1La contribution de l’agriculture aux émissions de polluants est essentiellement estimée via des facteurs d’émissions, voire des modèles, qui prennent éventuellement en compte les pratiques et le climat (chapitres 5 et 6). Pour établir ces modèles et ces facteurs d’émissions, il faut des mesures d’émissions, précises et représentatives des climats, sols et pratiques régionales. Il faut également des mesures qui permettent d’identifier la contribution agricole à la pollution de l’air et qui permettent d’extrapoler les résultats dans le futur. Or les mesures existantes dans le domaine agricole sont encore très parcellaires : même pour l’ammoniac, qui est le composé sans doute le plus caractéristique des émissions agricoles, il n’existe que peu de données mesurées au champ en France (Hafner et al., 2018). Par ailleurs, les méthodes utilisées pour établir ces données sont controversées (Sintermann et al., 2012). Pour le N₂O, autre composé caractéristique de l’agriculture, les méthodes de mesures spatialement, voire temporellement ponctuelles rendent difficile et incertaine l’extrapolation des données à des échelles plus larges. Pour d’autres composés comme les COVb et le HONO, les données sur les sites agricoles sont quasi inexistantes. Ainsi, existe-t-il encore aujourd’hui un besoin fort de mesurer les flux de polluants entre les agrosystèmes et l’atmosphère.

2Dans ce chapitre, nous brossons un panorama des principales méthodes de mesure des concentrations atmosphériques et des flux de polluants en lien avec l’agriculture tels que présentés dans le chapitre 1. Les composés présentés sont d’une part les composés émis par les activités agricoles, et en premier lieu les composés azotés, principalement gazeux, qu’il s’agisse de gaz à effet de serre comme le N₂O ou de polluants comme l’ammoniac, mais aussi les composés organiques volatils biogéniques (COVb), incluant le méthane et les PPP (qui sont des composés organiques semi-volatils ; encadré 4.1). Il s’agit d’autre part des composés qui ont un impact sur la biosphère et en particulier les agrosystèmes. On retrouve dans cette catégorie les composés émis directement, mais également les composés dits « secondaires », et en particulier l’ozone et les particules.

3Ce chapitre traite des méthodes actuelles de mesure des concentrations et des flux, mais aussi des méthodes permettant d’attribuer l’origine des composés atmosphériques aux sources d’origine agricole ainsi que celles permettant de comprendre les mécanismes réactifs dans l’atmosphère qui conduisent à la formation d’aérosols et d’ozone. Cet ensemble permet ainsi d’évaluer l’impact sur la santé humaine et l’environnement des composés émis par l’agriculture. En fin de chapitre, un aperçu est donné des techniques émergentes de mesure des polluants et gaz à effet de serre qui permettront dans un avenir proche de mieux caractériser les émissions d’origine agricole et les impacts de la pollution de l’air sur l’agriculture. Le lecteur désireux d’en savoir plus pourra utilement lire le rapport de l’Ademe « Mesurer les émissions gazeuses en élevage : gaz à effet de serre, ammoniac et oxydes d’azote » (Hassouna et al., 2015), qui traite de ces composés en particulier, mais aussi de méthodes qui s’appliquent à tout type de composé.

Méthodes de mesure des familles de composés chimiques et biologiques dans l’atmosphère

4Les polluants atmosphériques émis ou ayant un impact sur l’agriculture sont multiples et se présentent sous forme de composés gazeux ou de particules (chapitre 1). La mesure de ces composés implique une panoplie de techniques très variées qui pour la plupart utilisent des méthodes établies depuis des dizaines d’années (chimie aqueuse, chromatographie gazeuse, chimie-luminescence, spectroscopie, pesée, microscopie, comptage optique). C’est toutefois le perfectionnement de ces techniques et leur démocratisation qui permettent l’essor actuel de mesures multicomposés. On peut notamment noter l’apport de diodes laser à cascades quantiques dans le domaine de la spectroscopie, des méthodes de temps de vol et des modes d’ionisation maîtrisés comme le transfert de proton en spectrométrie de masse. Le tableau 4.1 reprend la liste des composés les plus importants pour la problématique agricole et donne pour chacun les méthodes existantes pour la mesure avec les références bibliographiques correspondantes ainsi qu’une estimation des gammes de concentrations et de flux rencontrés dans l’environnement.

Tableau 4.1. Méthodes de mesures des composés gazeux et particulaires les plus importants vis-à-vis de l’agriculture.

Famille	Composé	Concentrations en milieu agricole	Flux sur des couverts agricoles	Méthodes de mesure	Références
Espèces azotées	NOx	0,1 à 200 ppb	– 0,3 à 2 nmol · m– 2 · s– 1	Chimiluminescence Spectroscopie ultraviolet-visible (UV-vis)	Villena et al., 2012 Fuchs et al., 2010
	NH3	0,1 à 1 000 ppm	– 10 à 200 nmol · m– 2 · s– 1	Chimiluminescence « Denuder » + conductivité Spectroscopie infrarouge (IR) Spectrométrie de masse	Marx et al., 2012 Von Bobrutzki et al., 2010 Von Bobrutzki et al., 2010 Sintermann et al., 2011
	HNO3	0,01 à 5 ppb	– 0,001 à – 0,25 nmol · m– 2 · s– 1	« Denuder » + chromatographie Badge à diffusion passive Spectrométrie de masse Spectroscopie IR	Nemitz et al., 2004 Zbieranowski et Aherne, 2012 Le Breton et al., 2014
	HONO	10 à 1 000 ppt	– 0,1 à 0,2 nmol · m– 2 · s– 1	Spectroscopie Conversion chimique « Denuder » + chromatographie Spectrométrie de masse	Barnes et al., 2013 Laufs et al., 2016 Huang et al., 2002 Barnes et al., 2013
Espèces soufrées	SO2	0,1 à 20 ppb	– 0,001 à – 1 nmol · m– 2 · s– 1	Spectroscopie UV et IR Spectrométrie de masse	Kurten et al., 2011
	HSO4			Spectrométrie de masse	Kurten et al., 2011
	DMS		Non connu	Chromatographie	Borrás et al., 2016
	H2S			Chromatographie	Borrás et al., 2016
Composés organiques volatils	COV oxygénés Terpènes	1 ppt à 50 ppb	1 à 1 000 nmol m– 2 s– 1	Chromatographie Spectrométrie de masse	Karl et al., 2005 Apel et al., 2008 Abis et al., 2018
Radicaux	OH, NO3			Spectroscopie Spectrométrie de masse	Fuchs et al., 2012 Fuchs et al., 2012
Ozone	O3	1 à 200 ppb	– 30 à 5 nmol · m– 2 · s– 1	Spectroscopie UV-vis et IR Chimiluminescence Électrochimie	Hoffman et al., 1995 Gusten et al., 1992
COSV	HAP			Chromatographie
	Pesticides	0,01 à 1 000 ppt	0,001 à 2 nmol · m– 2 · s– 1	Chromatographie/MS, MS/MS, ECD, FID…	Bedos et al., 2006
PCB				Chromatographie
Acide chlorhydrique	HCl	0,1 à 200 ppt	– 0,0001 à 0,01 nmol · m– 2 · s– 1	« Denuder » + chromatographie	Nemitz et al., 2004
Monoxyde de carbone	CO	1 à 2 ppm		Spectroscopie NIR et IR Électrochimie	Catoire et al., 2015 Mead et al., 2013
Gaz à effet de serre	CH4	1 800 à 1 900	– 100 à 1 000 nmol · m– 2 · s– 1	Chromatographie Spectroscopie NIR et IR	Miller, 2004 Goopy et al., 2011
	CO2	300 à 1 000 ppm		Spectroscopie NIR et IR Spectrométrie de masse	Guimbaud et al., 2011 White et al., 2002
	N2O	300 à 5 000 ppb	0,1 à 70 nmol · m– 2 · s– 1	Chromatographie Spectroscopie NIR	Rapson et Dacres, 2014 Kang et al., 2014
Aérosols	PM2.5 PM10	5 à 50 µg m– 3 5 à 120 µg m– 3	1 à 500 ng · m– 2 · s– 1 1 à 2 000 ng · m– 2 · s– 1	Compteurs optiques Pesée Microscopie Spectroscopie Thermo-optique Spectrométrie de masse Chromatographie	Liu et Daum, 2000 McMurry, 2000 Moosmüller et al., 2009 Pöschl, 2005 Jayne et al., 2000 Canagaratna et al., 2007 Herrero et al., 2010
Virus et bactéries	Virus Bactéries			Microscopie Culture et impacteur	Griffin, 2007 Grinshpun et al., 1994 Helin et al., 2017
		… – 15 000 cell. · m– 3
Pollens et spores		0-5 000 nb · m– 3		Impacteur Microscopie PILS HPAEC PAD WIBS	Grinshpun et al., 1994 Griffin, 2007 Sarda-Estève et al., 2014 Lassar et al., 2014

COSV : composé organique semi-volatil ; NIR : Near Infra Red ; PILS : Particle Into Liquid Collector ; HPAEC : High Performance Anaion Exchange Chromatography ; PAD : Pulsed Electrochemical Detection ; WIBS : Wideband Integrated Bioaerosol Sensor.

