Développement de stratégies efficaces de planification de la qualité de l'air par la modélisation innovante multi-échelle

Résultats attendus :

Les résultats du projet devraient contribuer à tous les résultats suivants :

• les autorités publiques obtiennent un accès à des capacités de modélisation améliorées et innovantes pour soutenir la planification de la qualité de l'air à différents niveaux politiques de manière cohérente ;
• la société bénéficie de processus de gouvernance améliorés et de stratégies efficaces de planification de la qualité de l'air, visant à atténuer la pollution de l'air et à réduire l'exposition de la population, ainsi que d'alertes de pollution de l'air beaucoup plus ciblées ;
• les autorités publiques, y compris les décideurs de l'UE et l'AEE, reçoivent des preuves scientifiques et des outils plus rapides et plus complets, permettant une mise en œuvre plus efficace de la politique de l'UE en matière de qualité de l'air et fournissant aux citoyens des informations fiables et détaillées ainsi que des avertissements de pics de pollution pour réduire les impacts sur la santé.

Portée :

L'air que nous respirons est souvent pollué, ce qui peut entraîner de graves problèmes de santé et même un décès prématuré. Pour résoudre ce problème de santé publique, il est essentiel de comprendre comment les polluants se déplacent et interagissent dans l'air à différentes échelles, du niveau régional à celui de la rue et à différentes périodes de la journée ou au cours des différentes saisons. Cependant, les modèles actuels utilisés pour prédire la qualité de l'air présentent des limites, en particulier en termes de niveaux de résolution de grille et de leur capacité limitée à capturer avec précision les interactions complexes entre les différentes échelles. Cela peut entraîner des incertitudes et des inexactitudes dans l'évaluation et la prédiction de la qualité de l'air, rendant difficile le développement et la mise en œuvre de mesures efficaces pour améliorer la qualité de l'air.

Ce sujet vise à améliorer ces capacités en développant une chaîne de modèles intégrés innovants, relativement faciles à utiliser et à interpréter, qui peuvent simuler la situation de la qualité de l'air à différentes échelles et types de zones, y compris à l'échelle « micro », et en intégrant une dimension d'échelle temporelle, en tenant également compte des émissions dans l'atmosphère ambiante provenant des environnements intérieurs. Cela devrait soutenir le développement de stratégies efficaces de planification de la qualité de l'air à différents niveaux, aidant ainsi à réduire la pollution de l'air et à protéger la santé publique. De plus, cela devrait soutenir les exigences de la directive révisée sur la qualité de l'air ambiant concernant le développement de feuilles de route et de plans pour la qualité de l'air, ainsi que la conception et la planification du réseau de stations de surveillance.

Plus spécifiquement, les propositions devraient :

• développer des chaînes de modélisation multi-échelles complètes, éventuellement avec des capacités de nidification bidirectionnelle (TRL 5), abordant l'évaluation de la qualité de l'air, y compris la représentativité spatiale et temporelle, et les processus atmosphériques de la pollution de l'air. Intégrer et améliorer la paramétrisation du couvert urbain pour mieux tenir compte des interactions complexes entre les structures urbaines et les polluants atmosphériques, y compris le rôle de la végétation urbaine dans l'atténuation et/ou la promotion de la formation et/ou de l'accumulation de polluants atmosphériques spécifiques, en mettant l'accent sur les polluants atmosphériques ayant les impacts les plus importants sur la santé ;
• analyser les limitations actuelles associées à l'intégration de différents modèles et de multiples échelles spatiales/temporelles dans un seul système de modélisation et développer des méthodes pour améliorer et intégrer les modèles de qualité de l'air existants et les ensembles de données d'entrée requis (TRL 5) ;
• développer, configurer et valider des systèmes de modélisation micro-échelles innovants à très haute résolution dans le but de modéliser et d'évaluer l'impact des mesures de qualité de l'air pour minimiser, atténuer et prévenir les dépassements dans les points chauds (TRL 5) ;
• fournir des lignes directrices pour la modélisation de la qualité de l'air afin de soutenir la prise de décision pour améliorer la qualité de l'air à toutes les échelles, y compris en harmonisant différents types de modèles au sein d'un système intégré, ainsi qu'en promouvant l'utilisation et le développement de systèmes de modélisation en ligne multi-échelles.

Les groupes de population en situation de vulnérabilité sont touchés de manière disproportionnée par la pollution de l'air…