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Plan de Déplacements Urbains de l’agglomération toulousaine :

effets sur la pollution atmosphérique et impact sanitaire à long terme

à l’horizon 2008

Georges FAHET

2005

OBSERVATOIRE RÉGIONAL DE LA SANTÉ DE MIDI-PYRÉNÉES Faculté de Médecine – 37 allées Jules Guesde – 31073 Toulouse cedex

Tél : 05.61.53.11.46 – Fax : 05.62.26.42.40 – E-mail : orsmip@cict.fr

Plan de Déplacements Urbains de l’agglomération toulousaine :

effets sur la pollution atmosphérique et impact sanitaire à long terme

à l’horizon 2008

Georges FAHET

2005

Cette étude a été réalisée en partenariat avec l’Observatoire Régional de l’Air Midi-Pyrénées (Vincent CRASSIER)

et avec le soutien méthodologique du Docteur Sylvie CASSADOU (InVS)

Sommaire 1. Introduction ............................................................................................ 1

1.1 Cadre réglementaire en matière de pollution atmosphérique et contexte local ....................................................... 1

1.2. Impact sanitaire des choix opérés dans le PDU ............................... 4 2. Méthodologie ......................................................................................... 5

2.1. Principe général de l’EIS .................................................................. 5 2.2. Définition de la zone d’étude ............................................................ 5 2.3. Estimation de l’exposition ................................................................. 6

2.3.1. Modélisation des concentrations en PM10 ............................. 6 2.3.2. Mesures .................................................................................. 8

2.4. Sélection des relations exposition / risque........................................ 9 2.5. Recueil des données sanitaires........................................................ 9 2.6. Quantification de l’impact sanitaire ................................................. 10

3. Résultats............................................................................................... 12

3.1. Zone d’étude................................................................................... 12 3.2. Estimation de l’exposition ............................................................... 13

3.2.1. Modélisation des concentrations en PM10 .......................... 13 3.2.2. Mesures ............................................................................... 15

3.3 Sélection des relations exposition / risque...................................... 17 3.4. Recueil des données sanitaires...................................................... 17 3.5. Quantification de l’impact sanitaire ................................................. 18

3.5.1. Impact global à long terme de la pollution particulaire en 1999 et 2008 (scénario 1) ............................. 18 3.5.2. Niveaux de concentration en particules à atteindre pour obtenir un gain sanitaire de 10 et 50 %

(scénarii 2 et 3)..................................................................... 20 4. Discussion............................................................................................ 22

4.1. Rappel des principaux résultats...................................................... 22 4.2. Interprétation des résultats ............................................................. 23 4.3. Facteurs influençant les résultats ................................................... 23

Conclusion ................................................................................................ 26 Annexes ................................................................................................... 27 Annexe 1 .................................................................................................... 28 Annexe 2 .................................................................................................... 41 Annexe 3 .................................................................................................... 42 Bibliographie ............................................................................................ 43

LISTE DES ACRONYMES ET SIGLES UTILISES

CETE : Centres d’Études Techniques de l’Equipement

CIM : Classification Internationale des Maladies

CITEPA : Centre Interprofessionnel Technique d’Etudes de la Pollution Atmosphérique

EIS : Évaluation d’Impact Sanitaire

IGN : Institut Géographique National

INSEE : Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques

INSERM : Institut National de la Santé Et de la Recherche Médicale

ORAMIP : Observatoire Régional de l’Air Midi-Pyrénées

ORSMIP : Observatoire Régional de la Santé Midi-Pyrénées

PDU : Plans de Déplacements Urbains

PPA : Plans de Protection de l’Atmosphère

PRQA : Plans Régionaux pour la Qualité de l’Air

PSAS 9 : Programme de Surveillance Air Santé 9 villes

RR : Risque Relatif

CO : monoxyde d’azote

C6H6 : benzène

HCI : acide chlorhydrique

NO2 : dioxyde d’azote

O3: ozone

Pb: plomb

PM10: particules de diamètre inférieur à 10 micromètres

PM2.5: particules de diamètre inférieur à 2.5 micromètres

SO2: dioxyde de souffre

µg/m3: microgrammes par mètre cube

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1. Introduction Les dispositifs législatifs et réglementaires en matière de qualité de l’air et de maîtrise des émissions polluantes ont sensiblement évolué ces dernières années, tant au niveau européen avec des directives fixant des valeurs limites pour toute une série de polluants[1], qu’au niveau national avec notamment la loi sur l’air du 30 décembre 1996 [2]. C’est ainsi que se sont mis en place au niveau des régions et notamment en Midi-Pyrénées des instruments de planification en matière de pollution atmosphérique destinés à réduire les effets de la pollution sur la santé et l’environnement. L’évaluation de l’impact sanitaire de la pollution atmosphérique présentée ici s’inscrit dans cette dynamique régionale. L’objet de ce travail est d’estimer l’impact sur le plan sanitaire des choix qui ont été retenus au niveau local en matière d’organisation des transports urbains. Il s’agit plus concrètement d’estimer les effets sanitaires à long terme de la mise en place du Plan de Déplacements Urbains de l’agglomération toulousaine. Après un rappel sur le contexte local toulousain et les dispositifs en vigueur en matière de pollution atmosphérique, le rapport présentera la méthodologie utilisée dans l’évaluation de l’impact à long terme de la pollution atmosphérique urbaine. Les résultats seront présentés sous la forme d’un nombre de décès attribuables à la pollution atmosphérique.

1.1 Cadre réglementaire en matière de pollution atmosphérique et contexte local

La loi du 30 décembre 1996 sur l’air et l’utilisation rationnelle de l’énergie [2] a pour objet de promouvoir « … une politique dont l’objectif est la mise en œuvre du droit reconnu à chacun à respirer un air qui ne nuise pas à sa santé », elle stipule également que « l’Etat assure … la surveillance de la qualité de l’air et … de ses effets sur la santé » Cette loi a institué des instruments d’analyse et de planification destinés à réduire les effets de la pollution atmosphérique sur la santé et l’environnement, instruments qui s’articulent autour des trois dispositifs suivants :

- les plans régionaux pour la qualité de l’air (PRQA) - les plans de protection de l’atmosphère (PPA) - les plans de déplacements urbains (PDU)

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Ces différents outils se complètent et ont des finalités différentes. Les PRQA, élaborés au niveau régional, ont pour objet de fixer les grandes orientations visant à prévenir, réduire ou atténuer les effets de la pollution atmosphérique. Ils visent à atteindre des objectifs de qualité. Ces plans, réactualisés tous les cinq ans, doivent s’appuyer entre autres sur une évaluation des effets de la qualité de l’air sur la santé. Dans le cadre de la loi sur la démocratie de proximité [3], l’élaboration et le suivi des PRQA relèvent désormais de la compétence des conseils régionaux. Le PRQA de la région Midi-Pyrénées a été adopté en juin 2000. Les grandes orientations de ce plan étaient les suivantes :

- mieux connaître et prévoir la qualité de l’air, - mieux connaître les effets de la pollution sur la santé et l’environne-

ment, - agir pour prévenir la pollution et ses effets, - renforcer l’information sur la qualité de l’air.

Faisant suite aux PRQA et les complétant, les plans de Protection de l’atmosphère (PPA) constituent le second outil de planification. Ils doivent être élaborés dans toutes les agglomérations de plus de 250 000 habitants, ainsi que dans les zones où les valeurs limites de la pollution atmosphérique (niveau maximal de concentration de substances polluantes dans l’atmosphère) sont dépassées ou risquent de l’être. Ces plans visent à ramener, à l’intérieur des zones concernées, la concentration en polluants dans l’atmosphère à un niveau inférieur aux valeurs limites fixées par la loi, ainsi qu’à définir les modalités des procédures d’alerte en cas de dépassement. Le PPA de l’agglomération toulousaine a été adopté en 2004. Il concerne 109 communes et couvre l’agglomération et la banlieue toulousaine. Ses objectifs sont d’une part de mettre en place les mesures nécessaires au respect des valeurs guides européennes concernant les polluants réglementés (SO2, NO2, PM10, CO, Pb, HCI, O3, C6H6), et d’autre part de prévoir les mesures d’urgence en cas de dépassement des seuils d’alerte. Néanmoins, dans le cadre de ce plan, des mesures plus contraignantes de réduction des concentrations peuvent être prises localement pour ces polluants réglementés et des mesures peuvent concerner des polluants non-réglementés.

