Une nouvelle méthode qui combine l'intelligence artificielle avec les technologies satellitaires de télédétection a produit la couverture la plus détaillée de la pollution de l'air en Grande-Bretagne à ce jour.

Mis en évidence par une nouvelle recherche menée par la London School of Hygiene &Tropical Medicine (LSHTM) et publiée dans Télédétection , la méthodologie fournit des estimations précises des concentrations de pollution atmosphérique à travers la Grande-Bretagne. Le modèle offre un niveau de détails impressionnant, avec des mesures fournies au niveau quotidien et dans une grille de 1x1km à travers toute la Grande-Bretagne.

Les résultats indiquent que le sud-est de l'Angleterre est la région la plus polluée, et ils identifient les points chauds dans les zones urbaines et industrielles. De façon encourageante, les résultats montrent également une baisse globale de la pollution de l'air en Grande-Bretagne au cours de la dernière décennie.

Les chercheurs affirment que cette nouvelle approche pourrait révolutionner l'évaluation de l'exposition à la pollution atmosphérique et notre compréhension des risques pour la santé associés, en reliant les cartes d'exposition à l'échelle du pays et les bases de données sur la santé.

Actuellement, les scientifiques s'appuient sur des moniteurs au sol pour mesurer la pollution de l'air, cependant, ceux-ci sont dispersés, principalement concentrés dans les zones urbaines, et ne prennent pas toujours des mesures en continu. Cela signifie qu'il n'y a pas de registres nationaux de pollution de l'air suffisamment précis pour être utilisés dans des analyses épidémiologiques pour évaluer les risques pour la santé.

Dans cette étude, les chercheurs ont appliqué une méthodologie innovante qui utilise l'intelligence artificielle et des données satellitaires pour estimer l'exposition humaine quotidienne aux particules fines de pollution atmosphérique de 2008 à 2018.

L'équipe a combiné les lectures des moniteurs au sol existants avec les données des instruments satellitaires d'observation de la Terre, qui fournit des informations sur les conditions météorologiques, aérosols en suspension dans l'atmosphère, l'utilisation des terres et la couverture végétale. Ils ont également incorporé des données provenant d'autres sources, y compris la densité de population, la densité des routes et l'emplacement des aéroports.

En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique sophistiqués, ils ont combiné les ensembles de données pour produire des estimations de la concentration au niveau du sol de particules fines (taille inférieure à 2,5 microns, PM2,5), l'un des polluants atmosphériques les plus dangereux. Ils ont divisé la Grande-Bretagne en cellules de grille et ont dérivé des séries de pollution quotidiennes au cours de la période 2008-18.

Dr Rochelle Schneider, premier auteur qui a dirigé l'analyse, a déclaré:"Cette recherche utilise la puissance de l'intelligence artificielle pour faire progresser la modélisation environnementale et relever les défis de santé publique. Cet impressionnant ensemble de données sur la pollution atmosphérique représente les enregistrements PM2,5 pour 4, 018 jours dans un domaine spatial de 234, 429 cellules de grille. Cela fournit un total remarquable de 950 millions de points de données qui quantifient de manière exhaustive le niveau de pollution de l'air dans l'ensemble de la Grande-Bretagne sur une période de onze ans."

Les résultats de l'étude ont été contre-validés en comparant les estimations produites par le modèle aux mesures prises à partir de certains moniteurs au sol, et se sont avérés être étroitement alignés.

L'équipe a maintenant l'intention de combiner les données avec les dossiers de santé locaux. Ces informations liées seront utilisées dans des analyses épidémiologiques de pointe pour révéler une image très granulaire de l'association entre la pollution de l'air et les effets sur la santé à travers la Grande-Bretagne.

Professeur Antonio Gasparrini, Professeur de biostatistique et d'épidémiologie au LSHTM et auteur principal de l'étude, a déclaré:"Cette étude démontre comment les techniques de pointe basées sur l'intelligence artificielle et les technologies satellitaires peuvent bénéficier à la recherche en santé publique. Le résultat révèle les modèles changeants de la pollution de l'air à travers la Grande-Bretagne et dans le temps avec des détails extraordinaires. Nous espérons maintenant utiliser ces informations pour mieux comprendre comment la pollution affecte la santé de la nation, afin que nous puissions prendre des mesures pour minimiser le risque. La grande quantité de données produites fournira un outil essentiel aux chercheurs en santé publique qui étudient les effets de la pollution atmosphérique. »

L'Organisation mondiale de la santé estime qu'il y a sept millions de décès par an dans le monde en raison de la pollution de l'air, qui provoque une maladie pulmonaire, cancer du poumon, maladies cardiaques et accidents vasculaires cérébraux.

Dr Vincent-Henri Peuch, Directeur du Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) au Centre européen de prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF), a déclaré :« Cette méthode innovante a combiné les forces de différentes sources de données pour fournir des estimations précises et complètes de l'exposition à la pollution atmosphérique, y compris les capteurs au sol, données satellitaires, et les réanalyses de modèles développées par l'ECMWF dans le cadre du programme européen Copernicus. Le Dr Schneider et ses co-auteurs démontrent de manière convaincante ses performances sur la Grande-Bretagne, ouvrant la voie à de nombreuses études futures sur les effets de la pollution atmosphérique sur la santé."

Dr Pierre-Philippe Mathieu, Chef du bureau Phi-lab Explore à l'Agence spatiale européenne (ESA), a déclaré :« C'est passionnant de voir les données des satellites d'observation de la Terre utilisées dans la recherche en santé publique pour faire progresser notre compréhension de la relation complexe entre la santé et la qualité de l'air, améliorer la vie en Grande-Bretagne, L'Europe et le reste du monde."

L'étude est limitée par le fait que la méthode n'a pas pu récupérer de manière fiable les niveaux de pollution de l'air des années avant 2008, étant donné le nombre limité de moniteurs PM2,5 disponibles. En outre, les performances du modèle peuvent être inférieures dans les zones reculées caractérisées par une couverture limitée du réseau de surveillance au sol. L'équipe du LSHTM prévoit d'étendre ce modèle et de reconstruire des données à haute résolution d'autres polluants atmosphériques.