Juillet Dr S. Cassadou

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1 Optimisation des données collectées par les réseaux de surveillance de la qualité de l air en vue d estimer l exposition à la pollution atmosphérique des enfants de l'agglomération Toulousaine Juillet 2001 Dr S. Cassadou

2 REMERCIEMENTS Ce travail a bénéficié du financement du Conseil Régional Midi-Pyrénées, de la Délégation Régionale Midi-Pyrénées de l ADEME et du District du Grand Toulouse. PARTENAIRES - Dr François Brémont (Hôpital des Enfants CHU Toulouse) - Mariam Meybeck, ingénieur Responsable du service Etudes à l ORAMIP (Observatoire Régional de l Air de Midi-Pyrénées) 2

3 SOMMAIRE RESUME p 4 INTRODUCTION p 6 MATERIEL ET METHODE A-Recrutement des enfants et mesures individuelles d exposition p 9 B-Mesures des concentrations ambiantes p 10 C-Calcul du coefficient de translation p 10 D-Analyse de sensibilité du coefficient de translation p 11 E-Analyse des données p 12 RESULTATS A-Population d étude p 13 B-Relations entre mesures individuelles et concentrations ambiantes p 15 C-Coefficients de translation sur l échantillon entier p 17 D-Coefficients de translation pour des sous-groupes d exposition p 18 DISCUSSION p 20 CONCLUSION p 25 BIBLIOGRAPHIE p 27 3

4 RESUME La connaissance de l exposition des populations à la pollution atmosphérique est aujourd hui une information indispensable à la décision dans le champ des politiques locales et nationales de gestion de l environnement et de prévention des risques sanitaires. La simple moyenne arithmétique des valeurs relevées par les stations fixes d un réseau de mesures de la qualité de l air, l ORAMIP pour la région Midi-Pyrénées, ne suffit pas à déterminer l exposition humaine lorsqu on considère des sous-groupes particuliers de population. Par ailleurs, le recueil de données individuelles impose toujours une logistique lourde et coûteuse. Le travail présenté ici a pour objectif d évaluer une méthode permettant d optimiser l exploitation des mesures de pollution atmosphérique, effectuées par le réseau de mesure de la qualité de l air, en vue d estimer l exposition de sous-groupes particuliers de population, en tenant compte de l hétérogénéité de leurs lieux de vie. Cette méthode, élaborée à Grenoble pour les particules fines et chez des adultes, a été appliquée à des enfants toulousains, pour les particules mais aussi le dioxyde d azote (NO 2 ). La méthode consiste à calculer un coefficient de translation reliant les expositions mesurées individuellement dans un échantillon d enfants et les concentrations ambiantes mesurées les mêmes jours par les stations fixes du réseau de mesures de la qualité de l air. Les mesures individuelles aux particules fines (PM2,5) et au NO 2 ont été recueillies pendant 48h chez 117 enfants âgés de 4 à 14 ans et résidant sur l agglomération. Les concentrations ambiantes des jours correspondants ont été obtenues auprès de l ORAMIP. Au sein de l échantillon, des sous-groupes d enfants ont été constitués en fonction de leur niveau d exposition a priori, celui-ci étant établi pour chaque enfant à partir du temps passé à proximité de sources automobiles de pollution (zones à fort trafic). Plusieurs définitions de cette proximité trafic ont été testées. Pour le NO 2, les concentrations ambiantes surestiment en moyenne les valeurs individuelles d exposition. Pour les particules, les deux indicateurs d exposition sont comparables. Dans les deux cas, les valeurs individuelles sont faiblement corrélées aux concentrations ambiantes. Les coefficients de translation à appliquer aux concentrations ambiantes, pour obtenir la moyenne des valeurs individuelles, varient sensiblement selon le polluant et, comparés à des travaux similaires, selon la ville ou la tranche d âge de la population considérées. Ils présentent par ailleurs, même au sein des sous-groupes d exposition, une forte variabilité inter-individuelle. Enfin, si les coefficients de translation font effectivement apparaître un gradient entre les sous-groupes d exposition, la définition utilisée pour classer les lieux de vie en proximité trafic ou non, influence la capacité du coefficient à caractériser l exposition des sous-groupes d enfants constitués. 4

5 En conclusion, ce travail a permis de disposer à Toulouse de valeurs individuelles d exposition de sa population enfantine aux polluants d origine automobile. La méthode explorée pour caractériser cette exposition, à partir des mesures effectuées en routine par l ORAMIP, n a pas montré la reproductibilité nécessaire à l application de ses résultats sur d autres agglomérations de Midi-Pyrénées ou sur d autres sous-groupes de population. Ainsi, pour caractériser l exposition à la pollution atmosphérique de sous-groupes de population au sein d une agglomération donnée, d autre approches plus complexes mais plus fines semblent nécessaires. 5

