La qualité de l’air à Libreville est analysée à travers une campagne de mesure visant à établir une cartographie de la pollution particulaire. Les sites de mesure ont été stratégiquement sélectionnés pour refléter l’état environnemental de l’agglomération.
3.2.2 Méthodes utilisées
3.2.2.1 Choix d’implantation des moniteurs et réseau de mesure de la qualité de l’air
Dans le but de mettre en évidence l’état de la qualité de l’air de l’agglomération de Libreville et d’établir une cartographie de la pollution particulaire de l’agglomération de Libreville, une campagne de mesure a été menée. Dans le grand Libreville (Akanda-Libreville-Owendo-Ntoum) cas du projet ‘’Qualité de l’air du Grand Libreville’’, les sites de mesure sont choisis pour déterminer l’état de la qualité de l’air et permettre une cartographie représentative de la variabilité de la pollution. Seuls les sites de mesure de l’agglomération de Libreville (Akanda-Libreville-Owendo) ont été retenus dans le cadre de notre étude (Carte 4).
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Carte 4 : Localisation des sites de mesure de l’agglomération de Libreville
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Source : https://www.openstreetmap.org, Fichier de formes du LAGRAC et données de terrain.; Réalisé par ZOLO-M’BOU Dergy-Strede, 2023
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Le choix de l’installation des moniteurs nécessite, sur un site, une connexion Wi-Fi permanente pour transmettre des données de température et de mesure de concentrations des PM10 et PM2.5 à la carte ‘’PurpleAir’’ en temps réel. Mais également influencé par les aménagements de cet espace urbain et les principales sources urbaines, c’est-à-dire le trafic routier, zone industrielle et le brûlage des déchets (cas de la décharge de Mindoubé 1).
Généralement, les sites ou stations de mesure peuvent être de 3 types : (1) les stations locales, particulièrement utilisées pour contrôler les établissements classés, sont situées à proximité de la source de pollution à surveiller et donc sont sous son influence directe ; (2) les stations de fond, utilisées pour surveiller la pollution urbaine, sont situées dans un environnement urbain mais sous l’influence indirecte des sources de pollution, et (3) les stations de fond, situées dans un environnement périurbain.
De même, les spécificités de chaque site de mesure sont résumées dans le tableau 5, où sont mentionnées les localisations des sites ainsi que les infrastructures routières et les sources de pollution environnante. Ainsi, on constate que ces sites sont entourés de routes (proches et éloignées) bitumées et non bitumées pour certaines (ce qui influence des particules en suspension). Situés également dans des quartiers populaires, dans des zones résidentielles, à l’exception du site ENEF qui se trouve dans une zone périurbaine mais à proximité d’une grande route bitumée, avec une circulation importante.
Tableau 5: Principales caractéristiques des sites de mesure de l’agglomération de Libreville
| Tableau 5: Principales caractéristiques des sites de mesure de l’agglomération de Libreville | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Zone de localisation du site de mesure | latitude | longitude | Routes à proximité | Routes éloignées | Descriptions | ||||||
| Foyer Alénakiri | 0.330440 | 9.478297 | Bitumées | Bitumées | Ce site est situé non loin de grand village(Owendo) et près de la zone portuaire; le trafic routier est principalement composé de véhicules transports personnels avec quelques lignes de transport public. | ||||||
| Clean Africa | 0.371078 | 9.496658 | Bitumées | Bitumées | Site situé à Mindoubé 1 et à proximité d’une décharge. principalement sous l’influence du trafic routier avec quelques Population à faible et moyen revenu. | ||||||
| PK11 MELEN | 0.399861 | 9.515378 | Non Bitumées | Bitumées | Site situé au PK11, un quartier sans route asphaltée, avec des populations à faible et moyen revenu. | ||||||
| TTIGE (Foyer Plein-Niger) | 0.378483 | 9.460967 | Bitumées | Bitumées et Non Bitumées | Ce site est situé à plaine Niger Près des grandes routes circulaires avec des populations de classe moyenne. | ||||||