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Ce plan comprend trois volets : - un état des lieux de la pollution atmosphérique sur l’agglomération :

à Toulouse, cet état des lieux recense les sources d’émissions, décrit l’influence des facteurs climatiques et présente les dispositifs de surveillance de la qualité de l’air, d’information au public et d’alerte en cas de dépassement des valeurs réglementaires. Enfin il analyse la qualité de l’air sur l’agglomération et ses effets sur la santé.

- Les mesures de réduction des émissions à prendre en urgence en cas de dépassement des valeurs réglementaires.

- Les mesures globales de réduction des émissions à long terme Le dernier outil de planification en matière de pollution atmosphérique et qui nous intéresse particulièrement dans le cadre de ce travail est le Plan de Déplacements Urbains (PDU). Le PDU définit les principes de l’organisation des transports de personnes et de marchandises, de la circulation et du stationnement, dans le périmètre de transports urbains. Ils est obligatoire dans les périmètres de transports urbains inclus dans les agglomérations de plus de 100 000 habitants. Ce plan vise à assurer un équilibre durable entre les besoins en matière de mobilité et de facilité d’accès d’une part, et la protection de l’environnement et de la santé, d’autre part. Il a comme objectif un usage coordonné de tous les modes de déplacements ainsi que la promotion des modes les moins polluants. Le plan de déplacements urbains doit être compatible avec les objectifs qui sont définis dans le PPA. Par ailleurs, PPA et PDU doivent tous les deux être compatibles avec les orientations du PRQA. Le PDU de l’agglomération toulousaine a été approuvé en juin 2001 et a associé l’ensemble des acteurs intervenant dans les domaines du transport et de l’urbanisme. Il identifie les actions et les investissements à réaliser à l’horizon 2008 et 2015. Le périmètre d’application du PDU est constitué de 72 communes dont Toulouse. A l’issue de la phase de diagnostic, trois scénarii d’aménagements du transport urbains ont été examinés pour le futur. Le premier scénario, pris pour référence, est dit « au fil de l’eau » dans le sens où aucune mesure particulière n’est prise. Le deuxième scénario comprend le développement du métro, du réseau bus et du réseau ferré urbain et inter-urbain.

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Le troisième scénario propose de compléter le réseau de transports en commun par un système de bus guidé (alimentation mixte thermique et électrique), une intensification des fréquences, de la vitesse et de la régularité des bus par l’aménagement des voiries, un ajournement des projets de voirie routière, un fort développement du réseau cyclable. Ces trois scénarii ont fait l’objet d’une modélisation en terme de trafic : il apparaît que le dernier permettrait d’atteindre les objectifs de la loi sur l’air concernant la part des trajets effectués en transport en commun, deux-roues et voitures particulières même en prenant en compte la forte évolution démographique de l’agglomération ces dernières années. Les différentes options d’aménagement de ces scénarii ont été débattues et c’est finalement le troisième scénario, plus volontariste et traduisant clairement la volonté de favoriser l’usage des transports en commun dans l’agglomération toulousaine qui a été retenu.

1.2 Impact sanitaire des choix opérés dans le PDU A la suite de l’élaboration du PDU, l’Observatoire Régional de la Santé Midi-Pyrénées a été sollicité afin d’évaluer les conséquences des orientations retenues dans le cadre de ce plan en terme de gain de santé (potentiel) pour les populations concernées. Il s’agit donc de traduire en impact sanitaire les évolutions de la pollution atmosphérique urbaine attendues à l’horizon 2008.

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2. Méthodologie La méthode utilisée dans ce travail est celle de l’évaluation de l’impact sanitaire (EIS) à long terme de la pollution atmosphérique urbaine. Deux estimations seront réalisées successivement :

- évaluation de l’impact sanitaire de la pollution en 1999 (situation de référence)

- évaluation à l’horizon 2008 prenant en compte les évolutions de la pollution ambiante consécutives aux choix retenus dans le PDU

2.1. Principe général de l’EIS

L’étude se déroule schématiquement en cinq étapes :

- définition de la zone d’étude - estimation de l’exposition - sélection des relations exposition / risque - recueil des indicateurs sanitaires - quantification de l’impact sanitaire

2.2. Définition de la zone d’étude Cette première étape consiste à identifier une zone urbaine où la qualité de l’air et la répartition des immissions peuvent être considérées comme homogènes. Le domaine d’étude que nous utiliserons dans ce travail est identique à celui adopté lors d’une précédente évaluation de l’impact sanitaire de la pollution urbaine réalisée dans l’agglomération toulousaine en 1999 dans le cadre du programme PSAS 9 [4]. D’une manière générale, la détermination du domaine d’étude dans une EIS repose sur l’analyse de plusieurs critères détaillés ci-dessous. Tout d’abord, le niveau de résolution le plus fin pour la définition de cette zone est l’échelon communal. En effet, le recueil des données sanitaires ne peut se faire à une échelle plus fine. Les critères de sélection des communes sont les suivants :

- Géographiques et topographiques : il est nécessaire d’identifier une zone sans rupture d’urbanisation afin de satisfaire l’hypothèse d’une qualité d’air ambiant homogène.

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On a recours pour cela aux zonages réalisés par l’INSEE (délimitation des unités urbaines1), ainsi qu’aux cartes IGN®. Les unités urbaines définies par l’INSEE sont intéressantes en pre-mière approche puisqu’elles permettent de délimiter une zone pré-sentant une certaine continuité urbaine, condition minimale pour une qualité d’air ambiant homogène. L’examen des cartes IGN® d’autre part, permet de vérifier l’absence de dénivelé brutal ou de particularité topographique pouvant mettre en question cette homo-généité.

- Météorologiques : prise en compte des paramètres pouvant influer sur la dispersion des polluants (vents dominants en particulier)

- Démographiques : vérification que la population séjourne bien la majeure partie de son temps dans la zone d’étude. On recense pour cela les déplacements de population et en particulier les navettes domicile-travail obtenues à l’INSEE.

A l’issue de cette première étape, est donc identifiée une zone sans rupture d’urbanisation où la majorité de la population séjourne en permanence et où la qualité de l’air et la répartition des immissions peuvent être considérées, à priori, comme homogènes.

2.3. Estimation de l’exposition Les indicateurs d’exposition retenus dans ce travail pour caractériser l’exposition chronique à la pollution atmosphérique sont les PM10 et les PM2.5

2. Ce choix a été conditionné par le fait que les relations expositions/risque disponibles actuellement et permettant de quantifier l’effet à long terme de la pollution ne concernent que les PM10 et les PM2.5 (voir paragraphe 2.4). 2.3.1 Modélisation des concentrations en PM10

Les concentrations en PM10 pour les années 1999 et 2008 ont été obtenues par des modélisations réalisées par l’ORAMIP (Observatoire Régional de l’Air Midi-Pyrénées), association agrée de mesure de la qualité

1 Une unité urbaine est constituée d’une ou plusieurs communes sur le territoire desquelles se trouve une zone bâtie continue de plus de 2000 habitants. Une zone bâtie est elle-même constituée de constructions avoisinantes espacées au maximum de 200 mètres (source INSEE). 2 Particules d’un diamètre aérodynamique inférieur respectivement à 10 et 2.5 microns.