6 INTRODUCTION Au cours des années , la mise en place de mesures de contrôle dans un nouveau cadre législatif et le développement d un programme nucléaire de production d énergie ont aboutit à une diminution notable des concentrations des principaux polluants atmosphériques d origine industrielle ou domestique [1]. La pollution due aux déplacements des biens et des personnes est devenue prépondérante, particulièrement en zone urbaine, et la circulation automobile est devenue l un des principaux responsables des effets de la pollution urbaine sur la santé [2-4]. Parallèlement, au cours de la dernière décennie, les Associations Agréées de Surveillance de la Qualité de l Air (AASQA) se sont développées et structurées dans la plupart des grandes agglomérations françaises. Leur vocation première qui était le contrôle du non dépassement des normes aux abords des sources industrielles s est progressivement enrichie d une mission de surveillance de la qualité de l air vis à vis de l exposition des populations [5]. A cet égard, l installation de stations de mesures urbaines, éloignées de sources ponctuelles de pollution mais situées au sein de zones densément peuplées, a été favorisée. De plus, les analyseurs de polluants plutôt représentatifs de la pollution d origine automobile tel que le dioxyde d azote (NO 2 ) ont été multipliés. L Observatoire Régional de l Air en Midi-Pyrénées (ORAMIP), présent sur l agglomération toulousaine sous sa forme actuelle depuis 1991, a largement suivi cette évolution. Enfin sur le plan méthodologique, les techniques épidémiologiques d analyse des données ont également progressé permettant d évaluer l impact sanitaire de niveaux de pollution plus faibles qu auparavant [6]. Ce contexte, partagé au niveau international, a favorisé le développement des études épidémiologiques sur les effets à court et à long terme de la pollution atmosphérique (PA) [7-10] ainsi que la prise en compte de ces nouvelles données par les instances législatives françaises à travers la Loi sur l Air et la Maîtrise de l Energie et la mise en place de Plans Régionaux de la Qualité de l Air (PRQA) [11,12]. Cette législation prend en compte de manière explicite l impact sanitaire de la PA et nécessite donc encore l approfondissement des connaissances en la matière et leur traduction en outil décisionnel. Les études épidémiologiques, selon leur objectif, abordent la question de l effet sanitaire de la pollution atmosphérique par des approches méthodologiques différentes. Lorsqu elles s attachent à déterminer les effets individuels à court terme de la PA, elles étudient un ou plusieurs paramètres biologiques ou fonctionnels (performances respiratoires par exemple) de chaque sujet sur des mesures répétées dans le temps au sein d un échantillon si possible 6

7 homogène et les relient aux variations de l exposition (études de panel) [7]. Lorsqu elles s intéressent à l impact à court terme de la pollution atmosphérique urbaine à l échelle des agglomérations, elles étudient les variations temporelles d indicateurs agrégés de l état de santé des populations (mortalité ou admissions hospitalières par exemple) et celles, concomitantes, de l exposition (études de séries temporelles) [13,14]. Lorsqu elles étudient les effets à long terme (cancers respiratoires, maladies chroniques, mortalité) à l échelle de larges échantillons de populations, ces échantillons de plusieurs milliers de sujets, répartis sur plusieurs agglomérations aux niveaux contrastés de PA, sont suivis pendant plusieurs années et les effets sanitaires sont comparés entre les différentes zones géographiques (études de cohortes) [8-10]. Quel que soit le type d étude, le niveau d exposition des sujets ou des populations est, le plus souvent, obtenu à partir des concentrations ambiantes extérieures mesurées par les stations fixes les plus représentatives au plan géographique du groupe étudié. Dans certains cas, l exposition a été estimée au niveau individuel par interpolation des mesures de plusieurs stations plus ou moins proches des lieux de vie [10]. Dans les études portant sur des agglomérations, le niveau d exposition de la population a été calculé par la moyenne arithmétique des mesures après sélection des stations de l agglomération jugées les plus représentatives de l exposition de la population [8,9,14]. Quelques études, plus rares, ont utilisé des mesures individuelles issues de dispositifs portatifs [15], ou réalisés dans les micro-environnements du sujet [16]. De telles données issues de mesures individuelles serait, dans l absolu, l indicateur idéal d exposition intégrant les facteurs connus et inconnus de cette exposition [17]. Néanmoins, la logistique imposée par ces dispositifs aux personnes se prêtant à ces études et le coût que représentent ces mesures interdisent leur utilisation pour les travaux portant sur plus de quelques dizaines de sujets et, encore d avantage, pour les évaluations d impact sanitaire ou les systèmes de surveillance épidémiologiques à visée décisionnelle. Optimiser le mode d exploitation des données de qualité de l air mesurées par les AASQA, en vue de s approcher au mieux des valeurs d exposition de sous-groupes de populations a priori plus sensibles par leurs caractéristiques socio-démographiques et la localisation géographique de leurs lieux de vie, paraît donc être un objectif pertinent. Pour atteindre cet objectif, une méthode reliant mesures individuelles et concentrations ambiantes a été proposée dans le cadre de l étude EXPOLIS [18]. Par ailleurs, la participation de Toulouse au programme de recherche VESTA [19] qui étudiait le lien entre l exposition à la pollution d origine automobile et l apparition de la maladie asthmatique chez l enfant, donnait à notre agglomération, comme aux quatre autres 7

8 villes partenaires, l opportunité de disposer des mesures individuelles nécessaires, ces mesures étant réalisées dans une population d enfants résidents de l agglomération. Ainsi, l objectif du travail présenté dans ce rapport est d étudier le caractère généralisable des résultats obtenus par la méthode proposée chez des adultes et pour les particules fines (PM2,5) dans le cadre de l étude Expolis [18], à d autres populations et à d autres polluants. 8

