Rapport s goudreau2

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Rapport s goudreau2

  1. 1. ffd8ffe000104a4649460001010100a500a70000ffee000e41646f626500648000000001ffdb00430002020Université du Québec à MontréalDépartement de Géographie20202020202020203020202030403020203040504040404040506050505050505060607070807070609090a0a09090c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0cffdb004301030303050405090606090d0b090b0d0f0e0e0e0e0f0f0c0c0c0c0c0f0f0c0c0c0c0c0c0f0c0c0c0c0c0c0c de bruit sur lîle de Montréal à partir des déterminants de Estimation des niveaux lenvironnement bâti0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0cffc0001108006b011a03011100021101031101ffc4001f0000010501010101010100000000000000000102030405060708090a0bffc400b5100002010303020403050504040000017d01020300041105122131410613516107227114328191a10823 Rapport de stage Présenté par42b1c11552d1f024336272 Sophie Goudreau82090a161718191a25262728292a3435363738393a434445464748494a535455565758595a636465666768696a737475767778797 Automne 2010a838485868788898a92939495969798999aa2a3a4a5a6a7a8a9aab2b3b4b5b6b7b8b9bac2c3c4c5c6c7c8c9cad2d3d4d5d6d7d8d9dae1e2e3e4e5e6e7e8e9eaf1f2f3f4f5f6f7f8f9faffc4001f0100030101010101010101010000000000000102030405060708090a0bffc400b51100020102040403040705040400010277000102031104052131061241510761711322328108144291a1b1c109233352f0156272d10a162434e125f11718191a26
  2. 2. Remerciements Je tiens à remercier Audrey Smargiassi, chercheure et responsable du projet, qui m’a donné l’occasion de me dépasser durant cette activité de stage et qui m’a soutenue et conseillée tout au long du projet. Céline Plante, statisticienne de l’équipe EUS, m’a appuyée durant le stage particulièrement pour les analyses statistiques et la révision du rapport. Je remercie également Louis Drouin, responsable du secteur Environnement urbain et santé qui m’a fait confiance et m’a donné la liberté de mener ce projet à terme.
  3. 3. Table des matières 1. Contexte du stage ...........................................................................................................3 1.1. Milieu de stage................................................................................................................3 2. Introduction.................................................................................................................... 4 3. Problématique.................................................................................................................4 3.1. Facteur qui influenceles niveaux de bruit ambiant................................................................4 3.2. Conséquence du bruit sur la santé......................................................................................5 3.3. Mesure de l’exposition au bruit ..........................................................................................5 3.4. Estimation des niveaux de bruit.........................................................................................6 4. Méthode......................................................................................................................... 6 4.1. Territoire d’étude et sites d’échantillonnage du bruit extérieur à Montréal ................................ 6 4.2. Source de données utilisées pour le développement du modèle LUR sur le bruit à Montréal.........7 4.2.1. Cueillette des données sur les niveaux de bruit..............................................................7 4.3. Pré-test sur les appareils de mesure du bruit.......................................................................8 4.4. Période d’échantillonnage des niveaux de bruit..................................................................... 8 4.5. Caractérisation des sites d’échantillonnages....................................................................... 10 5. Résultat de l’échantillonnage des mesures de bruit ............................................................. 14 6. Développement du modèle LUR ....................................................................................... 17 6.1. Coefficient de corrélation ................................................................................................ 17 6.2. Modèle de régression linéaire multiple .............................................................................. 20 6.3. Validation du modèle...................................................................................................... 21 7. Utilisation du modèle LUR pour l’estimation des niveaux de bruit sur le territoire..................... 21 8. Discussion .................................................................................................................... 23 9. Conclusion.................................................................................................................... 24 10. Réflexion ...................................................................................................................... 25 11. Bibliographie................................................................................................................. 26 12. Annexes ....................................................................................................................... 27 12.1. Calendrier des activités de stage...................................................................................... 27 12.2. Cartes du territoire ........................................................................................................ 28 12.3. Plan d’analyse ............................................................................................................... 29 12.4. Statistiques sur les niveaux moyens de bruit aux sites d’échantillonnage, Montréal, 2010......... 30 12.5. Matrice de corrélation des variables explicatives................................................................. 32Liste des tableauxTableau 1. Erreur moyenne quadratique des mesures de bruit sur deux appareils Noise Sentry (db[A])...8 Tableau2. Évènements survenus lors de l’échantillonnage sur les mesures de bruit à Montréal, ............. août 2010 ..................................................................................................................9Tableau 3. Variables prédictives pour l’estimation des niveaux de bruit sur l’île de Montréal, août 2010 . 11Tableau 4a. Statistique des variables prédictives des niveaux de bruit à Montréal, août 2010 ................ 13Tableau 4b. Statistique des variables prédictives des niveaux de bruit à Montréal, août 2010 ................ 14Tableau 5. Statistique des niveaux moyens de bruit (db[A])mesurés à 87 sites déchantillonnage; Montréal août 2010 ................................................................................................... 16Tableau 6. Corrélation de Pearson entre les niveaux moyens de bruit mesurés aux 87 sites en août 2010 et les variables prédictives.......................................................................................... 18Tableau 7. Résultat du modèle de régression multiple pour la prédiction des niveaux de bruit moyen l’été sur l’île de Montréal ................................................................................................... 20 1
  4. 4. Liste des figuresFigure 1 : localisation des sites d’échantillonnage sur les mesures de bruits, Montréal en août 2010 ......... 7Figure 2 : Noise Sentry.................................................................................................................. 7 Figure3 : Moyenne des niveaux moyens de bruit à l’heure mesurée à 87 sites d’échantillonnage; Montréal, août 2010..................................................................................................... 15 Figure4 : Moyenne des niveaux moyens de bruit par jour mesurée à 87 sites d’échantillonnage; Montréal, août 2010..................................................................................................... 15 Figure5. Moyenne des niveaux moyens de bruit enregistrée aux sites d’échantillonnage, Montréal août 2010...................................................................................................... 16Figure 6. Relation entre les variables explicatives du bruit et les mesures de bruit aux 87 sites d’échantillonnage; Montréal, août 2010 .......................................................................... 19Figure 7. 1 - Relation entre les valeurs moyennes de bruit prédites par le modèle LUR et les résidus; 2 - relation entre les valeurs prédites et observées sur les niveaux de bruit moyen; Montréal, août 2010 .................................................................................................................. 21Figure 8. Niveaux de bruit moyen estimés par un modèle LUR; Montréal, août 2010............................. 22 2
