LeHavreV1, PascalFrancis, Corpus, bibRecord, 000159

Comment évaluer les risques de dépassements de seuil : les modèles géostatistiques et leurs applications en pollution atmosphérique

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Comment évaluer les risques de dépassements de seuil : les modèles géostatistiques et leurs applications en pollution atmosphérique

Auteurs : Chantal De Fouquet ; Jacques Deraisme ; Michel Bobbia

Source :

Environnement risques & santé [ 1635-0421 ] ; 2007.

RBID : Pascal:07-0256705

Descripteurs français

Pascal (Inist)
- Risque, Seuil, Modèle statistique, Application, Pollution air, Facteur risque, Limite, Santé et environnement, Santé publique, Dynamique, Valeur limite, Evaluation risque.

English descriptors

KwdEn :
- Air pollution, Application, Boundary value, Dynamics, Health and environment, Limit, Public health, Risk, Risk factor, Statistical model, Threshold.

Abstract

Les applications de la géostatistique à l'étude des risques environnementaux se développent depuis plusieurs années dans différents domaines, notamment en matière de décontamination de sols pollués et d'évaluation des risques liés à la pollution atmosphérique. En effet, la géostatistique propose une modélisation probabiliste rigoureuse, permettant de répondre aux questions posées en termes d'incertitudes ou de risques. Cet article fait le point sur les méthodes géostatistiques non linéaires, fondées sur le modèle de fonction aléatoire gaussienne, dont certaines propriétés utilisées ici sont d'abord rappelées. Sont ensuite précisées les questions auxquelles des calculs directs fournissent une réponse correcte, et celles qui nécessitent le recours aux techniques de simulation, parfois beaucoup plus coûteuses en temps calcul. Deux exemples sont examinés. Pour le dioxyde d'azote (NO₂) sur l'agglomération de Rouen, l'évaluation des caractéristiques statistiques de la population potentiellement exposée à un dépassement de seuil requiert le recours aux simulations, alors que la surface concernée par ce dépassement est estimée directement par un calcul d'espérance conditionnelle. Pour le dioxyde de soufre (SO₂) sur la ville du Havre, le biais engendré par la simulation directe d'un quantile des concentrations journalières durant une période d'un an est discuté et une autre méthode d'estimation du quantile est proposée.

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Format Inist (serveur)

