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Equipe de recherche ERI n°11[EP]2R : « Evaluation et prévention des risques professionnels et environnementaux »

Institut nationalde la santé et de la recherche médicale

DISTRIBUTION DE L'EXPOSITION DE LA POPULATION URBAINE

A DES POLLUANTS PARTICULAIRES GENOTOXIQUES, ET

EVALUATION DU RISQUE CANCEROGENE

- GENOTOX'ER -

(Distribution of urban populations exposure to airborne genotoxic pollutants, and cancer risk assessment)

RAPPORT SCIENTIFIQUE FINAL

Convention de recherche n° CV 03000067

Novembre 2004

Principaux responsables des travaux : Eléna Nerrière et Denis Zmirou-Navier

Avec la collaboration des laboratoires universitaires de Santé Publique de Paris-V et Rouen, de l’INERIS, de l’InVS, de l’ADERA, CENBG, des AASQA de Grenoble, Paris, Rouen et Strasbourg, du Laboratoire d’Hygiène de la Ville de Paris et du Département des sciences de l’environnement de l’Ecole de Santé Publique de l’Université de Harvard, et la participation de l’ADEME.

Faculté de Médecine B.P. 184 - 9, avenue de la Forêt de Haye

54505 Vandœuvre-Lès-Nancy Cedex - FRANCETel. +33 (0)3.83.68.39.10- Fax +33 (0)3.83.68.39.19

E-mail : [email protected]

1

Résumé :

Le projet Genotox’ER avait pour objet de décrire l’exposition de populations urbaines

françaises aux particules atmosphériques et au benzène, dans le but de procéder à une évaluation du

risque du cancer. Plusieurs études épidémiologiques récentes suggèrent en effet que le risque de

cancer est accru pour les personnes résidant dans des zones géographiques affectées par la pollution

atmosphérique, notamment du fait des particules inhalées. Le travail a été conduit dans 4

agglomérations urbaines françaises (Grenoble, Paris, Rouen et Strasbourg), auprès de 60 à 90

adultes et enfants par site. Il a permis de caractériser l’exposition de personnes volontaires à

certains métaux et composés organiques cancérigènes présents dans l'air sous forme particulaire

(PM2.5 ou PM10), ou gazeuse (benzène), selon les caractères des activités et lieux de vie des

personnes (sites industriels, zones fortement marquées par le trafic automobile proche, situations de

"fond urbain"). Une analyse de la génotoxicité des particules atmosphériques prélevées a aussi été

effectuée en fonction des caractéristiques des lieux de leur collecte et de leur composition

chimique.

Les niveaux d’exposition aux particules PM2.5 ou PM10 ne montrent pas une forte

hétérogénéité spatiale au sein des 4 agglomérations urbaines (par exemple, les ratios des

concentrations des PM2.5 mesurées en masse, entre les secteurs de proximité au trafic et le ‘fond

urbain’, sont de l’ordre de 0.9), alors que les contrastes sont plus nets pour le NO2 (de l’ordre de 2).

Mais, au total, les niveaux d’exposition sont très variables selon la ville, le secteur urbain et la

saison, pour les enfants comme pour les adultes avec, par exemple, des valeurs les plus basses des

PM2.5 observées chez l’enfant en été en zone de fond urbain en périphérie parisienne (16.7 [écart-

type 4.3] µg/m3), et les valeurs les plus élevées observées à Strasbourg (75,7 [18.4] µg/m 3). Ce

travail confirme que la mesure pondérale des particules ne donne pas une mesure optimale des

émissions liées au trafic automobile, l’indice des fumées noires (mesuré sur PM2.5 ou PM10 ou toute

autre fraction granulométrique pertinente) étant mieux associé au trafic. Pour apprécier l’exposition

de la population aux émissions du trafic automobile, il importe donc de maintenir la couverture

d’un réseau d’appareils de mesure des fumées noires sur le territoire, avec spécification

granulométrique. Il ressort également que l’utilisation des données de surveillance de la qualité de

l’air, qui approchent de façon significative l’exposition chroniques des populations urbaines, dans

le cadre d’études épidémiologiques ou de travaux d’évaluation du risque en relation avec des

expositions au long cours, présente certaines limites liées notamment à la difficulté de faire

correspondre une exposition individuelle localisée avec un niveau ambiant local (variabilité de la

répartition spatiale de la pollution extérieure) et à la contribution des sources intérieures

d’exposition. Il n’existe pas, en l’état actuel, de clé unique pour estimer l’exposition de groupes de

sujets à partir des immissions mesurées par les capteurs fixes, tant sont variables les relations entre

expositions et immissions selon les villes, les secteurs urbains, les saisons et les polluants. Cette

2

transposition doit alors s’effectuer au cas par cas, être fondée sur une classification commune des

sites de mesure, une bonne connaissance locale des réseaux et de la distribution des populations

concernées.