Encadré 4.1. Mesure des pesticides dans l’air. Comprendre les effets de l’agriculture sur la qualité de l’air nécessite la mise en place de campagnes de mesures de grande envergure qui, pour des polluants semi-volatils comme les pesticides à l’état de traces, sont lourdes et coûteuses. Les niveaux de concentrations couvrent une gamme assez large, de quelques pg m– 3 à quelques µg m– 3 au niveau des sources (Guiral et al., 2016). Actuellement, aucun système d’analyse en ligne n’est disponible et opérationnel pour évaluer la contamination de l’atmosphère par ces substances (à noter toutefois que les analyseurs de type PTR-MS de dernière génération offrent une perspective intéressante et prometteuse pour l’avenir, Vesin et al., 2012). Les systèmes de prélèvements couramment employés (par les Aasqa notamment) utilisent un pompage à plus ou moins haut volume avec un piégeage des composés sur un filtre, suivi d’un adsorbant solide (PUF, XAD) pour la collecte respectivement des phases particulaire et gazeuse (Anses, 2017). Les composés sont ensuite extraits avec des solvants organiques. Toutefois, la capacité de ces systèmes à séparer les phases gazeuse et particulaire présente des biais, liés à la volatilisation possible des pesticides depuis les particules piégées sur le filtre vers l’adsorbant gazeux placé en aval. La durée de prélèvement avec ce type de système varie entre un et sept jours le plus souvent. Pour des mesures de concentrations sur des pas de temps plus courts (quelques heures), des prélèvements à bas débit sur des adsorbants de type Tenax peuvent également être utilisés. Les composés piégés peuvent être alors désorbés thermiquement, ce qui améliore les limites de quantification. Ces adsorbants sont particulièrement utilisés pour le suivi des émissions par volatilisation (Bedos et al., 2006). Pour l’étude des concentrations en pesticides dans l’atmosphère à grande échelle, l’échantillonnage passif constitue une méthode alternative intéressante par sa simplicité d’utilisation (léger, simple à installer, ne requérant pas de source d’énergie) et son coût peu onéreux. Le principe consiste à échantillonner l’air ambiant par un flux « diffusif » à travers une membrane perméable aux gaz, et à capturer le composé sur un filtre imprégné d’un adsorbant. Ces techniques sont communément appelées « échantillonneur diffusif », « capteur passif » ou encore « techniques d’échantillonnage intégratives ». Ces techniques sont déjà appliquées à l’ammoniac (Sutton et al., 2001) et au NO2 (Tang et al., 2001). Ces échantillonneurs sont utilisés pour des polluants organiques persistants (POP) tels les polychlorobiphényles (PCB), les pesticides organochlorés (OC) et les hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP). Des études sur les pesticides commencent à voir le jour aux États-Unis ou en France (Levy, 2016). Une limitation de ces méthodes est la bonne tenue dans le temps des adsorbants et un point de vigilance est à apporter quant à la précision de la détermination du volume d’air échantillonné.

Méthodes de mesure des flux d’émission et des dépôts de polluants atmosphériques

5Un flux est une quantité en mole ou en masse échangée verticalement par unité de surface du sol et par unité de temps entre une surface et l’atmosphère. Ce flux résulte soit d’un processus de production ou de consommation du composé (comme la respiration ou la photosynthèse), soit d’un processus d’équilibre (comme l’adsorption cuticulaire d’un polluant, ou la volatilisation). Le flux surface-atmosphère résulte par ailleurs d’une combinaison de processus de diffusion moléculaire ou brownienne dans la couche limite des objets situés à la surface (sol, plante), et de diffusion turbulente, processus dominant dès lors que l’on est éloigné de ces objets. Le flux diffusif vertical est alors le produit de la diffusivité (qui varie donc avec l’altitude) par le gradient de concentration entre la surface et l’atmosphère. Ainsi, s’il n’y a pas de turbulence (pas de vent), la diffusivité turbulente est nulle et le flux d’échange devient négligeable (la diffusion moléculaire est un processus de mélange très peu efficace). Un composé présent en plus grande quantité à la surface que dans l’atmosphère présente un flux net dirigé vers le haut (émission, flux positif par convention) et inversement (dépôt sec, flux négatif par convention).

Figure 4.1. Principe des méthodes de mesure (A) de chambres, (B) de gradient aérodynamique et de bilan de masse, et (C) des covariances turbulentes.

C est la concentration du composé, U la vitesse du vent, W la composante verticale du vent, Q le débit dans la chambre, D la diffusivité turbulente, z la hauteur, t le temps, V le volume de la chambre et A sa surface au sol. C_e est la concentration d’entrée de la chambre, C_s celle en sortie. Les barres horizontales indiquent une moyenne temporelle, et les primes un écart à la moyenne. ∂ est l’opérateur de dérivation.

Mesure des flux entre la biosphère et l’atmosphère

6On distingue les flux d’émission et ceux de dépôt entre les surfaces terrestres et l’atmosphère. Le dépôt se décompose en dépôt sec (flux diffusif des gaz et des particules très fines) et en dépôt humide (dépôt lié à la pluie) (chapitre 2). Dans cette section, les dépôts humides, dont la mesure se fait par des méthodes de récupération des précipitations dans des réservoirs, ne sont pas présentés. On pourra lire par exemple Krupa (2002) pour avoir une revue des méthodes existantes. Depuis les années 1960, plusieurs méthodes de mesure des flux ont été développées, d’abord pour les flux de chaleur, d’eau, de CO₂ et de quantité de mouvement, puis pour les autres composés.

7Pour mesurer un flux au champ dans le continuum sol-végétation-atmosphère, il existe deux catégories de méthodes : soit les méthodes des chambres, qui consistent à enfermer la partie de l’écosystème que l’on étudie dans une chambre ; soit les méthodes micrométéorologiques non invasives, où les mesures sont faites dans l’air libre au-dessus de l’écosystème.

8Les méthodes de chambres incluent les chambres statiques, qui consistent à enfermer une surface et à mesurer l’accroissement de concentration avec le temps, proportionnel au flux, et les chambres dynamiques, dans lesquelles l’air dans la chambre est renouvelé avec un débit d’air constant, filtré ou non, et le flux est proportionnel à la différence de concentration entre l’entrée et la sortie. Les méthodes des chambres ont l’avantage d’être plus sensibles que les méthodes micrométéorologiques et requièrent donc des analyseurs moins précis pour mesurer un même flux. En revanche, elles ont comme désavantage de perturber l’environnement du système mesuré (rayonnement, température, humidité), de ne pas être représentatives des conditions réelles, en particulier pour les composés en équilibres thermodynamiques avec la surface (comme l’ammoniac par exemple) et d’être sensibles à la variabilité spatiale des émissions, qui peut être très forte.

9Les méthodes micrométéorologiques incluent notamment :

• les méthodes de bilan de masse, qui consistent à faire un bilan des flux horizontaux entrant et sortant d’un volume virtuel englobant la source ; le flux horizontal est estimé comme le produit de la concentration du composé par la vitesse horizontale du vent. Ces méthodes ont été les plus utilisées pour estimer les émissions d’ammoniac ;

• les méthodes du gradient aérodynamique, qui consistent à estimer le flux comme le produit du gradient vertical de concentration et de la diffusivité turbulente, en application de la loi de Fick. La méthode repose donc sur la mesure du gradient vertical de concentration au-dessus de l’écosystème par un séquençage des mesures sur un capteur unique ou l’utilisation de plusieurs capteurs ;

• enfin, les méthodes des covariances turbulentes, qui consistent à « compter » les molécules qui montent et celles qui descendent et qui sont basées sur la mesure à haute fréquence des composantes du vent et de la concentration du composé. Ces méthodes, qui deviennent la référence aujourd’hui, seront détaillées plus loin dans ce chapitre.

10Les méthodes micrométéorologiques font l’hypothèse que le flux mesuré à quelques mètres au-dessus de la surface est égal au flux à la surface. Ceci n’est pas nécessairement le cas s’il existe des puits ou sources de la molécule d’intérêt, notamment par réactions photochimiques ou hétérogènes, in situ, dans la colonne d’air entre la surface et la hauteur de mesure. Par exemple pour O₃, NO_x et COV, des corrections doivent être apportées a posteriori aux flux mesurés (Stella et al., 2012 ; Vuolo et al., 2017).

11Chaque méthode est adaptée à une échelle donnée, présentant des avantages et des inconvénients : la méthode des chambres possède un seuil de détection très bas et est peu chère, mais elle impose un temps de résidence long (typiquement quelques minutes) qui peut donc modifier les conditions environnementales (températures, rayonnement) de la surface, rendre les termes de réactions chimiques non négligeables et donc biaiser les mesures réalisées. Elle est également peu représentative (échelle du mètre carré) de la variabilité des processus que l’on cherche à caractériser. La méthode du bilan de masse est moins sensible, mais elle ne perturbe pas le système observé. En revanche, elle n’est adaptée qu’à des sources de dimensions réduites (quelques dizaines de mètres carrés), car il faut intégrer l’ensemble du panache émis par la source sur toute la hauteur. Cette méthode est par ailleurs sensible au rapport entre concentration ambiante et niveau de la source. La méthode du gradient aérodynamique (détaillée dans l’encadré 4.2) possède un seuil de détection relativement bas, adapté à des échelles allant d’un à plusieurs dizaines d’hectares, mais elle requiert une très bonne résolution entre niveaux et donc une grande précision des analyseurs. L’utilisation d’un analyseur unique et avec un système de commutation entre les niveaux est adaptée à condition que le signal ne soit pas trop instationnaire et ne change donc pas d’une commutation à l’autre. La méthode des covariances turbulentes est aujourd’hui la référence, car c’est une mesure directe. Elle est adaptée aux mêmes échelles que la méthode du gradient et requiert également une bonne résolution de mesure. Elle est peu sensible aux dérives du zéro et est adaptée à des mesures à long terme, mais elle nécessite des analyseurs rapides. C’est la méthode de référence en 2019.

