| Summary: | En zone urbaine, la pollution atmosphérique représente un enjeu majeur de santé publique. La caractérisation du risque associé dépend fortement de la qualité de l’estimation des expositions. Si les études étiologiques s’appuient maintenant souvent sur des modèles ayant une résolution spatiale fine, les études d’impact sanitaire (EIS) reposent encore généralement sur des approches avec une faible résolution spatiale. Ces contrastes spatiaux pourraient entraîner des inégalités sociales dans la distribution de l’impact sanitaire des polluants atmosphériques. D’autres facteurs, et en particulier le bruit, partagent les mêmes sources et ont potentiellement des effets sur la santé, et devraient aussi être pris en compte dans les études épidémiologiques. Les objectifs étaient : 1. D’étudier la possibilité de modéliser la distribution des particules ultrafines (UFP) en milieu urbain, et d’évaluer la corrélation entre UFP et bruit ; 2. De réaliser une EIS des particules fines avec une résolution spatiale fine, et d’investiguer les inégalités socio-économiques dans le fardeau de maladie généré par les particules ; 3. D’estimer les bénéfices sanitaires de scénarios théoriques de réduction de la pollution de l’air à l’échelle urbaine.Le premier objectif fait partie du projet Tri-tabs, conduit dans les villes de Bâle, Gérone et Grenoble. Des mesures de 20 min du bruit routier et du trafic, mais pas des UFP, étaient fortement reproductibles sur plusieurs mois. Sur des mesures simultanées, la corrélation entre le bruit et les UFP était modérée, ce qui ouvre la possibilité d’un ajustement réciproque pour de futures études épidémiologiques, permettant ainsi de démêler leurs potentiels effets court terme.Le second objectif se focalise sur le long terme. La plupart du temps, les études d’impact sanitaire ne prennent pas en compte les variations spatiales des concentrations en polluants en zone urbaine. Dans les agglomérations de Grenoble et Lyon en 2012, l’exposition aux PM2.5 a été estimée à une échelle de 10×10 m en combinant un modèle de dispersion à des données de densité de population. Les événements de santé retenus étaient la mortalité ainsi que l’incidence du cancer du poumon (Grenoble) et des petits poids des naissances à terme. Les estimations de l’impact sanitaire ont été répétées en considérant les concentrations en polluants de façon homogène au sein de chaque agglomération. La proportion de cas attribuables à la pollution de l’air était de 3–8% pour la mortalité et 9–43% pour les petits poids de naissances à terme. A Grenoble, 6,8% des nouveaux cas de cancer du poumon étaient attribuables à la pollution de l’air. L’impact était sous-estimé de 8 à 20% lorsque les stations de mesure de fond étaient utilisées. Le risque attribuable était plus important dans les quartiers dont le niveau de défaveur sociale était intermédiaire ou légèrement au-delà.Nous avons estimé l’impact de scénarios de réduction des niveaux de particules fines. Les scénarios visant une réduction de ces niveaux de 5% permettraient une réduction d’environ 10% des décès attribuables aux particules, tandis que les actions visant à réduire uniquement la pollution chez les 10% d’habitants les plus exposés ne procureraient qu’un gain sanitaire marginal (environ 1%). En conclusion, nous avons montré que les mesures à court terme ne peuvent pas être utilisées pour modéliser les UFP en zone urbaine ; nous avons été parmi les premiers à réaliser une EIS s’appuyant sur un modèle de dispersion à résolution spatiale fine, et à avoir intégré les petits poids de naissances. Nos estimations ont montré que les stations de fond utilisées couramment en France pour les EIS tendent à sous-estimer les expositions, comparées à un modèle de dispersion. Notre estimation de la réduction des niveaux de particules fines nécessaire pour atteindre une réduction significative de l’impact sanitaire de la pollution de l’air en zone urbaine pourrait servir de guide à des politiques publiques. === In urban areas, atmospheric pollution represents a major threat to human health. The accurate characterization of this threat relies centrally on the quality of exposure assessment. It also requires assessment of other factors sharing the same sources and also possibly impacting health, such as noise. Fine-scale exposure assessment of air pollution levels may allow identifying spatial contrasts. Such spatial variations may lead to social differences in the distribution of the health impact of these pollutants.The general aims of the PhD were: 1. To study the possibility to model ultrafine particles distribution in urban areas and assess the correlation of ultrafine particles levels with road traffic noise; 2. To assess the risk incurred by air pollution exposure with a fine-scale modelling approach and investigate the potential socio-economic disparities in health burden induced by particulate matter; 3. To investigate the health benefits expected from hypothetical scenarios of reduction of air pollution levels at the urban scale.The first aim relies on Tri-tabs project, conducted in three European cities (Basel, Girona, Grenoble). Measurements during 20 minutes of outdoor noise and traffic, but not of UFP, were strongly reproducible over durations of a couple of days or months. In these areas, on the short-term, noise levels and UFP concentrations exhibited relatively moderate correlations, which may allow adjustment for mutual confounding in epidemiological studies, thus allowing to disentangle their possible short-term health effects.The second aim introduces health effects, and focuses on the longer term. Risk assessment studies often ignore within-city spatial variations of air pollutants. In Grenoble and Lyon areas (0.4 and 1.2 million inhabitants, respectively) in 2012, PM2.5 exposure was estimated on a 10×10 m grid by coupling a dispersion model to fine-scale data on population density. Outcomes were mortality, lung cancer and term low birth weight incidences. The numbers of cases attributable to air pollution were estimated overall and stratifying areas according to the European Deprivation Index, a measure of social deprivation. Estimations were repeated assuming spatial homogeneity of air pollutants within city. The proportion of cases attributable to air pollution was in the 3-8% range for mortality and 9–43% range for term low birth weight. In Grenoble, 6.8% (95% CI: 3.1–10.1%) of incident lung cancer cases were attributable to air pollution. The impact was underestimated by 8 to 20% when background monitoring stations were used to assess exposure, compared to fine-scale dispersion modeling. Health impact was highest in neighborhoods with intermediate to higher social deprivation.Several countries across Europe have implemented air pollution regulation policies, or low emission zones, France being an exception. We estimated the health impact of air pollution under different scenarios of reduction of fine particulate matter concentrations. Scenarios targeting a reduction in the PM2.5 annual averages by 5% led to a 10% decrease of the health burden, while actions aiming at only reducing the exposure of the population exposed above the 90th percentile did not yield a significant reduction of the health burden (around 1%).In conclusion, we have shown that short-term measurements cannot be used to model ultrafine particles levels in urban areas; we were among the first to rely on a fine-scale exposure model for estimating the health impact of air pollution, and quantify its impact on term low birth weight. Our estimations showed that background air quality monitoring stations used classically in France for health impact assessment studies tend to underestimate exposure, compared to a spatially-resolved dispersion model. We have provided an estimate of the air pollution decrease required to obtain a significant reduction of the health impact of air pollutants in urban areas.
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