Projet : Pollen Allergie Climat Utilisation d’une base de données de surveillance aérobiologique pour la prédiction des périodes d’émission des pollens allergènes Braham Imen (Phd , LSCE) Viovy Nicolas ( LSCE) Isabelle Chuine (CEFE) Michel Thibaudon (RNSA) 1 Plan de la présentation • • • Contexte et motivations Présentation générale du projet PAC Comment prévoir les périodes d’émissions de pollen ? • Données utilisées • Tests effectués • • Pistes pour quantifier les émissions Conclusion et perspectives 2 Contexte et motivation • • C’est la cause la plus importante des rhinites allergiques et des conjonctivites La prévalence des rhinites a triplé en France durant les 25 dernières années • un démarrage plus précoce des saisons pollinique (de 6 à 20 jours ) 1 et même un allongement des leurs durées 2. 3 Bref état de l’art • • Absence de plateforme complète de modélisation Relation entre pollen et statistiques médicales est étudiée: • Panels (ross 2002, colas 2005) • Études écologiques temporelles( Breton et al 2006) • Impact du changement climatique très peu étudié en intégrant la modélisation. 4 Objectif général du projet PAC • • Concevoir un système d’alerte précoce étudier l’impact du changement climatique une chaine de modélisation complète pour le pollen incluant : • • • Périodes d’émission Flux émis Transport / dépôt 5 Pollens allergènes • Arbres : • Cyprès • Bouleau • Aulne • Frêne • Chêne • Olivier • Platane • Saule • 5 5 4 4 4 3 3 3 Herbacés • • • • Ambroisie Graminées Armoise Pariétaire 5 5 4 4 6 Chaine de modélisation 7 Le modèle finlandais comme exemple 8 Travail en cours • • • • Base de données du RNSA : 70 sites Comptages de pollen bi-horaires Série temporelle de 1984 à 2008 9 IFN Sites Forest fraction Birch estimated map 10 Sélection des stations et modélisation • Après sélection des sites de la base RNSA: Phenological modeling plateform • Sélection du meilleur modèle • paramétrisation et évaluation du modèle choisi • Impact des conditions régionales 11 Premiers tests • • • Données météo : SAFRAN Plusieurs modèles d’accumulation de température testés Sur une série de 5 ans (2002_2007) : • Meilleurs comportement des modèles à une phase ( GDD et normal) (moyenne 1.5 a 2jrs par rapports aux observations) • Mais biais subsistants (écarts de 5 jrs sur certaines stations ) 12 Focus sur lyon 2007 Example : using GDD model to estimate start and end of birch pollen season . 13 Extrapolation Affectation de la dates simulées par station à la zone d’émission la plus proche 14 Conclusions et perspectives • • • A partir des données RNSA on arrive a simuler les dates de début, fin et pic de pollinisation. Le challenge sera d’estimer l’émission du couvert végétal Et le transport ? 15 perspectives Identification des processus impliqués dans le transport de pollen Prochaines échéances: •Cartes de flux de pollen emis •Transport dans chimere • corrélation avec les statistiques médicales 16 17