Depuis 2005, les Directives Européennes sur la qualité de l’air ambiant (EU, 1996 et EU, 1999) imposent des valeurs limites pour le PM10 en moyenne annuelle à hauteur de 40 µg/m³ et limitent à 35 le nombre de jours pendant lesquels la moyenne quotidienne peut dépasser 50 µg/m³. Par ailleurs, à partir de 2010 la moyenne annuelle de NO2 est fixée à 40 µg/m³.
Dans nombre de villes d’Europe, les niveaux limites de PM10 sont dépassés et il est très probable que les valeurs limites fixées pour le NO2 à compter de 2010 le seront également. Si une de ces valeurs limites vient à être dépassée, les autorités compétentes doivent développer et transposer un plan de l’amélioration de la qualité de l’air ambiant afin de respecter les valeurs limites.
 
Afin d’atteindre ce but, un plan d’action doit prévoir des mesures pour réduire la pollution atmosphérique. Ainsi, afin que le plan d’action soit efficace et significatif, l’évaluation de l’efficacité des mesures proposées est indispensable.

La modélisation est un outil reconnu et très répandu pour étudier les questions liée à la qualité de l’air ambiant et elle est explicitement reconnue comme méthode de travail par les Directives Européennes. La modélisation de la pollution atmosphérique recouvre l’ensemble du domaine: du niveau continental jusqu’aux blocs de bâtiments ou encore aux rues canyons, soit aux rues bordées d’immeubles. Par la multiplicité des scénarii qu’elle propose, la modélisation est un moyen essentiel d’élaboration et d’évaluation des plans de l’amélioration de la qualité de l’air.

Toutes les données entrantes pour la modélisation s’appuient sur un cadre spatial et les relations spatiales entre les données sont d’importance. Un SIG constitue dès lors un environnement de travail idéal afin d’étudier les questions de l’amélioration de la qualité de l’air. Par ailleurs, dans le SIG se trouve déjà une grande partie des données de départ nécessaires comme par exemple: les terrains, les bâtiments, le réseau routier. Le SIG met à disposition des données actuelles pour la modélisation. Par une intégration des modèles dans le SIG, l’ensemble du travail - de la procuration des données par la modélisation et l’évaluation jusqu’à la présentation - peut être mené sans données redondantes.
En outre, une grande partie des données peut être utilisée directement pour d’autres questions comme par exemple dans le cadre des calculs de bruit, ainsi créant des effets de synergie.
 
Les SIG modernes comme ArcMap mettent à disposition les fonctionnalités suivantes :
1. Administration et sauvegarde des données
2. Procuration et modification des données
3. Contrôle et examen des données
4. Validation des résultats
5. Présentation des résultats
 
Une réelle intégration du modèle, montrée en figure 1, met à disposition les fonctions de modélisations nécessaires directement en SIG entre les points 3 et 4 ci-dessus énoncées. L’interface du SIG est alors l’interface du modèle. Le modèle travaille directement avec les données du SIG et les convertit immédiatement pour le calcul. Les résultats sont également convertis automatiquement en données du SIG. Ceci garantit un travail effectif sans données redondantes.

La première phase dans le cadre de l’établissement d’un plan de l’amélioration de la qualité de l’air consiste tout d’abord à définir quelles sources ou quels types de sources contribuent à la pollution et dans quelle proportion. Une voie pour définir cette proportion est par exemple l’analyse des propriétés chimiques et physiques du PM10 mesuré. Au regard du plan d’action pourtant, la modélisation permet la détermination beaucoup plus effective de cette répartition. En s’appuyant sur le recensement des différentes émissions, des données liées au trafic, ainsi que des modèles d’émissions du trafic, il est possible de déterminer la proportion de certaines sources au regard de la concentration globale, ainsi la proportion de :
-  Circulation automobile dans la rue avec la station de mesure
-  Circulation automobile en ville
-  Combustion domestique
-  Sources industrielles

Dans le cadre de l’analyse des sources, on place en règle générale des modèles adaptés à différents niveaux. Ainsi, par exemple, dans le cas du plan de l’amélioration de la qualité de l’air dans la ville de Berlin (Berlin, 2005), on a calculé la concentration régionale avec le modèle RCG en résolution spatiale de 4 km x 4 km. Le modèle RCG est un modèle de dispersion photochimique en trois dimensions qui permet d’évaluer la qualité de l’air tant à un niveau européen que national et régional (Stern, 2003). Une même ébauche de travail fut appliquée lors des recherches sur la pollution de l’air ambiant de la Ruhr (Ruhrgebiet), soit pour une région d’environ 1800 km² et un réseau routier d’une longueur de 3000 km (IVU Umwelt, 2007). Concernant cette région, le cadre régional a été déduit des données et des mesures du modèle EURAD.

