Thèse des Capteurs 'Low-Cost' pour Cartographier l'Impact de la Pollution de l'Air sur la Santé dans la Métropole de Toulouse H/F - Doctorat_Gouv

Établissement : Université de Toulouse
École doctorale : SDU2E - Sciences de l'Univers, de l'Environnement et de l'Espace
Laboratoire de recherche : LAERO - Laboratoire d'Aérologie
Direction de la thèse : Brice BARRET ORCID 0000000217844758
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-06-01T23:59:59

La pollution de l'air est l'une des causes les plus importantes de mortalité dans le monde car elle favorise les maladies cardiovasculaires (particules fines, PM2.5 et dioxyde d'azote (NO2)) et pulmonaires (PM, NO2 et ozone (O3)). Les études de l'impact de lapollution de l'air sur la santé reposent en général sur des observations incomplètes ou des modèles imparfaits. Les sites de surveillance de la qualité de l'air (QA) sont trop peu nombreux pour représenter la complexité des distributions des polluants dans les grandes agglomérations. Toulouse ne possède par exemple que trois stations qui mesurent conjointement l'O3, le NO2 et les PM2.5. Les quelques études qui reposent sur des observations à partir de plateformes embarquées (piéton, vélo ou voiture) ne considèrent que les PM2.5 avec des compteurs de particules (OPC) low-cost et ne peuvent donc pas prendre en compte les effets des oxydants gazeux (Ox=O3+NO2). Finalement, les modèles utilisés pour la surveillance et la prévision de la QA sont des modèles de dispersion avec une chimie simplifiée qui ne sont principalement contraints que par les observations réglementaires aux quelques stations de QA.
Depuis le début des années 2000 des capteurs low-cost industriels de gaz trace ont été amélioréspour descendre à des niveaux de détection et de précision qui les qualifient pour mesurer la pollution urbaine. Les mesures de ces capteurs sont néanmoins dépendantes des conditions atmosphériques et il est donc nécessaire de les calibrer avec des données de référence. La non-linéarité des dépendances exigent en outre d'utiliser des méthodes complexes de calibration basées sur le machine learning. Le LAERO a développé l'instrument multi-capteur MICROMEGAS (NO, NO2, CO, O3 et PM) et les procédures de calibration robustes associées pour obtenir des données qualifiées pour répondre aux enjeux de la QA. Cet instrument a été déployé à deux reprises à Fairbanks en Alaska pour documenter la composition de la couche limite et les épisodes de pollution aigus fréquents dans cette ville en hiver. Ce projet de thèse repose sur cette instrumentation embarquée innovante avec comme objectif final de caractériser l'impact de la pollution atmosphérique gazeuse et particulaire sur la santé à l'échelle infra-urbaine dans la ville de Toulouse.
Pour atteindre cet objectif, deux étapes intermédiaire devront être franchies avec les objectifs suivants. Le premier objectif est de caractériser les zones urbaines selon leurs niveaux de pollution et leur variabilité temporelle (de l'échelle diurne à saisonnière) à l'aide d'observations systématiques obtenues à bord de plateformes mobiles (vélo, voiture, drone). Le deuxième objectif porte sur la localisation des source d'émission en utilisantleur signature chimique (relations traceur-traceur) et l'identification des régimes chimiques en analysantles relations entre NO et O en fonction des conditions météorologiques. Finalement, le croisement entre des données haute résolution (modèles de dispersion, mesures in situ) etdes indicateurs cliniques et épidémiologiques permettra de quantifier les liens entre exposition aux polluants (particules, NO, O) et leurs effets sur la santé (respiratoires, cardiovasculaires), en tenant compte des variations spatio-temporelleset des populations concernées.
Ces objectifs seront atteints grâce à une méthodologie en 5 volets: calibration/validation des capteurs low-cost, campagnes de mesures mobiles systématiques, analyse des sources de pollution, fusion de données et évaluation des impacts sanitaires.
In fine les résultats pourront servir à orienter les politiques de santé publique et cibler les actions de réduction des émissions dans les zones les plus critiques.A l'issue de cette thèse, la méthodologie appliquée à Toulouse pourra être adaptée à d'autres villes françaises et étrangères. Cela est particulièrement vrai pour les pays du sud pour lesquels les observations de QA manquent cruellement.