Encadré 4.2. ROSAA : un analyseur développé par l’Inra pour la mesure des flux d’ammoniac. L’analyseur ROSAA (Robust and Sensitive Ammonia Analyser) développé par l’Inra permet de mesurer la concentration en ammoniac sur 6 canaux simultanément toutes les 30 minutes. L’ammoniac est tout d’abord capturé dans des mini-denuders (A) dans lesquels passent une solution légèrement acide et un débit d’air régulé à contresens. La solution est stockée dans des réservoirs avant injection (B) pour analyse par conductimétrie et séparation sur membrane (C). Une série d’électrovannes (D) permet la sélection des échantillons et d’étalons toutes les deux heures (E) ainsi qu’un contrôle qualité (F). Une balance (G) permet de mesurer la quantité de liquide contenue dans chaque réservoir, tandis qu’un détecteur de bulle (H) permet de contrôler l’injection. Figure 4.2. (A) Schéma de fonctionnement de l’analyseur ROSAA (Inra/O. Fanucci, in Loubet et al., 2012). Figure 4.2. (B) Photo des dnuders lors d’une expérimentation réalisée en Inde en 2017 (© Céline Décuq). Les deux graphes ci-dessous (figure 4.3) illustrent la mesure des flux d’ammoniac entre une surface agricole et l’atmosphère. Ces graphes montrent une séquence d’émission d’ammoniac (les flux sont positifs quand il s’agit d’émission) suivant l’incorporation de féverole (famille des Vicia faba) dans le sol le 22 mai, suivie d’une pluie le 25 mai 2014 dans une parcelle du Centre de recherche agronomique de Rutigliano, Italie du Sud. On observe que l’émission d’ammoniac est provoquée par un épisode de pluie, apportant l’humidité au sol habituellement sec de la région, et permettant ainsi aux micro-organismes du sol de décomposer la féverole et d’en utiliser l’ammonium. Figure 4.3. Mesures au champ de flux de volatilisation d’ammoniac à partir du système ROSAA lors de l’enfouissement d’une féverole le 22 mai 2014 (A) et précipitations horaires (B).

La méthode des covariances turbulentes et dérivées

12Le principe de la mesure d’un flux vertical par covariances turbulentes revient à compter les molécules qui traversent le plan horizontal au niveau du point de mesure en un temps donné. En effet, la quantité de molécules qui traverse ce plan à chaque instant est égale au produit de la concentration du composé C (mol · m^– 3) par la composante de la vitesse du vent normale à ce plan W (m · s^– 1). Si l’on moyenne ce « flux » instantané, on obtient le flux moyen F (mol m^– 2 · s^– 1) sur la période : (où la barre indique une moyenne temporelle). Afin d’éviter les erreurs dues aux imprécisions et aux dérives de zéro des capteurs, l’équation ci-dessus a été développée pour ne faire apparaître que les fluctuations de vitesse de vent et de concentration autour des moyennes (w’ et c’ ne sont pas affectées par les dérives). On a pu ainsi établir que (Aubinet et al., 2000). Cependant, plusieurs hypothèses fondamentales sont nécessaires pour l’établissement de cette loi, et la détermination de c’ qui nécessite la mesure de concentration à haute fréquence est rarement dénuée de biais. Deux hypothèses fondamentales en particulier vont limiter son application : d’une part, l’écoulement doit être homogène horizontalement (pour que  = 0) et stationnaire (pour que c’ et w’ soient définis) sur une période de 15 minutes à 2 heures, c’est-à-dire qu’il n’y ait pas de variations brusques du climat ou de l’écoulement d’air au cours de ces périodes. Les lecteurs désireux d’approfondir ces notions peuvent se référer à Mahrt (2010). D’autre part, la mesure doit être faite à une fréquence « nettement » supérieure à la fréquence des tourbillons qui transportent la masse (typiquement 10 Hz) et sur une durée suffisante pour englober les tourbillons aux fréquences les plus basses. Une littérature très abondante est disponible concernant la méthode des covariances turbulentes (on pourra par exemple lire Baldocchi, 2003). Un exemple de mesure de flux de COVb, utilisant des analyses rapides par PTR-MS, est présenté sur la figure 4.4.

13Il existe de nombreuses dérivées de la méthode des covariances pour s’adapter aux contraintes des analyseurs qui ne peuvent mesurer à cette fréquence élevée ou qui mesurent successivement un grand nombre de composés (spectromètres de masse) : la méthode Relaxed Eddy Accumulation (REA), qui consiste à capturer le gaz à analyser en fonction du signe de la composante verticale du vent dans deux contenants (sacs, pistons…) qui sont ensuite analysés toutes les 5 à 30 minutes ; les méthodes Disjunct Eddy Covariance (DEC) et Virtual Disjunct Eddy Covariance (vDEC), qui consistent à échantillonner l’air toutes les 1 à 10 secondes sur une durée de l’ordre de 100 millisecondes et à analyser successivement ces échantillons.

14La méthode des covariances turbulentes est une méthode de référence aujourd’hui pour le CO₂, l’eau et la chaleur sensible. Elle a été évaluée à de nombreuses reprises à l’aide d’approches théoriques ou pratiques (Ueyama et al., 2012). Malgré tout, il n’existe qu’un nombre limité d’études comparant cette méthode à d’autres techniques, et il reste des questions importantes sur les possibles biais de la méthode des covariances turbulentes et de ses dérivées, notamment en raison des pertes du signal à hautes fréquences liées à un système de prélèvement ou à un analyseur trop lent (Massman, 2000). Cette question est cruciale pour les composés réactifs ou très solubles comme l’ammoniac, qui sont adsorbés et se désorbent sur les tubes (Whitehead et al., 2008). La non-stationnarité de l’écoulement et la zone d’origine du flux mesuré sont également une source d’incertitude importante, mais que l’on peut identifier par des tests standard (Aubinet et al., 2000) et des modèles d’empreintes (Kljun et al., 2015). Enfin, la composante basse fréquence du flux liée à la topographie du site (vallonné, plat) et la façon dont cette topographie est prise en compte dans le traitement des données peuvent engendrer des incertitudes.

Figure 4.4. Exemple de flux de composés organiques volatils mesurés par la méthode des covariances turbulentes avec un PTR-Qi-TOF-MS (spectromètre à transfert de protons et temps de vol) sur une parcelle de blé à maturité en 2016 (parcelle ICOS de Grignon).

Mesure des émissions depuis les bâtiments d’élevage

15Bien que cet ouvrage ne se focalise pas sur les émissions par les bâtiments d’élevage, cette courte section rappelle ici les éléments clés pour la mesure des émissions de ces systèmes. En effet, sur une exploitation d’élevage, une grande partie de l’azote excrété par les animaux (variable suivant les productions et les conditions d’élevage) est volatilisée dans les bâtiments d’élevage sous forme gazeuse (essentiellement ammoniac) (Peyraud et al., 2012). Au cours de ces vingt dernières années, la communauté scientifique a contribué au développement de méthodes de mesure des émissions des bâtiments d’élevage (Hassouna et al., 2015). Ces méthodes peuvent être divisées en trois catégories et distinguées en fonction de certaines caractéristiques métrologiques (instruments, gaz ciblés, diversité des mesures, durée et continuité des enregistrements, coût, complexité, compartimentation, perturbation du milieu).

16La première catégorie comprend les méthodes de mesure d’émissions « à la source », qui reposent sur la quantification des débits et des concentrations pour des sources confinées (méthodes non intrusives, globales), ou les méthodes qui s’appuient sur l’utilisation de chambres statiques ou dynamiques (intrusives et locales). Les premières dérivent de celles utilisées dans l’industrie et sont particulièrement adaptées pour les mesures d’émissions dites « canalisées », comme par exemple celles des bâtiments à ventilation dynamique avec cheminées (Zong et al., 2015). Les secondes ont dû être mises au point pour étudier les émissions « surfaciques » comme celles des fosses à lisier (Balsari et al., 2007) ou des aires d’exercice en stabulation bovine (Baldini et al., 2016). Couplées à des modèles d’extrapolation, elles donnent accès aux émissions de l’effluent.

17La deuxième catégorie concerne les méthodes dites « indirectes », qui permettent d’estimer les émissions à distance des sources sans perturber leur fonctionnement (méthodes non intrusives, globales). Les émissions sont estimées à partir de mesures de concentrations à distance de la source associées à des mesures micrométéorologiques. Les flux sont ensuite estimés à partir de ces mesures et de modèles de dispersion utilisés pour calculer les coefficients de dispersion (McGinn et al., 2016). Ces techniques sont assez contraignantes à mettre en œuvre, sont très liées aux conditions météorologiques et ne sont pas adaptées à l’enregistrement de dynamiques d’émission sur un cycle d’élevage. Enfin, si elles sont utilisées pour caractériser l’émission globale au niveau d’une surface présentant des sources d’émissions hétérogènes et diffuses, elles ne permettront pas de distinguer les émissions propres à chacune des sources.

18La dernière catégorie relève des stratégies qui reposent sur des bilans massiques des éléments des composés volatils comme le carbone et l’azote. Ces méthodes ne reposent pas sur une mesure directe des émissions, mais sur une estimation à partir de l’évolution dans le temps des stocks d’éléments. Elles sont plus faciles à mettre en œuvre que les méthodes décrites précédemment. Cependant, elles ne permettent pas d’avoir accès à des valeurs d’émissions par espèce chimique (N-NH₃, N-N₂O, N₂, C-CH₄ et C-CO₂), ni de cinétique temporelle en lien avec des paramètres techniques (agronomique ou zootechnique) ou avec les variations climatiques. La précision des bilans de masse dépendra des informations techniques et zootechniques disponibles, mais aussi de la caractérisation des effluents, et, dans certains cas, de la durée de la période concernée sur laquelle sont réalisés les calculs (Hassouna et al., 2015).

19Ces méthodes suivent l’évolution des matériels de mesure et nécessitent des adaptations à la variabilité des systèmes d’élevage par exemple. Pour certaines, on trouvera des protocoles détaillés ayant fait l’objet d’un consensus national ou international qui permet d’avancer vers la standardisation (de Klein et al., 2012). Néanmoins, les différents objectifs motivant cette standardisation ne peuvent être atteints que si les incertitudes sur les mesures sont évaluées.

