Sib’Air atmo

Sib’Air est issu de "Sibylle", qui désignait, dans l’Antiquité, une devineresse. Sib’Air est le nom générique des modèles de prévisions développés par Air Pays de la Loire. Sib’Air atmo en est la déclinaison pour l’indice de la qualité de l’air atmo. Pour chacune des principales villes de la région (Nantes, Angers, Le Mans, Saint-Nazaire, La Roche-sur-Yon, Laval, Cholet), cet outil détermine la prévision de l’indice atmo. On rappelle que cet indice correspond au maximum de quatre sous-indices, chacun caractérisant un polluant: l’ozone, le dioxyde d’azote, le dioxyde de soufre et les poussières. La prévision de l’indice atmo passe par les prévisions, indépendantes les unes des autres, de trois sous-indices. En effet, dans la région des Pays de la Loire en milieu urbain, les niveaux de dioxyde de soufre sont très faibles, si bien que ce polluant n’a pas d’impact sur l’indice atmo.

Trois sous-indices interviennent pour la prévision de l'indice atmo.

au cœur de Sib’Air : une statistique de classification

La prévision dont est issu Sib’Air s’appuie sur des méthodes statistiques. Les modèles de prévision sont construits à partir d’un ensemble de jours réalisés, dont on connaît les paramètres météorologiques et les mesures de qualité de l’air. Dans un premier temps, ces jours sont regroupés en classes homogènes, eu égard à leurs paramètres météorologiques et mesures de qualité de l’air. À chaque groupe de jours est alors associé un sous-indice.

Pour la prévision en temps réel, l’algorithme cherche à classer le jour donné dans un des groupes ainsi définis : les caractéristiques de la classe retenue doivent être les plus proches possible des paramètres météorologiques et de qualité de l’air mesurés ce jour-là, relativement à un critère de proximité préalablement défini. Le sous-indice prévu est celui associé à la classe retenue.

La difficulté de cette méthodologie réside dans le choix des classes : combien de classes faut-il retenir ? quels paramètres faut-il privilégier pour l’homogénéité des classes ? La manière utilisée consiste à réduire les conséquences de ce choix de classes en répétant la méthodologie précédente un grand nombre de fois. Le sous-indice prévu que l’on retient est celui qui, issu d’une règle de décision, est le plus probable pour le lendemain, compte tenu de la météorologie et de la qualité de l’air du jour.

À partir des données historiques, des modèles de prévision sont ainsi construits pour les trois sous-indices, et pour chacune des principales agglomérations de la région.

Ils sont validés sur un échantillon test, c’est-à-dire sur des jours n’ayant pas servi à construire le modèle, et dont on connaît les mesures. Une comparaison est alors possible entre les sous-indices prévus et les sous-indices réels.

la prévision au quotidien

Sib’Air atmo s’appuie sur les mesures de qualité de l’air et de météorologie du jour, ainsi que sur les prévisions météorologiques du lendemain. Une collaboration entre Météo France et Air Pays de la Loire a ainsi été engagée : elle assure entre autres une mise à disposition des prévisions météorologiques de Météo France, en format informatique.

Le programme Sib’Air, est entièrement automatisé. Une fois les prédicteurs acquis (c’est-à-dire les paramètres permettant la prévision statistique), il assure la prévision des sous-indices, puis de l’indice atmo, et prépare la diffusion de ces données, pour l’information du public.

les résultats

Le programme Sib'Air

Une simple comparaison des sous-indices prévus et réels permet d’évaluer les modèles de prévision statistique. Sur les données du passé n’ayant pas servi à construire le modèle, la prévision donne environ 80% de bons résultats en période hivernale (du 1er janvier au 31 mars et du 1er octobre au 31 décembre), et 70% en moyenne sur les agglomérations de la région en période estivale (d’avril à septembre). À l’issue d’une saison de prévision, un point sera réalisé pour examiner le taux de succès de Sib’Air atmo.

perspectives

Le programme Sib’Air est en cours d’extension pour élaborer les prévisions des maximums d’ozone en période estivale. Ce nouveau modèle a pour but d’améliorer la prévision des pics d’ozone à l’horizon d’une journée de manière à mieux anticiper les éventuelles procédures d’information à mettre en œuvre en cas de dépassement de seuil. Par la suite, des prévisions des maximums horaires de NO2 en période hivernale seront également élaborées.