| MINEF | 0.408590 | 9.440571 | Bitumées | Bitumées | Localisé au croisement du Boulevard Omar Bongo et l’avenue d’Oyem, avec un niveau élevé de trafic routier, quartier composé d’immeubles de 2 à 5 niveaux. | ||||||
| We Need UOB | 0.425618 | 9.440427 | Bitumées et Non Bitumées | Bitumées | Situé à l’Université Omar Bongo, point de mesure principal du projet. Le trafic environnant est important (personnes et véhicules). | ||||||
| TTIGE (Foyer Nzeng-Ayong) | 0.413746 | 9.474748 | Non Bitumées | Bitumées | ce site est situé dans une zone de la municipalité la plus densément peuplée du pays (Nzeng-Ayong) | ||||||
| ADLGSEZ | 0.487567 | 9.385530 | Bitumées | Bitumées | Localisé à l’aéroport Léon MBA, à proximité d’une route principale et influencé par un trafic aérien. | ||||||
| HDV Akanda | 0.497238 | 9.392980 | Bitumées | Bitumées | Près des grandes routes circulaires d’Okala avec des populations de classe moyenne. | ||||||
| Shercko, Akanda | 0.507846 | 9.402675 | Bitumées | Bitumées | Ce site est situé dans un quartier; le trafic routier est principalement composé de véhicules personnels avec quelques lignes de transport public. Avec des bâtiments habitée par des populations à revenus élevé et moyen. | ||||||
| ENEF | 0.614008 | 9.322746 | Non Bitumées | Bitumées | Localisé au cap estérias, l’école nationale des eaux et forêts ; sous l’influence du trafic routier et des aérosol marins | ||||||
Réalisé par ZOLO-M’BOU Dergy-Strede, 2022
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3.2.2.2 Détection des îlots de chaleur
Pour l’identification des îlots de chaleur, la méthodes d’analyse spatiale relatives à l’ICU de la couche de canopée urbaine et la méthode de mesure relatives aux températures de surface sont présentées ci-après.
3.2.2.2.1 Spatialisation de l’ICU par interpolation
A partir des mesures in situ de la température de l’air, nous avons mis en évidence, les ambiances thermiques de l’agglomération de Libreville. La méthode déterministe dite pondération inverse de l’IDW a été utilisé pour spatialiser les données des températures des différents sites de mesure. La figure présente le procédé de l’élaboration de cette carte relative à l’ICU de la couche de canopée urbaine.
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Figure 22: processus d’élaboration de la carte relative à l’ICU de la couche de canopée urbaine
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Réalisé par ZOLO-M’BOU Dergy-Strede, 2023
3.2.2.2.2 La Télédétection Spatiale : Thermographies Landsat
Afin de déterminer précisément où sont situés les îlots de chaleur urbains de surface, l’emploi de certains outils est essentiel, dont les plus utilisés relèvent de la Géomatique et plus spécifiquement de l’analyse cartographique d’images (exemples : images satellites Landsat ou images aéroportées).
La télédétection satellite est l’unique méthode offrant la possibilité de quantifier les températures de la surface (Ts) à large échelle et d’établir un descriptif spatio-temporel et de localiser de l’ICU (WENG, 2009). Dans le cadre de cette étude, nous avons choisi d’exploiter les images dans l’infrarouge des satellites Landsat qui ont l’avantage de couvrir l’intégralité de l’agglomération de Libreville avec une résolution spatiale de 30 m.
Les Ts dans ce travail ont été obtenues par application de la méthode single-channel de SOBRINO et al (2004) qui permet d’éliminer les effets atmosphériques se produisant entre la surface de la Terre et les capteurs satellitaires (WICKI et PARLOW, 2017). La température de la surface terrestre peut être estimée ou calculée à l’aide des canaux Landsat 8.
En particulier, la bande 10 comme bande thermique, et les bandes 4 et 5 pour calculer l’indice de végétation par différence normale (NVDI). Les formules de l’USGS se présentent comme suit (l’équation doit être résolue à l’aide de l’outil Calculatrice raster d’ArcMap) :
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Calcul de la radiance spectrale TOA (Top of Atmospheric).