Méthodes d’attribution des sources

20Les mesures présentées dans les deux sections précédentes permettent de mesurer les flux des composés identifiés émis depuis, ou déposés vers, les systèmes agricoles. Dans cette section, nous nous intéressons aux méthodes permettant d’identifier et de quantifier la contribution des sources d’origine agricole à la pollution atmosphérique. La première méthode (mesure de la capacité oxydante) permet de quantifier l’impact des couverts agricoles sur la pollution atmosphérique et d’identifier ainsi les manques de connaissances sur les composés qui sont émis. La seconde méthode permet d’attribuer l’origine de la pollution mesurée en un point particulier et ainsi de quantifier la part de l’agriculture dans cette pollution.

Identification des sources manquantes par mesure de la réactivité OH

21Parmi les polluants atmosphériques émis par différentes sources (qu’elles soient d’origine naturelle ou anthropique, y compris les émissions agricoles), la famille chimique des composés organiques volatils (COV) est impossible à caractériser de manière exhaustive. En effet, des études récentes suggèrent qu’il existe plus de 10⁴-10⁵ COV présents à l’état de trace dans l’atmosphère (Golstein et Galbally, 2007). Même si les méthodes de mesure de plus en plus pointues permettent de mesurer a priori les COV les plus significatifs, il reste primordial de s’assurer que des composés potentiellement importants pour la chimie atmosphérique ne sont pas ignorés, car non mesurés par les techniques existantes. Une méthode permettant ce diagnostic est celle de la mesure dite « de la réactivité OH ». En effet, le radical hydroxyle OH est le principal oxydant de la troposphère et le puits principal de la grande majorité des COV (ainsi que d’autres espèces telles que le méthane ou le monoxyde de carbone). En mesurant la réactivité OH totale et en la comparant à celle calculée à partir de la somme des réactivités des composés mesurés individuellement (voir équation ci-dessous, avec X_i tout composé réagissant avec OH et k_i la constante cinétique associée), il est ainsi possible de vérifier que l’ensemble des composés importants pour la réactivité OH atmosphérique est bien mesuré.

(4.1)

22S’il y a une différence significative entre réactivité mesurée et calculée, on parle de réactivité manquante. Les études réalisées ces dix dernières années montrent une réactivité manquante significative (jusqu’à 80 %) dans de nombreux environnements, en particulier dans les écosystèmes émetteurs de composés biogéniques (Nölscher et al., 2016), donc y compris potentiellement dans des écosystèmes gérés.

23Différentes méthodes ont été mises au point pour la mesure de la réactivité OH totale (qui représente aussi l’inverse du temps de vie d’OH) et sont décrites dans la récente publication de Yang et al. (2016). Parmi elles, la technique dite de « Comparative Reactivity Method » (CRM) est particulièrement adaptée pour les équipes spécialisées dans les mesures de COV, puisqu’elle utilise comme détecteurs des instruments courants dans la communauté de chimie atmosphérique (PTRMS, chromatographie en phase gazeuse). Mise au point à la fin des années 2000 par Sinha et al. (2008), cette méthode est basée sur l’injection d’un traceur (n’existant pas dans l’atmosphère réelle, mais réagissant avec OH selon une constante cinétique connue) dans un réacteur en verre où sont produits artificiellement des radicaux OH. L’injection alternative d’air zéro et d’air ambiant (dont les espèces réactives vont réagir avec OH) dans le réacteur va permettre de calculer par différence la réactivité de l’air ambiant.

24Cette méthode CRM a été déployée plusieurs fois sur le terrain et pour la première fois sur une culture agricole (blé et colza) dans le cadre du projet Ademe-COV3ER (collaboration entre le Laboratoire des sciences du climat et de l’environnement et l’UMR Écosys de l’Inra) au printemps 2016 puis 2017. À titre d’illustration, la figure 4.5 montre que dans un environnement dominé par les émissions d’isoprène, un bon recouvrement de la réactivité mesurée et calculée de jour est observé. On note en revanche une réactivité manquante, durant certaines périodes, qui pourrait être due à des espèces non mesurées et liées entre autres à l’oxydation des composés biogéniques (Zannoni et al., 2016). La mesure de la réactivité OH constitue donc un apport important dans la caractérisation des sources de COV, en particulier celles très peu documentées comme le sont les sources d’origine agricole.

Figure 4.5. Réactivité OH totale mesurée (en noir) et réactivité OH calculée (en vert) à l’Observatoire de Haute-Provence en juin 2014, sur une forêt de chênes blancs. Les conditions atmosphériques — température, humidité relative (RH) et rayonnement photosynthétique (PAR) — sont également reportées (traduit de Zannoni et al., 2016) (sous licence Creative Commons 4.0)..

Attribution des sources de polluants par PMF et isotopie

25Plusieurs familles de modèles mathématiques complémentaires permettent d’identifier et d’estimer les contributions des différentes sources d’émission de polluants à la composition de l’air (on parle ici d’attribution des sources) : les modèles de dispersion dits « sources orientées » utilisant les émissions des sources basées sur des inventaires, et les modèles dits « récepteurs orientés », basés sur des mesures de concentrations sur un site récepteur. Les modèles « récepteurs orientés » tentent d’identifier des signatures de sources en s’appuyant sur des mesures de composés chimiques observés dans l’environnement ambiant (le site d’étude). Les modèles récepteurs les plus couramment utilisés sont le Chemical Mass Balance (CMB), nécessitant une très bonne connaissance des profils chimiques des sources à l’émission, mais pouvant être appliqués sur un échantillon unique, et les modèles de type Positive Matrix Factorization (PMF), qui ne requièrent pas a priori cette connaissance détaillée, mais nécessitent un grand nombre d’échantillons. Durant la dernière décennie, le nombre d’études utilisant les modèles « récepteurs orientés » n’a cessé d’augmenter. Afin d’harmoniser les méthodologies d’attribution des sources par l’utilisation de ces modèles, un guide a été proposé en 2014, établi par de nombreux acteurs dans un cadre européen (Belis et al., 2014). En outre, un exercice de comparaison d’application de ces modèles sur un même jeu de données (composition chimique des particules en suspension) a été organisé en 2016 à l’échelle européenne de manière à évaluer la dispersion potentielle des résultats. L’outil Delta-SA a ainsi été élaboré et rendu accessible en ligne pour l’évaluation des modèles d’attribution des sources43.

26Les modèles de type PMF (Paatero et Tapper, 1993) s’appuient sur le principe de conservation de la masse. Il s’agit alors de résoudre le bilan de masse de chacune des espèces chimiques choisies présente sur chacun des prélèvements au site récepteur :

(4.2)

27Avec x_ij la concentration de l’espèce j dans l’échantillon i, g_ik la contribution de la source k à l’échantillon i, f_kj la concentration de l’espèce j pour la source k, e_ij la partie résiduelle, non expliquée par le modèle, p le nombre de sources d'émission. Pour être interprétable physiquement, la non-négativité des facteurs est une contrainte intégrée aux calculs. Par son principe de résolution (minimisation de la part résiduelle par les moindres carrés point par point), les résultats du PMF sont quantitatifs (pour les espèces primaires peu réactives). En outre, ce modèle intègre les incertitudes de toutes les observations pour tenir compte du niveau de confiance attribué aux données de concentration.

28Cette méthode réalise donc une analyse factorielle en décomposant une matrice de données, correspondant aux concentrations mesurées, de taille n × m, où n est le nombre d’échantillons et m le nombre d’espèces chimiques, en deux matrices : l’une correspondant aux contributions des sources d’émission p (appelées facteurs) pour chaque échantillon n, de taille (n × p), et l’autre correspondant aux profils des sources (composition chimique), de taille (p × m). Cette approche effectue donc une déconvolution en différents facteurs en associant dans chacun des facteurs des fractions de masse de chacune des espèces chimiques, dont les concentrations évoluent temporellement de façon semblable. Ce sont les connaissances géochimiques (composition du facteur, identification des traceurs, adéquation avec les cycles saisonniers ou les épisodes spécifiques connus, etc.) qui permettent d’attribuer a posteriori une signature de source ou de processus d’émission à chacun des facteurs.

29Les modèles de type PMF sont majoritairement appliqués à la spéciation des particules. La méthodologie s’applique aussi aux dépôts, aux polluants organiques persistants (POP, HAP…), aux COV ou encore à la distribution en taille des particules. Une attention particulière doit être portée sur la réactivité potentielle des espèces (en particulier pour les gaz), puisque le principe de conservation de masse d’une espèce entre la source et le récepteur peut ne plus être respecté. Néanmoins, cette approche a permis d’identifier qualitativement des signatures de sources ou de processus (voir par exemple Sauvage et al., 2009).

30Le succès de ces approches repose sur une stratégie expérimentale adaptée. Le premier élément déterminant est la représentativité du site d’étude. Le choix des espèces est également important. Il devra comprendre des traceurs spécifiques des sources recherchées. Il pourra être intéressant de combiner différentes informations comme la spéciation des gaz et des aérosols, ou la prise en compte de données auxiliaires comme les paramètres micrométéorologiques. Dans tous les cas, le nombre d’observations doit être suffisant pour discerner les co-variations d’espèces et identifier des signatures de sources.

31Il existe plusieurs variantes du PMF (PMF/ME2 SoFi, EPA PMF 5,0) et des développements de ces modèles sont en cours en permanence. La figure 4.6 présente les résultats d’un travail dans la vallée de l’Arve, qui tire parti de ces possibilités (Chevrier, 2016).

Figure 4.6. Exemple de résultat d’attribution des sources pour un milieu faiblement impacté par l’agriculture.