Pour la première fois en France, ce travail fournit des données relatives au potentiel

génotoxique des extraits organiques issus des poussières prélevées lors de la mesure de

l’exposition personnelle de volontaires. Les filtres captant les PM2.5 apparaissent chargés de

substances organiques génotoxiques puisqu’ils répondent significativement plus au test des

comètes que les filtres témoins. C’est en secteur urbain de proximité que la réponse y est la plus

forte, et singulièrement en hiver ; les contrastes en été sont moins nets. Cette réponse génotoxique

résulte de la charge organique globale, sans que l’on puisse à l’heure actuelle l’imputer

spécifiquement à tel constituant, ce qui devrait faire l’objet de nouveaux travaux. Les HAP

cangérogènes les plus représentés montrent néanmoins une forte corrélation statistique, ce qui peut

permettre de cibler les HAP à surveiller en priorité.

Dans le but d’estimer l’exposition non plus des sujets volontaires, mais de vastes populations

urbaines, les données issues des campagnes de mesure des expositions personnelles ont, dans un

premier temps, servi à alimenter un modèle statistique de régression. Dans un second temps, une

approche par Système d’Information Géographique (SIG) a été appliquée pour extrapoler ces

estimations moyennes à l’ensemble des populations urbaines dans trois des agglomérations

d’étude (de 241 012 à 5 753 650 habitants de plus de 30 ans). Le nombre total de cas de cancer du

poumon attribuable à l’exposition chronique aux particules fines (PM2.5) a été estimé au sein de la

population adulte en utilisant les valeurs du Risque Relatif issues de la cohorte américaine CSP II.

Deux “niveaux d’exposition sans risque” (B) ont été arbitrairement fixés : l’un à 4.5 µg/m3 et

l’autre à 9 µg/m3. Le nombre moyen annuel de cas de cancer varie, selon la ville, de 16 à 404

pour B=4.5 µg/m3, et de 12 à 303 pour B=9 µg/m3. La répartition des cas attribuables aux

particules atmosphériques entre les secteurs urbains dépend des niveaux d’exposition ainsi que de

la distribution géographique des populations dans les différentes agglomérations ; la proportion

atteint 60 % en Ile de France pour le secteur de proximité.

En conclusion, le projet Genotox’ER apporte des informations riches pour apprécier

l’exposition de populations urbaines aux particules en suspension et à certains de leurs

constituants, et révèle une hétérogénéité marquée, mais variable selon l’indicateur considéré,

entre agglomérations et au sein du territoire urbain. Ces informations peuvent être utiles pour

actualiser les conditions de la surveillance de la qualité de l’air et l’utilisation des données qui en

résultent du point de vue de l’évaluation du risque sanitaire. Elles montrent aussi que l’impact

sanitaire de l’exposition chronique à la pollution atmosphérique en site urbain, dans un pays

développé, mérite encore des efforts pour maîtriser les sources d’émissions de toxiques et pour

réduire l’exposition des populations. Même si son impact est beaucoup plus faible que celui de la

consommation de tabac, le trafic routier contribue de manière appréciable à la mortalité par

cancer du poumon en France.

3

Table des matières

A- INTRODUCTION

I- La pollution atmosphérique urbaine et cancers : étude bibliographique commentéeI.1- Approches épidémiologiques en milieu professionnel

I.2- Approches épidémiologiques en population généraleI.2.1- Les études écologiquesI.2.2 Les études cas témoinsI.2.3 Les études de cohortes

I.3- Les données toxicologiquesI.3.1 Les particules dieselI.3.2 Les particules atmosphériques urbaines

I.4- Le classement des cancérogènes

II- De l’estimation des expositions à l’évaluation de l’impact sanitaireII.1- Le mesurage et l’estimation des expositions des citadinsII.2- La démarche d’Évaluation du Risque Sanitaire : Bref rappel

B- LES OBJECTIFS DU PROJET DE RECHERCHE

C- MATERIEL ET METHODES

I- Les populations étudiéesI.1- Choix des villes et des sitesI.2- Populations d’étudeI.3- Procédures de recrutement

II- Le matériel technique et les documents papierII.1- Mesure des particules, des NOx et des BTX