La pollution de l'air est responsable de plus de 250 000 morts prématurées par an en Europe (AEE, 2023) et de l'ordre de 40 000 en France (Santé Publique France, 2021). Parmi les polluants les plus nocifs pour la santé humaine on dénombre les oxydants gazeux, en particulier le dioxyde d'azote (NO2) et l'ozone (O3) ainsi que les particules fines (PM2.5). La qualité de l'air (QA) de Toulouse, métropole régionale d'environ 1 million d'habitants se situe dans la moyenne française malgré sa position isolée au milieu d'une plaine agricole. Cette absence d'autre source majeure de polluants à proximité en fait d'ailleurs un excellent laboratoire pour étudier la QA. Le seuil de 120 microg/m3 est dépassé plus de 10 jours par an en moyenne aux stations urbaines (ATMO Occitanie, Bilan 2023). Les concentrations de NO2 dépassent largement le seuil de 40 microg/m3 aux stations qui échantillonnent la rocade. Le nouveau seuil de 20 microg/m3 de la directive européenne de 2024 serait systématiquement dépassé dans les parties de l'agglomération à proximité du trafic. Les dépassements pour les PM2.5 impacteraient de l'ordre de 900 000 habitants de la métropole en 2030. Toulouse est aussi une ville en expansion (environ 10 000 habitants de plus par an) et en transformation avec un programme de densification urbaine. Enfin, les vagues de chaleur responsables d'épisodes aigus de pollution à l'O3 sont de plus en plus intenses et fréquentes en particulier au sud de l'Europe et dans des villes au climat continental comme Toulouse.ATMO Occitanie opère 13 stations de surveillance de la QA dans la métropole toulousaine mais seulement 3 qui mesurent à la fois O3, NO2 et les PM2.5. Néanmoins, la QA présente une très forte hétérogénéité à l'échelle d'une ville en raison de la topographie (effet de canyon des rues, relief), de la densité de circulation ou de la présence de zones végétalisées. En outre, la chimie responsable de la formation de l'O3 et des particules secondaires est une fonction non linéaire de la concentration des polluants primaires et des régimes chimiques différents affectent les différentes zones de la ville. Les modèles de dispersion atmosphériques (SIRANE et ADMS-Urban) qui sont utilisés pour cartographier et prévoir la pollution de l'air ambiant prennent en compte la chimie de façon très simplifiée et sont affectés par des biais systématiques. Des observations à haute résolution spatiales sont nécessaires pour caractériser les processus qui contrôlent la composition de l'air en ville depuis les émissions jusqu'aux transformations chimiques et pour permettre de mieux quantifier l'impact des polluants sur la santé. Cela est en particulier vrai pour les épisodes de pollution liés aux vagues de chaleur dont l'impact est documenté essentiellement à l'échelle des agglomérations (Alari et al., 2023). D'autre part, la plupart des études basées sur des capteurs low-cost pour étudier la QA et ses impacts se sont focalisées sur l'observation des PM à l'aide de compteurs de particules optiques (OPC). L'instrument MICROMEGAS développé au LAERO utilise des mini-capteurs électrochimiques 'low-cost' pour mesurer les concentrations du monoxyde de carbone (CO), du monoxyde d'azote (NO), du NO2 et de l'ozone (O3) et un OPC pour les particules fines (PM2.5). Cet instrument a été déployé avec succès lors de la campagne ALPACA-2022 à Fairbanks (Alaska, Simpson et al., 2024) à bord d'un ballon plafonnant et en 2025 à bord d'un drone pour quantifier la composition de panaches de pollution issus de centrales électriques (Brett et al., 2025; Pohorsky et al., 2025) et cartographier la pollution en surface à bord d'une voiture. MICROMEGAS a aussi permis de cartographier la QA à Marrakech à partir d'observations de surface (piéton, scooter) en octobre-novembre 2025. En se basant sur ces expériences dans différentes villes, il sera utilisé pour effectuer des observations des polluants régulières et à haute résolution spatiales à Toulouse. Ces observations serviront à contraindre les distributions simulée par les modèles par fusion de données pour, in-fine, quantifier l'impact de la QA (particules et oxydants gazeux) sur la santé grâce à une étude épidémiologique par croisement avec des données de santé. Enfin, ces travaux seront également mis à profit pour quantifier l'impact des aménagements urbains récents (modification de la circulation, verdissement) sur la QA en comparant des zones transformées et des zones encore non modifiées et identifier des zones particulièrement polluées dans lesquelles des aménagements seraient le plus utiles.