Contributions des sources aux PM₁₀ en période hivernale pour deux sites de la vallée de l’Arve, estimées par une approche de modélisation source récepteur PMF/ME-2. Les données ont été obtenues dans le cadre du programme Decombio (Ademe) entre novembre 2013 et octobre 2014. Le jeu de données intègre des mesures par aethalomètre et des données issues de l’analyse du radiocarbone. On présente les moyennes hivernales (hiver 2013-2014) pour les cas hors épisodes de pollution (PM₁₀  50 µg · m^– 3) et lors d’épisodes de pollution (PM₁₀ > 50 µg · m^– 3). Ces résultats montrent que la source « combustion de la biomasse » est la source majoritaire en hiver dans ces environnements, et que son importance croît lors des épisodes de dépassement du seuil de 50 µg · m^– 3.

32À notre connaissance, il n’existe pas actuellement d’étude de type PMF identifiant un facteur « sources agricoles » spécifique grâce à ces techniques. Les raisons sont sans doute multiples. D’une part, les sources agricoles sont très variées, et leurs profils chimiques sont tout autant variables, peu connus et peu caractérisés par des traceurs spécifiques. Pour les sources qui pourraient être bien identifiées (comme les épandages de PPP), il n’existe pas d’étude PMF dédiée qui intègre les analyses de ces molécules. D’autre part, des espèces comme les poussières crustales caractéristiques des travaux du sol sont aussi émises par d’autres sources, ce qui nuit à l’élaboration d’un facteur « agricole » bien identifié. Enfin, une partie importante des émissions agricoles étant également présente sous forme gazeuse, une approche PMF nécessiterait de combiner les espèces gazeuses et les espèces particulaires, ce qui reste peu développé actuellement et demande des précautions particulières (telles que des mesures simultanées, une homogénéité des jeux de données, la réactivité potentielle des espèces). Finalement, ces modèles donnent actuellement des résultats très intéressants et prometteurs pour l’étude des sources liées aux activités agricoles, compte tenu des évolutions analytiques et de l’accès à de nouvelles molécules traceurs, mais aussi de l’élaboration et de l’harmonisation des modèles utilisés.

Méthodes de mesure de la réactivité des composés atmosphériques

33Dans la section précédente, nous avons exposé les méthodes permettant d’identifier l’origine d’une pollution donnée et de diagnostiquer une situation actuelle ou passée. Dans cette section, nous nous attachons à décrire les méthodes permettant de caractériser l’impact d’un ou plusieurs polluants primaires sur le niveau de la pollution atmosphérique par le biais des réactions chimiques. C’est cette information qui permet in fine d’identifier les émissions sur lesquelles il faut agir en priorité pour réduire la pollution de l’air. Cette information est également cruciale afin d’évaluer par le biais de modèles de chimie de l’atmosphère l’efficacité des mesures de réduction des émissions. Ainsi, par exemple, Pozzer et al. (2017) montrent que la réduction des émissions d’ammoniac de 50 % en Europe et en Amérique sans réduction simultanée des émissions d’oxydes d’azote par les transports entraîne une baisse limitée (~ 10 %) de la concentration en PM_2.5. Un autre exemple montre que l’effet d’attaques d’herbivores sur des résineux en Europe entraînerait une émission de composés organiques très réactifs conduisant à une augmentation significative des concentrations en PM_2.5 (Bergstrom et al., 2014). Ces deux études montrent bien l’importance des mesures de réactivité des composés atmosphériques gazeux ou particulaires pour la prévision de l’impact des changements climatiques et des usages et pratiques agricoles sur la qualité de l’air.

Mesure de la réactivité des composés atmosphériques en chambres de simulation atmosphérique

34Comme indiqué dans l’introduction, il s’agit ici de comprendre les processus physico-chimiques afin d’être en mesure de décrire et de simuler l’évolution de l’atmosphère et l’impact de la biosphère sur celle-ci. Facile à dire… mais très difficile à faire ! En effet, appréhender la complexité de l’atmosphère est un véritable défi, requérant une instrumentation très spécifique telle que les chambres de simulation atmosphérique décrites ci-après. Il s’agit de réacteurs de grands volumes permettant de recréer au laboratoire des conditions contrôlées proches de celles effectivement présentes dans l’air ambiant (figure 4.7).

35Les chambres de simulation atmosphérique sont des enceintes dont les parois sont en téflon, en quartz, en pyrex ou en acier inoxydable. Ces installations sont équipées des outils et des moyens analytiques les plus modernes pour la métrologie des gaz et aérosols, comme les méthodes spectroscopiques dans l’infrarouge et l’ultraviolet-visible, la spectrométrie de masse, la chromatographie (gaz et liquide) ou certains analyseurs spécifiques pour des gaz et particules. Les études en chambre de simulation atmosphérique consistent à injecter les réactifs à étudier dans les enceintes et à suivre leur évolution temporelle ainsi que celle des produits de leurs dégradations. Les oxydants atmosphériques sont soit injectés directement dans l’enceinte avec les réactifs, comme c’est le cas avec l’ozone, soit produits in situ par réactions chimiques, comme dans le cas des radicaux nitrates (NO₃), ou par photolyse, comme dans le cas des radicaux hydroxyles (OH). Les chambres de simulation atmosphérique peuvent utiliser le rayonnement solaire comme source d’irradiation (par exemple Helios, Euphore) ou des lampes permettant de simuler le rayonnement solaire (par exemple Cesam).

Figure 4.7. Photos des chambres de simulation Cesam et Helios.

36L’isoprène (2-méthylbuta-1,3-diène) est le COVb le plus émis à l’échelle de la planète, avec une émission annuelle globale estimée entre 440 et 660 Tg C (Guenther et al., 2006). L’isoprène est une espèce insaturée, comportant donc des doubles liaisons C=C, comme presque toutes les espèces biogéniques. Une fois injecté dans une chambre de simulation (comme celle représentée en figure 4.7), il devient possible d’étudier le mécanisme de conversion chimique de ce composé en présence des différents oxydants atmosphériques (O₃, OH, NO₃…) et les produits formés. L’isoprène réagit rapidement avec le radical OH par addition sur l’un des carbones portant l’insaturation. Outre les études cinétiques, les travaux en chambre de simulation atmosphérique ont permis d’identifier les produits primaires principaux de la dégradation de l’isoprène, c’est-à-dire la méthacroléine (MACR), la méthyl vinyl cétone (MVK), le formaldéhyde (HCHO) et le 3-méthylfurane (3-MF), qui ont été retrouvés sur le terrain (par exemple Karl et al., 2009), illustrant l’aptitude des chambres de simulation à reproduire des environnements réels.

37Comme tout processus d’oxydation troposphérique de COV, en présence suffisante d’oxyde d’azote (NO_x), la photo-oxydation de l’isoprène conduit à la formation de quantités importantes d’ozone troposphérique à l’échelle régionale (Wiedinmyer et al., 2001). Par ailleurs, les produits d’oxydation majoritaires issus de la photo-oxydation de l’isoprène étant volatils, il a été considéré pendant des années que l’isoprène ne contribuait pas de manière significative à la formation des aérosols organiques secondaires dans la troposphère (Pandis et al., 1991). Cependant, plusieurs études en site naturel (Claeys et al., 2004) ou de suivi de mesures en chambre de simulation atmosphérique (Boge et al., 2006) ont confirmé la contribution significative de l’isoprène aux aérosols organiques secondaires atmosphériques.

38La réactivité des PPP dans l’atmosphère a fait l’objet d’un certain nombre d’études en chambres de simulation atmosphérique. Ainsi, les déterminations des constantes de vitesse de réaction ont montré qu’une grande partie des PPP pouvaient réagir avec les radicaux OH et que ce processus représentait un puits potentiellement important pour les PPP dans la troposphère. La photolyse par le rayonnement solaire semble être aussi un processus important, notamment pour des substances actives comme la trifluraline et la chloropicrine, pour lesquelles ce processus est le puits atmosphérique dominant. Des produits gazeux et particulaires ont été détectés dans certaines études, ce qui suggère des mécanismes de dégradation par photolyse pour ces espèces chimiques.

39In fine, les chambres de simulation représentent un ensemble d’outils permettant d’apporter des connaissances nécessaires aux simulations numériques de chimie atmosphérique. Elles correspondent donc à un maillon essentiel de la chaîne de connaissance pour comprendre l’évolution de la qualité de l’air en réponse aux évolutions des émissions de polluants primaires par l’agriculture liés aux changements d’usages et de pratiques agricoles ainsi qu’aux réponses des agrosystèmes aux changements climatiques.

Mesure de la réactivité des composés atmosphériques en conditions réelles

40Le paragraphe précédent a présenté les moyens existants pour caractériser au laboratoire la réactivité des composés atmosphériques. Toutefois, la complexité de la composition atmosphérique dépasse ce qu’il est possible de simuler en conditions contrôlées. C’est pourquoi il est important de mesurer in situ cette réactivité.

41Une méthode de mesure directe de la réactivité consiste à évaluer la différence de flux d’un composé entre deux niveaux de mesure. En effet, moyennant quelques précautions, cette mesure donne la quantité de composé produit ou consommé lors de son transport entre les deux niveaux. C’est ce que montrent Finco et al. (2018) pour le NO et l’ozone. Il peut également être envisagé dans certains cas de confronter les mesures à un modèle de transferts physiques. De fortes différences entre les sorties du modèle et les observations pourront être interprétées comme résultant de réactions chimiques (Lamaud et al., 2009 ; Kammer et al., 2019).