9 MATERIEL ET METHODE A- Recrutement des enfants participants et mesures individuelles d exposition Les enfants volontaires pour participer au programme VESTA ont été recrutés par l intermédiaire de médecins de villes ou hospitaliers (Hôpital des Enfants), généralistes ou pédiatres. Ces enfants devaient avoir entre 4 et 14 ans et habiter l agglomération toulousaine. Les communes constituant l agglomération étaient : - la commune de Toulouse - les communes limitrophes puisque cette première couronne est couverte par le réseau de mesures de la qualité de l air en deux points sur l axe des vents dominants (Colomiers à l ouest et Balma à l est) - les communes plus périphériques dont plus de 20 % de la population vient travailler tous les jours à Toulouse. L ensemble des enfants a porté, pendant 48 heures consécutives, un capteur passif (Ogawa & Co, USA Inc, Pompano Beach, FI) sous la forme d un badge agrafé à leur vêtement. Les filtres ont ensuite été analysés par spectrophotométrie au Laboratoire d Hygiène de la Ville de Paris. Pendant ces mêmes 48 heures, la mesure des particules (PM2.5) a été réalisée à l aide d une pompe (SKC, Arelco) reliée à une tête de prélèvement à coupure granulométrique de 2,5 µm (cyclone Gussman-Kenny) et les particules étaient recueillies sur filtre Téflon (Pal- Gelman). L ensemble de ce dispositif était porté dans un sac à dos et en raison du poids du sac (2,5 kg), seuls les enfants de plus de huit ans ont été sollicités pour cette mesure. Les filtres ont ensuite été analysés par gravimétrie (balance Mettler MT5 sensible au microgramme) au Laboratoire de Santé Publique de la Faculté de Médecine de Grenoble. Au cours des deux jours de mesures, les parents remplissaient un carnet «budget espace temps» (BET) rapportant les temps passés par l enfant aux différentes activités de la journée (résolution de 15 mn) et en particulier le temps passé à domicile, à l école (ou sur le lieu de garde pour les plus jeunes) et dans les transports. 9

10 B- Mesures des concentrations ambiantes L ORAMIP dispose de 18 stations sur l agglomération toulousaine dont 11 mesurent le NO 2 depuis Parmi ces 11 stations, quatre sont de type «urbain», c est à dire représentatives des niveaux de fond de la pollution atmosphérique urbaine. Leur objectif est le suivi du niveau d exposition moyen de la population. Trois stations sont de type «trafic» c est à dire à proximité d une voirie dont le trafic automobile est supérieur à véhicules/jour ou d une rue de type canyon comportant un risque d accumulation de pollution. L objectif de ces stations est de fournir des informations sur les concentrations mesurées dans des zones représentatives du niveau maximum d exposition auquel la population située en proximité d une infrastructure routière est susceptible d être exposée. [20]. Le NO 2 est mesuré par la technique de chimiluminescence. Des essais comparatifs de co-localisation des appareils de mesure ont montré une forte corrélation entre les résultats de cette technique et ceux de la mesure par capteurs passifs utilisée pour les mesures individuelles. Les particules d un diamètre aérodynamique de 10 µm (PM10) sont mesurées depuis mai 1999 par deux stations urbaines de fond et, depuis août 1999, par une station de proximité trafic selon la technique de microbalance (TEOM). Ces mesures sont effectuées tous les quarts d heure avec calcul de la moyenne horaire puis journalière selon la règle des 75% (les trois quart des valeurs de la plage de temps doivent avoir été mesurées pour le calcul de la moyenne de cette plage). C- Calcul du coefficient de translation La méthode utilisée à été mise au point dans le cadre de l étude EXPOLIS [18] et s applique à l un ou l autre des deux indicateurs de pollution étudiés. Le principe est de calculer un «coefficient de translation» ( i ) qui permette d égaliser les valeurs de concentrations ambiantes et les valeurs d exposition individuelle. Pour chaque enfant, la moyenne des mesures individuelles a tout d abord été calculée sur les 48 heures de suivi. Parallèlement, sur ces deux jours, la moyenne arithmétique des valeurs mesurées par l ensemble des stations urbaines et trafic a été calculée, cette «moyenne réseau» permettant de prendre en compte l ensemble des stations représentatives des expositions potentielles de la population. Le coefficient de translation 1 est alors calculé pour chaque enfant par différence entre son exposition individuelle et la moyenne réseau sur les deux jours de mesures. Dans ce travail, un deuxième coefficient de translation ( 2 ) a été exploré : il a été calculé sur le même principe mais une «moyenne fond», moyenne arithmétique des valeurs 10

11 mesurées par les stations urbaines uniquement, a été utilisée à la place de la «moyenne réseau». En effet, la moyenne fond est un indicateur d exposition à la pollution atmosphérique couramment utilisé dans la littérature [13,14]. La figure 1 présente un exemple. Enfin, un i moyen est calculé sur l ensemble des enfants. Figure 1 Exemple de détermination du coefficient de translation entre concentrations ambiantes et mesure individuelle d exposition. NO 2 (µg/m 3 ) «moyenne trafic» 80 «moyenne réseau» «moyenne fond» mesure individuelle de l exposition d un enfant D- Analyse de sensibilité du coefficient de translation Afin d'étudier la variabilité du coefficient de translation selon le niveau d exposition des sujets, des sous-groupes d enfants ont été constitués en fonction du temps qu ils passaient en site de proximité. Pour cela, les lieux de vie de chaque enfant (domicile, école ou lieu de garde) ont été caractérisés comme site de fond ou site de proximité trafic. Cette classification a été faite selon deux paramètres : l intensité (I) du trafic automobile journalier sur les voiries dans un rayon de 300 mètres autour du lieu de vie et la distance (D) de ces voiries au lieu de vie. Six définitions d un site de proximité ont été étudiées en fonction de valeurs seuils de I et D différentes : Définition 1 : un lieu de vie était classé en proximité trafic s il était situé à moins de 50 mètres d une voirie où le trafic dépassait véhicules / jours. Dans les autres cas, il était classé en site de fond. 11

