Caractérisation des inégalités environnementales : comment optimiser outils et données pour réduire les incertitudes ? - Ineris - Institut national de l'environnement industriel et des risques Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

Caractérisation des inégalités environnementales : comment optimiser outils et données pour réduire les incertitudes ?

Résumé

Contexte : Les inégalités de santé environnementale sont devenues une préoccupation majeure de santé publique comme en témoigne l’émergence des Plans Nationaux Santé Environnement (PNSE). Le troisième plan (2015-2019) a identifié comme prioritaire l'élaboration d'une nouvelle méthodologie de construction des indicateurs afin d'identifier, de caractériser et de réduire les inégalités de santé environnementale. L’utilisation opérationnelle de cette démarche pour la gestion des inégalités pose un certain nombre de questions, ne serait-ce que par l’évaluation des phénomènes qui résultent de processus difficiles à évaluer comme le démontre l’émergence du concept d’exposome et, d’autre part, au vu de la représentativité des variables environnementales disponibles. Méthodologie :La Plateforme d’Analyse des Inégalités Environnementales (PLAINE) est un outil de diagnostic qui propose une représentation intégrée et spatialisée de l’exposition des populations aux polluants à travers le couplage des bases de données environnementales et populationnelles disponibles. Afin de construire des indicateurs composites pour l’analyse des inégalités environnementales, des méthodes géostatistiques et statistiques sont couplées aux démarches d’évaluation de l’exposition. Une analyse des hypothèses de modélisation et des résultats obtenus ces dernières années est réalisée pour identifier les spécificités de modélisation relatives à 3 familles de substances (ETM, HAP, pesticides) pour une caractérisation pertinente de l’exposition des populations. Résultats : Après le traitement de l’ensemble des bases de données et la mise en place du modèle d’exposition MODUL’ERS et des modèles statistiques, les résultats sont analysés pour permettre l’identification des populations surexposées et la caractérisation des déterminants de l’exposition au niveau de la région Haut de France. Les résultats permettent d’établir des cartographies aux échelles régionales d’indicateurs d’exposition pour les différentes substances étudiées. La nécessité de modéliser des phénomènes complexes amenant à l’exposition des populations implique pour chacune des familles de substances d’intérêt le choix d’hypothèses de modélisation dépendant du meilleur compromis entre incertitudes et résolutions spatio-temporelles de caractérisation des transferts. La qualité de la modélisation aux différentes échelles d’analyse relève de la représentativité des données disponibles utilisées pour caractériser les voies d’exposition les plus contributrices à l’exposition totale. Conclusion : L’utilisation de données spatiales et temporelles ne répondant pas initialement exactement aux objectifs entraîne des biais d’utilisation liés au géocodage, à la disponibilité et à la qualité des données ou l’absence d’accompagnement par des métadonnées. Pour optimiser la résolution numérique et réduire les incertitudes liées aux limites de connaissances et aux problèmes de représentativité des données, les hypothèses et les outils de modélisation doivent être reconsidérées afin d’améliorer les approches développées et permettre l’intégration des développements ultérieures (cumul des expositions, mobilité des populations…).

Domaines

Santé
Fichier non déposé

Dates et versions

ineris-01853541 , version 1 (03-08-2018)

Identifiants

  • HAL Id : ineris-01853541 , version 1

Citer

Julien Caudeville. Caractérisation des inégalités environnementales : comment optimiser outils et données pour réduire les incertitudes ?. 3. Colloque International Francophone en Environnement et Santé, Oct 2017, Dunkerque, France. ⟨ineris-01853541⟩
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