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de l’air pour la région Midi-Pyrénées (le rapport d’étude concernant les modélisations est joint en annexe1). Le domaine d’étude de ces modélisations a inclus l’ensemble des communes du PDU approuvé en juin 2001. Ces modélisations ont été réalisées de la façon suivante : Emissions Le calcul des émissions polluantes a pu prendre en compte la plupart des sources émettrices à savoir le trafic routier, les industries et le résidentiel tertiaire. Les PM10 sont principalement émises par les activités des secteurs de l’industrie manufacturière (chantiers de construction) et de l’agriculture (labours), ainsi que par le résidentiel tertiaire (combustion du bois, du charbon et du fuel). Ainsi en agglomération, les émissions de PM10 sont liées de façon importante à la densité de population (CITEPA 2000). Ces émissions « surfaciques » ont été estimées en croisant les données du rapport du CITEPA avec les données de population et de surface de la zone d’étude à partir d’un système d’information géographique. Dans l’agglomération toulousaine, les émissions de PM10 issues du trafic routier à l’année représentent entre 25 et 30% des émissions totales de PM10. L’ensemble des données de trafic a été désagrégé au niveau horaire afin de mieux prendre en compte les surconsommations dues à la congestion du trafic en période de pointe. Puis les résultats ont été réagrégés pour obtenir des données d’émissions annuelles (pour 1999 et 2008). De plus, pour les trajets de courte distance, des données statistiques provenant du CETE ont été utilisées, ceci afin de prendre au mieux en compte l’impact des choix du PDU sur les émissions « trafic ». Des cartes d’émissions totales de PM10 ont ainsi été obtenues pour les années 1999 et 2008. Il faut cependant noter que l’évolution de la population toulousaine n’a pas été prise en compte pour l’année 2008 : les émissions ne prennent donc en compte que l’évolution du trafic entre 1999 et 2008. Modélisation des niveaux d’immission Cette seconde étape à consisté à estimer les concentrations annuelles en PM10 sur le domaine d’étude pour les années 1999 et 2008, à partir des données d’émissions estimées précédemment, ainsi que de paramètres météorologiques également pris en compte pour la modélisation (tempéra-ture, direction et vitesse du vent, rayonnement solaire, pression et humidité

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relative). Les données météorologiques utilisées sont des valeurs moyen-nes estimées à partir d’un recueil portant sur trois années consécutives (2000 à 2002). Les résultats obtenus par le modèle sont des concentrations moyennes annuelles en PM10 sur une maille d’1 km2, auxquelles il convient d’ajouter une concentration moyenne « régionale » de fond en PM10 (concentration estimée à partir des mesures ORAMIP). Concentrations en PM2.5 Les niveaux de concentration en PM2.5 ont été obtenus en appliquant un facteur de conversion de 0.65 aux concentrations de PM10 estimées. En effet, des mesures concomitantes de PM2.5 et PM10 (données ORAMIP) sur plusieurs années dans l’agglomération toulousaine ont montré que le ratio PM2.5/PM10 était constant et homogène, quelle que soit la typologie du site, qu’il soit de proximité de trafic automobile ou urbain, les PM2.5 repré-sentant environ les deux tiers des PM10 (63 à 66%).

2.3.2. Mesures Parallèlement à ces modélisations, un indicateur d’exposition aux PM10 a été construit à partir des mesures réelles recueillies par les stations de surveillance de la qualité de l’air disponibles sur le site d’étude, l’objectif étant de comparer les niveaux de pollution modélisés avec ceux effective-ment mesurés. L’indicateur d’exposition à pour but de refléter au mieux les concentrations auxquelles la population est soumise. Il est construit à partir de la moyenne arithmétique des mesures journalières enregistrées par les stations sélectionnées. La sélection des stations de mesure a été réalisée à partir d’une analyse multicritères, l’objectif étant de ne retenir que les stations représentatives de l’exposition moyenne ambiante de la population concernée par l’étude. Les critères suivants ont été pris en compte pour sélectionner les stations :

- les niveaux de pollution mesurés par les différentes stations doivent être proches et refléter les mêmes phénomènes de pollution (Il est nécessaire que les stations que l’on retiendra pour construire l’indi-cateur d’exposition reflètent bien l’exposition moyenne et ne soient pas influencées par une source ou un phénomène de dispersion particulier). Les distributions des valeurs journalières en PM10 enre-gistrées par chaque station ont ainsi été comparées.

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- Les mesures enregistrées dans les différentes stations doivent être bien corrélées entre elles : l’étude des corrélations entre les niveaux d’un même polluant dans différentes stations permet de vérifier l’homogénéité des variations temporelles. La valeur guide minimale de 0.6 a été retenue concernant les coefficients de corrélation inter-station.

2.4. Sélection des relations exposition / risque Il existe à l’heure actuelle peu de travaux concernant les effets à long terme de la pollution atmosphérique sur la santé. A ce jour, trois études américaines [5 ; 6 ; 8] et plus récemment une étude provenant des Pays-Bas [ 9 ] ont étudié les effets d’une exposition chronique à la pollution atmosphérique. Le modèle de relation dose-réponse choisi dans ce travail est celui du risque relatif établi dans le cadre de l’étude de cohorte de Pope et al [ 6 ; 7 ] concernant l’exposition aux PM2.5. L’impact d’une exposition chronique aux PM10 a été quantifié en utilisant la relation exposition-risque de l’étude de Künzli et al [10]. Dans cette évaluation d’impact sanitaire concernant trois pays européens (Autriche, France, Suisse), les auteurs ont élaboré un risque relatif « combiné » issu de deux des trois cohortes américaines citées précédemment [5 ; 6].

2.5. Recueil des données sanitaires Cette quatrième étape consiste à recueillir les données sanitaires pour lesquelles nous disposons de relations exposition / risque. Quatre types d’indicateurs sanitaires ont ainsi été recueillis pour quantifier les effets à long terme de la pollution atmosphérique :

- mortalité toutes causes : CIM9 de 0 à 999 - mortalité toutes causes hors accidentelles et inconnues : CIM9

<800 - mortalité cardio-respiratoire : CIM9 de 401 à 440 et 460 à 519 - mortalité par tumeur maligne de la trachée, des bronches et du

poumon : CIM9 162 L’ensemble des données de mortalité provient de l’INSERM (Cépi Dc)) qui gère la base de données sur les causes médicales de décès en France. La sélection s’est opérée sur la cause principale du décès.

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Ces quatre indicateurs sanitaires ont donc été recueillis pour toutes les communes du domaine d’étude et ce pour l’année 1999, situation de réfé-rence choisie pour notre étude. Ces mêmes données de mortalité ont été utilisées pour estimer l’impact sanitaire de la pollution à l’horizon 2008, permettant ainsi de comparer (à mortalité et structure de population identiques) les résultats de 2008 avec ceux de 1999.

2.6. Quantification de l’impact sanitaire Cette dernière étape permet de quantifier l’impact sanitaire en calculant un nombre de cas, d’un indicateur sanitaire donné, attribuables à la pollution atmosphérique représentée par un indicateur d’exposition, sur la période et la zone d’étude choisies. D’une manière générale, la proportion de cas attribuables à un facteur de risque donné se calcule selon la formule suivante : PA = f (RR – 1) / [1 + (RR – 1)] où PA est la proportion de cas attribuables au facteur de risque (ici la pollution atmosphérique) RR est le risque relatif exprimant la relation exposition / risque (à long terme) f est la proportion de la population exposée au facteur de risque considéré Dans le cas de la pollution atmosphérique ambiante, la prévalence d’exposition est égale à 1 (f = 1). En effet, toute la population peut être considérée comme exposée en moyenne aux mêmes niveaux de pollution. Le nombre de cas attribuables pour la période considérée devient donc : NA = [(RR – 1) / RR] x N où, NA est le nombre de cas attribuables pour la période considérée N est le nombre d’évènements sanitaires au cours de la période considérée Dans les deux formules précédentes, le nombre d’événements sanitaires attribuables est calculé en référence à un niveau de pollution atmosphé-rique nul auquel est associé un risque relatif égal à 1. Or d’un point de vue opérationnel, le choix d’un niveau de référence de pollution nul n’est pas approprié et ne constitue pas un objectif raisonnable et d’autre part le

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niveau de base de pollution atmosphérique à l’échelle urbaine n’est jamais nul. En conséquence, le nombre d’événements attribuables sera donc calculé non pas pour un niveau de pollution donné, mais pour un différentiel de pollution donné selon la formule suivante : NA = [(RR ∆ - 1) / RR ∆ ] x N où, NA est le nombre de cas attribuables. N est le nombre moyen d’événements sanitaires sur la période étudiée. RR ∆ est l’excès de risque associé au différentiel de pollution ∆ étudié, donné par la relation exposition / risque. Trois scénarii ont été utilisés pour estimer les effets à long terme d’une exposition chronique aux particules sur la mortalité sur une année :

1. Impact sanitaire par rapport à un niveau « virtuel » de faible exposi-tion aux particules. Le niveau de référence choisi dans cette situation est de 10 µg/m3 pour les PM10 et 6.5 µg/m3 pour les PM2.5. Dans ce scénario, le nombre de cas attribuables reflète l’impact global de l’exposition aux particules. Les calculs ont été réalisés pour les années 1999 et 2008 afin de comparer la mortalité attribuable au cours de ces deux périodes.