12 Définition 2 : D = 50 m et I = véh/j Définition 3 : D = 100 m et I = véh/j Définition 4 : D = 100 m et I = véh/j Définition 5 : D = 200 m et I = véh/j Définition 6 : D = 200 m et I = véh/j Les voiries dans un rayon de 300 m autour des lieux de vie ont été repérées sur des cartes détaillées et les trafics ont été recueillis auprès, soit des services techniques municipaux pour la commune de Toulouse, soit auprès des services de la Direction Départementale de l Equipement pour les autres communes de l agglomération. A l aide des BET renseignés par les parents, les pourcentages de temps passé en site de proximité trafic et en site de fond ont été attribués à chaque enfant. Le temps passé dans les transports était systématiquement classé en proximité trafic. La distribution des pourcentages de temps passé en proximité sur l ensemble de l échantillon a alors permis de diviser celui-ci en trois groupes : le premier groupe était le tiers des enfants passant le moins de temps en proximité, le troisième groupe était le tiers des enfants passant le plus de temps en proximité, le deuxième groupe étant le groupe intermédiaire. Pour l exposition aux particules, la petite taille de l échantillon concerné par les mesures individuelles, seuls deux groupes ont été constitués et seulement à partir de la définition 1. E- Analyse des données Après analyse descriptive des données, la moyenne des mesures individuelles d exposition a été comparée aux moyennes des concentrations ambiantes par un test de Student bilatéral en séries appariées. Pour les particules, la comparaison a été étudiée par un test non paramétrique de Wilcoxon en séries appariées en raison des faibles effectifs. Afin d étudier le lien entre les mesures individuelles d exposition et les concentrations ambiantes, un coefficient de corrélation de Pearson (ou de Spearman pour les faibles effectifs) a été calculé. Le lien, s il existait entre les deux séries devant être positif, le test de signification des coefficients de corrélation était unilatéral. 12

13 RESULTATS A- Population d étude Au total, 120 enfants ont été recrutés sur l agglomération toulousaine, définie selon les critères énoncés dans le paragraphe méthode (62 communes), pour participer à l étude VESTA (figure 2). Le recrutement a eu lieu en mai et juin 1998 puis de septembre 1999 à décembre 2000 en excluant la période des vacances d été 2000 (juillet-août). Pour un enfant, le budget espace temps n a pu être recueilli et des difficultés techniques ont invalidé les mesures individuelles de NO 2 pour deux enfants. Parmi ces 117 enfants répartis de manière homogène sur l agglomération, 45 habitaient Toulouse, 28 habitaient des communes limitrophes et 44 habitaient d autres communes de l agglomération. Par ailleurs, parmi ces 117 enfants, 46 étaient gardés ou scolarisés à Toulouse, 33 sur des communes limitrophes et 38 sur d autres communes de l agglomération. Tableau I - Caractéristiques démographiques et des lieux de vie des enfants de l échantillon Caractéristiques Echantillon Effectif 117 Moyenne d âge en années (écart type) 6,9 (2,4) % de filles 50 % d enfants habitant en site de proximité I 1 > v/j et D 2 < 50m : Définition 1 15 I > v/j et D < 50m : Définition 2 4 I > v/j et D < 100m : Définition 3 19 I > v/j et D < 100m : Définition 4 9 I > v/j et D < 200m : Définition 5 36 I > v/j et D < 200m : Définition 6 20 % d enfants gardé ou scolarisé en site de proximité Définition 1 15 Définition 2 6 Définition 3 25 Définition 4 15 Définition 5 44 Définition I : intensité du trafic sur la voirie, 2 D : distance à la voirie 13

14 14

15 Les différentes définitions d un site de proximité ont un effet non négligeable sur le classement des lieux de vie. En effet, le pourcentage d habitations classées en site de proximité varie de 4 à 36% selon la définition et le celui de lieux de garde varie de 6 à 44%. B- Relations entre mesures individuelles d exposition et concentrations ambiantes Dans le tableau II figurent les paramètres d exposition au NO 2 et aux particules selon les mesures individuelles d une part, selon les mesures de concentrations ambiantes d autre part. Tableau II - exposition des enfants de l échantillon au NO 2 et particules : mesures individuelles et concentrations ambiantes de fond et de proximité Mesures individuelles (µg/m 3 ) Concentrations de fond (µg/m 3 ) Concentrations de proximité (µg/m 3 ) NO 2 PM2,5 NO 2 PM10 NO 2 PM10 Effectif Moyenne 24,2 19,8 32,6 17,0 61,6 28,0 Ecart-type 12,7 17,7 10,8 8,3 10,2 10,4 Minimum Maximum Pour le NO 2, la moyenne des mesures individuelles d exposition est inférieure à celle des concentrations ambiantes mesurées les mêmes jours que ce soit par des stations en sites de fond ou par des stations en sites de proximité automobile (p<10-3 ). Par ailleurs, le coefficient de corrélation de Pearson (r) entre la série des concentrations ambiantes de proximité et la série des mesures individuelles est très médiocre : r = 0,09 et p = 0,16 (corrélation non significative). Le même calcul entre la série des concentrations ambiantes de fond et la série des mesures individuelles donne un coefficient de corrélation légèrement plus élevé : r = 0,14 et p = 0,08 (corrélation à la limite de la signification). De plus, comme on peut le voir sur la figure 3, un enfant présentait une exposition personnelle très supérieure à celles du reste de l échantillon (88µg/m 3 ). Si on extrait cet enfant de l échantillon, le coefficient de corrélation est alors de 0,16 et devient significatif au plan statistique (p < 0,05). Néanmoins, de manière plus concrète, un coefficient de corrélation de cet ordre de grandeur doit être considéré comme faible. 15