42Une autre mesure de réactivité au champ consiste à utiliser directement sur le terrain des chambres de simulation atmosphérique, comme décrit dans la section précédente. Comme en laboratoire, il s’agit de faire réagir ces composés avec une quantité connue d’ozone, de radicaux OH ou de NO₃. L’observation de la décroissance des radicaux OH, de l’ozone et des gaz réactifs permet alors d’évaluer directement la réactivité en atmosphère réelle et le potentiel de formation d’aérosols (par exemple Lambe et al., 2011).

43La réactivité peut aussi avoir lieu sur des échelles de temps plus longues. En effet, si les composés moins réactifs sont faiblement oxydés en champ proche, ils vont réagir au cours de leur transport dans l’atmosphère. Ainsi, plus une masse d’air sera « âgée », c’est-à-dire éloignée de la source, plus celle-ci sera oxydée : on parle alors de vieillissement de la masse d’air. L’âge d’une masse d’air peut de ce fait être évalué en comparant le rapport entre deux composés de réactivités différentes, dont les ratios à la source sont connus. Par exemple, dans le cadre d’une masse d’air d’origine anthropique, plus le rapport entre benzène et toluène sera grand, plus l’âge de la masse d’air sera élevé (Gelencsér et al., 1997). Pour évaluer le vieillissement d’une population d’aérosols, la méthodologie consiste à rechercher des traceurs d’une réactivité avancée, comme la présence de composés organo-soufrés ou de composés de fort poids moléculaire, ou l’état d’oxydation de la matière organique particulaire (par exemple Kristensen et al., 2016).

44Notons qu’actuellement et malgré son importance, il n’existe que très peu de mesures de réactivité concernant le milieu agricole. Il existe donc un réel besoin de développer ce type d’expérimentations de terrain afin de mieux caractériser l’impact de l’agriculture sur la qualité de l’air et le climat.

Le cas de la réactivité des PPP sur les aérosols

45La majorité des PPP couramment utilisés sont des composés organiques semi-volatils et sont donc souvent associés à des particules atmosphériques. L’étude de la réactivité hétérogène est d’importance, car les cinétiques de transformation des PPP en phase particulaire peuvent être plus lentes qu’en phase gazeuse (Socorro et al., 2016). Le champ d’investigation est vaste, car le support d’adsorption (origine, surface spécifique, taille des pores, hydrophobicité…) joue un rôle important sur la réactivité. Aujourd’hui, si la plupart des études sont conduites sur des particules minérales comme la silice, le quartz, la kaolinite, le sable d’Arizona (Socorro et al., 2015), il existe également des travaux utilisant des supports organiques (Wang et al., 2012), voire végétaux comme la feuille de pommier (Sleiman et al., 2017). Le composé est déposé sur le support par des méthodes variées (adsorption liquide-solide, adsorption gaz-solide, formation in situ). Les particules enrobées de composés sont alors exposées à la lumière ou aux oxydants atmosphériques (ozone, radicaux OH et NO₃) en présence ou non d’humidité. Les constantes de second ordre et le temps de demi-vie des produits sont déterminés à partir de l’évolution des concentrations des particules, des radicaux et des produits de réaction. Les constantes cinétiques obtenues peuvent parfois varier de plusieurs ordres de grandeur en fonction des conditions comme la nature du support, l’humidité, le taux de recouvrement du PPP sur l’aérosol, mais aussi des montages expérimentaux ou de la méthode de calcul. La modélisation de ces processus est encore en phase de développement. Elle nécessitera d’attendre un plus grand nombre d’études pour produire des références incontestables (Socorro et al., 2017).

Méthodes de mesure futures

46Les sections précédentes ont présenté les moyens existant pour caractériser les émissions par les surfaces agricoles et le potentiel de formation de polluants secondaires. Nous nous attacherons dans ce chapitre à décrire les évolutions technologiques récentes qui ont un fort potentiel pour mieux évaluer les sources agricoles de polluants atmosphériques et l’impact des pollutions atmosphériques sur les surfaces agricoles. Parmi celles-ci, la télédétection de l’ammoniac et des particules, mais aussi la modélisation inverse permettent de contraindre les émissions par des mesures spatialisées, tandis que l’évolution des techniques de mesure, comme la spectrométrie de masse et la spectroscopie, permet de mesurer davantage de composés, en plus faible quantité, plus rapidement et avec des instruments plus compzcts.

Télédétection des concentrations d’ammoniac

47L’ammoniac est, avec les PPP, le composé atmosphérique le plus caractéristique des activités agricoles intensives. Par ailleurs, son temps de vie dans l’atmosphère est court et sa concentration est donc très variable spatialement. Les mesures de la concentration atmosphérique en NH₃ à partir de l’espace sont possibles depuis seulement quelques années (Coheur et al., 2009). Ils permettent d’avoir une couverture spatiale inatteignable par des capteurs classiques et essentielle à l’évaluation de l’impact de l’agriculture sur la qualité de l’air. À ce jour, cinq sondeurs atmosphériques embarqués, américains et européens, peuvent mesurer l’ammoniac : les sondeurs US AIRS/AQUA et CrIS/Suomi-NPP (en orbite depuis 2002 et 2011) et la famille des trois sondeurs IASI (Clerbaux et al., 2009) embarqués à bord des plateformes EU Metop-A, Metop-B, et Metop-C (lancées en 2006, 2012, et 2018), qui combinent à la fois une bonne résolution spectrale, une bonne couverture spatiale, et qui permettent de produire des cartes à l’échelle globale (figure 4.8). Ces instruments utilisent tous le rayonnement infrarouge émis par la surface terrestre, et enregistrent les modulations du signal quand il traverse l’atmosphère. Comme les gaz qui composent l’atmosphère ont chacun une signature spectrale spécifique, la concentration du gaz dans la colonne atmosphérique mesurée peut être déduite, en analysant le signal reçu par le satellite. Ce composé absorbe, dans une région spectrale particulière, la fenêtre atmosphérique, localisée entre 8 et 12 µm, et qui a comme caractéristique d’être transparente au rayonnement infrarouge (hormis une bande d’absorption intense associée à l’ozone autour de 10 µm). Dès lors, même si sa concentration atmosphérique est relativement faible par rapport à d’autres gaz, son spectre d’absorption est très clairement visible et permet de mesurer sa concentration, puis de dériver les flux d’émission à l’aide de modèles d’inversion ad hoc (voir section « Évaluation des sources par modélisation inverse. Exemple de l’ammoniac »). Ces dernières années, des versions successives de l’algorithme de traitement qui permet d’extraire les concentrations à partir des luminances observées par IASI ont été développées et sans cesse améliorées, et validées avec les mesures in situ existantes (par exemple Van Damme et al., 2014). Les mesures journalières depuis le lancement de la mission IASI sont disponibles via la base de données Aeris44.

Figure 4.8. Cartographie des contenus en ammoniac de la colonne troposphérique (échelle de couleurs en molécules par centimètre carré) et des points chauds d’émission d’ammoniac (cercles en kg d’ammoniac par seconde) estimés par modélisation inverse (d’après Van Damme et al., 2018).

Télédétection des aérosols par spectrométrie infrarouge

48L’agriculture contribue à l’émission d’aérosols primaires et secondaires. Le challenge de la télédétection des aérosols est d’obtenir des informations sur leur taille, leur concentration en nombre et leur composition chimique ou minéralogique (par exemple Mishchenko et al., 2004). Des travaux récents (par exemple Clarisse et al., 2013) montrent que les observations dans le domaine infrarouge (400-4 000 cm^– 1) issues de spectromètres à haute résolution spectrale (AIRS, IASI ou Tanso-FTS) peuvent être exploitées pour détecter des particules minérales émises lors d’épisodes intenses tels que les tempêtes désertiques. Ils présentent l’avantage d’offrir des observations de jour comme de nuit, d’être sensibles à la nature des particules, mais aussi de restituer simultanément la phase gazeuse. Cependant, la détermination des paramètres des aérosols (taille, concentration en nombre, forme, nature chimique) reste encore très délicate, coûteuse en temps, mais surtout dépend très fortement de la qualité des propriétés optiques de ces aérosols disponibles dans les bases de données (par exemple Thomas et Gaultier, 2009).

49En effet, deux processus distincts interviennent lors de l’interaction entre un faisceau lumineux et une particule : l’absorption et la diffusion. Le phénomène d’absorption est fortement lié à la nature chimique de la particule et celui de diffusion sera dépendant de la forme et de la taille de la particule. Seules quelques équipes ont réalisé ces expériences sur des particules sous forme d’aérosols en suspension, permettant de caractériser ces processus et d’en tirer des modèles mathématiques pour l’inversion des données satellitaires (Hubert, 2017). C’est toutefois en combinant différentes techniques instrumentales de télédétection (plusieurs gammes spectrales, détection active ou passive, dans l’axe de visée ou hors axe) qu’il sera possible de caractériser les aérosols et d’identifier leurs sources à l’avenir.