L'objectif final de la thèse est d'améliorer la quantification de l'impact des oxydants gazeux (O3 et NO2) et des PM sur la santé des habitants de la métropole de Toulouse à fine échelle.

Objectif 1: Documenter la dynamique spatio-temporelle des polluants atmosphériques
Utiliser des mesures chimiques haute résolution obtenues avec l'instrument MICROMEGAS embarqué à bord de plateformes mobiles pour comprendre comment la pollution se distribue et évolue dans l'espace à l'échelle de l'agglomération toulousaine et dans le temps de l'échelle diurne à l'échelle saisonnière, en lien avec les activités humaines et les conditions environnementales.

Objectif 2: Identifier les sources de pollution et les régimes chimiques
Utiliser la signature chimique (relations traceur-traceur) pour localiser et caractériser les sources de pollution, notamment les types de combustion (trafic, chauffage, industrie, etc.).Étudier les interactions entre NO et O à l'échelle des quartiers, en fonction des conditions météorologiques (vent, température, stabilité atmosphérique).Identifier les paramètres clés contrôlant l'évolution chimique des masses d'air, notamment les transitions entre la titration de l'O (dominée par les NO en milieu très polluéou la nuit) et la production photochimique d'O (favorisée par l'ensoleillement et la dilution).

Objectif 3: Évaluer l'impact de la qualité de l'air sur la santé
Caractériser les liens entre l'exposition aux polluants (particules fines, NO, O) et les effets sanitaires (maladies respiratoires, cardiovasculaires, etc.).Quantifier ces relations à l'échelle infra-urbaine, en tenant compte des variations spatio-temporelles de la pollution et des populations exposées. L'approche consistera à fusionner les données de QA haute-résolution issues des modèles et des observations mobiles et à croiser le résultat avec des données cliniques et épidémiologiques.

Le projet s'articule autour des 5 WP (Work Package) suivants:

WP1: calibration et validation des capteurs
Les capteurs low-cost sont sensibles aux conditions atmosphériques (température, humidité) et doivent être calibrés par des méthodes complexes à partir d'observations de références coïncidentes. Les capteurs de MICROMEGAS ont été calibrés par une méthode robuste de Machine Learning développée pour analyser les données de la campagne ALPACA à Fairbanks en Alaska lors de l'hiver 2022 (Barret et al., 2025) mais les conditions de Toulouse sont très différentes. La calibration sera effectuée à partir d'une campagne de mesures au LCSQA (Laboratoire Central de Surveillance de la Qualité de l'Air) à l'Ineris, qui dispose d'une plateforme instrumentée permettant de reproduire des conditions atmosphériques très variées et d'une solide expertise dans le domaine (Spinelle et al., 2017). Les donnés calibrées seront ensuite validées avec les observations réglementaires de ATMO Occitanie à la fréquence du 1/4 d'heure lors de périodes de plusieurs jours pendant lesquelles MICROMEGAS sera installé en coïncidence avec une station de référence urbaine (Lycée Berthelot).
Mois 1-Mois 12
Livrable 1: données MICROMEGAS calibrées et validées pour les conditions de Toulouse