2. Concentration ambiante en PM10 à atteindre pour obtenir une diminution de 10% du nombre de cas attribuables.

3. Concentration ambiante en PM10 à atteindre pour obtenir une diminution de 50% du nombre de cas attribuables.

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3. Résultats

3.1. Zone d’étude

La zone d’étude, déjà définie dans le cadre du programme PSAS 9 [4] n’a pas été remaniée dans ce travail. Elle avait été constituée conformément aux critères développés dans la partie méthodologie. Elle comprend au total 62 communes (liste en annexe 2) sur une superficie de 635 km2 et une population de 690162 habitants (tableau 1). Tableau 1 : Caractéristiques démographiques et géographiques de la zone d’étude

Population km2

Superficie hab/km2 Densité

Toulouse 390301 118.30 3299 Autres communes 299861 517.19 580

Total 690162 635.49 1086

Source : INSEE RP 99

Le domaine d’étude (carte 1) est de superficie et de population légèrement inférieure à celles de l’unité urbaine au sens INSEE (respectivement 713 km2 et 761107 habitants). Il est également légèrement décalé vers l’est par rapport à celle-ci, ceci en cohérence avec les conditions climatiques régnant sur la région (vent d’ouest dominant). L’hypothèse de travail à l’issue de cette étape est que les niveaux de pollu-tion sur cette zone sont homogènes et que l’ensemble de la population résidente est exposée en moyenne aux mêmes niveaux de pollution.

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Carte 1 : Zone d’étude

3.2. Estimation de l’exposition

3.2.1. Modélisation des concentrations en PM10 Les sorties graphiques des modélisations de concentrations annuelles en PM10 pour les années 1999 et 2008 sont présentées dans les cartes 2 et 3. On note pour l’année 1999 une répartition géographique des concentra-tions moyennes annuelles de PM10 allant de 18.8 µg/m3 à près de 23 µg/m3 en centre-ville, traduisant une bonne homogénéité.

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Les concentrations les plus élevées se trouvent dans Toulouse intra-muros, là où les densités de population et de trafic sont les plus importantes. La carte 3 (année 2008) fournit une répartition géographique des concen-trations moyennes annuelles en PM10 légèrement inférieures à celles de 1999, notamment au niveau du centre-ville. Il faut cependant rappeler que cette modélisation a été effectuée avec une hypothèse de croissance nulle de la population sur l’agglomération toulou-saine et une diminution des émissions du trafic routier de 30% (en moyen-ne sur la zone d’étude). Cette diminution des émissions du trafic routier provient des hypothèses liées aux nouvelles réglementations en matière d’émissions des véhicules automobiles, au renouvellement du parc de véhicules ainsi bien sur qu’aux orientations adoptées dans le PDU.

Les concentrations moyennes annuelles en PM10 et PM2.5 sur l’ensemble du domaine d’étude sont présentées dans le tableau 2. Rappelons que les concentrations en PM2.5 ont été calculées en appliquant un facteur de conversion de 0.65 aux PM10 (les PM2.5 représentent environ les deux tiers des PM10).

Carte 2 : Concentrations moyennes annuelles de PM10, agglomération

toulousaine, année 1999

Carte 3 : Concentrations moyennes annuelles de PM10, agglomération

toulousaine, année 2008

Concentration moyenne

annuelle de PM10 (µg/m3)

Source : ORAMIP

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Tableau 2 : Concentrations moyennes en PM10 et PM2.5 (en µg/m3) sur l’ensemble du domaine d’étude, années 1999 et 2008

1999 2008

PM10 21.1 20.9 PM2.5 13.7 13.6

Source : ORAMIP

Les niveaux de concentration en particules obtenus par modélisation sont relativement modérés et respectent d’ores et déjà pour l’année 1999 les niveaux maximum fixés par directive européenne [1] (la directive européen-ne fixe la valeur limite annuelle des PM10 à 40 µg/m3 au 1er janvier 2005 et à 20 µg/m3 au 1er janvier 2010). On peut également constater que les concentrations en particules restent quasiment identiques entre 1999 et 2008. 3.2.2. Mesures Parallèlement à cette modélisation, un indicateur d’exposition aux particu-les a été élaboré à partir des mesures enregistrées par les stations de surveillance de la qualité de l’air implantées sur le domaine d’étude. Cet indicateur a été calculé pour l’année 2000 et non pas pour l’année 1999, les données n’étant pas disponible antérieurement. On peut néanmoins faire l’hypothèse d’une faible variation des concen-trations ambiantes en PM10 d’une année sur l’autre. L’agglomération toulousaine comprenait en 2000 trois stations mesurant les PM10. Deux d’entre elles sont des stations « urbaines3 » alors que la troisième est de type « trafic4 ».

3 L’objectif des stations urbaines est le suivi du niveau d’exposition moyen de la population aux phénomènes de pollution atmosphérique dits de « fond » dans les centres urbains. Les niveaux relevés par ces stations doivent être représentatifs du niveau d’exposition moyen de la population résidente de l’agglomération considé-rée. 4 L’objectif des stations « trafic » est de fournir des informations sur les concentra-tions mesurées dans des zones représentatives du niveau maximum d’exposition auquel la population située en proximité d’une infrastructure routière est suscepti-ble d’être exposée.

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Comme nous l’avons vu dans la partie méthodologie, les stations sélection-nées pour construire l’indicateur d’exposition doivent refléter les niveaux de pollution de fond et leurs mesures être bien corrélées entre elles. Les distributions des valeurs d’immissions (tableau 3) des trois stations sont homogènes. Les concentrations moyennes annuelles en PM10 varient de 21à 26 µg/m3. D’autre part, les coefficients de corrélation calculés entre les séries journalières des trois stations de mesures (annexe 3) se situent entre 0.87 et 0.90, confirmant l’homogénéité des variations temporelles des concentrations en PM10 sur la zone. L’ensemble de ces éléments a conduit à retenir les trois stations de mesure pour construire l’indicateur. Les valeurs journalières de l’indicateur d’exposition ont été calculées à partir de la moyenne arithmétique sur 24 heures des mesures horaires enregistrées par les trois stations sélectionnées. La distribution de cet indicateur est présentée dans le tableau 3.

Tableau 3 : Distribution des PM10 par station et distribution de l’indicateur d’exposition (µg/m3), année 2000

Stations Berthelot CCIT Jacquier Indicateur PM10

Minimum 5 8 4 7 Percentile 25 15 18 14 17 Médiane 21 25 19 22 Percentile 75 27 31 25 29 Percentile 90 35 39 32 36 Maximum 67 64 61 60 Moyenne 22 26 21 23 Ecart-type 10 10 9 10

La moyenne annuelle de l’indicateur d’exposition calculée à partir des données des stations de mesure est comparable à celle obtenue à partir des modélisations (21.1µg/m3 en 1999) et valide donc la modélisation utilisée dans cette étude. Elle est néanmoins légèrement supérieure, traduisant le fait que les stations de mesures sont dans Toulouse intra-muros.

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3.3. Sélection des relations exposition / risque

Les relations dose-réponse utilisées pour quantifier l’impact d’une exposit-ion chronique aux PM10 et PM2.5 sont présentées dans le tableau 4. A défaut de données nationales, elles sont toutes issues d’études de cohortes américaines.

Tableau 4 : Risques relatifs de mortalité à long terme (mortalité totale et spécifique) estimés pour une augmentation de 10 µ/m3 des niveaux de concentration en particules PM2.5 PM10 RR [IC 95%] RR [IC 95%]

Mortalité toutes causes hors accidentelle et inconnue (CIM9<800)

1.043 [1.026-1.061](1)

Mortalité toutes causes (CIM9 : 0-999)

1.062 [1.016-1.110](2)

Mortalité cardio-respiratoire

(CIM9 : 401-440 ; 460-519)

1.093 [1.033-1.158](2)

Mortalité par tumeur maligne de la trachée, des bronches et du poumon (CIM9 : 162)

1.135 [1.044-1.234](2)

(1) source Künzli et al.2000 [9] (2) source Pope et al.2002 [6]

3.4. Recueil des données sanitaires Les données sanitaires recueillies pour quantifier les effets à long terme de l’exposition aux particules sont présentées dans le tableau 5 qui récapitule le nombre de décès survenus en 1999 (mortalité totale et spécifique) dans l’ensemble des communes incluses dans le domaine d’étude.