  5. 5. 1. Contexte du stageLa démarche s’inscrit dans le contexte d’un stage de diplôme d’études supérieur spécialisé (DESS) en Systèmesd’information géographique (SIG). L’activité de stage permet aux étudiants d’appliquer les connaissances acquisesau cours de la formation dans un milieu opérationnel.Le projet de recherche s’est réalisé avec Audrey Smargiassi, titulaire de la Chaire sur la pollution de lair, leschangements climatiques et la santé de lUniversité de Montréal mise en place en partenariat avec la Direction desanté publique (DSP) de Montréal et l’Institut national de santé publique du Québec (INSPQ).Ainsi, tout au long du stage les systèmes d’informations géographiques ont été utilisés dans la réalisation d’un projetde recherche visant à estimer les niveaux de bruit sur l’île de Montréal. Les estimations ont été produites à partir desmesures sur les niveaux de bruits récoltés à une centaine de localisations et des caractéristiques de l’environnement.Le logiciel ArcView d’ESRI sera employé pour le traitement des données et des analyses à caractère spatiales.L’application des méthodes statistiques a été intégrée dans le stage avec les logiciels SAS et R, puisque celui-ciconsistait à réaliser un modèle statistique de type Land Use Regression visant à estimer les niveaux de bruit. Laréalisation du modèle statistique se fera avec la collaboration de la statisticienne de l’équipe Céline Plante. ffd8ffe000104a464946000102 0100c800c80000ffe20c584943 435f50524f46494c4500010100Le stage se répartit en quatre principales étapes soit la préparation et la collecte de données sur le terrain, la 000c484c696e6f021000006d6estructuration de la base de données d’analyse incluant les variables dépendantes et indépendantes, l’élaboration du 74725247422058595a2007ce0modèle statistique visant l’estimation des niveaux de bruit et finalement, l’application du modèle sur l’ensemble du 0020009000600310000616373territoire. Cette dernière étape a permis de réaliser une carte sur les niveaux de bruit pour l’ensemble du territoire. 704d534654000000004945432 0735247420000000000000000 000000000000f6d6000100000 1.1. Milieu de stage 000d32d485020200000000000 0000000000000000000000000 0000000000000000000000000Le stage s’est effectué au sein de l’équipe Environnement urbain et santé (EUS) de la Direction de santé publique de 0000000000000000000000000Montréal localisée au 1301 rue Sherbrooke Est. La DSP est un organisme public à l’échelle régionale qui relève de 0000000001163707274000001l’Agence de la santé et des services sociaux de Montréal ayant sous sa responsabilité les mandats légaux suivants 5000000033646573630000018[10] : 40000006c77747074000001f0 00000014626b7074000002040 la population de l’état de santé général des individus qui la composent, des 1Informer 00000147258595a0000021800 de santé prioritaires, des groupes les plus vulnérables, des principaux problèmes 0000146758595a0000022c000 de risque et des interventions qu’il juge les plus efficaces, d’en suivre facteurs 000146258595a000002400000 et le cas échéant, de conduire des études ou recherches nécessaires à cette l’évolution 0014646d6e640000025400000fin; 070646d6464000002c4000000 2Identifier les situations susceptibles de mettre en danger la santé de la population et de 88767565640000034c0000008 voir à la mise en place des mesures nécessaires à sa protection; 676696577000003d400000024 6c756d69000003f8000000146 une expertise en prévention et en promotion de la santé et de conseiller 3Assurer d6561730000040c0000002474 régionale sur les services préventifs utiles à la réduction de la mortalité et de lAgence 656368000004300000000c725la morbidité évitable; 452430000043c0000080c6754 4Identifier les situations où une action intersectorielle simpose pour prévenir les 52430000043c0000080c62545 les traumatismes ou les problèmes sociaux ayant un impact sur la santé de la maladies, 2430000043c0000080c746578 et, lorsquil le juge approprié, de prendre les population 7400000000436f70797269676 8742028632920313939382048 65776c6574742d5061636b617 26420436f6d70616e79000064 6573630000000000000012735 247422049454336313936362d 322e310000000000000000000 0001273524742204945433631 3936362d322e3100000000000 0000000000000000000000000 000000000000000000
  6. 6. L’équipe EUS, outre ses mandats légaux, travaille principalement sur les déterminants de l’environnement bâti quiont un impact sur la santé des individus. On entend par environnement bâti la répartition des fonctions urbaines etusages du territoire, le design des édifices et des espaces publics ainsi que les systèmes de transport qui incluent lesinfrastructures et les véhicules routiers.À l’aide des connaissances scientifiques et des résultats de recherches sur les différentes thématiques, l’équipe EUScherche à influencer les politiques locales et régionales visant l’amélioration de la santé des individus en agissant surl’environnement urbain.Ainsi, le stage sera en lien avec le premier mandat de la DSP, soit de conduire une étude permettant d’estimerl’exposition des résidents de l’île de Montréal à des niveaux de risque en lien avec la pollution sonore. Pour ensuiteinformer la population sur les niveaux d’expositions ainsi que les risques associés.2. Introduction 1Selon l’Organisme mondial de la santé (OMS), le bruit se définit par une sonorité indésirable perçue par lesindividus. La pollution sonore est une problématique environnementale qui ne cesse de croitre et génère denombreuses plaintes provenant des populations exposées. Et encore, généralement les gens se plaignent à propos desituations ponctuelles non à propos de sources permanentes pour lesquelles ils ne croient pas avoir d’influence. Lesplaintes représentent donc une faible proportion des individus incommodés par les nuisances sonores, parconséquent, elles ne sont pas un bon indicateur de cette problématique [11].En milieu urbain, les zones résidentielles sont régulièrement localisées à proximité de générateurs de bruit, dont lessources sont multiples. À Montréal, l’aéroport Montréal-Trudeau génère de nombreuses plaintes de la part desindividus qui résident à proximité, car ils sont soumis à des niveaux élevés de bruit induit par le trafic aérien [2]. Et, letrafic aérien n’est pas le seul émetteur de bruit qui perturbe la santé des individus exposés, tous les types de transportcontribuent à la pollution sonore. On recense également les zones industrielles, les cours de triages, les bars,l’industrie de la construction comme générateur de bruit qui dérange les individus [11].À Montréal, il existe très peu d’informations disponibles sur les niveaux d’exposition sonore auxquels est soumise lapopulation. Par conséquent, il devient difficile de cibler des interventions visant la réduction du bruit à des endroitsstratégiques, par exemple dans les écoles ou les garderies [11].3. Problématique mesures quil juge nécessaires pour favoriser cette action. 3
  7. 7. hauteur retransmettront plutôt les ondes sonores. La construction d’un mur coupe-son est aussi un moyen efficace,mais peu esthétique pour éviter que le bruit des autoroutes nuise à la population. 3.2. Conséquence du bruit sur la santéOn convient que l’exposition à des niveaux élevés de bruit engendre un inconfort chez les individus. Par contre, il estplus difficile d’établir un lien de cause à effet entre certaines maladies et les conséquences sur la santé, car les effetspeuvent être directs, mais aussi cumulés sur une longue période. De plus, les normes sur les niveaux sonoresacceptables sont difficiles à établir puisque le système auditif des individus n’est pas sensible aux mêmes niveaux, etla durée d’exposition peut également varier d’un individu à l’autre avant de devenir néfaste pour la santé.Plusieurs effets néfastes peuvent être causés par des niveaux élevés de bruit chez les individus et l’OMS en fait lalliste dans son document [11]. L Le déficit auditif L L’incompréhension de la parole L La perturbation du sommeil L’altération des fonctions psychologiques pouvant mener à des problèmes d’hypertension artérielle ou des m maladies cardiaques A Accélération des maladies mentales D Diminution des niveaux de performance (à l’école ou au travail) E Effets sociaux (exemple : comportement agressif accru) Effets combinés sur la santé provenant de différentes sources à différents moments 3.1. Facteur qui influence les niveaux de bruit ambiantLes sources de bruits étudiés proviennent essentiellement de l’environnement extérieur et elles sont principalementissues du trafic routier, aérien et ferroviaire; des industries, de la construction et des travaux publics, des bars ainsique du voisinage. Les niveaux de bruit générés dans l’environnement intérieur ou sur le lieu de travail ne seront pasabordés dans cette étude.L’aménagement du territoire peut favoriser ou défavoriser l’exposition de la population à la pollution sonore. Uneforte densité de végétation absorbera les sons tandis que le béton et les édifices tout en OMS : Autorité directrice et coordonnatrice, dans le domaine de la santé, des travaux ayant un caractère international au sein du système des Nations Unies. 4