Évaluation des sources par modélisation inverse. Exemple de l’ammoniac

50Une façon de contrôler les évaluations des émissions d’ammoniac réalisées par des cadastres est d’utiliser des méthodes de modélisation inverses qui se sont développées ces deux dernières décennies. Ces méthodes utilisant des observations atmosphériques pour contraindre les émissions sont potentiellement très performantes pour compléter les approches traditionnelles. Le développement des observations satellitaires et l’amélioration de leur qualité au cours de la dernière décennie ont fortement contribué aux premiers succès de ces méthodes alternatives, en fournissant notamment des informations sur des régions peu documentées par les mesures in situ (voir section précédente « Télédétection des concentrations d’ammoniac »). L’approche bayésienne consistant à rechercher la distribution spatiale et temporelle des flux la plus probable compte tenu des flux a priori, des observations, du modèle utilisé et des erreurs associées est la plus largement utilisée. Elle a été d’abord appliquée à l’échelle globale pour des composés peu réactifs (CO₂, CH₄, CO), puis pour des composés plus réactifs pour contraindre les émissions de NO_x (Miyazaki et al., 2017), de SO₂ (Huneeus et al., 2013), de certains COV biogéniques et anthropiques (par exemple Stavrakou et al., 2015). À l’échelle régionale, ce sont surtout les émissions de NO_x qui ont été étudiées à partir des colonnes troposphériques de NO₂ (par exemple Mijling et al., 2013). Une étude récente a montré le potentiel des observations d’IASI pour déterminer les émissions agricoles d’ammoniac en combinant celles-ci au modèle de chimie-transport Chimere (Fortems-Cheiney et al., 2016). Cette étude a montré en particulier la possibilité de restituer, avec les observations satellites, les émissions journalières d’ammoniac pendant la période d’épandage d’engrais ciblée et ainsi d’améliorer les capacités du modèle à simuler les concentrations d’ammoniac et des particules (PM_2.5) pendant le pic de pollution. L’application des méthodes inverses à l’échelle régionale est amenée à se développer en s’appuyant sur les futurs instruments satellitaires comme TROPOMI et IASI-NG et devrait permettre d’aller vers des résolutions spatiales plus fines et de contraindre de nouvelles espèces avec une meilleure précision.

51À noter que ces méthodes inverses sont aussi utilisées à l’échelle locale pour estimer les émissions d’ammoniac au champ (Loubet et al., 2010 ; 2018).

Spectrométrie de masse

52Un des points importants pour caractériser les émissions de polluants d’origine agricole concerne la mesure des concentrations des composés en question. La spectrométrie de masse est une technique qui fait des progrès très rapides et qui permet de quantifier un nombre toujours plus important de composés dans des quantités de plus en plus faibles. Cette méthode est en particulier essentielle pour les PPP et les composés organiques volatils.

53La spectrométrie de masse dans ses nombreuses variantes (seule ou en combinaison avec des méthodes de séparation préalable, par exemple chromatographie, électrophorèse, mobilité ionique) représente une technique de choix, ultra-sensible, résolue et sélective. Les performances d’un spectromètre de masse se caractérisent en général par sa limite en masse (des appareils pouvant atteindre 10⁶ Dalton sont aujourd’hui disponibles), sa résolution (aptitude à séparer des ions de masses proches, les meilleures performances étant de l’ordre de 10^–6 fois la masse de l’ion), sa précision pour la mesure de la masse (~ 10^–6 dans les meilleurs instruments actuellement) et sa sensibilité (capacité à détecter de faibles quantités, souvent dans les domaines attomole/ppb). La spectrométrie de masse se caractérise par une grande diversité d’appareils disponibles sur le marché ou développés au sein des laboratoires de recherche. Cette diversité se retrouve notamment au niveau des sources d’ionisation (ionisation par impact électronique, photo-ionisation, ionisation chimique ou par transfert de proton, électronébulisation, etc.) et des analyseurs (quadripolaire, trappe ionique, temps de vol, résonance cyclotronique et transformée de Fourier, secteurs électriques et magnétiques, Orbitrap).

54En phase gazeuse, la mesure des COV par spectrométrie de masse par transfert de protons (PTR-MS) avec ionisation chimique douce (basée sur le transfert d’un proton de l’ion hydronium H₃O⁺ vers le COV à analyser) a été identifiée comme la méthode la plus robuste, en raison notamment de sa réponse rapide, de sa sensibilité élevée, de l’absence de réactions de l’H₃O⁺ avec les principaux constituants de l’air (Ellis et Mayhew, 2014). Dans le domaine de l’ionisation chimique douce (Chemical Ionization Mass Spectrometry, CIMS), d’autres réactants (NO⁺, O₂⁺, O^–, O₂^–, OH^–, NO₂^–, NO₃^–, iode, acétate, etc.) pour réaliser le transfert de charge vers la molécule à analyser ont été proposés pour permettre de détecter une gamme plus large de composés, et non pas seulement ceux ayant une affinité protonique supérieure à celle de l’eau. Au cours des dernières années, le PTR-MS a été utilisé avec succès pour l’étude des émissions provenant de sources variées liées à l’agriculture et aux pratiques agricoles (Park et al., 2013 ; Bachy et al., 2018). Il a également permis d’identifier les émissions de COV par l’élevage (Yuan et al., 2017 ; Feilberg et al., 2015) ainsi que par différents types de compost (Abis et al., 2018). Les techniques PTR-MS (ou, plus généralement, CIMS) continuent de connaître une dynamique importante d’innovation (Laskin et al., 2018). On peut mentionner les efforts de miniaturisation, le couplage avec la chromatographie ou la mobilité ionique pour la séparation des isomères, ou bien encore l’utilisation de modules d’introduction (inlet) spéciaux pour l’analyse simultanée des phases gazeuse et particulaire.

55Pour ce qui concerne l’analyse de la phase condensée de l’aérosol atmosphérique, on distingue deux catégories de techniques : les approches off-line, dans lesquelles les particules sont déposées sur un substrat qui est ensuite amené pour analyse dans le spectromètre de masse, et les analyses on-line, où les particules sont injectées directement (souvent à l’aide de lentilles aérodynamiques pour la sélection en taille) de l’atmosphère dans le vide poussé du spectromètre de masse pour une analyse en temps réel sur particule individuelle ou sur un ensemble de particules. Les approches sur particules individuelles (Single Particle Mass Spectrometry, SPMS) utilisent un module de détection optique pour la sélection en taille (typiquement 0,1 à 3 µm) et un ou plusieurs lasers pour la vaporisation (ablation) des particules et l’ionisation de la matière vaporisée (Murphy, 2007). Cette méthode est très utile pour la classification des particules selon leur type et leur origine, mais reste cependant affectée par une fragmentation importante, due aux densités de puissance élevées nécessaires à l’ablation et à l’ionisation avec un seul laser. Des développements très récents cherchent à pallier ces limites (par exemple Passig et al., 2017). Les techniques de spectrométrie de masse pour l’analyse chimique on-line des aérosols atmosphériques gagnent une place de plus en plus importante, et ce pour les émissions liées à l’agriculture au sens large : détection de PPP en traces sur particule individuelle (Barker et al., 2010), caractérisation des aérosols générés pendant la tonte de la pelouse (Drewnick et al., 2008), par les émissions des plantes (Kiendler-Scharr et al., 2009), des arbres (Faiola et al., 2015), des algues (May et al., 2018) ou du sol et de la litière (Faiola et al., 2014).

Spectrométrie infrarouge pour la mesure au sol

56La spectroscopie d’absorption optique infrarouge est un moyen de mesure et d’observation non invasif reconnu, mais encore en plein développement. Elle est largement utilisée pour le suivi de la pollution atmosphérique et des gaz à effet de serre (Cui et al., 2012). Les méthodes optiques sont multiples. Elles se distinguent tant par la source que par le détecteur. Elles peuvent exploiter de la lumière cohérente comme le laser ou des sources non cohérentes comme les lampes ou les diodes électroluminescentes (DEL), qui couvrent des domaines plus étendus en fréquence d’émission. Dans l’infrarouge proche, une révolution est encore en cours autour des « diodes laser à rétroaction distribuée » (Distributed Feedback, DFB). Développées initialement pour les télécommunications sur fibre dans l’infrarouge proche, elles ont vu leur usage étendu à la mesure de molécules en phase gazeuse (Spott et al., 2016). Ces sources particulièrement robustes fonctionnent à la température ambiante dans le proche infrarouge entre 1 et 2,7 μm. Pour l’infrarouge moyen, on a vu apparaître des sources à semi-conducteurs alternatives, nettement supérieures aux diodes à sel de plomb (DSP) : ce sont les « lasers à cascades quantiques » (QCL), fonctionnant en continu et en monofréquence, mais dont le coût est encore élevé, spécialement pour les modèles fonctionnant à la température ambiante.

57La lumière transmise par un milieu de longueur L éclairé avec une intensité I₀ suit une loi de décroissance exponentielle connue sous le nom de loi de Beer-Lamber, I = I₀ e^– αL, avec α(λ) = n σ(λ) (exprimé en cm^– 1) le coefficient d’absorption du gaz dépendant directement de la longueur d’onde λ, considérée fonction de la section efficace d’absorption σ(λ) (cm² · molécule^– 1) et de la concentration n de l’espèce moléculaire considérée. Mesurer une concentration très faible implique donc une très bonne sensibilité sur la mesure de l’absorbance α, mais aussi un choix de longueur d’onde pour laquelle σ(λ) est élevée. Optimiser le rapport signal à bruit de I et I₀ est donc très important, mais il est tout aussi fondamental d’augmenter autant que possible le trajet de la lumière à travers l’échantillon. Une méthode consiste à utiliser des cellules multipassages, qui équipent de nombreux appareils commerciaux compacts, mais leur sensibilité est limitée autour de 10^– 8 cm^– 1 (par exemple QCL Aerodyne, Pitt et al., 2016). La technique de la cavité résonante, connue en anglais comme Cavity Enhanced Absorption Spectroscopy (CEAS), peut être comparée à un amplificateur d’absorption (O’Keefe et al., 1999). Une autre façon de mesurer les pertes par absorption de la cavité consiste à mesurer le temps de vie des photons dans la cavité. C’est la Cavity Ring Down Spectroscopy (CRDS) (par exemple Nakaema et al., 2011). Pour le mesurer, il suffit de couper la source laser quand la cavité contient suffisamment de photons. Celle-ci se vide alors exponentiellement. Le temps d’amortissement de la résonance est fonction de la réflectivité des miroirs et de l’absorption α(λ). Cette technique est notamment utilisée par le constructeur Picarro (Picarro Inc, Santa Clara, Californie, États-Unis). D’autres constructeurs utilisent quant à eux directement le signal transmis par la cavité, c’est le cas notamment de Los Gatos Research (LGR, San Jose, Californie, États-Unis) ou d’AP2e (Ap2e ProCeas, Aix-en-Provence, France).