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Tableau 5 : Nombre de décès par cause sur les communes du domaine d’étude en 1999

Indicateur sanitaire Nombre de décès

Mortalité toutes causes (CIM9 : 0-999) 4542

Mortalité toutes causes hors accidentelle et inconnue (CIM9<800) 4275

Mortalité cardio-respiratoire (CIM9 : 401-440 ; 460-519) 1566

Mortalité par tumeur maligne de la trachée, des bronches et du poumon (CIM9 : 162) 231

Source : INSERM (SC8)

3.5. Quantification de l’impact sanitaire La quantification de l’impact à long terme sur la mortalité annuelle est présentée selon trois scénarii :

1. impact sanitaire en 1999 et 2008 par rapport à une situation virtuelle de faible pollution, c’est à dire si les moyennes annuelles en PM10 et PM2.5 étaient ramenées respectivement à 10 µg/m3 et 6.5 µg/m3 (tableaux 6 et 7)

2. niveaux de concentrations ambiantes en particules à atteindre pour obtenir un gain sanitaire de 10% (tableau 8)

3. niveaux de concentrations ambiantes en particules à atteindre pour obtenir un gain sanitaire de 50% (tableau 8)

3.5.1. Impact global à long terme de la pollution particulaire en 1999 et 2008 (scénario 1) Les tableaux 6 et 7 présentent, pour les années 1999 et 2008, les impacts sanitaires à long terme de la pollution particulaire estimés sur la mortalité totale et spécifique. Ces estimations reflètent l’impact global de la pollution particulaire modélisée pour 1999 et 2008 par rapport à une situation virtuelle de faible exposition aux PM10 et PM2.5 (respectivement 10 µg/m3 et 6.5 µg/m3).

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Tableau 6 : Nombre de décès annuels et taux p 100 000 habitants et par an attribuables à une exposition chronique aux particules fines en 1999 et intervalle de confiance à 95%, agglomération toulousaine

Nombre de [IC 95%) Tx p 100 000 [IC 95%] décès hab et par an

Mortalité totale 195.2 [117.9 – 277.2] 28.3 [17.1 – 40.2] (hors traumatique)*

Mortalité totale** 192.5 [49.7 – 340.3] 27.9 [7.2 – 49.3] Mortalité cardio-respiratoire** 97.5 [34.6 – 163.2] 14.1 [5.0 – 23.6] Mortalité par cancer 20.1 [6.7 – 34.5] 2.9 [1.0 – 5.0] du poumon**

* mortalité attribuable aux PM10 ** mortalité attribuable aux PM2.5 Tableau 7 : Nombre de décès annuels et taux p 100 000 habitants et par an attribuables à une exposition chronique aux particules fines en 2008 et intervalle de confiance à 95%, agglomération toulousaine

Nombre de [IC 95%) Tx p 100 000 [IC 95%] décès hab et par an

Mortalité totale 191.7 [115.9 – 272.2] 27.8 [16.8 – 39.4] (hors traumatique)*

Mortalité totale** 189.9 [49.0 – 335.6] 27.5 [7.1 – 48.6] Mortalité cardio-respiratoire** 96.2 [34.2 – 160.9] 13.9 [5.0 – 23.3] Mortalité par cancer du poumon** 19.9 [6.6 – 34.0] 2.9 [1.0 – 4.9]

* mortalité attribuable aux PM10 ** mortalité attribuable aux PM2.5

Les résultats de l’estimation pour l’année 1999 indiquent que 195 décès chaque année peuvent être attribués à l’exposition chronique à la pollution particulaire sur le domaine d’étude (soit 4.6% de la mortalité totale non traumatique), dont 97 pour motif cardio-respiratoire et 20 par cancer du poumon.

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Il est à noter que les risques relatifs associés à chaque indicateur de pollution ne sont pas indépendants. Chaque polluant doit être considéré comme un indicateur d’exposition au mélange atmosphérique ambiant et non pas comme une substance chimi-que particulière aux effets spécifiques (les interactions entre polluants sont multiples et l’effet d’un polluant ou de la pollution dont il est le témoin peut varier en fonction du niveau d’autres polluants). En conséquence, les nombres d’événements attribuables à chaque indica-teur ne sont pas cumulables. Les calculs sont donc réalisés pour chaque indicateur d’exposition et le nombre de cas attribuables retenu comme quantifiant l’impact sanitaire est le plus élevé parmi ceux calculés pour les différents indicateurs d’exposi-tion. Il s’interprète comme l’impact sanitaire minimal de la pollution atmos-phérique locale. Les résultats pour l’année 2008 aboutissent logiquement à des estimations très proches de ceux de 1999 étant donné les très faibles variations de concentrations en particules entre les deux périodes. 3.5.2. Niveaux de concentration en particules à atteindre pour obtenir un gain sanitaire de 10 et 50% (scénarii 2 et 3) Cette dernière partie vise à estimer de quelle quantité il faudrait réduire la moyenne annuelle des PM10 pour obtenir potentiellement un gain sanitaire de 10 et 50%. Si l’on prend comme référence la mortalité toutes causes hors traumati-ques attribuable aux PM10 en 1999, soit 195 décès, une réduction de 10 et 50% représente respectivement 20 et 98 décès annuels évités. Ces deux estimations sont présentées dans le tableau 8.

Tableau 8 : Moyenne annuelle en particules à atteindre et pourcentage de réduction par rapport aux niveaux de 1999 pour obtenir un gain annuel de mortalité de 10 et 50%

Moyenne annuelle PM10 Niveau de réduction (réf :1999) µg/m3 %

Gain sanitaire de 10% 20.0 5.2 (20 décès attribuables)

Gain sanitaire de 50% 15.6 26.1 (98 décès attribuables)

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Une diminution annuelle de 10% de la mortalité liée à l’exposition chroni-que aux particules fines (soit 20 décès) pourrait être potentiellement obtenue par une réduction d’environ 5% des niveaux de concentration en PM10, soit une moyenne annuelle de 20 µg/m3 au lieu de 21.1 µg/m3. De la même façon, un gain de mortalité de 50% (soit 98 décès annuels) pourrait être obtenu par une réduction de 26% de la concentration moyenne annuelle en particules, cette moyenne étant ramenée de 21.1 µg/m3 à 15.6 µg/m3. On voit donc qu’une diminution même modérée des niveaux ambiants de particules permet d’obtenir un gain sanitaire non négligeable à long terme sur le plan de la santé publique.

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4. Discussion

4.1. Rappel des principaux résultats

L’objectif principal de l’étude était d’estimer l’impact à long terme de la pollution atmosphérique sur l’agglomération toulousaine à l’horizon 2008, estimation prenant en compte les choix retenus dans le cadre du PDU. Il s’agissait donc d’estimer le gain sanitaire potentiel résultant de ces choix.

Sur la zone d’étude qui regroupe environ 690 000 habitants répartis sur 62 communes, l’exposition chronique aux particules fines a été en 1999 à l’origine de 195 décès (soit 4.6% de la mortalité totale non traumatique) dont 97 pour motif cardio-respiratoire et 20 par cancer du poumon.

Les niveaux de concentrations en particules modélisés pour l’année 2008 (modélisations tenant compte des choix retenus dans le cadre du PDU), laissent à penser que la pollution particulaire ne devrait que très peu varier sur le domaine d’étude entre les deux périodes. En conséquence et toutes choses égales par ailleurs, l’impact sur la mortalité de l’exposition aux particules devrait également demeurer constant entre 1999 et 2008. Cette faible variation des concentrations en particules de 1999 à 2008 n’est bien sûr que « théorique » dans la mesure où, rappelons le, les modélisa-tions ont été réalisées sous l’hypothèse d’une croissance nulle de la popu-lation entre ces deux périodes, ceci afin d’être tout à fait comparables. On devrait probablement assister en réalité à une augmentation de ces concentrations liée à l’évolution démographique au niveau local.

L’étude s’est attachée d’autre part à estimer à quel niveau devraient se situer les concentrations moyennes annuelles en PM10 de façon à réduire de 10 et 50% leur impact sanitaire à long terme. Ainsi, un gain sanitaire de 10% (soit 20 décès attribuables) pourrait être potentiellement obtenu par une réduction de 5% de la moyenne annuelle en PM10, réduction qui s’élève à 26% si l’on souhaite réduire l’impact sani-taire de moitié (soit 98 décès annuels).