  8. 8. 3.4. Estimation des niveaux de bruitIl existe différentes approches pour estimer l’exposition de la population aux niveaux de bruits. 1. Modèle numérique : Une approche numérique a été employée à San Francisco par Seto et al en 2007 où la méthode consistait à estimer les niveaux de bruit sur le territoire à partir du trafic routier sur les différents types de routes. Tout d’abord, le territoire a été divisé en quartiers et les routes ont été catégorisées en artère ou non. Puis, des images satellites ont permis d’attribuer un pourcentage de voitures, camion et autobus sur chacun des types de route pour ensuite estimer les émissions et les niveaux de bruit sur le réseau routier de l’ensemble du territoire [5]. 2. Modèle de régression : Un autre modèle de type Land Use Regression a été développé par Allen et al en 2009 dans les régions de Chicago et Riverside Coonty, aux États-Unis. Le modèle consiste à mettre les niveaux de bruit obtenus à plusieurs localisations en relation avec la proximité au réseau routier, la direction des vents et les particules ultras fines pour créer un modèle qui permettrait d’estimer les niveaux de bruit et la pollution sur l’ensemble du territoire [1].Dans notre étude nous avons aussi utilisé un modèle statistique de prédiction de type LUR. Les niveaux de bruit ontété mesurés à une centaine de sites d’échantillonnage durant deux semaines au cours du mois d’août 2010. Par lasuite, les niveaux de bruit obtenus ont été mis en relation avec les caractéristiques de l’environnement bâti pour laréalisation du modèle de prédiction. gestion du bruit devrait débuter par la surveillance de l’exposition humaine auxFinalement, l’OMS suggère que labruits et se poursuivre en réduisant les niveaux sonores dans les environnements spécifiques tels qu’écoles, aire dejeux, logements et hôpitaux [11].4. Méthode 3.3. Mesure de l’exposition au bruitL’unité de mesure pour le son est le décibel (dB). Son échelle est logarithmique, et pour chaque augmentation de 3décibels l’intensité sonore double [2]. La mesure est souvent pondérée pour la rendre similaire à la perception del’oreille humaine, elle est alors exprimée en dB[A].L’exposition au bruit se présente généralement par des mesures moyennes (Leq) ou des mesures maximums (Lmax)sur une période définie [6].Les valeurs guides fixées par l’OMS sur les niveaux acceptables de bruit à l’extérieur durant la nuit sont de 40 Leqde façon continu et de 55 Leq (de façon sporadique c.-à-d. quelques fois par nuit). Des niveaux de Leq à partir de 55ou plus la nuit peuvent devenir un problème de santé publique [6].Les niveaux sonores peuvent être mesurés par des appareils qui enregistrent le nombre de décibels sur une périodeplus ou moins longue. Par la suite, des mesures agrégées comme la moyenne ou le maximum de décibelsreprésentent l’exposition sonore à des localisations spécifiques [2].Idéalement, les mesures sonores devraient être obtenues à l’intérieur des bâtiments pour connaître précisémentl’exposition sonore des individus. Cependant, puisqu’il est impossible de mesurer l’exposition exacte de l’ensembledes individus d’une population, les mesures sont prises dans l’environnement extérieur pour ensuite estimerl’exposition à l’intérieur (en retranchant environ 15 dB[A]) [11]. 5
  9. 9. Le nombre de sites d’échantillonnage prévus pour les ffd8ffe000104a46494600010201012b012b0000ffe20c584943435f50524f46494c4 mesures sur le bruit a été fixé à 100. La localisation des 500010100000c484c696e6f021000006d6e74725247422058595a2007ce000200090 sites a été déterminée par l’équipe de Mark Goldberg00600310000616373704d5346540000000049454320735247420000000000000000 de l’Université McGill qui menait en même temps que 000000000000f6d6000100000000d32d48502020000000000000000000000000000 nous une étude visant la collecte de mesures de 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 polluants gazeux. Nous n’avons donc pas participé au1163707274000001500000003364657363000001840000006c77747074000001f00 processus visant la localisation des 0000014626b707400000204000000147258595a00000218000000146758595a0000 sites d’échantillonnage. La méthode de sélection des022c000000146258595a0000024000000014646d6e640000025400000070646d646 sites est décrite dans Crouse et coll. (2009) [3]. Les sites 4000002c400000088767565640000034c0000008676696577000003d4000000246c couvrent l’ensemble du territoire et ils sont localisés 756d69000003f8000000146d6561730000040c00000024746563680000043000000 principalement dans des zones résidentielles parfois00c725452430000043c0000080c675452430000043c0000080c625452430000043c0 situées à proximité des autoroutes, de l’aéroport ou des 000080c7465787400000000436f7079726967687420286329203139393820486577 zones industrielles. La figure 1 présente l’île de 6c6574742d5061636b61726420436f6d70616e790000646573630000000000000012 Montréal, son réseau routier et la localisation des sites 735247422049454336313936362d322e31000000000000000000000012735247422 de mesure du bruit. 049454336313936362d322e31000000000000000000000000000000000000000000 000000000000 ffd8ffe000104a464946000 1010100b200b10000ffee00 0e41646f62650064800000 0001ffdb004300020202020 Figure 1 : localisation des sites d’échantillonnage sur les mesures de bruits, Montréal en août 2010 2020202020203020202030 4030202030405040404040 4050605050505050506060 4.2. Source de données utilisées pour le développement du modèle LUR sur le bruit à Montréal 7070807070609090a0a090 4.2.1. Cueillette des données sur les niveaux de bruit 90c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0 c0c0c0cffdb004301030303 050405090606090d0b090b Afin de modéliser les niveaux de bruit sur le territoire, il était 0d0f0e0e0e0e0f0f0c0c0c0c nécessaire d’obtenir des données réelles sur les niveaux de 0c0f0f0c0c0c0c0c0c0f0c0c0 bruit émis à plusieurs endroits pour saisir les variations c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0 4.1. Territoire d’étude et sites d’échantillonnage du pour saisir Montréal spatiales et sur une assez longue période bruit extérieur à les c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0c0 variations temporelles liées aux jours de la semaine et aux c0cffc000110800cc010d030 Le territoirede la journée. Montréalles inclut la Sentry, petit appareil 14 villes liées. La population du heures d’étude est l’île de Ainsi, qui Noise ville du même nom, ainsi que 11100021101031101ffc400 conçu pour 1,9 enregistrer la pression sonore en 2 territoire est deune million d’habitants etontsuperficie est d’environ 500 km . des Figure 2 : Noise Sentry dB(A) sur longue période, sa été utilisés pour la collecte 1f00000105010101010101 données de l’étude. 0000000000000000010203 0405060708090a0bffc400b Le territoire se compose de terrains résidentiels de basse à haute densité, une proportion de 40 % du territoire est résidentielle. Les industriesle nombre 13 décibels surfaceles secondes ou toutes les 0,125 seconde et les données enregistrées sontL’appareil permet de mesurer occupent de % de la toutes de l’île et 12 % du territoire est formé de zones végétalisées 5100002010303020403050agrégées selon parcs ou les golfs.temps spécifié par de l’agglomération est d’une longueur de 5214 km, où sont la moyenne, le comme les un intervalle de Le réseau routier l’utilisateur. Les paramètres d’agrégation disponibles 980 km 504040000017d010203000 représentent le réseau routier supérieur (autoroutes et routes majeures) [12]. Le transport aérien est présent sur leminimum et le maximum [9]. 