16 Figure 3 - Distribution des concentrations ambiantes de NO 2 en site de fond et de proximité en fonction des valeurs individuelles d'exposition concentrations ambiantes (µg/m3) moy NO2 prox moy NO2 fond valeurs individuelles d'exposition (µg/m3) Pour les particules, l effectif de l échantillon était sensiblement plus faible : il correspond au nombre d enfants de plus de huit ans de l échantillon total et recrutés à partir de mai 1999 (avant cette date, les particules n étaient pas mesurées sur Toulouse). La moyenne des mesures individuelles de PM2,5 est proche de celle des concentrations ambiantes PM10 en site de fond (p=0,44). En revanche, elle est significativement inférieure à celle des concentrations ambiantes mesurées en site de proximité trafic (p < 0,01). Le coefficient de corrélation de Spearman (r s ) entre la série des concentrations ambiantes de proximité trafic et la série des mesures individuelles est faible (r s = 0,14) et non significatif (p = 0,25), mais supérieur à celui observé pour le NO 2. Entre la série des concentrations ambiantes de fond et la série des mesures individuelles, le coefficient de corrélation est plus élevé (r s = 0,2) mais reste non significatif (p = 0,15). Au total, les différences entre expositions individuelles et concentrations ambiantes semblent plus faibles pour les particules que pour le NO 2, à la fois en termes de valeur moyenne et en termes de corrélation entre les séries. 16

17 C - Coefficients de translation sur l échantillon entier Le tableau III présente les coefficients de translation à appliquer à la moyenne «réseau» d une part et à la moyenne des concentrations ambiantes de fond d autre part, pour estimer la moyenne des expositions individuelles. Tableau III - Distribution des coefficients de translation entre mesures individuelles et concentrations ambiantes pour l exposition au NO 2, et aux particules. Paramètres de distribution D 1 «moyenne réseau» (µg/m 3 ) D 2 «moyenne de fond» (µg/m 3 ) NO 2 PM 10 NO 2 PM 10 Moyenne -22,9-2,70-8,4 2,79 Ecart-type 14,9 20,28 15,5 19,50 Minimum , ,70 Maximum 43 58, ,90 Effectif Concernant le NO 2, l écart moyen entre les mesures individuelles d exposition et la «moyenne réseau» (coefficient de translation 1 ) est négatif puisque, en moyenne, les mesures individuelles étaient inférieures aux concentrations ambiantes qu elles soient de site de fond ou de site de proximité (tableau II). Par ailleurs, la valeur absolue de ce coefficient de translation «moyenne réseau» est élevé (22,9 µg/m 3 ), de l ordre de grandeur de la moyenne des mesures individuelles (24,2 µg/m 3 ). La «moyenne réseau» surestime donc de façon non négligeable la moyenne des expositions individuelles. Enfin, on note une grande variabilité du coefficient de translation au sein de l échantillon d enfants avec un écart-type de 15 µg/m 3. L écart moyen entre les mesures individuelles d exposition et la «moyenne de fond» (coefficient de translation 2 ), est également négatif pour les mêmes raisons que ci-dessus, mais sa valeur absolue est plus faible : en moyenne, sur Toulouse, les expositions individuelles sont plus proches des concentrations ambiantes mesurées en site de fond que des concentrations ambiantes mesurées sur l ensemble des sites de fond et de proximité. La variabilité inter-individuelle du coefficient de translation reste en revanche élevée au sein de l échantillon. Concernant les particules, les coefficients de translation 1 et 2 sont, en valeur absolue, plus faibles que pour le NO 2, ce que laissaient supposer les résultats du tableau II où les 17

18 mesures individuelles étaient plus proches des valeurs de concentrations ambiantes. En revanche, la variabilité inter-individuelle des coefficients de translation est plus élevée que pour le NO 2, l effectif disponible étant faible. D - Coefficients de translation pour des sous-groupes d exposition La variabilité inter-individuelle des expositions et des coefficients de translation observée permettait a priori de constituer des sous-groupes d exposition contrastés en se basant sur les caractéristiques des lieux de vie des enfants. Pour le NO 2, les coefficients de translation ont été calculés pour trois sous-groupes d enfants correspondant à des valeurs croissantes du temps quotidien passé en site de proximité : groupe 1, groupe 2 et groupe 3. De plus, ces sous-groupes ont été constitués selon les six définitions d un site de proximité. Le tableau IV présente, pour les groupes 1 et 3, les pourcentages moyens de temps quotidien passé en site de proximité, le coefficient de translation à la «moyenne réseau» ( 1 ) et le coefficient de translation à la «moyenne fond» ( 2 ) et ce, pour les différentes définitions d un site de proximité. Tableau IV Pourcentages de temps passé en site de proximité, mesures individuelles et coefficients de translation (écart-type) pour les groupes 1 et 3 d exposition au NO 2 selon les différentes définitions d un site de proximité 50m 100m 200m %T prox Mes Ind 1 (µg/m 3 ) 2 (µg/m 3 %T prox Mes Ind 1 (µg/m 3 2 (µg/m 3 %T prox Mes Ind 1 (µg/m 3 2 (µg/m v/j Grpe 1 (n=39) 2 (1) 21 (13) -27 (15) -12 (14) 3 (1) 20 (11) -28 (14) -13 (15) 3 (1) 19 (10) -28 (14) -13 (15) Grpe 3 (n=39) 48 (30) 29 (9) -16 (10) -1 (11) 64 (27) 27 (11) -19 (11) -3 (11) 95 (9) 30 (12) -15 (12) -1 (13) v /j Grpe 1 (n=39) 3 (1) 21 (12) -25 (13) -11 (13) 3 (1) 21 (12) -26 (14) -11 (13) 3 (1) 21 (12) -26 (15) -11 (15) Grpe 3 (n=39) 21 (25) 29 (13) -18 (16) -4 (17) 36 (33) 27 (10) -21 (14) -7 (15) 66 (30) 26 (11) -19 (10) -5 (11) Quelle que soit la définition d un site de proximité, les pourcentages de temps passé en proximité sont de l ordre de 3 % (trois quarts d heure quotidiens) pour le groupe 1. Les coefficients de translation correspondants varient peu également : entre -25 et -28 µg/m 3 pour 1, entre -11 et -13 µg/m 3 pour 2. En revanche, pour le groupe 3, le pourcentage de 18