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4.2. Interprétation des résultats L’évaluation d’impact sanitaire permet d’estimer le nombre annuel de décès attribuables à la pollution atmosphérique. Toutefois, ce calcul ne doit pas être interprété comme un excès absolu de mortalité. En effet, les cas attribuables sont souvent interprétés comme des cas qui disparaîtraient si l’exposition disparaissait. Or dans le cas de pathologies multifactorielles telles que le cancer du poumon ou les maladies cardio-respiratoires, la somme des pourcentages de cas attribuables à plusieurs facteurs de risques ne donne pas nécessairement un total de 100% et peut être plus élevée en raison de causes de décès compétitives [11 ; 12]. Par ailleurs, les résultats sont à interpréter « toutes choses égales par ailleurs », il s’agit donc d’estimations. Néanmoins, le caractère « toutes choses égales par ailleurs » permet de rendre les résultats des scénarios parfaitement comparables entre eux et donc d’en faire de vrais outils d’aide à la décision. D’autre part, les délais d’anticipation des décès attribuables à l’exposition chronique à la pollution ne sont pas encore précisément connus. Toutefois, les études de cohorte sur les effets à long terme de la pollution atmosphérique réalisées dans des sites diversement pollués estiment une augmentation de l’espérance de vie de l’ordre d’un an par individu en moyenne sur l’ensemble de la population dans les villes les moins polluées comparées aux villes plus polluées [13].

4.3. Facteurs influençant les résultats La fiabilité des résultats de cette étude dépend principalement des données d’exposition de la population concernée mais aussi de la qualité des données sanitaires et des fonctions exposition/risque utilisées. Données d’exposition de la population L’exposition dans ce travail est estimée à l’échelle de la population et non au niveau individuel. Ainsi, un même niveau d’exposition est attribué à l’ensemble des personnes résidant au sein de la zone d’étude alors que ce niveau d’exposition est bien sur différencié selon par exemple que les personnes résident depuis peu sur la zone d’étude ou au contraire ont quitté cette zone récemment. L’exposition est donc théorique.

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Ces incertitudes peuvent conduire selon les cas à sur-estimer ou au contraire sous-estimer l’impact réel à long terme de la pollution atmosphérique. Les données d’exposition, pour les années 1999 et 2008, ont été obtenues par modélisation et non pas à partir de mesures réelles issues du réseau de surveillance de la qualité de l’air comme il est d’usage dans ce genre d’étude. Nous avons néanmoins pu vérifier, pour l’année 1999, la validité de cette approche en comparant les données modélisées avec les mesures des stations de surveillance implantées sur le domaine d’étude qui ont permis de calculer un indicateur d’exposition sensiblement comparable à celui obtenu par modélisation. D’autre part, l’indicateur d’exposition pour l’année 2008 a été calculé sous l’hypothèse d’une croissance nulle de la population entre 1999 et 2008. Or en agglomération, les émissions de PM10 sont liées de façon importante à la densité de population (CITEPA 2000). Cela a conduit très vraisembla-blement à sous-estimer la concentration réelle en PM10 pour l’année 2008, diminuant par là même l’impact sanitaire calculé pour cette année là. Ce choix a été guidé cependant par la nécessité de réaliser une EIS « toutes choses égales par ailleurs », c’est à dire à population et causes de mortalité fixes. L’EIS a donc été réalisée en ne prenant en compte que l’évolution du trafic routier entre 1999 et 2008. Cette approche permet de rendre parfaitement comparables les valeurs de 1999 et 2008 avec pour seule variation les modifications du trafic prévues dans le PDU. Enfin, l’utilisation d’un facteur de conversion PM2.5/PM10 mérite discussion. Cette conversion est justifiée par le fait que les PM2.5 ne sont mesurées à Toulouse que depuis une période récente rendant les données indisponi-bles pour la période couverte par notre étude. Le choix s’est porté ici sur un ratio de 0.65. Il s’appuie sur des mesures pluri-annuelles réalisées dans l’agglomération toulousaine (ORAMIP) qui indiquent que le ratio PM2.5/PM10 est constant et homogène, quelle que soit la typologie du site, qu’il soit de proximité de trafic automobile ou urbain, les PM2.5 représentant environ les deux tiers des PM10 (63 à 66%).

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Qualité des données sanitaires Les erreurs possibles dans ce domaine sont les erreurs de classement, liées au fait que les causes de décès sont parfois renseignées de façon imprécise dans les certificats de décès et au fait que le diagnostic différentiel entre certaines pathologies n’est pas toujours aisé. En tout état de cause, ces erreurs ne peuvent affecter que les données de mortalité spécifique et non pas l’indicateur de mortalité totale. Fonctions exposition/risque Une autre préoccupation est liée à l’utilisation de fonctions exposition/ risque établies dans d’autres populations que celle étudiée ici. En l’absence d’études françaises ou européennes suffisamment nombreuses sur les effets d’une exposition chronique à la pollution atmosphérique sur la mortalité, nous avons utilisé des risques relatifs établis à partir d’études de cohortes américaines. On peut s’interroger sur la validité qu’il y a à transposer ces fonctions exposition/risque dans le contexte français qui peut présenter des différences notables par rapport aux Etats-Unis, notamment en matière de composition des particules ou de caractéristiques de population. En effet, les sources d’émissions, donc la composition des particules, et les caractéristiques des populations, ainsi que les évolutions dans le temps de ces variables, sont différentes. Cependant, une étude néerlandaise [9] publiée très récemment sur les effets à long terme de la pollution atmosphérique confirme des relations significatives entre l’exposition à long terme à la pollution atmosphérique et la longévité et montre que les résultats européens sont très proches de ceux des études américaines. Sur un autre plan, une évaluation de l’impact sanitaire de la pollution atmosphérique part de l’hypothèse que la pollution atmosphérique est bien la cause des effets sanitaires observés. La question de la causalité de la relation entre pollution atmosphérique et santé est majeure en effet car elle conditionne l’utilisation des risques relatifs pour le calcul d’un nombre de cas attribuables au facteur étudié. En l’occurrence, la confrontation des résultats épidémiologiques aux critères de causalité habituellement retenus (notamment la constance, la temporalité, la cohérence, l’existence de relations exposition/risque…) permet raisonnablement de conclure que la pollution atmosphérique constitue bien un facteur de risque pour la santé de nature causale.

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Conclusion Comme le montrent les relations exposition/risque utilisées dans cette étude, si au plan individuel les risques sanitaires liés aux facteurs environnementaux tels que la pollution atmosphérique sont moindres que ceux liés à d’autres causes telles que le tabagisme ou l’hypertension artérielle, le risque lié à la pollution atmosphérique ne doit cependant pas être sous-estimé en terme d’impact sur la santé publique. En effet, la faible valeur de ces risques au plan individuel (relativement à d’autres risques) ne doit pas occulter le fait que la pollution atmosphérique est omniprésente et que par conséquent toute la population y est exposée. Nous avons vu ainsi que même des variations mineures des niveaux de pollution particulaire pouvaient avoir un impact non négligeable à l’échelle d’une population. Il semble donc important, dans un objectif de santé publique, de poursuivre la politique de réduction de la pollution atmosphérique y-compris dans des agglomérations, telles que Toulouse, où les niveaux de pollution sont d’ores et déjà relativement modérés. Dans ce contexte, les évaluations d’impact sanitaire (long terme et/ou court terme) peuvent constituer des outils intéressants aussi bien en matière de planification pour la gestion de la qualité de l’air mais aussi sur le plan de l’évaluation. Les EIS permettent en effet de mesurer l’impact sur la santé publique d’actions de réductions des émissions polluantes et d’évaluer ainsi leur efficacité au plan sanitaire. Il est certain d’autre part que le travail présenté ici n’offre qu’une vision très partielle de l’impact global de la pollution atmosphérique car seuls sont comptabilisés les effets les plus graves de l’exposition à la pollution (la mortalité). La prise en compte à l’avenir d’indicateurs sanitaires supplémentaires tels que la consommation de soins devrait permettre des évaluations plus complètes.