4110512213141061351610 territoire puisqu’il y a un aéroport international (Montréal-Trudeau) localisé à Dorval. Sur le territoire à l’étude, les 7227114328191a1082342b zones résidentielles côtoient les infrastructures de transport et les zones industrielles 1c11552d1f024336272820 (voir carte en annexe 2 pour laPour paramétrer les appareils, [12.2]). les connecter au logiciel Noise Sentry Manager, ce qui a été fait pour chacun d’eux avant la représentation du territoire on doitppériode d’échantillonnages. Les paramètres attribués sont : 90a161718191a252627282 92a3435363738393a43444 S Synchroniser l’heure de l’ordinateur avec celle de l’appareil; 5464748494a53545556575 L La prise de mesure à intervalle d’une seconde; 8595a636465666768696a7 L L’agrégation des mesures à intervalle de 2 minutes; 37475767778797a8384858 L Les paramètres d’agrégation sont le maximum, la moyenne et le minimum; L’unité de mesure est le dB[A] 68788898a9293949596979 8999aa2a3a4a5a6a7a8a9a ab2b3b4b5b6b7b8b9bac2c 3c4c5c6c7c8c9cad2d3d4d5 d6d7d8d9dae1e2e3e4e5e6 e7e8e9eaf1f2f3f4f5f6f7f8f9f affc4001f01000301010101 0101010101000000000000 0102030405060708090a0b ffc400b5110002010204040 6 3040705040400010277000 1020311040521310612415 1076171132232810814429 1a1b1c109233352f0156272 d10a162434e125f1171819 1a26
  10. 10. 4.3. Pré-test sur les appareils de mesure du bruitAfin de vérifier s’il existe une variation dans les données associées aux appareils, des tests ont été faits pour évaluer la concordancedes données échantillonnées. Les essais ont été réalisés dans une pièce fermée avec la radio allumée de façon à ce que le volumesonore soit assez élevé. Une série de mesures a été prise sur deux appareils suspendus à une hauteur d’environ 1,5 mètre du sol etune deuxième série de mesure a été prise sur les mêmes appareils, mais l’un d’eux a été placé dans un sac de plastique pour évaluersi les sacs atténuent les mesures de décibels. La durée des tests était d’environ 45 minutes où une mesure était prise toutes lessecondes. L’agrégation des données a été effectuée sur un intervalle de vingt secondes avec les paramètres maximum, moyenne etminimum.Au cours des tests, environ 135 mesures ont été enregistrées pour chaque cas de figure. La moyenne des valeurs moyennesenregistrées était de 62,6 dB[A] et 63,0 dB[A] pour le premier test; et 52,9 dB[A] 52,7 dB[A] pour le deuxième. L’effet du sac surun des appareils n’augmente pas l’écart entre les niveauxMoyenne des diff?rencesAfin de tester la précision des appareils, nous avons moyens des mesures.calculé la moyenne des différences entre les deux distributions et l’erreur moyenne quadratique ou en anglais Root mean square Erreur moyenne quadratiqueerror (RMSE) est présenté au tableau 2. Maximum Moyenne Minimum Maximum Tableau 1. Erreur moyenne quadratique des mesures de bruit sur deux appareils Noise Sentry (db[A]) Moyenne Minimum Comparaison sans sac de plastique -0,48 -0,37 -0,05 1,952 1,212 1,414 Comparaison avec sac de plastique 0,47 0,23 0,28 2,221 1,119 1,226Les appareils sont résistants, ils peuvent fonctionner à des températures variant entre -20 °C et 30 °C. Aussi, il est préférable de nepas les plonger sous l’eau afin de ne pas abimer le mécanisme électronique [9]. De ce fait, par mesure de précaution, lors del’échantillonnage nous avons décidé de mettre les appareils dans des sacs de plastique de type Zyploc ouverts à la base, de façon à cequ’ils soient protégés en cas d’averses intenses. L’effet du sac sur les mesures a été testé (voir plus bas).
  11. 11. Ainsi, trois équipes de 2 personnes se sont divisé le territoire pour l’installation et la récupération des appareils. Les Noise Sentryont tous été placés dans un sac de plastique ouvert à la base afin de les protéger des averses intenses puis installés sur des poteaux àeenviron trois mètres du sol. Au moment de l’installation, quelques informations étaient collectées sur les feuilles de route : N Numéro du Noise Sentry correspondant au site; L La date d’installation; L L’heure de départ de l’appareil; C Coordonnées GPS du site; Toutes informations pouvant influencer les mesures, comme un chantier de construction;Les appareils étaient munis de piles pouvant fonctionner durant dix jours sans arrêt. Toutefois, puisque notre périoded’échantillonnage était d’une durée de quatorze jours, un changement de pile a dû être planifié en cours de période, soit les 17, 18 et19 août. Le changement de pile a été réalisé par deux équipes formées par les étudiants d’Audrey Smargiassi (et de moi-même).Au cours de la période d’échantillonnage, des imprévus sont survenus ayant pour conséquence la perte, en partie ou en totalité desdonnées à quelques endroits. En effet, nous avons des appareils qui n’ont pas été retrouvés lors du changement de pile ou aumoment de la désinstallation. De plus, certains appareils avaient déjà la mémoire à pleine capacité au moment de l’installation, enraison d’une erreur lors du paramétrage. Aussi, par manque de temps lors des jours d’installation, des appareils n’ont pu êtreinstallés la première semaine d’échantillonnage. Ils l’ont été pour la deuxième semaine au moment du changement de pile. Etfinalement, quelques appareils ont mal été paramétrés : les données s’enregistraient aux secondes, remplissant ainsi la mémoire del’appareil en huit heures.Lerreur quadratique moyenne est une mesure qui permet de comparer des estimateurs entre eux; on considère qu’un estimateurfiable doit se rapprocher de 0. Dans l’ensemble, les résultats sont a permis de vérifiersiles paramètresque les maximums semblentPar conséquent, le changement de pile a été bénéfique puisqu’il satisfaisants même on remarque des appareils et de vider lamoins différents entreétaient déjà remplis. Malheureusement, laToutefois, les déjà entamée tests montrentavonsdans tous les cas demémoire de ceux qui les appareils que les valeurs moyennes. journée était résultats des lorsque nous que pris la décision lamoyenne des différencesIl entre lesquelques appareils qui n’ont pas enregistré adéquatement durant les quatorze jours.mesure pasvérifier tous les appareils. y a donc deux mesures se rapproche de zéro. Ce qui signifie qu’un appareil nesystématiquement des niveaux de bruit plus élevé que l’autre. N appareilsLe tableau 3 liste les évènements produits sur le terrain, le nombre d’appareils concernés ainsi que le nombre de semaines valides.Les RMS pour les moyennes des tests sont de 1,212 sans le semaines valides de 1,119 lorsqu’un des deux appareils est placé dans N sac de plastique etun sac de plastique. C’est toutAppareils disparus de constater que le RMS du deuxième test est plus faible, mais il est possible que de même étonnant 7l’agrégation des données ne se fasse pas pour les mêmes vingt secondes sur les deux appareils, ce qui peut expliquer les différences. Tableau 2. Évènements survenus lors de l’échantillonnage sur les mesures de bruit à Montréal, août 2010 0 M?moire pleine ? l’installation, mais pas de v?rification lors du changement de pile 6Il faut aussi mentionner qu’au moment de l’échantillonnage, tous les appareils étaient dans un sac de plastique, il y a donc un biais 0systématique à tous les sites d’échantillonnage. Des comparaisons 12 param?trage durant une seule de pluie et des résultats similaires M?moire plaine ? linstallation ou mauvais aussi été faites en période semaine ontont été observés (données non présentées). 1 Appareils install?s la deuxi?me semaine 3 4.4. Période d’échantillonnage des niveaux de bruit 1 Pas de changement de pile 1La période d’enregistrement des niveaux de bruit a duré 14 jours, soit du 11 au 24 août 2010. L’échantillonnage s’est produit à un 1moment relativement calme au niveau des transports routiers puisque ce moment de l’année correspond encore à la période de Aucun incident 71vacances. 2Les appareils ont été installés les 11 et 12 août et ils ont été récupérés les 24 et 25 août. La mise en place et la récupération desappareils se sont effectuées par l’équipe de recherche de Mark Goldberg de l’Université McGill avec la collaboration de la Chairesur la pollution de lair, les changements climatiques et la santé. C’est aussi eux qui se sont chargés d’obtenir les autorisationsnécessaires auprès des propriétaires de chacun des sites.