WP2: campagne d'observation de la composition atmosphérique à Toulouse
Une stratégie d'observation sera mise en place pour documenter des zones impactées par des sources de polluants contrastées avec par exemple des axes routiers, des quartiers résidentiels et des espaces verts. La fréquence des observations devra aussi être adaptée pour pouvoir échantillonner les variabilités temporelles principales (diurne à saisonnière). Un focus particulier sera mis sur la période estivale pour échantillonner un épisode caniculaire. Les vecteurs sur lesquels seront déployés MICROMEGAS seront aussi choisis selon les zones à échantillonner avec par exemple une voiture pour les grands axes routiers, un vélo pour les parcours urbains et le drone quadri-coptère du LAERO pour le panache de l'incinérateur de Toulouse-Mirail.
Mois 6-Mois 18
Livrable 2: concentrations des gaz traces et particules sur les parcours sélectionnés pour une année complète (publication)

WP3: analyse des données collectées
Les données collectées seront d'abord utilisées pour atteindre l'objectif 1 de cartographie de la pollution à Toulouse. Les données multi-capteur seront ensuite mises à profit pour réaliser l'objectif 2. Les relations traceur-traceur dépendent du type de source et de la durée de vie des traceurs. Les relations NOx-CO permettent par exemple de discriminer les émissions par du chauffage au bois (CO plus élevé) et celles issues du trafic routier (NOx plus élevé). La mesure conjointe des NOx et de l'O3 documentera aussi le régime chimique des masses d'air pour discriminer la titration de l'O3 dans les zones à forte émission de la production nette d'O3 sous le vent des émissions. Des vols de drone réalisés dans le panache de l'incinérateur de Toulouse-Mirail permettront de caractériser la signature chimique de ses émissions, afin d'identifier et de quantifier son impact sur les quartiers alentour (Saint-Simon, Mirail). Ce secteur, sera ciblé parmi les priorités pour l'échantillonnage de surface (WP1) à l'aide d'une voiture instrumentée.
Mois 12-Mois 24
Livrable 3: cartographie des sources principales de polluants et des régimes chimiques sur les parcours échantillonnés (publication)

WP4: fusion des données
Les observations 2D MICROMEGAS seront combinées avec des sorties de modèle de complexités et résolutions différentes (SIRANE, ADMS-Urban, CAMS en descente d'échelle) à l'aide de l'outil de fusion de données SESAM développé à l'Ineris (Gressent et al., 2020). Les écarts entre les sorties modèles et les données fusionnées renseigneront sur les biais des modèles et sur leur origine mais aussi sur l'apport des données de capteurs low-cost pour contraindre la modélisation en fonction de la zone et de la période considérées. Ces résultats permettront en outre de déterminer des emplacements optimaux pour positionner des stations low-cost de surveillance de la QA.
Mois 12-Mois 20
Livrable 4: distributions 2D des concentrations des polluants pour une année complète sur la grille et à la fréquence des modèles

WP5 : impact sanitaire
L'étude épidémiologique se fera en croisant des données cliniques et les données fusionnées (WP4). Les données de santé (mortalité, taux d'incidence, hospitalisations pour causes respiratoires/cardiovasculaires, espérance de vie ajustée...) seront obtenues auprès des organismes compétents (CHU de Toulouse pour les données cliniques détaillées, INSEE et ORS pour les indicateurs de santé), au niveau spatial de plusieurs quartiers cibles (ex: quartiers Saint-Simon, Mirail). Les données couvriront des périodes saisonnières réparties sur une année complète pour permettre des études à long terme. Les impacts sanitaires seront estimés à l'aide du logiciel AirQ+ (OMS) et par l'intégration des fonctions exposition-réponse pour quantifier les risques relatifs par polluants (Aix et al., 2022). Les résultats incluront des indicateurs de mortalité prématurée, d'hospitalisations évitables, et de pertes d'espérance de vie, désagrégés par quartier et par groupe d'âge (enfants, adultes, seniors).
Mois 21-Mois 32
Livrable 5: évaluation et quantification des effets sanitaires de la pollution de l'air sur la population dans la métropole de Toulouse (publication)

- Master en sciences de l'atmosphère
- Programmation en python ou autre langage pour analyse de données
- Expérience en analyse et interprétation de données
- Connaissance en météorologie et chimie de l'atmosphère
- Capacité à travailler en équipe et en collaboration
- Motivation et curiosité scientifique