Intégration temps réel des modèles de dispersion atmosphérique pour la maîtrise des émissions portuaires : défis techniques et méthodologies d’analyse multivariée

Dispersion atmosphérique temps réel et analyse multivariée en zone portuaire

Les ports concentrent des émissions hétérogènes (cheminées industrielles, sources diffuses de manutention, trafic routier/ferroviaire, navires à quai) et des nuisances complexes (odeurs, particules fines, bruit) dont la variabilité est rapide et fortement gouvernée par la météorologie locale (vents canalisés par les infrastructures, brises de mer/terre, stabilité nocturne).

L’objectif de cet article est de décrire, de façon technique et objective, comment intégrer des modèles de dispersion atmosphérique en temps réel à une chaîne de mesure multi-capteurs et à une analyse multivariée pour : (1) détecter précocement les épisodes, (2) attribuer les contributions par source et par zone (quai, stockage, transit, industriel), et (3) transformer la donnée en actions opérationnelles (alertes, remédiation, reporting de conformité).

Nous détaillons les défis d’architecture (latence, synchronisation, qualité des données), les limites métrologiques en environnement maritime (corrosion, dérives, embruns), et les méthodologies d’analytique (clustering, signatures, triangulation) que nous mettons en œuvre chez ELLONA sur des sites multi-sources à forte contrainte de voisinage.

Défis de dispersion temps réel pour émissions portuaires

État de l’art terrain. La gestion environnementale portuaire s’appuie encore fréquemment sur une combinaison de : (i) inventaires d’émissions annuels ou saisonniers, (ii) campagnes ponctuelles (mesures sur quelques jours/semaines), (iii) stations réglementaires peu nombreuses, et (iv) modélisation hors-ligne (scénarios « worst-case » ou bilans moyens). Ces approches restent utiles pour des bilans globaux, mais elles manquent de résolution spatio-temporelle pour capturer les épisodes brefs (pics) et l’hétérogénéité intra-port (effet quai, hangars, cuvettes, canyon urbain).

Multi-sources et multi-physiques. En zone portuaire, les panaches se superposent :
• navires : NOx/SOx/CO/CO2, particules, évaporations carburants/cargaisons (COV), parfois H2S/NH3 selon activités et eaux usées ;
• manutention/stockage : poussières (PM10/PM2.5/PM1), COV, émissions d’engins ;
• trafic terrestre : NOx, PM, bruit ;
• infrastructures : combustion, ventilation, traitement eaux/déchets ;
• industries connexes : cheminées, torchères, sources diffuses, odeurs process.

Contraintes réglementaires et d’acceptabilité. Les ports doivent composer avec des référentiels qui se croisent : exigences de la Convention MARPOL Annexe VI (SOx/NOx des navires), Directive européenne IED pour les installations industrielles, et normes nationales/locales de qualité de l’air (valeurs limites et objectifs pour NO2, SO2, PM, O3, etc.). Au-delà des seuils, la difficulté opérationnelle est l’objectivation de l’impact sur les riverains (plaintes odeurs/bruit) et la traçabilité des décisions (qui émet ? quand ? sous quelles conditions météo ?).

Limites des pratiques courantes. Quatre problèmes concrets reviennent systématiquement :
1) Attribution insuffisante : des concentrations mesurées ne disent pas « quelle source » domine (navire vs route vs industrie).
2) Météo mal intégrée : un modèle hors-ligne ne reflète pas l’état réel de la couche limite (stabilité, cisaillement, rafales) au moment de l’épisode.
3) Latence de décision : sans chaîne temps réel, les remédiations (brumisation, ajustement opérations, ventilation) arrivent après l’épisode.
4) Qualité des données : en maritime, les capteurs subissent corrosion, embruns salins, fortes humidités et gradients thermiques, ce qui impose une stratégie de contrôle qualité/étalonnage continue et documentée.

Méthodologies ELLONA : modèles + multivarié en temps réel

Principe général. La maîtrise opérationnelle nécessite une boucle fermée : mesurer ? qualifier ? attribuer ? prévoir/propager ? agir ? vérifier. Chez ELLONA, nous structurons cette boucle autour de trois briques : (1) acquisition multi-paramètres à pas de temps fin (jusqu’à 10 s selon configuration), (2) intégration météo et modèle de dispersion dynamique, (3) analyse multivariée pour signatures et attribution multi-sources, avec alertes et automatisation d’actions correctives.

