • L Bopp
  • P Braconnot
  • P Brockmann
  • P Cadule
  • F Cheruy
  • F Codron
  • A Cozic
  • D Cugnet
  • N De Noblet
  • J.-P Duvel
  • C Ethé
  • L Fairhead
  • T Fichefet
  • S Flavoni
  • P Friedlingstein
  • J.-Y Grandpeix
  • L Guez
  • E Guilyardi
  • D Hauglustaine
  • F Hourdin
  • A Idelkadi
  • J Ghattas
  • S Joussaume
  • M Kageyama
  • G Krinner
  • S Labetoulle
  • A Lahellec
  • M.-P Lefebvre
  • F Lefevre
  • C Levy
  • Z X Li
  • J Lloyd
  • J Lott
  • G Madec
  • M Mancip
  • M Marchand
  • S Masson
  • Y Meurdesoif
  • J Mignot
  • I Musat
  • S Parouty
  • J Polcher
  • C Rio
  • M Schulz
  • D Swingedouw
  • S Szopa
  • C Talandier
  • P Terray
  • N Viovy
  • N Vuichard
  • L Emmons
  • S Walters
  • P Hess
  • J.-F Lamarque
  • G Pfister
  • D Fillmore
  • C Granier
  • A Guenther
  • D Kinnison
  • T Laepple
Dufresne, J.-L., Foujols, M.-A., Denvil, S., Caubel, A., Marti, O., Aumont, O., Balkanski, Y., Bekki, S., Bellenger, H., Benshila, R., Bony, S., Bopp, L., Braconnot, P., Brockmann, P., Cadule, P., Cheruy, F., Codron, F., Cozic, A., Cugnet, D., de Noblet, N., Duvel, J.-P Ethé, C., Fairhead, L., Fichefet, T., Flavoni, S., Friedlingstein, P., Grandpeix, J.-Y., Guez, L., Guilyardi, E., Hauglustaine, D., Hourdin, F., Idelkadi, A., Ghattas, J., Joussaume, S., Kageyama, M., Krinner, G., Labetoulle, S., Lahellec, A., Lefebvre, M.-P., Lefevre, F., Levy, C., Li, Z. X., Lloyd, J., Lott, J., Madec, G., Mancip, M., Marchand, M., Masson, S., Meurdesoif, Y., Mignot, J., Musat, I., Parouty, S., Polcher, J., Rio, C., Schulz, M., Swingedouw, D., Szopa, S., Talandier, C., Terray, P., Viovy, N., and Vuichard, N. Climate change projections using the IPSL-CM5 Earth System Model: from CMIP3 to CMIP5, Clim. Dynam., 40, 2123-2165, 2013. EEA: Assessment of ground-level ozone in EEA member countries, with a focus on long-term trends, European Environment Agency, Copenhagen, 56, 2009. Emmons, L., Walters, S., Hess, P., Lamarque, J.-F., Pfister, G., Fillmore, D., Granier, C., Guenther, A., Kinnison, D., Laepple, T. et al. Description and evaluation of the Model for Ozone And Related chemical Tracers, version 4 (MOZART-4). GeoscientificModel Development, 3, 43-67, 2010. Fiore, A.M., Naik, V., Spracklen, D.V., Steiner, A., Unger, N., Prather, M., et al., Global air quality and climate, Chemical Society Reviews, 41, 6663-6683, 2012. Hauglustaine, D. A., Hourdin, F., Jourdain, L., Filiberti, M.-A., Walters, S, Lamarque, J. F., and Holland, E. A.: Interactive chemistry in the Laboratoire de Meteorologie Dynamique general circulation model: description and background tropospheric chemistry evaluation, J. Geophys. Res., 190, D04314, 2004. Honoré, C., Rouïl, L., Vautard, R., Beekmann, M., Bessagne, B., Dufour, A., Elichegaray, C., Flaud, J.-M., Malherbe, L., Meleux, F., Menut, L., Martin, D., Peuch, A., Peuch, V.-H., and Poisson, N.: Predictability of European air quality: assessment of 3 years of operational forecasts and analyses by the PREV'AIR system, J. Geophys. Res., 113, D04301, doi:10.1029/2007JD008761, 2008. IPCC, 2013: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex and P.M. Midgley (eds.)].
ECLIPSE V4a: Global emission data set developed with the GAINS model for the period 2005 to 2050 Key features and principal data sources
  • D J Jacob
  • D A Winner
  • D Jacob
  • J Petersen
  • B Eggert
  • A Alias
  • O Christensen
  • L Bouwer
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