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Annexes

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Annexe 1

O R A M I P O B S E R V A T O I R E R E G I O N A L D E L ’ A I R E N M I D I - P Y R E N E E S

RAPPORT D’ETUDES

Réalisation de cartes annuelles de concentrations en PM10 sur l’agglomération toulousaine

Liste de diffusion

Destinataire Société

01 Mr Georges Fahet ORSMIP 02 Classement ORAMIP

Approbation ORAMIP

Rédaction V. CRASSIER

Vérification M. MEYBECK Date 13/07/2004 Référence ETU-2004-29

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I. CONTEXTE

Dans le cadre d’une étude de l’impact sanitaire des choix retenus dans le PDU, L’ORSMIP devrait évaluer les conséquences des orientations retenues dans le cadre du PDU en terme de gain de santé (potentiel) pour les populations concernées.

La méthode retenue pour cette étude sera celle de l’évaluation de l’impact sanitaire (EIS) à long terme de la pollution atmosphérique urbaine

Dans le cadre de l’EIS, l’indicateur d’exposition utilisé est un indicateur écologique, c’est-à-dire que l’ensemble des individus de la zone d’étude se voient attribuer le même niveau d’exposition.

Cet indicateur doit donc se présenter sous la forme d’une moyenne annuelle de PM10 exprimée en µg/m3.

Domaine d’étude : Celui-ci comprend l’ensemble des communes du PDU approuvé en juin 2001 (72, voir figure 3 en

annexe).

Sources d’émissions prises en compte : Le cadastre d’émissions 1999/2000 effectué par l’ORAMIP sera pris en compte pour l’étude ainsi

que des hypothèses d’évolution en 2008 (PDU et autres…). La plupart des sources émettrices devraient être prises en compte :

− Trafic routier − Industries − Résidentiel et tertiaire

II. METHODOLOGIE

II. A. EMISSIONS Les émissions de PM10 sont émises principalement par les activités des secteurs de l’industrie

manufacturière (chantiers de construction) et de l’agriculture (labours), ainsi que par le résidentiel-tertiaire (combustion du bois, du charbon et du fuel). Ainsi en agglomération, les émissions de PM10 sont liées de façon importante à la densité de population (CITEPA, 2000). Ces émissions « surfaciques » ont été estimées en croisant les données du rapport du CITEPA (CITEPA, 2000) avec les données de population et de surface de la zone étudiée à partir de notre Système d’Information Géographique (SIG).

Pour une agglomération comme celle de Toulouse, les émissions de PM10 issues du trafic routier à l’année représentent entre 25 et 30% des émissions totales de PM10. Ces émissions ont été calculées à partir du logiciel « Impact ADEME2 »©. L’ensemble des données de trafic ont été désagrégées au niveau horaire afin de mieux prendre en compte les surconsommations dues à la congestion de trafic en période de pointe. Puis les résultats ont été réagrégés pour obtenir des données d’émissions annuelles (pour 1999 et 2008). De plus pour les trajets de courtes distances des données statistiques provenant du CETE seront utilisés. Ceci afin de prendre au mieux en compte l’impact des choix du PDU sur les émissions « trafic ».

Nous avons pu ainsi obtenir des cartes d’émissions totales de PM10 pour les années 1999 et 2008 (voir fig.4 et 5 en annexe). Il faut cependant noter que pour cela l’évolution de la population toulousaine n’a pas été prise en compte pour 2008 : les cartes d’émissions présentées et les cartes de concentrations ne prennent donc en compte que l’évolution du trafic entre 1999 et 2008.

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II. B. METEO

Une base de données météorologiques sur 3 ans a été prise en compte (de 2000 à 2002 inclus).

Les données météorologiques horaires utilisées sont donc la température, la direction et la vitesse du vent, le rayonnement solaire, la pression et l’humidité relative. Ces données proviennent de notre station météorologique de Colomiers.

II. C . MODELISATION

Le logiciel de dispersion utilisé est Aria Impact ©, il s’agit d’un modèle de dispersion gaussien

permettant d’obtenir des évolutions de concentrations annuelles à partir d ‘émissions horaires ainsi que de données météorologiques spécifiques en entrée.

Après de nombreux tests par rapport aux cas étudiés, il s’est avéré plus judicieux d’utiliser une grille d’émissions (voir fig. 3 et 4 en annexe) plutôt qu’une combinaison d’émissions linéiques (4200 brins d’axes routiers) et surfaciques (72 communes). Ceci a permis d’améliorer le temps de calcul tout en obtenant des résultats très satisfaisants.

Les résultats obtenus par le modèle sont des concentrations moyennes annuelles en PM10 sur une maille d’1 km2, auquel il convient d’ajouter une concentration moyenne « régionale » de fond en PM10 (concentration qui a été estimée à partir de nos mesures).

III. RESULTATS IV. A. 1999

Les sorties graphiques du modèle sont présentées en annexe dans la figure 6.

Les comparaisons entre le modèle et les mesures de l’ORAMIP donnent de très bons résultats (voir figure 1) : les sorties du modèle ont été comparées avec les mesures de PM10 en fond urbain pour les années 2000-2001 (premières années entières de mesures de PM10 à Toulouse).

Figure 1 : Comparaison entre la modélisation (1999) et les mesures ORAMIP (2000-2001)

Modèle Mesures ORAMIP

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La figure précédente montre donc une bonne corrélation entre la modélisation et les mesures de

l’ORAMIP, le modèle ayant tendance à légèrement surestimer les concentrations de PM10. Cependant, cette comparaison permet de valider la méthodologie de modélisation utilisée dans cette étude.

La figure 6 fournit une répartition géographique des concentrations moyennes annuelles allant

de 18,8 µg/m3 à près de 23 µg/m3 en centre-ville. Les concentrations les plus élevées se trouvent dans Toulouse Intra-Muros : là où les densités de population et de trafic sont les plus importantes.

Moyenne de concentration en PM10 sur l’ensemble du domaine d’études

pour l’année 1999 : 21.1 µg/m3

III. B. 2 0 0 8

Les sorties graphiques du modèle sont présentées en annexe dans la figure 7.

La figure 7 fournit une répartition géographique des concentrations moyennes annuelles légèrement inférieures à celles de 1999, notamment au niveau du centre ville. Cependant il faut noter que cette modélisation a été effectuée avec une hypothèse de croissance nulle de la population sur l’agglomération toulousaine et une diminution des émissions de PM10 dues au trafic routier de 30% (en moyenne sur la zone d’études). Cette diminution des émissions du trafic routier provient des hypothèses liées aux nouvelles réglementations en matière d’émissions ainsi qu’au renouvellement du parc automobile.

Moyenne de concentration en PM10 sur l’ensemble du domaine d’études (hypothèse de croissance nulle de la population) pour l’année 2008 :

20.9 µg/m3

Bien qu’une modélisation avec une hypothèse de croissance constante de la population n’ait pas été effectuée, nous pouvons quand même essayer d’appréhender l’impact qu’elle aurait sur l’évolution prévue de la concentration moyenne pour 2008.

Les premiers chiffres importants à prendre en compte sont les données de recensement de

l’INSEE sur la région et l’unité urbaine de Toulouse entre 1982 et 1999 : - la population de la région Midi Pyrénées a augmenté de façon régulière en moyenne de 4,8%

tous les 9 ans - la population de l’unité urbaine de Toulouse a augmenté de façon régulière en moyenne de

13% tous les 9 ans

Sachant que les émissions de PM10 de l’industrie manufacturière et du tertiaire résidentiel sont très fortement corrélées à la population, et en supposant que les émissions de PM10 dues à l’agriculture ne varie pas au niveau de la région, on peut estimer l’évolution globale des émissions que ce soit pour la zone étudiée ou pour la région Midi Pyrénées (voir figure 2) :

- si les émissions de PM10 de la zone étudiée diminuent de 9,7% en ne prenant en compte que

la diminution des émissions du trafic, la prise en compte d’une évolution constante de la population (+13% entre 1999 et 2008) entraînerait une stabilité des émissions locales d’ici à 2008. En effet la diminution des émissions de PM10 dues au trafic routier serait dans ce cas compensée par l’augmentation des émissions industrielles et domestiques.

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- Si les émissions de PM10 de la région Midi Pyrénées ne varient presque pas dans le cas d’une évolution nulle de la population, celles ci devraient augmenter de près de 2,4% dans le cas d’une augmentation continue de la population (+4,8% entre 1999 et 2008).

