Utilisation d`une base de données de surveillance aérobiologique

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)
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Plan de la présentation
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•
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
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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.
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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.
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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
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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
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Chaine de modélisation
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Le modèle finlandais comme exemple
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Travail en cours
•
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•
Base de données du RNSA :
70 sites
Comptages de pollen bi-horaires
Série temporelle de 1984 à 2008
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IFN Sites
Forest fraction
Birch estimated map
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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
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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 )
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Focus sur lyon 2007
Example : using GDD model to estimate start and end of
birch pollen season .
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Extrapolation
Affectation de la dates
simulées par station à la
zone d’émission la plus
proche
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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 ?
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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
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