1) Chaîne de mesure : densité, synchronisation, QA/QC

La dispersion temps réel est inutile sans cohérence métrologique. La chaîne doit donc garantir :
• horodatage unique (NTP/GNSS ou synchronisation réseau), indispensable pour corréler un pic à une rafale ou à une manœuvre navire ;
• contrôle qualité : filtres de valeurs aberrantes, dérive, saturation, détection d’encrassement, et procédures d’étalonnage périodiques (gaz/optique) ;
• référentiel météo local : au minimum vent (vitesse/direction), température, humidité, et idéalement indicateurs de stabilité (proxy via gradients, turbulence ou classes Pasquill si disponible).

En environnement portuaire, la densité de capteurs en périphérie (impact riverains) doit être complétée par des points « process » (quais, zones stockage, ateliers maintenance) pour éviter l’illusion d’une source unique.

2) Intégration temps réel du modèle de dispersion

Nous utilisons un logiciel de dispersion capable d’intégrer des données météorologiques en temps réel et de simuler/visualiser l’impact d’un site sur son environnement immédiat.

Sur le plan technique, l’intégration repose sur :
• assimilation de données : mise à jour fréquente des champs de vent et des paramètres de diffusion ;
• gestion des sources : sources ponctuelles (cheminées), linéaires (axes trafic), surfaciques (stockage, bassins) et mobiles (navires) ;
• scénarisation opérationnelle : mode « nowcast » (diagnostic instantané), et mode « forecast court terme » (anticipation minutes/heures) selon disponibilité météo ;
• sorties actionnables : cartes d’isoconcentration, trajectoires de panache, indices d’impact par zone sensible (écoles, bureaux, quartiers).

Pour les navires, l’objectif opérationnel n’est pas seulement la concentration : c’est la création de signatures et la distinction des contributions par type de navire/activité (à quai, manœuvre, départ) afin d’optimiser la gestion des émissions.

3) Analyse multivariée : signatures, clustering, triangulation

Les ports sont des systèmes multi-variés : un seul polluant ne suffit pas à attribuer. Nous exploitons donc des méthodes combinant :
• statistiques multivariées (PCA/PLS, distances de Mahalanobis, scores d’anomalie) pour détecter des régimes d’émission ;
• clustering non supervisé pour regrouper des « empreintes » (mélanges de gaz/COV/PM/odeur/bruit) et isoler des classes de sources ;
• modèles supervisés lorsque la vérité terrain existe (journaux d’exploitation, AIS, horaires manutention), afin d’entraîner des classificateurs de signatures ;
• triangulation spatio-temporelle : croisement des fronts de pics entre plusieurs points de mesure, couplé au vent, pour localiser une source (surfacique vs canalisée).

Cette approche est renforcée par l’intégration des perceptions humaines : via des QR codes, nous collectons des signalements (odeur, gêne) horodatés, puis nous les corrélons en temps réel aux variables physico-chimiques et à la dispersion afin de transformer un ressenti en donnée exploitable (fenêtre temporelle, signature, probabilité de source).

4) Alertes et remédiation automatisée

Le temps réel se traduit par une logique de décision :
• alertes contextuelles (seuils simples + seuils dynamiques dépendants de la météo/heure/activité) ;
• déclenchement de systèmes tiers (échantillonnage, brumisation, ventilation, ON/OFF, 4–20 mA, API) pour réduire l’exposition et documenter l’action ;
• reporting intelligent : génération automatique de rapports d’épisodes (conditions météo, signature multivariée, zone impactée, action correctrice, efficacité avant/après).

5) Éléments de savoir-faire ELLONA transférables aux ports

Nos retours d’expérience sur des environnements multi-sources illustrent des briques méthodologiques directement transposables au port :
• Discrimination air/bruit/odeurs sur un grand hub de transport : déploiement d’un réseau distribué, consolidation à grande échelle des données et attribution des sources par analyse spatio-temporelle.
• Surveillance 24/7 gaz/PM en contexte ouvert et venteux : corrélation systématique aux conditions de vent pour interpréter la dispersion et objectiver l’impact sur des zones habitées.
• Localisation multi-source d’odeurs en industrie : distinction de nombreuses signatures et association à des points d’émission identifiables, avec seuils et alertes opérationnelles.

Ces cas imposent les mêmes fondamentaux que le port : haute fréquence, multi-paramètres, QA/QC, attribution multi-sources et boucle décisionnelle.