  12. 12. Lorsque les appareils ont été récupérés, le téléchargement des données a été effectué à l’aide du logicielNoise Sentry Manager puis chacun des fichiers de données a été exporté au format Excel. Nous avionsdonc un ou deux fichiers Excel par site d’échantillonnage, soit un fichier de données par semainesvalides, pour un total de 158 fichiers. Les fichiers comprenaient les champs de date et heure ainsi quela moyenne, le minimum et le maximum des niveaux de bruit toutes les deux minutes. Par la suite, tousles fichiers ont été rassemblés en une seule base de données avec le logiciel SAS. Lors de la création dela base de données, le premier enregistrement de chacun des jeux de données a été supprimé, car, aumoment de la mise en marche, l’appareil prend quelques secondes pour se calibrer faussant ainsi lapremière mesure enregistrée. 4.5. Caractérisation des sites d’échantillonnagesLa caractérisation des sites s’est faite à l’aide de plusieurs déterminants qui sont les variables prédictives dans le modèle et quiserviront à prédire les niveaux de bruit sur le territoire. Les déterminants sont des informations référencées géographiquementdisponibles pour l’ensemble du territoire de Montréal et non seulement pour les sites d’échantillonnage. Ils sont représentés dans lesSIG par des points, des lignes, des polygones ou une matrice de données.La caractérisation des sites d’échantillonnage s’est effectuée de deux manières, soit à partir du point représentant la localisationexacte du site ou par des zones tampons de 50, 100 et 150 mètres autour du point de localisation. La création de la couche de pointss’est faite dans un système d’information géographique à partir des coordonnées GPS prises au moment de l’installation desappareils, et les zones tampons ont été créées à partir de cette couche de points.La sélection des variables explicatives pour la réalisation du modèle a été établie sur la base des connaissances sur les facteursconnus pouvant influencer le bruit, ainsi que sur la disponibilité des données à la DSP. De plus, les variables sélectionnées doiventêtre disponibles à chacun des sites d’échantillonnage puisque le but de l’exercice est d’estimer les niveaux de bruit en tous pointssur le territoire. C’est pour cette raison qu’aucune information spécifique n’a été collectée à la localisation des sites. Le tableau 4liste les variables jugées pertinentes pour la prédiction des niveaux de bruit. Au final, le modèle a été développé avec les niveaux de bruit enregistré à 87 sites d’échantillonnage. Zones tampons Site d?chantillonnage
  13. 13. 100 m?tres 150 m?tres Valeur Distance la plus pr?s Tableau 3. Variables prédictives pour l’estimation des niveaux de bruit sur l’île de Montréal, août 2010 x x x x x x x x x x x x x x x x x x xdiffusion;2006) xxndustriel) x x xtes majeures dans la zone tampon 9 N. m?tres d’autoroutes et routes majeures dans la zone tampon 9 N. m?tres de ligne dautobus dans la zone tampon 10 Nombre d’arr?ts dautobus xxxxxx xxxxxx xxxxxx x xx x
  14. 14. La caractérisation des sites s’est effectuée de façons différentes en fonction du type de déterminant et de sa représentation dans lesSIG.Nous avons caractérisé les sites de trois manières possibles lorsque les déterminants de l’environnement étaient représentés par desppoints. R R. Le décompte du nombre de points localisés dans chacune des zones tampons (exemple : nombre d’arrêts d’autobus dans la zone La t dis tampon); La densité du phénomène par la méthode de noyau (kernel) était attribuée à la localisation exacte des sites (ex. : densité de tan bâtiments à 4 étages ou plus). La densité par le noyau est une méthode statistique non paramétrique qui vise à estimer, en tous ce points d’un territoire, la probabilité de l’intensité d’un phénomène (Silverman, 1986). la La distance la plus près de chacun des sites d’échantillonnage par rapport au déterminant (ex. : distance à la station de métro). plu s prè s deLes déterminants de types linéaires ont caractérisé les sites de deux manières : ch • ac nombre de mètres représentés par la caractéristique dans chacune des zones tampons (ex. : nombre de mètres d’autoroute Le un dans une zone tampon de 150 mètres). Cette dernière opération a été réalisée dans le logiciel ArcView avec l’application de Geospatial Modelling Environment (GME) développée avec le logiciel s sit es d’é chLLes déterminants du bruit illustrés par des polygones ont été représentés de deux manières possibles : ant ill La superficie occupée par les polygones à l’intérieur des zones tampons (ex. : pourcentage de la zone commerciale dans la zone t on tampon de 150 mètres). na La distance la plus près de chacun des sites d’échantillonnage par rapport au déterminant (ex. : distance à la zone industrielle la ge plus près). (ex . Di sta nc e au x pis tes de dé col lag e ou d’a tte2 NDVI :rri Indice de végétation normalisé (Normalized Difference Vegetation Index) obtenu par les images LANDSAT 7ETM+ (08-06-2001 10 h)obtenu ssaGéogratis 3 Carte occupation du sol édition 2000; Service de la mise en valeur du territoire, Division de l’aménagement, Ville de deMontréal 4 Nous aurions pu attribuer la catégorie de l’occupation du sol dans lequel se trouvaient les sites d’échantillonnage 5 Rôle foncier l’île de geMontréal 2002 mis à jour en 2004, Ville de Montréal 6 Nous aurions aussi pu ajouter le nombre de bâtiments dans les zones tampons 7 deRecensement 2006; Statistique Canada. (Densité = Population des aires de diffusion / superficies des aires de diffusion). 8 Nous aurions aussi pu l’acalculeréro densité avec la méthode de Kernel, par exemple 9 CanMap® RouteLogistics, version 2007.3, DMTI TM 10 Société de transport de uneMontréal (STM), 2010 11 Base de données topographiques du Québec à léchelle de 1/20 000 ; Direction de la cartographie topographique, poministère des Ressources naturelles, de la Faune et rt M des Parcs (MRNFP), octobre 1999 12 L’aéroport est représenté par les pistes de décollage et ontatterrissage ont été vectorisées dans le logiciel ArcGis réa l- Tr ud ea u)
  15. 15. Tableau 4a. Statistique des variables prédictives des niveaux de bruit à Montréal, août 2010Et finalement, les déterminants représentés par une image matricielle ont caractérisé les sites en attribuant la valeur du pixel à lalocalisation du site d’échantillonnage.Les tableaux 5a et 5b présentent les statistiques sur les variables explicatives des niveaux de bruit que nous avons sélectionnées.
  16. 16. Tableau 4b. Statistique des variables prédictives des niveaux de bruit à Montréal, août 2010
  17. 17. Zones tamponsVariables explicatives 50 m?tres 100 m?tres 150 m?tresMoyenne M?diane MinimumMaximum Q1 Q3 Moyenne M?diane Minimum Maximum Q1 Q3 Moyenne M?diane Minimum Maximum Q1 Q3Proportion de parc dans la zone 6,1 Proportion territoire commercial dans la zone 9,5 Proportion territoire industriel dans la zone 5,9 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,073,8 87,7 99,7 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 6,2 9,2 6,3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 60,1 74,9 99,9 0,0 0,0 0,0 3,5 9,6 0,0 6,7 9,2 6,7 0,0 1,3 0,0 0,0 0,0 0,0 49,6 65,9 99,2 0,0 0,0 0,0 8,7 11,6 1,0Proportion du territoire r?sidentiel faible densit? dans la zone 34,5 0,0 0,099,7 0,0 0,0 31,5 4,1 0,0 99,9 0,0 62,6 29,4 8,3 0,0 99,9 0,0 56,8Proportion du territoire r?sidentiel moyenne densit? dans la zone 24,0 0,0 53,599,7 0,0 0,0 24,4 7,0 0,0 99,8 0,0 43,0 24,0 9,1 0,0 92,8 0,0 43,7Proportion du territoire r?sidentiel haute densit? dans la zone 4,7 0,0 81,279,8 0,0 0,0 4,3 0,0 0,0 59,2 0,0 0,0 3,9 0,0 0,0 Sites d?chantillonnage 37,5 0,0 3,2Nombre de b?timents (tous types : r?sidentiel; commercial; explicatives Valeur Variables industriel) 8,7 7,0 la plus pr?s Distance 0,033,0 2,0 12,0 Moyenne 41,4 33,0M?diane 0,0 Minimum 234,0 Maximum 18,0 Q1 52,0 Q3 92,2Moyenne 73,0 M?diane Minimum 0,0 541,0 Maximum Q1 38,0 123,0 Q3 NDVI -0,03 -0,05 -0,30 0,33 -0,16 0,09