NO :	PASCAL 07-0256705 INIST
FT :	Comment évaluer les risques de dépassements de seuil : les modèles géostatistiques et leurs applications en pollution atmosphérique
ET :	(How to evaluate the risks of exceeding limits : Geostatistical models and their application to air pollution)
AU :	DE FOUQUET (Chantal); DERAISME (Jacques); BOBBIA (Michel)
AF :	École des mines de Paris, Centre de géosciences/ géostatistique, 35, rue Saint-Honoré/77305 Fontainebleau/France (1 aut.); Geovariances, 49 bis, avenue Franklin Roosevelt/77212 Avon/France (2 aut.); Air Normand, 21, avenue de la porte des champs/76000 Rouen/France (3 aut.)
DT :	Publication en série; Niveau analytique
SO :	Environnement risques & santé; ISSN 1635-0421; France; Da. 2007; Vol. 6; No. 3; Pp. 207-218; Abs. anglais; Bibl. 10 ref.
LA :	Français
FA :	Les applications de la géostatistique à l'étude des risques environnementaux se développent depuis plusieurs années dans différents domaines, notamment en matière de décontamination de sols pollués et d'évaluation des risques liés à la pollution atmosphérique. En effet, la géostatistique propose une modélisation probabiliste rigoureuse, permettant de répondre aux questions posées en termes d'incertitudes ou de risques. Cet article fait le point sur les méthodes géostatistiques non linéaires, fondées sur le modèle de fonction aléatoire gaussienne, dont certaines propriétés utilisées ici sont d'abord rappelées. Sont ensuite précisées les questions auxquelles des calculs directs fournissent une réponse correcte, et celles qui nécessitent le recours aux techniques de simulation, parfois beaucoup plus coûteuses en temps calcul. Deux exemples sont examinés. Pour le dioxyde d'azote (NO₂) sur l'agglomération de Rouen, l'évaluation des caractéristiques statistiques de la population potentiellement exposée à un dépassement de seuil requiert le recours aux simulations, alors que la surface concernée par ce dépassement est estimée directement par un calcul d'espérance conditionnelle. Pour le dioxyde de soufre (SO₂) sur la ville du Havre, le biais engendré par la simulation directe d'un quantile des concentrations journalières durant une période d'un an est discuté et une autre méthode d'estimation du quantile est proposée.
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<server><NO>PASCAL 07-0256705 INIST</NO>
<FT>Comment évaluer les risques de dépassements de seuil : les modèles géostatistiques et leurs applications en pollution atmosphérique</FT>
<ET>(How to evaluate the risks of exceeding limits : Geostatistical models and their application to air pollution)</ET>
<AU>DE FOUQUET (Chantal); DERAISME (Jacques); BOBBIA (Michel)</AU>
<AF>École des mines de Paris, Centre de géosciences/ géostatistique, 35, rue Saint-Honoré/77305 Fontainebleau/France (1 aut.); Geovariances, 49 bis, avenue Franklin Roosevelt/77212 Avon/France (2 aut.); Air Normand, 21, avenue de la porte des champs/76000 Rouen/France (3 aut.)</AF>
<DT>Publication en série; Niveau analytique</DT>
<SO>Environnement risques & santé; ISSN 1635-0421; France; Da. 2007; Vol. 6; No. 3; Pp. 207-218; Abs. anglais; Bibl. 10 ref.</SO>
<LA>Français</LA>
<FA>Les applications de la géostatistique à l'étude des risques environnementaux se développent depuis plusieurs années dans différents domaines, notamment en matière de décontamination de sols pollués et d'évaluation des risques liés à la pollution atmosphérique. En effet, la géostatistique propose une modélisation probabiliste rigoureuse, permettant de répondre aux questions posées en termes d'incertitudes ou de risques. Cet article fait le point sur les méthodes géostatistiques non linéaires, fondées sur le modèle de fonction aléatoire gaussienne, dont certaines propriétés utilisées ici sont d'abord rappelées. Sont ensuite précisées les questions auxquelles des calculs directs fournissent une réponse correcte, et celles qui nécessitent le recours aux techniques de simulation, parfois beaucoup plus coûteuses en temps calcul. Deux exemples sont examinés. Pour le dioxyde d'azote (NO<sub>2</sub>
) sur l'agglomération de Rouen, l'évaluation des caractéristiques statistiques de la population potentiellement exposée à un dépassement de seuil requiert le recours aux simulations, alors que la surface concernée par ce dépassement est estimée directement par un calcul d'espérance conditionnelle. Pour le dioxyde de soufre (SO<sub>2</sub>
) sur la ville du Havre, le biais engendré par la simulation directe d'un quantile des concentrations journalières durant une période d'un an est discuté et une autre méthode d'estimation du quantile est proposée.</FA>
<CC>002B30A02; 002B30A11</CC>
<FD>Risque; Seuil; Modèle statistique; Application; Pollution air; Facteur risque; Limite; Santé et environnement; Santé publique; Dynamique; Valeur limite; Evaluation risque</FD>
<ED>Risk; Threshold; Statistical model; Application; Air pollution; Risk factor; Limit; Health and environment; Public health; Dynamics; Boundary value</ED>
<SD>Riesgo; Umbral; Modelo estadístico; Aplicación; Contaminación aire; Factor riesgo; Límite; Salud y medio ambiente; Salud pública; Dinámica; Valor límite</SD>
<LO>INIST-27629.354000146854660130</LO>
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Comment évaluer les risques de dépassements de seuil : les modèles géostatistiques et leurs applications en pollution atmosphérique

Comment évaluer les risques de dépassements de seuil : les modèles géostatistiques et leurs applications en pollution atmosphérique

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