Concentrations NO2 à Lyon en 2012 - Source : Air-Rhone-Alpes

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DESCRIPTIF SCIENTIFIQUE :

Objectifs du projet :

Le suivi de la pollution de l'air est un enjeu d'importance majeure. Aujourd'hui, la connaissance sur les concentrations de polluants est obtenue en combinant des modèles de trafic routier, de la météo... et les mesures faites par quelques stations précises mais très coûteuses et donc peu nombreuses. Il en résulte des estimations de niveaux de pollution moyenne sur des échelles à mailles très larges.
L’émergence de capteurs de qualité de l’air, moins précis mais à un coût plus raisonnable, permet d’envisager un changement de paradigme. Grâce à une interconnexion en réseaux sans fil de ces capteurs, on peut imaginer un suivi de la pollution urbaine au plus près des citoyens.
Le projet UrPolSens s’intéresse à la caractérisation de la pollution de l'air avec une granularité spatiale fine grâce à l'utilisation de réseaux de capteurs sans fil (RCSF).

Les objectifs :

• Améliorer les modèles de caractérisation fine de la pollution de l'air à l'échelle locale ;
• Proposer des modèles de déploiement optimal de RCSF pour le suivi de la pollution ;
• Déployer un RCSF pour le suivi de la pollution comme preuve de concept ;
• Comparer les niveaux d’exposition réelle aux niveaux d'exposition perçue ;
• Etudier les disparités spatiales d’exposition entre secteurs urbains.

Méthodologie utilisée :

La démarche conjugue à la fois la modélisation analytique de la dispersion de la pollution et l'expérimentation basée sur le déploiement d'une architecture de RCSF.
Dans un premier temps, la caractérisation fine de la pollution à l'échelle locale sera améliorée par modélisation. Le couplage du modèle SIRANE avec des modèles de trafic et d’émission à haute résolution sera étudié. Sur la base des champs de pollution calculés ainsi que la modélisation 3D de l'espace urbain, de nouveaux modèles d'optimisation, permettant de déterminer les positions optimales des nœuds capteurs dans une ville, seront proposés.
Le travail se basera pour cela sur des méthodes d’optimisation stochastique et de programmation linéaire robuste. Ces modèles guideront ensuite la phase de déploiement d'un RCSF en ville pour le suivi de la pollution de l'air. Une dernière étape sera la mobilisation des données obtenues pour :

• Valider et calibrer les modèles de dispersion établis précédemment ;
• Mener une étude comparative entre l'exposition réelle et l'exposition perçue par la population ;
• Etudier les disparités d’exposition entre secteurs urbains.

Résultats attendus :

Un premier résultat attendu du projet UrPolSens est de générer de nouvelles connaissances sur la caractérisation fine de la pollution de l'air en ville par modélisation.
Un deuxième résultat sera le développement d'outils d'aide à la décision pour déterminer les positions optimales des nœuds capteurs dans une ville. Une architecture de test sera de même déployée et des données fines sur la pollution seront mises à disposition et exploitées pour l'analyse des disparités spatiales. D'autres retombées positives sont aussi situées en aval de ce projet en fournissant aux collectivités locales et aux opérateurs de l’aménagement des méthodologies et outils permettant de bien concevoir l'aménagement urbain afin de réduire la pollution et les inégalités d'exposition des populations.

CONSULTER LA VIDÉO (Novembre 2017)

Poster :

Publications :

Revues internationales :

1. A. Boubrima, W. Bechkit, and H. Rivano. Optimal WSN Deployment Models for Air Pollution Monitoring, to appear in IEEE Transactions on Wireless Communications , 2017, IEEE.

Conférences internationales avec actes et comité de lecture :

2. A. Boubrima, W. Bechkit, and H. Rivano, A New WSN Deployment Approach for Air Pollution Monitoring, in proc. of the 14th Annual IEEE Consumer Communications & Networking Conference (IEEE CCNC 2017) , pages 1-6, Las Vegas, USA, IEEE.

3. A. Boubrima, W. Bechkit, and H. Rivano, Error-Bounded Air Quality Mapping Using Wireless Sensor Networks, in proc. of 41st IEEE Conference on Local Computer Networks (IEEE LCN 2016) , pages 1-9, Dubai, UAE, IEEE.

4. A. Boubrima, W. Bechkit, and H. Rivano, Optimal deployment of dense wsn for error bounded air pollution mapping, in proc. of the International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems (DCOSS 2016) , pages 1-3, Washington, DC, USA, IEEE.

5. A. Boubrima, W. Bechkit, H. Rivano, and L. Soulhac, Cost-precision tradeoffs in 3d air pollution mapping using wsn, in proc. of the International Symposium on Ubiquitous Networking (UNET 2016, Best paper award) , pages 191-203, Casablanca, Morocco, Springer Verlag.

6. A. Boubrima, W. Bechkit, H. Rivano, and A. Ruas, Wireless sensor networks deployment for air pollution monitoring, in proc. of 21st International Transport and Air Pollution Conference (TAP 2016) , pages 1-16, Lyon, France.

7. A. Boubrima, F. Matigot, W. Bechkit, H. Rivano and A. Ruas, Optimal Deployment of Wireless Sensor Networks for Air Pollution Monitoring, in the proc. of the 24th International Conference on Computer Communications and Networks (IEEE ICCCN 2015) , pages 1-7, Las Vegas, Nevada, USA, IEEE.

Conférences nationales :

8. L. Le taro, H. Rivano, Sensor calibration for Dense and Autonomous Urban Pollution Monitoring, Journée thématique Rescom Smart Cities 2017,  Sophia Antipolis, Janvier 2017.

9. W. Bechkit, A. Boubrima, H. Rivano, Optimal Deployment of WSN for Pollution Air Monitoring , Journée thématique Rescom Smart Cities 2017,  Sophia Antipolis, Janvier 2017.