19 temps passé en proximité varie de 21 à 95 % selon la définition utilisée, soit de 5 à 23 heures quotidiennes, et les coefficients de translation correspondants varient entre -16 et -21 µg/m 3 pour 1 et entre -1 et -7 µg/m 3 pour 2. Le coefficient de translation varie donc d avantage en fonction de la définition adoptée chez les enfants plus exposés. Par ailleurs, la différence des coefficients de translation entre le groupe 1 et le groupe 3 est la plus faible lorsqu on utilise la définition 4 (trafic > véhicules/jour et distance < 100m) : 5 et 4 µg/m 3 respectivement pour 1 et 2. Cette même différence est la plus élevée lorsqu on utilise la définition 5 (trafic > véh/j et distance < 200m) : 13 et 12 µg/m 3 respectivement pour 1 et 2. Enfin, à l intérieur de chaque groupe d enfants, la variabilité inter-individuelle de 1 est proche de celle de 2 : l écart type varie de 10 à 16 µg/m 3 selon le groupe et la définition d un site de proximité utilisée pour 1, et de 11 à 17 µg/m 3 pour 2. Pour les particules, le faible effectif d enfants ayant pu bénéficier de mesures individuelles et la faible variabilité du temps passé en proximité par ces enfants n a permis de constituer que deux groupes d exposition : groupe 1 (moins de 10% du temps passé en site de proximité) et groupe 2 (plus de 30% du temps passé en site de proximité) et seulement pour la définition 1 d un site de proximité. Les résultats figurent dans le tableau V. Tableau V Pourcentages de temps passé en site de proximité (écart-type) et coefficients de translation (écart-type) pour les groupes 1 et 2 d exposition aux particules %Tprox 1 (µg/m 3 ) 2 (µg/m 3 Groupe 1 (n=18) 4 (2) -5 (17) 1 (16) Groupe 2 (n=5) 72 (21) 4 (30) 9 (30) Comme observé sur l ensemble des 23 enfants, les coefficients de translation dans chaque groupe sont plus faibles que pour le NO 2. En revanche, on note sur les écarts types une variabilité inter-individuelle plus élevée dans le groupe 2 (le plus exposé), ce qui n avait pas été observé dans le cas du NO 2 où les écarts types étaient proches entre les sous-groupes d exposition pour une même définition. 19

20 DISCUSSION Une méthode, développée dans le cadre de l étude EXPOLIS [18], proposait un mode d exploitation des concentrations ambiantes mesurées par les ASQAA permettant d approcher au mieux les expositions moyennes de sous-groupes de population aux caractéristiques d exposition différentes de par leurs lieux de vie et leurs budgets espacetemps. Notre travail, réalisé dans le cadre du programme de recherche VESTA [19], avait pour but d évaluer l application de cette approche développée pour les PM2,5 et chez les adultes, à d autres polluants et d autres populations. Un travail similaire [21] a été conduit dans trois autres villes participant au programme VESTA (Paris, Grenoble et Nice) sur des effectifs plus modestes (respectivement 30, 51 et 45 enfants). Toulouse était également incluse dans ce premier travail mais avec seulement 61 enfants recrutés. Rappel des principaux résultats et mise en perspective avec les données de la littérature. Certains des résultats obtenus sont un peu différents selon le polluant : (1) pour le NO 2, sur l ensemble de l échantillon, la moyenne des expositions individuelles est inférieure aux concentrations ambiantes de fond ou de proximité trafic ; le coefficient de translation à appliquer à la «moyenne fond» pour approcher la moyenne des expositions individuelles est sensiblement plus faible que celui à appliquer à la «moyenne réseau» ; (2) pour les particules, la moyenne des expositions individuelles est comparable à celle des concentrations ambiantes de fond, mais inférieure à celle des concentrations ambiantes de proximité ; les coefficients de translation sont, pour ce polluant, peu élevés que ce soit pour la «moyenne fond» ou pour la «moyenne réseau» (respectivement 2,8 et 2,7 µg/m 3 ). En revanche, pour les deux polluants, on observe des corrélations médiocres à nulles entre les expositions individuelles et les concentrations ambiantes mesurées sur une même période de 48 heures ainsi qu une une variabilité inter-individuelle importante des expositions personnelles et des coefficients de translation correspondants, que ce soit sur l ensemble de l échantillon ou au sein de sous-groupes aux expositions contrastées, et quels que soient les critères de caractérisation des lieux de vie de ces sous-groupes en site de fond ou de proximité. Enfin, si les coefficients de translation dépendent des caractéristiques d exposition des sousgroupes d enfants (groupe 1 vs groupe 3) et par là pourraient être utilisés pour estimer l exposition de sous-groupes de population en fonction des caractéristiques de leurs lieux de vie, ils varient également selon le polluant considéré, ce qui constitue une réserve à cette utilisation. 20