Les émissions du trafic routier sont évaluées à l’aide d’IMMIS^em (IVU Umwelt, 2005a) en se fondant sur les données du trafic. IMMIS^em calcule les émissions du trafic routier selon le nombre de véhicules, la répartition du trafic entre les poids-lourds et les véhicules légers, les types de routes etc. et s’appuie également sur l’âge et la composition de la flotte automobile.
Les concentrations qui ont été causées à l’intérieur de la zone de recherche sont calculées à l’aide d’IMMIS^net, un modèle de dispersion de Gauss qui prend en considération les sources de point, de ligne et de surface et qui travaille tant à un niveau régional que local (IVU Umwelt, 1997). Les évaluations furent menées selon une grille régulière de décomposition du sol de 1 km sur 1 km.
En sus, un calculation IMMIS^net a été réalisé pour chaque rue canyon. Les résultats des deux modèles ont été additionnés pour obtenir les concentrations totales au dessus des toits pour la totalité de la zone analysée ainsi que chaque rue canyon.
Dans le cadre de la troisième étape, les concentrations furent calculées au «hot spots», c’est-à-dire dans les rues canyons à l’aide des modèles IMMIS^cpb ou IMMIS^luft. IMMIS^cpb calcule les successions d’heure en heure de concentrations causées par le trafic routier selon une grande amplitude de géométries de routes (IVU Umwelt, 1997; Yamartino et al., 1986). IMMIS^luft est un modèle d’analyse qui calcule, sur la base de peu de paramètres, de manière rapide et efficace les concentrations moyennes annuelles et les paramètres fixées par l’Union Européenne pour les rues canyons (IVU Umwelt, 2005a).

La figure 2 montre par exemple la répartition moyenne des groupes de sources modélisés pour les stations de mesures aux banlieues de Berlin pour PM10. Les répartitions pour les stations de mesures du centre-ville ainsi que celles des rues canyons se situent en figures 3 et 4.

Le SIG constitue une centrale de données et de projet pour les études réalisées. Il permet une utilisation globale de données à différentes échelles. Ainsi, il est possible d’utiliser le réseau routier identique pour le calcul des concentrations régionales et pour celui des rues canyons. Grâce aux données numériques sur les bâtiments, il est possible de déduire directement du SIG des paramètres déterminants pour la modélisation comme par exemple la distance et la hauteur des bâtiments sans mettre en œuvre de coûteuses investigations. En fonction du type de demande et des outils, les paramètres du modèle peuvent même être déduits automatiquement en SIG à partir des données existantes (voir figure 5).

Pour obtenir un scénario de référence, un pronostic pour l’année souhaitée, par exemple 2010, va d’abord être établi. Ce scénario de tendance envisage le recul des émissions en se fondant sur le progrès technique, notamment le renouvellement de la flotte automobile.
En se fondant sur l’analyse des sources, il est possible de développer des mesures dont l’efficacité sera évaluée au regard, par exemple, du nombre de personnes concernées. Comme on peut le constater sur les figures numérotées de 1 à 3, la concentration régionale constitue la partie principale des concentrations mesurées en PM10 à Berlin. Ces sources ne peuvent pas être directement modifiées par les autorités de Berlin et doivent être traitées à un niveau national, voire européen. Cependant, un tiers des concentrations mesurées au niveau des rues canyons (qui sont en règle générale des lieux où les valeurs sont les plus élevées) est lié au trafic routier à l’intérieur de Berlin et ces concentrations peuvent donc être directement influencées par les autorités de Berlin.
De ce fait, la Ville de Berlin a développé une série de mesures. Certaines se fondent sur le concept de «zone environnementale» ou «zone de basse émission», ainsi, la limitation du trafic dans le centre-ville de Berlin aux véhicules remplissant certaines conditions d’émission: moteur de type EURO III ou mieux.
Le système de modèle développé dans le cadre de l’analyse des sources a été utilisé pour évaluer ces différentes mesures. La mesure «A» consiste à interdire l’accès au centre-ville de Berlin aux véhicules dont le moteur ne répond pas aux critères EURO III et également à gérer la circulation. La figure 6 montre les variations de la valeur moyenne annuelle de PM10 pour les rues canyons au regard du scénario de base de 2010.

Concernant la ville de Berlin, six mesures ont été étudiées avec des scénarios de tendance. La figure 7 donne une vue d’ensemble sur l’efficacité des différentes mesures en comparaison avec le statu quo et les scénarios de tendance. Pour chaque scénario ont été calculés d’une part la longueur totale du réseau routier du centre-ville de Berlin et d’autre part, le nombre de personnes qui sont concernées par plus de 35 jours avec valeurs moyennes supérieures à 50 µg/m³.

Un processus identique a été appliqué dans le cadre d’un plan de l’amélioration de la qualité de l’air de plusieurs villes du Land Sachsen-Anhalt (IVU Umwelt, 2005b et Halle, 2006). Alors qu’à Berlin et dans la Ruhr, les études ont porté sur une grande partie du réseau routier, les études se sont appuyées ici sur les rues canyons qui ont été modélisées de manière détaillée par LASAT (Janicke, 2003). LASAT est un modèle de particules qui calcule la dispersion des polluantes dans l’air ambiant selon un processus stochastique (Simulation Lagrange) considérant les structures des bâtiments et du terrain. La figure 8 donne une impression des concentrations des PM10 dans les rues.

