La pollution de l’air n’affecte pas tout le monde de la même manière. Et dans une nouvelle étude, les chercheurs ont développé une méthode pour améliorer les estimations de la façon dont, dans les villes, différentes communautés sont exposées aux particules fines (PM2,5).
À l’échelle mondiale, on estime que les PM2,5 causent 4,7 millions de décès prématurés chaque année, et aux États-Unis, les communautés de couleur sont confrontées à l’exposition la plus intense aux produits chimiques. Pour estimer les niveaux d’exposition à la pollution atmosphérique, le modèle d’intervention pour la pollution atmosphérique (InMAP) estime la qualité de l’air avec une résolution spatiale fine, en particulier dans les zones densément peuplées. Étant donné que le modèle peut évaluer les différences d’exposition à la pollution dans les villes, il peut être utile pour concevoir des politiques qui incluent la justice environnementale.
Cependant, InMAP surestime et sous-estime des produits chimiques PM2,5 spécifiques : il sous-estime le sulfate particulaire et surestime l’ammonium particulaire. Dans une nouvelle étude, Gallagher et ses collègues développent une méthode pour corriger ces biais.
Les chercheurs ont développé des facteurs de correction de biais, ou facteurs d’échelle, pour InMAP en utilisant des mesures de différents produits chimiques PM2,5. Ils ont utilisé des données de surveillance de la pollution recueillies sur le terrain par l’US EPA et des données satellitaires traitées par l’Université de Washington à St. Louis. La comparaison des prévisions d’InMAP avec ces sources de données leur a permis d’évaluer et de corriger les erreurs.
Les auteurs ont testé les performances d’InMAP avec et sans facteurs d’échelle en utilisant un objectif établi de 10 % d’erreur dans ses prédictions. Sans les facteurs d’échelle, InMAP a sous-estimé ou surestimé les concentrations de PM2,5 de plus de 10 %. Cependant, l’introduction de facteurs d’échelle spécifiques à la ville a amélioré l’ajustement du modèle et réduit l’erreur en dessous du seuil de 10 %. De plus, les auteurs ont constaté que leur méthode était la plus efficace dans les zones les plus peuplées des villes.
Les auteurs ont publié tous les facteurs d’échelle à l’usage du public et recommandent de les utiliser lors de la recherche sur la façon dont la pollution de l’air diffère selon la race, l’origine ethnique, le revenu et d’autres caractéristiques démographiques.
Plus d’information:
Ciaran L. Gallagher et al, Combining Satellite‐Derived PM 2.5 Data and a Reduced‐Form Air Quality Model to Support Air Quality Analysis in US Cities, GéoSanté (2023). DOI : 10.1029/2023GH000788
Cette histoire est republiée avec l’aimable autorisation d’Eos, hébergée par l’American Geophysical Union. Lire l’histoire originale ici