Analyse critique : robustesse, limites et évolutions

Pertinence opérationnelle. L’intégration temps réel d’un modèle de dispersion devient réellement utile lorsque l’on passe d’une logique « mesure = constat » à une logique « mesure + dispersion + attribution = action ». Les gains sont généralement observés sur : (i) réduction du temps de diagnostic (minutes au lieu de jours), (ii) ciblage des remédiations (zone/process/navire), (iii) capacité à justifier des décisions vis-à-vis des autorités et riverains via une traçabilité complète (données, météo, modèle, actions).

Limites techniques à maîtriser

1) Incertitudes météo à micro-échelle. Les ports présentent des régimes locaux (effets de jet, masques, vortex) qui rendent une station météo unique insuffisante. Sans instrumentation adaptée, l’erreur sur la direction du vent peut dominer l’erreur sur la concentration, conduisant à une attribution erronée.

2) Représentation des sources mobiles. Pour les navires, l’intermittence (arrêts/redémarrages) et la variabilité des moteurs compliquent la paramétrisation. La dispersion doit être couplée à des métadonnées d’activité (ex. statut à quai, manœuvre) pour éviter les « faux positifs » d’attribution.

3) Capteurs et dérives en milieu marin. L’humidité élevée, les embruns et la corrosion accélèrent l’encrassement et la dérive. La performance tient donc autant à la maintenance/étalonnage et aux contrôles qualité automatisés qu’au modèle lui-même.

4) Odeurs : complexité chimique. L’analyse de H2S/NH3 ne suffit pas à couvrir l’ensemble des composés odorants. L’approche instrumentale doit combiner capteurs adaptés (MOS/MOX, PID selon cas) et méthodologies de caractérisation (clustering, référentiels, éventuellement campagnes EN 13725 pour calage) afin de passer de « détection » à « identification de signature ».

Limites méthodologiques et gouvernance de la donnée

• Risque de surapprentissage : un classificateur de signatures entraîné sur une période donnée peut dégrader ses performances en cas de changement de carburant, de procédé ou de météo saisonnière. Il faut prévoir une stratégie de recalage (drift monitoring, ré-entraînement) et des métriques d’incertitude.
• Explicabilité : les algorithmes doivent produire des indicateurs interprétables (variables contributives, règles de décision) pour être acceptés en HSE et en dialogue parties prenantes.
• Interopérabilité : la valeur augmente lorsque la plateforme s’intègre aux systèmes portuaires (journaux d’exploitation, GMAO, systèmes de sécurité, éventuellement AIS). Sans intégration, la chaîne reste « informative » mais moins « pilotante ».

Perspectives : vers des ports “predictive & green”

Les évolutions attendues se situent à trois niveaux :
1) Nowcasting probabiliste : associer au modèle une estimation d’incertitude (enveloppes de panache) pour décider en contexte incomplet.
2) Jumeau numérique environnemental : couplage plus fin entre opérations (planification escales, manutention), énergie (électrification à quai) et impacts air/odeurs/bruit.
3) KPI dynamiques : passer des indicateurs mensuels à des KPI temps réel (exposition, durée d’épisodes, surface impactée, efficacité remédiation) afin de piloter la transition vers des Ports Verts avec des preuves quantitatives.

À retenir : du monitoring à la décision en temps réel

La maîtrise des émissions portuaires ne peut plus se limiter à des bilans moyens et à de la modélisation hors-ligne : la variabilité rapide des sources et l’influence déterminante de la météorologie imposent une intégration temps réel entre mesures multi-paramètres, météo et modèles de dispersion.

La clé technique réside dans une chaîne complète et cohérente :
• acquisition dense, horodatée et contrôlée (QA/QC) ;
• modèle de dispersion dynamique alimenté par la météo locale ;
• analyse multivariée (signatures, clustering, triangulation) pour attribuer les épisodes ;
• alertes et remédiations automatisables, avec reporting traçable.

Enfin, la robustesse se construit dans la durée : maintenance, recalage des modèles, gouvernance des données et intégration aux systèmes d’exploitation portuaire. C’est cette continuité qui transforme l’observabilité environnementale en un levier opérationnel concret pour la conformité, la santé-sécurité et l’acceptabilité locale.

Produits ELLONA (citations uniquement en fin d’article). Pour déployer ce type d’architecture en port, nous utilisons typiquement : des capteurs extérieurs multi-paramètres WT1 Pro et WT1 Lite pour gaz/COV/PM/odeurs/bruit selon configuration, un capteur intérieur POD2 pour les bâtiments et zones confinées, la plateforme SaaS EllonaSoft pour la supervision, l’alerte et l’analytique, et le dispositif nomade Dustkair pour l’exposition particulaire au plus près des opérateurs (chantiers navals, manutention poussiéreuse).