II.1.1- Exposition personnelleII.1.2- Stations de surveillance

II.2- Les documents papier

III- L’étude de la composition chimique des particules

IV- L’étude de la génotoxicité des particules atmosphériques IV.1- Élaboration de la séquence analytique suivie par les filtres échantillonnésIV.2- Tests de la variabilité des teneurs en HAP en fonction de la température de conservation des filtres téflon (INERIS)IV.3- Tests de la résistance des cellules utilisées lors des tests génotoxiques aux solvants d’extraction des HAP (INSERM Equipe [EP]2R)IV.4-Inter comparaison Chempass / Partisol

V- Analyse des relations entre air ambiant urbain et exposition personnelleV.1- Analyse par réseau de neuronesV.2- Analyse par régression classique et multifactorielle

VI- Estimation de l’exposition des volontaires au trafic automobile par l’indice ExTra

VII- Développement d’un outil SIG pour l’extrapolation des expositions des populations explorées aux populations urbaines

4

VII.1 Sélection des secteurs géographiques de proximité au traficVII.2 Sélection des secteurs géographiques à caractère industrielVII.3 Sélection des secteurs de fondVII.4 Synthèse des secteurs sélectionnés

VII.4.1 GrenobleVII.4.2 Région parisienneVII.4.3 RouenVII.4.4 Strasbourg

VIII- Approches pour l'évaluation du risque de cancerVIII..1- Identification des dangers et choix des relations dose-réponseVIII..2- Population d’étude et estimation de son expositionVIII..3- Caractérisation du risque en terme de décès attribuables aux particules fines

D- RESULTATS

I- Validation de la mesure des particules

II- Description des populations ayant participé à Genotox’ER

III- Analyse descriptive des expositions personnellesIII.1- PM, absorbance, BTX et NO2

III.1.1- Analyse globaleIII.1.2- Analyse par agglomérationIII.1.3- Analyse par secteurIII.1.4- Analyse par saisonIII.1.5- Analyse par strate d’âge

III.2- Analyses de la composition chimique des particules : HAP et métauxIII.2.1- HAPIII.2.2- Eléments minéraux

IV- Analyses génotoxiques : résultats des tests des comètesIV.1- Analyse descriptiveIV.2- Analyse statistique

V- Analyses des relations air ambiant / expositions personnelles par régression classique et multifactorielle

VI- Analyses des relations entre l’indice Extra, les concentrations en masse et les absorbances

VII- Caractérisation du risque de cancer

E- DISCUSSION

I- La caractérisation des expositions individuellesI-1. Rappel des principaux résultats et comparaison avec les données de la littérature

I.1.1- Les niveaux d’exposition personnelle aux PM, NO2 et BTXI.1.2- La composition chimique des particulesI.1.2.1- Les HAPI.1.2.2- Les éléments minéraux

I.2- La variabilité spatiale des expositionsI.2.1- Les PM, NO2 et benzèneI.2.2- Les constituants chimiques des PMI.2.3- Bilan

5

I.3- Les relations entre niveaux ambiants et exposition personnelleI.4- De l’exposition individuelle à l’exposition des populations

II- Contribution à l’évaluation du risque sanitaireII.1- La caractérisation du dangerII.2- L’impact sanitaire

II.2.1- L’Evaluation d’Impact Sanitaire lié à l’exposition aux PM2.5

II.2.2- La comparaison des niveaux de risque individuel

III- Les limites de l’étudeIII.1- La mesure des expositions

III.1.1- La population d’étude et le choix des secteursIII.1.2- La métrologie et les techniques analytiques

III.2- L’extrapolation à de plus vastes populationsIII.3- L’estimation de l’impact sanitaire

F- CONCLUSIONS

BIBLIOGRAPHIE GÉNÉRALE

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Abréviations

ACS : American Cancer Society

ADEME : Agence Nationale de l’Environnement et de la Maîtrise de l’Énergie

AFSSE : Agence Française de Sécurité Sanitaire Environnementale

Al : aluminium

As : arsenic

AASQA : Associations Agréées de Surveillance de la Qualité de l’air

B[a]A : Benzo[a]anthracène

B[a]P : Benzo[a]pyrène

B[b]F : Benzo[b]fluoranthène

B[g,h,i]P : Benzo[g,h,i]perylène

BET : Budget Espace Temps

Br : brome

B[k]F : Benzo[k]fluoranthène

BTX : Benzène Toluène Xylènes

Ca : calcium

CIRC : Centre International de Recherche sur le Cancer

Cl : chlore

COV : Composés Organiques Volatils

CSTB : Centre Scientifique et Technique du Bâtiment

Cr : chrome

Cu : cuivre

Dibenzo[a,h]A : Dibenzo[a,h]anthracène

DMSO : Diméthylsulfoxyde

DRIRE : Direction Régionale de l'Industrie, de la Recherche et de l'Environnement