  18. 18. Distance aux zones industrielles 757,3585,2 0,02621,6 184,41144,8Densit? (kernel) de b?timents r?sidentielles + 4 ?tages 63,0 26,8 0,0 1152,5 1,8 83,7Densit? de population par air de diffusion 6183,8 4353,9 0,0 25060 2401,6 8330,5Densit? (kernel) d’arr?t d’autobus 22,5 22,4 4,5 44,2 16,5 28,3 132,5114,0 20,0403,1 67,1170,0Distance ? la station de m?tro 2847,32538,0 108,25100,0 800,85100,0Distance ? l’a?roport 1123310195 332626302 650115619
  19. 19. Avant de calculer la mesure moyenne, nous avons documenté la variation des mesures entre les heuresde jours et celles de la nuit ainsi qu’entre les jours de la semaine et celles de la fin de semaine. Lafigure 3 montre la moyenne des dB[A] à chacune des heures de la journée pour l’ensemble des sitesd’échantillonnage. On y remarque entre autres, qu’il y a une baisse des niveaux de bruit durant la nuit,soit entre 23 h et 6 h du matin et que l’écart entre les niveaux moyens minimums et maximums estd’environ six db[A]. ffd8ffe000104a4649460001020100c800c80000ffe20c584943435f50524f46494c45000101 00000c484c696e6f021000006d6e74725247422058595a2007ce000200090006003100006 16373704d5346540000000049454320735247420000000000000000000000000000f6d600 0100000000d32d4850202000000000000000000000000000000000000000000000000000 000000000000000000000000000000000000000000001163707274000001500000003364 657363000001840000006c77747074000001f000000014626b70740000020400000014725 8595a00000218000000146758595a0000022c000000146258595a0000024000000014646d 6e640000025400000070646d6464000002c400000088767565640000034c0000008676696 577000003d4000000246c756d69000003f8000000146d6561730000040c00000024746563 68000004300000000c725452430000043c0000080c675452430000043c0000080c6254524 30000043c0000080c7465787400000000436f707972696768742028632920313939382048 65776c6574742d5061636b61726420436f6d70616e7900006465736300000000000000127 35247422049454336313936362d322e31000000000000000000000012735247422049454 336313936362d322e3100000000000000000000000000000000000000000000000000000 05. Résultat de l’échantillonnage des mesures de bruitComme il a été mentionné plus tôt, le modèle sur l’estimation des niveaux de bruit a été réalisé à partir de 87 localisations où lesappareils ont Figure 3 : Moyenne des14 jours. moyensces localisations, on en compte sites d’échantillonnage; Montréal,pour les deux échantillonnés durant niveaux Parmi de bruit à l’heure mesurée à 87 71 qui ont des mesures validessemaines d’échantillonnage et 16 qui ont des mesures valides pour une seule semaine. août 2010La figure 4 présente la moyenne des dB[A] à chaque journée de la période d’échantillonnage pour tous les sites. On peut voir queles niveaux moyens de bruit varient un peu au courant de la semaine et les niveaux les plus bas sont mesurés la fin de semaine.Les appareils qui ont fonctionné durant deuxla fin de semaine et la semaine est d’au maximum 5 dB[A]. 7851 et 10219; quant à ceuxL’écart des niveaux moyens de dB[A] entre semaines, ont un nombre d’enregistrements qui varie entrequi ont échantillonné pendant une semaine, ils ont un nombre d’enregistrements allant de 3689 à 6763. Le changement de pile adébuté le lundi suivant l’installation (16 août); il restait donc neuf jours d’échantillonnage. Pour les appareils qui ont échantillonnédurant une semaine et qui ont été reprogrammés en premier, le nombre d’enregistrements maximums est semblable au nombre ffd8ffe000104a4649460001020100c800c80000ffe20c584943435f50524f46494c4500010100000c484c696e6f021000d’enregistrements minimums des appareils ayant échantillonné durant deux semaines. 006d6e74725247422058595a2007ce00020009000600310000616373704d53465400000000494543207352474200000 00000000000000000000000f6d6000100000000d32d4850202000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000116370727400000150000000336465736300000184000 0006c77747074000001f000000014626b707400000204000000147258595a00000218000000146758595a0000022c00Pour le présent travail, nous avons retenu parmi les mesures de bruit collectées lors de l’échantillonnage, la moyenne des niveaux de 0000146258595a0000024000000014646d6e640000025400000070646d6464000002c400000088767565640000034c0bruit. Ainsi,000008676696577000003d4000000246c756d69000003f8000000146d6561730000040c000000247465636800000430 pour chacun des sites, la moyenne des moyennes des niveaux de bruit aux deux minutes a été calculée. Cette moyenneest la variable dépendante du modèle LUR. Mais, puisque les mesures enregistrées sont des valeurs logarithmiques, le calcul de la 0000000c725452430000043c0000080c675452430000043c0000080c625452430000043c0000080c746578740000000moyenne doit en tenir compte. Ainsi, chacune des mesures a été déloguées avant de faire la moyenne des valeurs, le résultat a 0436f70797269676874202863292031393938204865776c6574742d5061636b61726420436f6d70616e7900006465736ensuite été relogué. 30000000000000012735247422049454336313936362d322e3100000000000000000000001273524742204945433631 3936362d322e31000000000000000000000000000000000000000000000000000000 Figure 4 : Moyenne des niveaux moyens de bruit par jour mesurée à 87 sites d’échantillonnage; Montréal, août 2010
  20. 20. Finalement, les niveaux moyens de bruit mesurés aux sites d’échantillonnage ne présentent pas suffisamment de variation temporelle pour faire plusieurs modèles en fonction des heures de la journée ou des jours de la semaine. Moyenne M?dianeLe tableau suivant dresse les statistiques des niveaux moyens de bruit utilisés pour le développement du ?cart type modèle. Variance Minimum Tableau 5. Statistique des niveaux moyens de bruit (db[A])mesurés à 87 sites déchantillonnage; Montréal août 2010 Maximum 25e percentile 75e percentile 64,1 63,3 4,3 18,6 56,2 74,2 61,0 66,7
  21. 21. 6. Développement du modèle LURLe modèle LUR a été réalisé dans le logiciel R à l’aide de la régression linéaire multiple. La variable à prédire est donc le niveau debruit moyen sur l’île de Montréal, peu importe l’heure de la journée ou la journée de la semaine.Avant de développer le modèle de régression multiple, les variables les plus susceptibles de prédire les niveaux de bruit devaientêtre sélectionnées parmi celles présentées au tableau 4. Le nombre maximum de déterminants à inclure dans le modèle est défini parHarrel, 2006 (p.61) : Nombre dans l’échantillon / 10 Æ 87/10 • 9 variables prédictives.La moyenne des dB[A] pour tous les sites est de 64,1 avec un écart type de 4,3. Il y a de la variation sur les niveauxmoyens de bruit entre les sites d’échantillonnage puisque les dB[A] varient entre 56,2 et 74,2.La figure 5 démontre les résultats des mesures moyennes pour tous les sites et l’annexe 12.4 détaille les statistiquesdes niveaux moyens mesurés à chacun des sites. 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 Cat?gorie Figure 5. Moyenne des niveaux moyens de bruit enregistrée aux sites d’échantillonnage, Montréal août 2010 Variables Zones tampons Site d?chantillonnage 50 m?tres 100 m?tres 150 m?tres Valeur Distance la plus pr?s V?g?tation NDVI (r?solution=30m)
  22. 22. Proportion de parc dans la zone tampon 0,054 0,054 Tableau 6. Corrélation de Pearson entre les niveaux moyens0,029 de bruit mesurés aux 87 sites en août 2010 et les variables prédictives Zones commerciales Proportion du territoire dans la zone tampon 0,314 ** 0,266 * 0,247 * 6.1. Coefficient de corrélation Zones industrielles Proportion du territoire dans la zone tamponPour faciliter le choix des meilleurs déterminants à inclure dans le0,287 modèle, le coefficient de corrélation de Pearson entre la variable **dépendante (Leq24) et chacune des variables prédictives a été calculée. Le tableau 7 présente les coefficients de corrélation ainsi 0,304que leur niveau de signification. ** 0,311 ** 0,363 ** R?sidentielle faible densit? Proportion du territoire dans la zone tampon -0,365 ** -0,329 ** -0,287 ** R?sidentielle moyenne densit? Proportion du territoire dans la zone tampon -0,194 -0,231 * -0,268 * R?sidentielle haute densit? Proportion du territoire dans la zone tampon 0,009 0,026 -0,001 B?timents r?sidentiels + 4 ?tages (Kernel) -0,023 Densit? de population (aire de diffusion;2006) -0,114 Milieu b?ti