21 Ces résultats ont été globalement retrouvés dans chacune des trois autres villes citées plus haut [21] : expositions individuelles moyennes inférieures aux concentrations ambiantes de fond à Paris et Nice (comparable à Grenoble) pour le NO 2 et comparables à Grenoble (supérieures à Paris, indisponibles à Nice) pour les particules, corrélations médiocres à nulles entre expositions individuelles et concentrations ambiantes quel que soit le polluant, variabilité inter-individuelle importante des coefficients de translation au sein de sousgroupes d exposition, variabilité inter-ville importante de ces coefficients pour le NO 2. Ce dernier aspect est un obstacle majeur à une application directe des coefficients de translation à d autres agglomérations, au moins pour le NO 2. Dans l étude EXPOLIS [18] réalisée sur Grenoble dans une population d adultes non fumeurs, la moyenne des expositions individuelles aux particules était, comme ici, comparable à la moyenne des concentrations ambiantes de fond, le coefficient de translation à la «moyenne réseau» calculé sur l ensemble de l échantillon était de 4,2 µg/m 3, également comparable à celui observé ici, mais les coefficients de corrélation entre expositions individuelles et concentrations ambiantes qu elles soient de fond ou de proximité étaient sensiblement meilleurs, de l ordre de 0,4. On peut noter, dans une revue de la littérature publiée récemment [17], que dans la majorité des études s intéressant aux particules et parues entre 1980 et 1999, les expositions individuelles sont en moyenne plus élevées que les mesures extérieures concomitantes ce qui contraste avec nos résultats et ceux de l étude EXPOLIS. Cela peut être lié aux caractéristiques de la population (le plus souvent adulte) ou aux sites des mesures extérieures considérés (souvent des micro-environnement extérieurs). Néanmoins, la seule étude de cette revue concernant une population enfantine et dont les mesures extérieures étaient issues d une station urbaine de fond [22], observe également des expositions individuelles supérieures aux concentrations ambiantes. Les corrélations «transversales» entre expositions individuelles et mesures extérieures sont, comme ici, non significatives alors qu il existe le plus souvent une corrélation entre les même mesures individuelles et les concentrations intérieures. Concernant le NO 2, si une étude récente réalisée en Ile-de-France sur 232 adultes [23], observait une bonne corrélation, en période hivernale, entre concentration ambiante de fond et exposition individuelle (r s = 0,59), cette exposition individuelle était néanmoins majoritairement expliquée par les concentrations de NO 2 à l intérieur de l habitat. La même observation est faite dans d autres études : les coefficients de corrélation exposition individuelle / concentrations ambiantes extérieures sont parfois plus élevés, de l ordre de 0,6 [24-26] que ceux observés ici, mais inférieurs aux coefficients de corrélation exposition individuelle / concentration à l intérieur des lieux de vie lorsqu ils étaient calculés. Enfin, ces 21

22 travaux, observent des niveaux moyens d exposition individuelle parfois inférieurs aux niveaux moyens de concentrations ambiantes [23, 26] ce qui correspond à nos résultats, parfois supérieurs [27]. Retombées : intérêts et limites de l estimation des expositions humaines par les concentrations ambiantes. La concentration ambiante instantanée (sur une courte période de 48h) d un polluant au niveau d une agglomération est donc un médiocre prédicteur de l exposition, au même moment, d un individu dont les lieux de vie et le budget espace-temps sont, par essence, particuliers. Cela est bien illustré chez les enfants de notre échantillon pour lesquels le temps passé dans les transports (par définition en proximité trafic) que l on supposerait homogène dans cette tranche d âge, varie de 1 à 13% du temps quotidien, soit de 12 minutes à 3 heures par jour. Par ailleurs, le temps passé au domicile, où les sources intérieures d exposition au NO 2 et aux particules sont elles même diverses d un logement à l autre, varie de 33 à 88%, soit de 8 à 21 heures. Hors, Saintôt [23], observe que la concentration à l intérieur de l habitat explique 47% de l exposition individuelle au NO 2 chez des adultes. D autres auteurs ont estimé, chez des enfants, des parts plus faibles, 30 % [28], ou plus élevées, 63% [29]. Il en est de même pour les particules puisque dans les études décrites par Mosqueron [17], la part de l exposition individuelle expliquée par la concentration à l intérieur de l habitat est comprise entre 30 et 50% selon les travaux. On ne peut donc pas aujourd hui estimer une exposition individuelle à partir des seules mesures ambiantes et de la connaissance du budget espace temps de l individu. Des études semblent encore nécessaires pour cerner précisément l ensemble des déterminants individuels de cette exposition, même si un certain nombre d entre eux sont connus : tabagisme, équipements domestiques de chauffage et de cuisson, modes de ventilation des locaux [17]. En revanche, si l on veut caractériser les variations temporelles de l exposition moyenne de groupes d individus, l utilisation des concentrations ambiantes mesurées par les ASQAA semble valide, au moins pour les particules. Plusieurs travaux ont en effet étudié, pour ce polluant, les corrélations «longitudinales» entre les valeurs journalières des mesures individuelles d un sujet et les concentrations ambiantes des mêmes jours [22, 30, 31]. Les résultats montrent des coefficients de corrélation individuels variables selon les sujets (de 0 à 0,98) mais sur l ensemble du groupe étudié, le coefficient de corrélation médian est supérieur au coefficient de corrélation «transversal» comme ceux qui ont été calculés dans notre travail : 0,50 vs 0,34 dans l étude de Janssen chez les adultes [30], 0,63 vs 0,28 dans 22