Ici aussi, ont été analysées plusieurs mesures possibles au regard de leur effet sur le dépassement de la valeur limite. Bien que dans l’exemple, plus des deux tiers des concentrations modélisées dans les rues ont été causées par les concentrations régionales, il existe des mesures locales qui peuvent réduire les pollutions en sorte que les valeurs limites puissent être respectées (voir tableau 1).

Les directives européennes imposent aux Etats-membres des strictes valeurs-limites de PM10 et NO2 qui sont dépassées dans de nombreux lieux en Europe. Les autorités compétentes doivent élaborer des plans d’amélioration de la qualité de l’air qui évitent le dépassement de ces valeurs. Afin d’obtenir des plans efficaces et raisonnables, des mesures de réduction de la pollution doivent être développées et analysées. Les modèles d’analyse de la pollution de l’air sont pour cela un outil puissant et pratique. Leur pleine efficacité est obtenue grâce au SIG qui propose un cadre de travail idéal pour l’amélioration de la qualité de l’air. Sous une interface peut être analysé l’ensemble des données, de leur procuration jusqu’à la présentation des résultats. Ainsi, il est possible d’étudier avec succès de manière équivalente les questions portant sur une surface de taille réduite comme sur des projets complexes au cadre plus élargi. En plus des effets de synergie sont créés, comme une grande partie des données peut être utilisée directement pour d’autres questions comme par exemple en matière de bruit.

Berlin, 2005: clean air and Action Plan for Berlin, 2005-2010.
http://www.berlin.de/sen/umwelt/luftqualitaet/de/luftreinhalteplan/download/Clean_Air_Plan.pdf and Anhang-Luftreinhalteplan-Berlin_gesamt.pdf. Berlin, 2005
EU,1996: Directive 96/62/CE du conseil du 27 septembre 1996 concernant l'évaluation et la gestion de la qualité de l'air ambiant. Journal officiel n° L 296/55
EU, 1999: Directive 1999/30/EC du conseil relative à la fixation de valeurs limites pour l'anhydride sulfureux, le dioxyde d'azote et les oxydes d'azote, les particules et le plomb dans l'air ambiant. Journal officiel n° L 163/41
Halle, 2006: Luftreinhalte- und Aktionsplan für den Ballungsraum Halle 2005. Ministerium für Landwirtschaft und Umwelt (MLU) Sachsen-Anhalt. Magdeburg, 2006
IVU Umwelt, 1997: Das Modellinstrumentarium IMMIS-NET/CPB zur immissionsseitigen Bewertung von Kfz-Emissionen im Rahmen der 23. BImSchV.; 465. Seminar des Fort-bildungszentrum Gesundheits- und Umweltschutz Berlin e. V.: Verkehrsbedingte Belas-tungen durch Benzol, Dieselruß und Stickoxide in städtischen Straßenräumen. 23. BImSchV seit 1. März 1997 in Kraft - was nun ?; Berlin, April 1997
IVU Umwelt, 2005a: IMMIS^em/luft – Handbuch zur Version 3.2; IVU Umwelt GmbH; Freiburg, 2005 (http://www.ivu-umwelt.de/download/handbuecher/immisluft32.pdf)
IVU Umwelt, 2005b: Durchführung von Modellrechnungen zur Untersuchung von Maßnahmen zur Verbesserung der Luftqualität in Umsetzung der EU-Luftqualitäts-Rahmenrichtline und der 22. BImSchV; IVU Umwelt GmbH im Auftrag des Landesamt für Umweltschutz Sachsen-Anhalt; 2005.
IVU Umwelt, 2007:Bestimmung der aktuellen gebietsweiten Schadstoffbelastung in den besiedelten Hauptstraßen des Ruhrgebiets. Auftraggeber: Landesamt für Natur, Umwelt und Verbraucherschutz Nordrhein-Westfalen (LANUV). 2007.
Janicke, 2003: Ingeniuerbüro Janicke: Ausbreitungsmodell LASAT. Referenzbuch zur Version 2.12; Dunum, September 2003
Stern, R., 2003: Entwicklung und Anwendung des chemischen Transportmodells REM/CALGRID. Abschlussbericht zum Forschungs- und Entwicklungsvorhaben 298 41 252 des Umweltbundesamts „Modellierung und Prüfung von Strategien zur Verminderung der Belastung durch Ozon“.
Yamartino, R. J., Wiegand, G., 1986: Development and Evaluation of Simple Models for the Flow, Turbulence and Pollutant Concentration Fields within an Urban Street Canyon; Atmospheric Environment Vol.20, No.11, pp 2137-2156; 1986