L’Institut Écocitoyen, situé dans la zone industrielle de Fos-sur-Mer est chargé de répondre aux questionnements de la population. Pour ce faire, le programme SULTTAN a été lancé dans le but d’établir un suivi, continu à fine résolution temporelle et sur le long terme, du nombre et de la taille des particules, ainsi que de caractériser chimiquement les espèces qui composent ces fractions particulaires.

Ce stage s’inscrit dans le besoin de l’Institut, d’effectuer le traitement des données acquises durant l’année 2017 et 2018. L’objectif est :

• dans un premier temps, de fournir aux agents de l’Institut un protocole fiable de traitement des données, calibrations, exports en fonction des utilisations (concentrations, études des sources...) ;
• dans un second temps, de recueillir les caractéristiques physico-chimiques des particules pour mieux comprendre les origines et les conditions propices aux épisodes de pollution aux particules notamment ultrafines.

Le traitement des données a montré que les concentrations en polluants ont globalement diminué entre 2017 et 2018. Quatre sources principales peuvent être mises en avant dans la zone de Fos-sur-Mer :

• la combustion de biomasse, 
• le trafic routier, 
• les aérosols secondaires,
• les sources industrielles qui peuvent être distinguées grâce à l’évolution temporelle des différents polluants […].

Nous avons pu mettre en avant le fait qu’une partie importante des PM10 est composée de NR-PM1 (un tiers en moyenne sur 2017 et 2018). La composition des NR-PM1 obtenue dans cette étude (données acquises sur des mois d’hivers essentiellement) correspond à la moyenne saisonnière hivernale des données acquises dans la vallée du Pô en Italie [3] qui est une des régions les plus polluées en Europe [...].

Dans la dernière partie de ce stage, il a été investigué l’utilisation du modèle source-récepteur dans le but d’identifier avec plus de précision les sources contribuant à la fraction organique des NR-PM1. Six facteurs ont pu être mis en avant, le facteur HOA, le facteur BBOA, le facteur 91-fac, LV-OOA, SV-OOA, IEPOX-OA. Cette dernière partie conduit à de nombreuses perspectives. Il est envisageable de faire fonctionner le modèle sur des périodes plus grandes, limitées ici par le temps de calcul et les capacités de l’ordinateur [...].