  23. 23. ** -0,181 -0,248 *Ainsi, une sélection de huit variables prédictives a été réalisée. La figure 5 représente graphiquement la dispersion de chacune desvariables indépendantes sélectionnées en lien avec la variable dépendante, soit les niveaux moyens de dB[A]. La ligne qui traverseles graphiques est un lissage local des points (en anglais locally weighted scatterplot smoothing ou loess) et elle décrit la forme de larelation entre les deux variables. ffd8ffe000104a4649460001020100c800c80000ffe20c584943435f50524f46494c4500010100000c48 4c696e6f021000006d6e74725247422058595a2007ce00020009000600310000616373704d53465400 00000049454320735247420000000000000000000000000000f6d6000100000000d32d485020200000 000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 0000000001163707274000001500000003364657363000001840000006c77747074000001f00000001 4626b707400000204000000147258595a00000218000000146758595a0000022c000000146258595a0 000024000000014646d6e640000025400000070646d6464000002c400000088767565640000034c000 0.7 0.9 1.1 1.3 0 20 40 60 80 0 500 1500 2500 NDVI Zone commerciale 50m Distance aux industries 0008676696577000003d4000000246c756d69000003f8000000146d6561730000040c0000002474656 368000004300000000c725452430000043c0000080c675452430000043c0000080c625452430000043 c0000080c7465787400000000436f70797269676874202863292031393938204865776c6574742d506 1636b61726420436f6d70616e790000646573630000000000000012735247422049454336313936362 d322e31000000000000000000000012735247422049454336313936362d322e3100000000000000000 ffd8ffe000104a4649460001020100c800c80000ffe20c584943435f50524f46494c4500010100000c484c696e6f021000006d6e74725247422058595a2007ce00020 009000600310000616373704d5346540000000049454320735247420000000000000000000000000000f6d6000100000000d32d48502020000000000000000000 0000000000000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001163707274000001500000003364657363000001840000006c777 47074000001f000000014626b707400000204000000147258595a00000218000000146758595a0000022c000000146258595a0000024000000014646d6e640000 025400000070646d6464000002c400000088767565640000034c0000008676696577000003d4000000246c756d69000003f8000000146d6561730000040c00000 02474656368000004300000000c725452430000043c0000080c675452430000043c0000080c625452430000043c0000080c7465787400000000436f70797269676 874202863292031393938204865776c6574742d5061636b61726420436f6d70616e790000646573630000000000000012735247422049454336313936362d322e 31000000000000000000000012735247422049454336313936362d322e31000000000000000000000000000000000000000000000000000000 ffd8ffe000104a4649460001020100c800c8000 0ffe20c584943435f50524f46494c45000101000 00c484c696e6f021000006d6e74725247422058 595a2007ce00020009000600310000616373704 d5346540000000049454320735247420000000 000000000000000000000f6d6000100000000d3 2d485020200000000000000000000000000000 00000000000000000000000000000000000000 Figure 6. Relation entre les variables explicatives du bruit et les mesures de bruit aux 87 sites d’échantillonnage; Montréal, août 2010 00000000000000000000000000001163707274 00000150000000336465736300000184000000 6c77747074000001f000000014626b707400000 204000000147258595a0000021800000014675 8595a0000022c000000146258595a0000024000 000014646d6e640000025400000070646d6464Parmi les variables prédictives, on en compte 18 qui sont corrélées avec un R supérieur à 0,3 avec les niveaux de bruit. Une seulevariable pouvant 000002c400000088767565640000034c0000008 choix de celle-ci a été fait sur la base du expliquer les niveaux de bruit, a été sélectionnée par catégorie. Le 676696577000003d4000000246c756d6900000coefficient de Pearson le plus élevé et sur un niveau de signification d’au moins 0,05. Cette étape a permis de limiter la colinéaritéentre les variables3f8000000146d6561730000040c000000247465 explicatives et par conséquent, éviter l’ajout de variables inutiles. 6368000004300000000c725452430000043c000 0080c675452430000043c0000080c6254524300 00043c0000080c7465787400000000436f70797 269676874202863292031393938204865776c6 574742d5061636b61726420436f6d70616e7900 00646573630000000000000012735247422049 454336313936362d322e310000000000000000 00000012735247422049454336313936362d32 2e310000000000000000000000000000000000 00000000000000000000
  24. 24. 6.2. Modèle de régression linéaire multiple 2Le modèle de régression multiple a été réalisé avec huit variables explicatives démontrées au tableau 6. Le résultat du R est de0,398 (tableau 8), ce qui signifie que les variables sélectionnées expliquent 39,8 % de la variation dans les niveaux de bruit moyen.Les variables explicatives ne sont pas toutes pertinentes dans le modèle; comme la proportion du territoire commercial dans la zonetampon de 50 mètres (p=0,75) et le nombre de bâtiments dans la zone de 50 mètres (p=0,83). Mod?le 1 2Un deuxième modèle a alors été réalisé en excluant les variablesMod?le 2 qui ont une valeur de p>0,75. Le R est légèrement plus prédictivesélevé avec une valeur de 0,412 (tableau 8) et les variables explicatives ont tous une valeur de p<0,25. Le retrait de la proportion du Variables pr?dictivesterritoire commercial et du nombre de bâtiments dans la zone tampon permet ainsi de réduire le nombre de variables explicatives R2 = 0,398 R2 = 0,412tout en augmentant la qualité du modèle. coefficient p coefficient Tableau 7. Résultat du modèle de régression multiple pour la prédiction des niveaux de bruit moyen l’été sur l’île de Montréal p NDVI -3,770 0.2391 -3,375 0.2439 Proportion du territoire commercial dans la zone tampon 50m -0,007 0.7507 Distance aux zones industrielles -0,001 0.0889 -0,001 0.0790 Proportion du territoire r?sidentielle faibles densit?s dans la zone tampon 50m -0,025 0.0909 -0,023 0.0845 Proportion du territoire r?sidentiel de moyenne densit? dans la zone tampon 150m -0,052 0.0215 -0,048 0.0042 Nombre de b?timents (tous) dans la zone tampon de 50m 0,015 0.8314 Autoroutes + Rt. Majeures (N. km dans la zone tampon de 100m) 0,005 0.0110 0,005 0.0104 Longueur de ligne d’autobus dans la zone tampon de 50m 0,005 0.1054 0,004 0.1079
  25. 25. 6.3. Validation du modèleUn graphique de dispersion a été produit afin de vérifier si le modèle de régression s’ajuste sur l’ensemble des données de la mêmemanière. S’il n’y a pas de patron dans la dispersion des données entre les valeurs prédites et les résidus, c’est que le modèle préditles niveaux moyens de bruit de la même manière sur l’étendu des valeurs de bruit. Nous pouvons observer à la figure 8, que lesrésidus du modèle semblent se disperser aléatoirement, peu importe les valeurs ou la localisation des sites.De plus, toujours à la figure 8, un deuxième graphique de dispersion a été réalisé de manière à voir la précision du modèle entre lesniveaux moyens de bruit prédits et observés. On remarque qu’il y a plusieurs sites d’échantillonnage qui ont un écart considérableentre les valeurs prédites et les valeurs observées sur les niveaux de bruit. Toutefois, on observe que l’erreur soit un peu plusimportante dans la surestimation que dans la sousestimation des niveaux de bruit moyen. ffd8ffe000104a4649460001020100c800c80000ffe20c584943435f50524f46494c4500010100000c484c696e6f021000006 d6e74725247422058595a2007ce00020009000600310000616373704d53465400000000494543207352474200000000000 00000000000000000f6d6000100000000d32d4850202000000000000000000000000000000000000000000000000000000 000000000000000000000000000000000000000001163707274000001500000003364657363000001840000006c7774707 4000001f000000014626b707400000204000000147258595a00000218000000146758595a0000022c000000146258595a00 00024000000014646d6e640000025400000070646d6464000002c400000088767565640000034c00000086766965770000 03d4000000246c756d69000003f8000000146d6561730000040c0000002474656368000004300000000c725452430000043 c0000080c675452430000043c0000080c625452430000043c0000080c7465787400000000436f7079726967687420286329 2031393938204865776c6574742d5061636b61726420436f6d70616e7900006465736300000000000000127352474220494 54336313936362d322e31000000000000000000000012735247422049454336313936362d322e310000000000000000000 00000000000000000000000000000000000Finalement, le modèle a été réalisé avec six variables explicatives permettant d’estimer le mieux les niveaux moyens debruit sur le territoire de l’île de Montréal. L’équation du modèle finale est : Figure 7. 