23 une étude du même auteur chez les enfants [22], 0,68 vs 0,52 dans un travail de Wallace [31]. Enfin dans l étude récente de Williams [32], la moyenne des expositions individuelles journalières de 21 sujets de plus de 65 ans était fortement corrélée, sur une période de 28 jours consécutifs, aux concentrations ambiantes concomitantes (r=0,89) alors que les sujets passaient en moyenne 92% de leur temps à l intérieur des locaux. Cette utilisation est celle qui est faite dans les études épidémiologiques dites de «séries temporelles» sur l impact à court terme de la pollution atmosphérique urbaine [13,14]. Dans le travail présenté ici, l objectif était différent des deux approches précédentes : il s agissait de caractériser, indépendamment du temps, les expositions de sous-groupes de population contrastés, les différences d exposition de ces sous-groupes s apparentant à une différence spatiale. En effet, l exposition à caractériser était celle des différents lieux de vie des enfants. C est cette approche qui a été utilisée dans les trois grandes cohortes américaines [8-10], pour caractériser l exposition de populations d effectifs élevés (plusieurs milliers de personnes) vivant dans des agglomérations aux niveaux contrastés de pollution atmosphérique ambiante. Dans cette approche, les données de concentration ambiante peuvent-elles être utilisées pour les études épidémiologiques? La réserve qui peut être faite est celle de l erreur de classification dans les différents groupes, c est à dire considérer à tort un certain nombre de personnes comme appartenant au groupe «plus exposé» et vice versa, en raison de l utilisation des données d exposition agrégées, et non individuelles, que sont les concentrations ambiantes. Lorsque les vraies expositions individuelles varient aléatoirement autour de la valeur moyenne que doit représenter la concentration ambiante attribuée à tous les individus, l erreur est dite de type Berkson [33,34]. Ce type d erreur entraîne une diminution de la puissance de l étude (augmente la variance des résultats) mais ne biaise pas leur valeur ponctuelle à condition que la concentration ambiante soit réellement représentative de la moyenne des expositions individuelles du groupe à caractériser et que la dispersion des valeurs autour de cette moyenne soit comparable entre les groupes. Cela suppose des groupes de taille suffisante et réellement contrastés. Dans le travail réalisé ici, ce sont les coefficients de translation qui traduisent indirectement les contrastes d exposition puisque les valeurs de concentrations ambiantes sont issues des mêmes stations, respectivement de fond et de proximité, pour tous les enfants. Cet indicateur traduit-il les différences réelles d exposition entre les sous-groupes? Cela semble dépendre, au moins en partie, des critères utilisés pour classer un lieu de vie en proximité trafic et du type des concentrations ambiantes utilisées (fond ou proximité). En effet, parmi les 6 définitions utilisées ici pour le NO 2, quatre reproduisent, au niveau des coefficients de translation, le contraste inter-groupe observé sur les mesures individuelles (tableau IV) : définitions 2 et 4 avec le coefficient «moyenne réseau», définitions 5 et 6 avec le coefficient 23

24 «moyenne fond». Parmi ces définitions, deux présentent une dispersion plus stable, entre les deux groupes, des coefficients de translation individuels autour du coefficient moyen : les définitions 4 et 5. Enfin, c est la définition 5 qui contraste le mieux les sous-groupes en termes de temps passé en proximité, de mesures d exposition individuelles et des coefficients de translation moyens correspondants. 24

25 CONCLUSION La participation de Toulouse au programme de recherche VESTA [19], a permis de disposer de valeurs individuelles d exposition aux polluants d origine automobile, spécifiques à sa population enfantine. Le travail complémentaire présenté ici a pu fournir, à partir d un échantillon important, des éléments d appréciation sur l application à Toulouse et, potentiellement, à d autres villes de Midi-Pyrénées, d une méthode proposée par ailleurs pour caractériser l exposition spécifique de sous-groupes de population à partir des concentrations ambiantes. Globalement, la démarche explorée présentait l avantage d un mode d exploitation simple des mesures de qualité de l air réalisées par les ASQAA pour caractériser ces expositions dont les mesures individuelles ont montré qu elles étaient effectivement contrastées. En première approche, les coefficients de translation calculés entre concentrations ambiantes et mesures individuelles reproduisent effectivement un gradient entre le groupe le plus exposé et le groupe le moins exposé, que ce soit pour le NO 2 ou les particules. Néanmoins, l application généralisée des résultats et, en particulier, l application des résultats toulousains à d autres agglomérations de Midi-Pyrénées par exemple, ne paraît pas pertinente. En effet, la valeur des coefficients de translation pour chaque sous groupe d exposition apparaît trop variable, à la fois selon le polluant et selon l agglomération [21] pour un même type de population constituée d enfants de 4 à 14 ans. De plus, sur nos résultats, la définition d un site de proximité, servant de discriminant des sous-groupes d exposition et basée sur le couple intensité du trafic / distance à la voirie, ne paraît pas neutre vis à vis de la représentativité du coefficient de translation. Or, il est probable que la «meilleure définition» soit différente selon les caractéristiques de l agglomération [21] et de la population considérée [18]. Tout d abord, les facteurs influençant la dispersion des polluants peuvent potentiellement modifier cette définition : la configuration urbaine (présence de nombreuses rues canyon), le nombre de jours de fort vent, la présence, au voisinage de l agglomération, d obstacles naturels ou anthropiques à la dispersion. Ensuite, le polluant utilisé comme indicateur de la pollution atmosphérique d origine automobile peut avoir une signification différente vis à vis de l intensité du trafic et de la distance aux voiries utilisées pour la définition. Enfin, la population considérée et son mode de vie peuvent également nécessiter des définitions différentes de la proximité. Au total, lorsque l objectif est d estimer de manière transversale les expositions de populations contrastées par leurs lieux de vie, des approches plus complexes mais plus fines que celle explorée ici semblent nécessaires. A cet égard, un modèle de dispersion 25

26 atmosphérique en milieu urbain des polluants automobiles a été élaboré par le CSTB et l INRETS avec prise en compte de la configuration urbaine [35]. Un autre modèle basé sur un Système d Information Géographique et prenant en compte le trafic automobile et la configuration urbaine a été proposé au Royaume Uni [36]. Les ASQAA en général et l ORAMIP en particulier travaillent également sur différentes méthodes de modélisation [37] des concentrations ambiantes à l échelle infra-urbaine. 26

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