Unité urbaine Unité urbaine avec hypothèse Région (sans hypothèse Région (avec hypothèse (sans hypothèse d’augmentation d’augmentation continue d’augmentation d’augmentation continue de la population) de la population) de la population) de la population)

Figure 2 : Evolution des émissions prévues en 2008 en fonction des scénarios d’évolution de la population pris en compte (base 100)

L’estimation de l’augmentation des émissions régionales permet d’estimer l’augmentation prévue de la concentration de fond régionale en PM10 et donc de calculer une concentration moyenne de PM10 sur la zone étudiée :

Moyenne de concentration en PM10 sur l’ensemble du domaine d’études (hypothèse de croissance continue de la population) pour l’année 2008:

21.5 µg/m3

Dans ce cas la carte de répartition géographique des concentrations en PM10 devrait montrer une légère diminution des concentrations en PM10 au niveau du centre-ville (là où les diminutions d’émissions du trafic routier sont les plus fortes), couplée à une augmentation plus importante des concentrations en 1ère et

2ème couronne (là où la pression démographique est la plus forte). On devrait donc observer une redistribution de la pollution en PM10 au niveau de la zone étudiée

tout entière.

IV. CONCLUSIONS

L’étude présentée dans cette synthèse a permis de modéliser la répartition géographique des PM10 au niveau de l’agglomération toulousaine (zone du PDU approuvé) pour 1999. Cette modélisation a de plus permis de calculer la concentration moyenne annuelle de 1999.

1999 2008

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Pour l’évolution des concentrations de PM10 en 2008, 2 hypothèses ont été retenues : - une hypothèse de stabilité de la population au niveau de la zone étudiée (ainsi que de la

région) - une hypothèse de croissance continue de la population au niveau de la zone étudiée (ainsi que

de la région).

Seule la première hypothèse (stabilité de la population) a fait l’objet d’une modélisation complète des concentrations sur la zone étudiée. En effet pour la 2ème hypothèse, si l’évolution globale de la population a pu être estimée en extrapolant les données du recensement de l’INSEE, la répartition géographique de celle-ci n’a pu être possible. Cependant une estimation globale de l’évolution des émissions a pu être effectuée (voir figure 2) et une concentration moyenne en PM10 calculée.

Dans le cas de la 1ère hypothèse (stabilité de la population), les concentrations de PM10 diminuaient sur l’ensemble de la zone étudiée avec une prédominance de cette diminution au niveau du centre-ville (là où les diminutions d’émissions de PM10 dues au trafic automobile étaient les plus importantes).

Tandis que dans le cas de la 2ème hypothèse (croissance continue de la population) on estime qu’on devrait être confronté à une redistribution des PM10 au niveau de la zone étudiée, avec une légère diminution des concentrations au niveau du centre-ville (là où les émissions du trafic routier sont les plus importantes) compensée par une augmentation des PM10 sur la 1ère et 2ème couronne (là où la pression démographique est la plus importante).

34

A N N E X E S

- Zone d’études

- Cartes

- émissions

- Cartes

- Modélisation

- Références

35

Figure 3 : Zone d ’ é t u d e s (limite du Plan de Déplacement Urbain)

36

Figure 4 : Cartes d’émissions de PM10 pour l’année 1999 (1 pixel = 1 km2)

37

Figure 5 : Cartes d’émissions de PM10 pour l’année 2008 (hypothèse stabilité population) (1 pixel = 1 km2)

38

Cartes Modélisation

Figure 6 : Cartes de concentrations moyennes annuelles de PM10 pour l’année 1999

39

Figure 7 : Cartes de conc e ntrations moyennes annuelles de PM10 pour l’année 2008 (hypothèse stabilité population)

40

Références «Inventaires départementalisés des émissions de polluants atmosphériques en France en 2000 »; CITEPA, Avril 2004

41

Annexe 2

Communes de la zone d’étude

Communes Population 1999 Communes Population 1999

Aucamville 5532 Launaguet 5086

Aureville 540 Lavalette 602

Auzeville Tolosane 2199 L'Union 12139

Auzielle 1556 Mons 1084

Balma 11944 Montberon 2340

Beaupuy 1082 Montgiscard 1945

Beauzelle 5375 Montlaur 890

Belberaud 1124 Montrabe 3202

Blagnac 20590 Odars 580

Bruguières 3862 Pechabou 1303

Castanet Tolosan 10394 Pechbonnieu 2997

Castelginest 7745 Pechbusque 707

Colomiers 28538 Pin Balma 655

Cugnaux 12981 Pinsaguel 2464

Deyme 835 Pins Justaret 3917

Dremil Lafage 2578 Plaisance du Touch 14150

Escalquens 5476 Pompertuzat 1209

Fenouillet 4030 Portet/Garonne 8737

Flourens 1794 Quint 4474

Fonbeauzard 2599 Ramonville Saint Agne 11647

Fonsorbes 6909 Roquettes 3291

Fourquevaux 717 Saint Alban 5192

Frouzins 5938 Saint Loup Cammas 1735

Goyrans 808 Saint Orens de Gameville 10997

Gragnague 1437 Sainte Foy d'Aygrefeuille 1628

Gratentour 3034 Toulouse 390301

Labastide Saint Sernin 1328 Tournefeuille 22745

Labege 3149 Vieille Toulouse 890

Lacroix Falgarde 1485 Vigoulet Auzil 989

Lapeyrouse Fossat 2055 Villaries 592

La Salvetat Saint Gilles 5786 Villeneuve Tolosane 8254

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Annexe 3 Distribution des PM10 par station (µg/m3) année 2000

« urbaine » « trafic » « urbaine » Type de station

Berthelot CCI Jacquier Minimum 5 8 4 P 25 15 18 14 Médiane 21 25 19 P 75 27 31 25 P 90 35 39 32 Maximum 67 64 61 Moyenne 22 26 21 Ecart-type 10 10 9 % DM* 0% 0% 21.6% * % de données manquantes Coefficient de corrélation entre les stations Berthelot CCI Jacquier

Berthelot 1 0.90 0.87 CCI 1 0.87

Jacquier 1

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Bibliographie [1] Directive 1999/30/CE du 22 avril 1999 relative à la fixation de valeurs limites pour le dioxyde de souffre, le dioxyde d’azote et les oxydes d’azote, les particules et le plomb dans l’air ambiant. Journal officiel L 163, 29/06/1999 P. 0041 – 0060).

[2] Loi no 96-1236 du 30 décembre 1996 sur l’air et l’utilisation rationnelle de l’énergie. Journal Officiel de la République Française 1er janvier 1997.

[3] Loi no 2002-92 du 22 janvier 2002 art.24 I. Journal Officiel du 23 janvier 2002. Loi no 2002-276 du 27 février 2002 art. 109 I a. Journal Officiel du 28 février 2002. Code de l’environnement partie législative.

[4] Institut de Veille Sanitaire (CASSADOU.S). Programme de Surveillance Air et Santé 9 villes. Surveillance des effets sur la santé liés à la pollution atmosphérique en milieu urbain-Phase II. Institut de Veille Sanitaire juin 2002, 181 pages.

[5] Dockery DW, Pope III CA, Xu X, et al. An association between air pollution and mortality in six US cities. N Eng J Med 1993; 329: 1753-9

[6] Pope CA, Thun MJ, Namboodri MM, et al. Particulate air pollution as a predictor of mortality in a prospective study of US adults. AM J Respir Crit Care Mes 1995; 151: 669-79

[7] Pope CA, Burnet RT, Thun MJ, et al. Lung cancer, cardiopulmonary mortality, and long term exposure to fine particulate air pollution. JAMA 2002; 287 (9): 1132-1141

[8] Abbey DE, Nishino N, Mc Donnell WF, et al. Long-term inhalable particles and other air polluants related to mortality in nonsmokers. Am J Respir Crit Care Med 1999; 159:373-382

[9] Hoek G, Brunekreef B, Goldbohm S, et al. Association between mortality and indicators of traffic-related air pollution in the Netherlands: a cohort study. Lancet 2002; 360: 1203-9.

[10] Künzli N, Kaiser R, Medina S, et al. Public-Health impact of outdoor and traffic-related air pollution: a European assessment. Lancet 2000; 356: 795-801

44

[11] Smith K, Corvalan C, Kellström T . How much global ill health to environmental factors? Epidemiology 1999; 10(5):573-84

[12] Hubert P. (2003). “Pour un meilleur usage du risque attribuable en santé environnementale”. Environnement, risque et santé 2(5) : 266-278

[13] Agence Française de Sécurité Sanitaire Environnementale. Impact sanitaire des la pollution atmosphérique urbaine. Rapport 1, mars 2004. 89p.

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