1 - Relation entre les valeurs moyennes de bruit prédites par le modèle LUR et les résidus; 2 - relation entre les valeurs prédites et observées sur les niveaux de bruit moyen; Montréal, août 2010Niveaux moyen de bruit = 69,2975 - (3,3754 * NDVI) - (0, 0011 * Distance aux industries) - (0,0233 * résidentiel faible dans lazone 50m) - (0,0481 * résidentielle moyenne dans la niveaux de bruit sur le territoire7. Utilisation du modèle LUR pour l’estimation des zone 150m) + (0,0048 * autoroutes et routes majeures dans la zone 100m) +(0,0043 * km de ligne bus dans la zone 50m)Afin de réaliser une carte des niveaux moyens de bruit sur l’île de Montréal, des points ont été générés sur l’ensemble du territoire.Pour créer cette nouvelle couche géographique, une grille faite de cadrans de 400 mètres par 400 mètres a été créée sur le territoiredans le logiciel ArcGis. Tous les cadrans qui incluent une parcelle de l’île de Montréal étaient conservés à l’exception des petites îlesautour de Montréal comme l’île-Bizard ou l’île Sainte-Hélène. Un nombre de 3138 cadrans a ainsi été obtenu. Puis, à partir de cescadrans, une nouvelle couche géographique a été créée représentant le point central de chacun des cadrans. Les points localisés àl’extérieur de l’île n’étaient pas retenus. C’est donc un total de 2950 points qui ont été créés. Par la suite, chacun de ces points a étécaractérisé avec les déterminants de l’environnement retenues dans le modèle final; à la localisation exacte du point ou par les zonestampons de 50, 100 et 150 mètres. Ensuite, l’équation du modèle a été appliquée sur chacun des points de façon à obtenir uneestimation des niveaux de bruit. Une interpolation a été réalisée sur l’estimation des niveaux de bruit. La méthode d’interpolationchoisie est le krigeage. Le krigeage est une méthode statistique qui permet une estimation linéaire et non biaisée puisque la moyenneest identique et la variance est minimale. L’estimation tient compte de la valeur des voisins pour éliminer les valeurs extrêmes de ladistribution (Baillargeon,2005).
  26. 26. La figure 8 présente le résultat du modèle LUR pour l’estimation des niveaux de bruit moyen sur l’île de Montréal en août 2010. 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 Figure 8. Niveaux de bruit moyen estimés par un modèle LUR; Montréal, août 2010
  27. 27. 8. DiscussionNous avons développé un modèle LUR dans le but de produire une cartographie des niveaux moyens de bruit sur l’île de Montréal. 2Le R de 0,412 obtenu du modèle de régression linéaire multiple ne permet pas d’estimer adéquatement les niveaux moyens de bruitsur le territoire. En effet, les variables explicatives inclus dans le modèle sont soit insuffisantes ou mal adaptées pour bien prédire lesniveaux de bruit. De plus, la mesure de bruit calculée aux localisations d’échantillonnage est une mesure moyenne qui ne tient pascompte de la variation temporelle des niveaux sonores. Les résultats auraient possiblement été meilleurs si les données n’avaient pasété moyennées sur l’ensemble de la période d’échantillonnage. Le facteur temps, à lui seul, par exemple les heures de jours, auraitcertainement expliqué une partie de la variation dans les niveaux sonores. Cependant, des travaux sont en court pour mieux prédireles niveaux de bruit sur l’île de Montréal.De plus, nous savons qu’il peut y avoir une différence entre la mesure des appareils, car le RMS calculé lors des tests sur deuxappareils est de 1,212. Cependant, l’erreur est assez minime si on l’a compare aux moyennes obtenus aux sites d’échantillonnages(56,2 à 74,2).Le moment de l’année où les mesures ont été récoltées peut aussi avoir un impact puisque cette période correspond encore aupériode de vacances. Les niveaux de bruit seront probablement sous-estimés à certains endroits et surestimés à d’autres lieux dû auxtravaux de constructions au cours de la période estivale.Il est connu que les facteurs météorologiques contribuent aussi à la variation des niveaux de bruit, notamment la pluie et la directiondes vents. Durant la période d’échantillonnage, il y a eu deux jours de pluie, les 15 et 16 août. Pour vérifier l’impact de ces journéessur la valeur moyenne des niveaux de bruit aux sites, nous avons calculé une nouvelle moyenne en supprimant les données récoltéeslors de ces deux journées. Toutefois, les coefficients de corrélation entre cette nouvelle variable et les variables explicativessélectionnées étaient très similaires à ceux obtenus avec la moyenne des db[A] incluant l’ensemble des journées d’échantillonnage. 2Il en est de même pour le résultat de la régression multiple avec un R très semblable à celui de notre modèle (résultats non-présentés).Afin d’augmenter la prédiction des niveaux de bruit, une série d’autres déterminant auraient pu être testés. Nos travaux futursdétermineront si ces facteurs sont de meilleurs prédicteurs des niveaux de bruit. Ainsi, les éléments en bas de page du tableau 4pourraient être ajoutés à la liste des variables prédictives des niveaux de bruit.Il serait aussi intéressant d’obtenir de nouvelles sources de données pour ajouter des variables explicatives dans le modèle, comme lenombre de voies de circulation du réseau routier et les débits de trafic d’autos et de camions. Aussi, l’intégration de la localisationexacte des commerces selon leur type (exemple : bars ou restaurants) auraient probablement mieux expliqué la variation des niveauxde bruit plutôt que la catégorie de l’occupation du sol commerciale qui est plus générale.À la figure 7, on perçoit bien l’influence des autoroutes et des routes majeures sur les niveaux de bruit. Par contre, on ne perçoit pasl’influence des niveaux sonores qui ont leurs origines ailleurs que sur le réseau routier. Il faudrait peut-être penser à refaire undeuxième échantillonnage en stratifiant les sites par générateurs de bruit en ajoutant l’aéroport, les chemins de fer et le centre-ville.De plus, l’échantillonnage devrait aussi tenir compte des déterminants qui apaisent les niveaux de bruit comme les grands parcs oules golfs. De cette façon, chaque déterminant qui influence les niveaux sonores serait intégré dans le modèle. Mais, il n’en reste pasmoins que le réseau routier à une influence significative sur les niveaux élevés de bruit sur l’île de Montréal.
  28. 28. 9. ConclusionUn modèle de régression linéaire multiple a été élaboré pour estimer les niveaux de bruit moyen sur l’île de Montréal. Le modèle aété développé à partir de mesures de bruit échantillonné à 87 localisations sur le territoire et six variables explicatives listées ici-bas,qqui sont des déterminants de l’environnement. I Indice de végétation NDVI D Distance aux zones industrielles P Proportion du territoire résidentielles faibles densités dans la zone tampon 50m P Proportion du territoire résidentiel de moyenne densité dans la zone tampon 150m L Longueur d’autoroutes et de routes majeures dans la zone tampon de 100m Longueur de ligne d’autobus dans la zone tampon de 50m

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