58De nombreuses espèces chimiques absorbent dans le proche et moyen infrarouge. Ce sont bien sûr les principaux gaz à effet de serre (CO₂, N₂O, CH₄, H₂O), mais également d’autres molécules plus réactives pouvant avoir un intérêt dans le domaine de la qualité de l’air. Les spectromètres actuels sont capables de détecter une atténuation de l’intensité lumineuse de 10^‑9, le seuil de détection par espèce dépendra de l’intensité de leurs raies d’absorption et d’éventuelles interférences avec d’autres espèces. Le tableau 4.2 indique à titre d’exemple les limites de détection que l’on peut atteindre pour différentes molécules suivant la longueur d’onde choisie.

Tableau 4.2. Exemple de limites de détection que l’on peut atteindre pour différentes molécules en 1 seconde.

Espèce	CO2	H2S	NH3	CO	CH4	H2O	HCL	C2H4	HF	NO, NO2	N2O
Limite de détection à 1 Hz (ppb)	300	100	1	1	1	1	1	50	0,2	0,1	0,1
λ (nm)	1 600	1 604	2 326	2 326	2 326	1 390	1 742	1 620	1 297	410	4 464

Capteurs connectés

59Autrefois peu sensibles et réservés à des applications spécifiques (surveillance en milieu professionnel), les mini-capteurs connaissent depuis quelques années une vague sans précédent de développement conduisant à des objets plus petits, moins chers, potentiellement performants et de plus en plus connectés. Dans le domaine de la qualité de l’air, ces mini-capteurs permettent de mesurer en temps quasi réel (résolution de quelques minutes ou mieux) les concentrations de différents polluants gazeux et particulaires dont le monoxyde de carbone, l’ozone et les oxydes d’azote. Il faut toutefois noter que de nombreux interférents sont associés à cette technique qui nécessite des algorithmes de correction adaptés. Sensibilité et précision sont un des enjeux de ces mini-capteurs, car, comme l’a montré une étude récente du Joint Research Centre (Ispra, Italie) sur les capteurs d’oxydes d’azote, nombreux sont ceux dont les performances ne sont pas adaptées aux niveaux de concentrations et à la variabilité des composés en atmosphère « réelle ». En ce qui concerne les polluants particulaires, différents types de capteurs ont été développés. Des micro-aethalomètres portables permettent par exemple de mesurer un équivalent « carbone-suie » et ont déjà été utilisés dans plusieurs études (par exemple Reche et al., 2014).

60En ce qui concerne l’application de ces technologies dans le domaine de la pollution en milieu rural, elle reste pour l’instant marginale, mais devrait également connaître un développement important ces prochaines années, avec l’émergence des capteurs permettant de mesurer des composés liés aux émissions agricoles. En particulier, l’ammoniac (NH₃) et les particules secondaires de petite taille (diamètre < 2,5 µm), comme le sulfate d’ammonium ((NH₄)₂SO₄), le nitrate d’ammonium (NH₄NO₃) ou le chlorure d’ammonium (NH₄Cl), sont visés. Les micro-capteurs à base de polymères conducteurs intrinsèques développés ces dernières années permettraient d’apporter une réponse appropriée à cette problématique. Ils s’avèrent très performants par rapport à leurs concurrents, avec une limite de détection de l’ordre de quelques ppb (contre 1 ppm pour les cellules électrochimiques), une gamme de mesure sur plusieurs ordres de grandeur de concentrations, et enfin une réponse instantanée réversible et sans interférence (Wojkiewicz et al., 2017). Les laboratoires de recherche sont également sollicités pour développer des surfaces sensibles susceptibles de répondre à des besoins spécifiques de mesure de la pollution rurale, comme la détection du sulfure d’hydrogène ou encore de nitrate d’ammonium particulaire.

Vers une mesure de l’impact sanitaire

61La pollution atmosphérique a des effets délétères sur la santé, ainsi que présenté dans le chapitre 1, notamment sur le système cardio-pulmonaire (WHO, 2016). Une des voies d’exposition se situe au niveau du poumon après l’inhalation d’espèces réactives de l’oxygène (ROS) transportées ou générées par les particules atmosphériques (PM) ainsi que par certaines espèces gazeuses oxydantes. Le stress oxydatif est défini comme un déséquilibre en antioxydants participant aux défenses du système immunitaire dans le milieu pulmonaire, engendré par les espèces oxydantes absorbées. Ceci conduit à des dommages cellulaires et est à l’origine de multiples pathologies comme l’asthme ou la bronchite. Si l’on comprend un peu mieux chaque jour les mécanismes complexes qui gouvernent l’apparition des pathologies, l’indicateur réglementaire qui permet aujourd’hui de lancer les alertes sanitaires lors des événements particulaires ne prend en compte que la masse des PM. Or une grande part de la masse des PM présente une toxicité faible. À l’inverse, certaines espèces comme les métaux de transition et certains composés organiques contribuent peu à la concentration totale des particules, mais possèdent une forte réactivité et toxicité.

62Ainsi, la capacité intrinsèque des espèces atmosphériques à générer des ROS dans un milieu biologique, aussi appelée « potentiel oxydant » (PO), est un indicateur qui se développe rapidement pour sa pertinence à prédire la nocivité des polluants atmosphériques. Cette mesure intègre les hétérogénéités de taille, de composition, de surface des particules et représente une alternative prometteuse aux simples mesures de concentration massique des PM actuellement en vigueur pour la réglementation ou utilisées dans la majorité des études épidémiologiques (Kelly et Fussel, 2012). Depuis une petite dizaine d’années, plusieurs méthodes in vitro et in vivo ont été développées pour mesurer le PO des PM. Les méthodes in vivo consistent à mesurer des biomarqueurs du stress oxydatif directement dans le sang ou l’urine (glutathion, cytokines, 8 OdG). Les méthodes in vitro consistent à mettre en contact des cellules épithéliales pulmonaires avec des particules et à mesurer l’expression des marqueurs de l’inflammation cellulaire. À cause de leur spécificité à certains types de ROS ou à certains composants des PM, aucun consensus n’est aujourd’hui proposé sur le test biochimique le plus représentatif des effets sanitaires réels, et la communauté s’oriente vers des combinaisons de plusieurs méthodes.

63Aucune étude ne se focalise actuellement spécifiquement sur les effets des émissions agricoles, mais un intérêt pourrait émerger compte tenu des émissions des PPP et potentiellement d’espèces biogéniques primaires par ce secteur d’activité.

Détection, identification et quantification des particules d’aérosols biologiques primaires atmosphériques en temps réel

64Les particules d’aérosols biologiques primaires (PBAP) sont constituées d’organismes morts ou vivants (algues, bactéries, virus), de bioparticules (pollens, spores de champignons) et de fragments divers (végétaux, produits d’excrétion). L’agriculture contribue fortement aux émissions de ces particules. La taille des bioaérosols varie de quelques nanomètres jusqu’à une centaine de micromètres. Ils sont impliqués dans la régulation du climat en fonction de leurs propriétés physiques et chimiques. Ils peuvent notamment conduire à la formation de nuages et de précipitations en jouant le rôle de noyaux de condensation provoquant la formation de cristaux de glace, de neige et de gouttelettes d’eau (Fröhlich-Nowoisky et al., 2016).

65Pour documenter la variabilité dans l’atmosphère des bioaérosols, il est nécessaire de les collecter, de les dénombrer et de les identifier. Les dispositifs de collecte des bioaérosols jusqu’alors utilisés sont basés sur les forces d’inertie comme les impacteurs ou sur des méthodes d’échantillonnage non inertielles telles que la filtration ou le dépôt passif. Généralement, le dénombrement et l’identification sont ensuite réalisés au laboratoire par des cultures sur milieux nutritifs sélectifs et des observations par microscopie optique. Pour la collection et l’identification des particules supérieures à 10 µm comme les pollens et les spores fongiques, le dispositif le plus utilisé est le capteur volumétrique de type Hirst, Lanzoni (Grinshpun et al., 1994), dont le principe est basé sur l’aspiration d’un volume d’air connu avec impaction des particules sur une bande enduite d’un revêtement adhérant fixée sur un tambour qui défile, permettant de réaliser un prélèvement sur 7 jours. Après exposition, la bande est analysée au microscope optique (Thibaudon et al., 2013).

66La détection optique ou chimique des micro-organismes atmosphériques en temps réel constitue un véritable défi en physico-chimie analytique. Les dispositifs de détection optique sont basés sur le comptage de particules isolées et de leur fluorescence induite qui permet de distinguer les particules ayant une activité biologique (Crawford et al., 2015). Le dispositif de détection chimique est quant à lui basé sur une technique de collection et de mise en solution des aérosols atmosphériques (Particle Into Liquid Sample, PILS) couplée à une chromatographie liquide haute performance, avec une détection par spectrométrie de masse (HPLC-MS) qui cible des métabolites cellulaires. Les méthodes optiques sont simples à mettre en œuvre, mais permettent une quantification sans différenciation des bioaérosols, alors que la méthode PILS-HPLC-MS permet la quantification et la différenciation des moisissures et des spores fongiques atmosphériques (Sarda-Estève et al., 2014). Parmi les instruments de détection optique testés, le Wideband Integrated Bioaerosol Sensor (WIBS) s’est avéré être le plus performant (Lassar et al., 2014).

67Aujourd’hui, les différentes approches de détection, d’identification et de quantification de la présence des bioaérosols dans l’air sont en pleine évolution. Les travaux de recherche en cours pour améliorer la sensibilité, la spécificité ainsi que la quantification de bioaérosols permettront dans un avenir proche de proposer des instruments de réseaux simples et efficaces.