Détection des données singulières pour la prévision et la cartographie de la qualité de l’air

Abstract

International audienceLe système PREV’AIR (www.prevair.org) diffuse chaque jour des cartographies de la qualité de l’air à l’échelle de l’Europe et de la France. Ces cartographies représentent la situation passée (J-1) et prévue (J+0, J+1, J+2) pour les principaux polluants atmosphériques réglementés. Elles sont produites par modélisation déterministe, en ajustant les résultats de simulation à l’aide des données de mesure collectées en temps quasi-réel. Ces données n’ont pas encore subi de validation technique et environnementale de la part des organismes qui les produisent (les Associations Agréées de Surveillance de la Qualité de l’Air). Aussi peuvent-elles inclure des valeurs aberrantes ou singulières susceptibles d’affecter sensiblement, et de manière inappropriée, les cartographies. Depuis quelques années, des méthodes de détection des anomalies se développent (Gerharz et al., 2011 ; Rehr et al., 2013 ; Kracht et al., 2013 ; Bobbia et al., 2015). A l’INERIS, des travaux ont été engagés selon deux approches : une approche temporelle, appliquée station par station ; une approche spatiale, appliquée heure par heure. La première repose sur un filtrage par fenêtre glissante et la seconde sur du krigeage en validation croisée. Des exemples d’application seront présentés et discutés. L’efficacité des méthodes sera évaluée sur des séries annuelles de référence dans lesquelles l’expertise permet d’identifier de façon sûre la présence ou l’absence de données singulières. A terme, l’objectif est de coupler les approches temporelle et spatiale afin de rendre la détection plus fiable et de les mettre en œuvre quotidiennement dans PREV’AIR