TOA (L) = M L * Qcal + AL
où:
ML = facteur de mise à l’échelle multiplicatif spécifique à la bande à partir des métadonnées (RADIANCE_MULT_BAND_x, où x est le numéro de la bande).
Qcal = correspond à la bande 10.
AL = facteur de mise à l’échelle additif spécifique à la bande à partir des métadonnées (RADIANCE_ADD_BAND_x, où x est le numéro de la bande).
TOA = 0,0003342 * « Bande 10 » + 0,1 TOA = 0,0003342 * « Bande 10 » + 0,1
Conversion de la température TOA en luminosité
BT = (K2 / (ln (K 1 / L) +1)) − 273,15
où:
K1 = Constante de conversion thermique spécifique à la bande à partir des métadonnées (K1_CONSTANT_BAND_x, où x est le numéro de la bande thermique).
K2 = Constante de conversion thermique spécifique à la bande à partir des métadonnées (K2_CONSTANT_BAND_x, où x est le numéro de la bande thermique)
L=TOA
Par conséquent, pour obtenir les résultats en degrés Celsius, la température radiante est ajustée en ajoutant le zéro absolu (environ -273,15 °C).
BT = (1321,0789 / Ln ((774,8853 / « %TOA% ») + 1)) – 273,15
Calcul de NDVI
NDVI = (Bande 5 – Bande 4) / (Bande 5 + Bande 4)
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Notons que le calcul de l’IVDN est important car, par la suite, il faut calculer la proportion de végétation (Pv), qui est fortement liée à l’IVDN, et l’émissivité (ε), qui est liée àl’IVD v.
NDVI = Flottant (Bande 5 – Bande 4) / Flottant (Bande 5 + Bande 4)
Calculer la proportion de végétation Pv
Pv = Carré ((NDVI – NDVI min) / (NDVImax – NDVImin))
Habituellement, les valeurs minimale et maximale de l’image NDVI peuvent être affichées directement dans l’image (à la fois dans ArcGIS, QGIS, ENVI, Erdas Imagine), sinon vous devez ouvrir les propriétés du raster pour obtenir ces valeurs.
Pv = Carré ((« NDVI » – 0,216901) / (0,632267 – 0,216901))
Calcul d’émissivité
- = 0,004 * Pv + 0,986
Il suffit d’appliquer la formule dans la calculatrice matricielle, la valeur de 0,986 correspond à une valeur de correction de l’équation.
Calcul de la température de la surface terrestre
LST = (BT / (1 + (0,00115 * BT / 1,4388) * Ln(ε)))
Enfin, appliquez l’équation LST pour obtenir la carte de température de surface.
Calcul des îlots de chaleur urbains
ICU= (LST-T minimum) / T minimum
Avec, T = LST et T min = LST température minimale
3.2.2.2.3 Validation de l’approche
Pour la validation, nous avons utilisé des données températures obtenues sur le terrain et les images thermiques de MODIS sur https://eolabcnes.users.earthengine.app/view/educsco-temperature. La première méthode de validation a été basée sur la comparaison avec les données
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in-situ. C’est-à-dire, que les relevés de températures obtenus à partir des moniteurs installés, ont permis de mettre en évidence la variabilité des températures dans l’agglomération de Libreville. L’observation faite est que les températures mesurées en station sont incluses dans l’intervalle des valeurs de températures estimées sur les images à partir de la télédétection.
La seconde méthode de validation repose sur les données satellitaires. Par absence d’images thermiques de meilleure résolution spatio-temporelle, les données de EducSCO ont été utilisées et ce malgré leur basse résolution (1 km) (Cf. carte 5 ci-après).
Carte 5: Les températures de surface sur EducSCO : Analyse des températures depuis l’Espace https://eolabcnes.users.earthengine.app/view/educsco-temperature
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Cette carte, met en relief les de températures de surface du 09 aout 2022. Elle nous a permis d’avoir une idée de la température moyenne sur la période d’étude. Ces valeurs ont ensuite été comparées à celles des températures estimées sur Landsat. Le même constat est fait que celui de la première validation.