EQRS : Évaluation Quantitative du Risque Sanitaire

ERI : Estimation du Risque Individuel

ERU : Estimation du Risque Unitaire

Fe : fer

HAP : Hydrocarbures Aromatiques Polycycliques

IGN : Institut Géographique National

INERIS : Institut National de l’Environnement Industriel et des Risques

In[1,2,3-cd]P : Indeno[1,2,3-cd]pyrène

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INRETS : Institut National de Recherche en Environnement, Transport et Sécurité

INSERM : Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale

InVS : Institut de Veille Sanitaire

IRIS : Integrated Risk Information System

K : potassium

LISA : Laboratoire Interuniversitaire des Systèmes Atmosphériques

LHVP : Laboratoire d’Hygiène de la Ville de Paris

Mn : manganèse

NRC : National Research Council

OQAI : Observatoire de la Qualité de l’Air Intérieur

P : phosphore

PD : Particule Diesel

Pb : plomb

PM : Particulate Matter

PNSE : Plan National santé Environnement

PST : Poussières Totales en Suspension

RR : Risque Relatif

S : soufre

SIG : Système d’Information Géographique

Si: silice

Sr : strontium

Ti : titane

V : vanadium

VTR : Valeur Toxicologique de Référence

VG : Valeur Guide

Zn : zinc

Zr : zirconium

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A- INTRODUCTION

I- La pollution atmosphérique urbaine et cancers : étude bibliographique

commentée

Les travaux s’attachant à l’estimation du risque cancérogène lié à une exposition au

long cours à la pollution atmosphérique ambiante sont moins nombreux que ceux traitant de

l’impact sanitaire à court terme mais leurs enseignements sont très importants. Ils font appel

d’une part à des études épidémiologiques en milieu professionnel ou en population générale et

d’autre part à des études toxicologiques portant sur des polluants considérés généralement

individuellement. Les principales études sont décrites dans les paragraphes suivants.

I.1- Approches épidémiologiques en milieu professionnel

Le contexte professionnel permet souvent d’observer des expositions à des agents

auxquels est également exposée la population générale, mais à des niveaux plus élevés. De

très nombreuses études ont été consacrées à l’évaluation du risque cancérogène des effluents

diesel en milieu professionnel parmi les travailleurs des chemins de fer, de compagnies

d’autobus, les conducteurs professionnels, chauffeurs routiers, chauffeurs de taxis, les

dockers, les mineurs. Ces études ont, de manière générale, mis en évidence des augmentations

du risque pour différents cancers : vessie, prostate, poumon (Jakobsson et coll 1997, Seidler et

coll 1998, Soll-Joanning et coll 1998, Hansen et coll 1998, Bruske-Hohfeld et coll 1999,

Lipsett et Campleman 1999, Saverin et coll 1999).

D’autres études ont cherché à identifier des biomarqueurs d’exposition à des agents

génotoxiques présents dans l’air pollué en milieu professionnel, notamment les Hydrocarbures

Aromatiques Polycycliques (HAP). Certaines de ces études (Nielsen et coll 1996a, Nielsen et

coll 1996b, Yang et coll 1996, Knudsen et coll 1999, Autrup et coll 1999) ont montré

l’existence de dommages à l’ADN de type adduits et aberrations chromosomiques en quantité

accrue chez des personnes passant plus de temps exposées aux effluents du trafic dans l’air

extérieur pour des raisons professionnelles comme les chauffeurs de bus ou les facteurs. Des

observations similaires ont été constatées chez des vendeurs de journaux exposés au trafic

automobile dense (Pastorelli et coll 1996). Les résultats de Burgaz et coll (2002) ont mis en

évidence que l’exposition professionnelle à des polluants de l’air urbain induisait

9

significativement chez les policiers affectés à la circulation et les chauffeurs de taxi, des

dommages du matériel génétique des lymphocytes. D’autres études (Jongeneelen et coll 1985,

Burgaz et coll 1992, 1998, Karahalil et coll 1998, Merlo et coll 1998) ont rapporté des teneurs

élevées d’un métabolite urinaire du pyrène chez des sujets exposés professionnellement aux

fumées de bitume, de goudrons et autres.

I.2- Approches épidémiologiques en population générale

Plusieurs études épidémiologiques suggèrent que le risque de cancer, en particulier du

poumon, est accru pour les personnes résidant dans des zones géographiques affectées par la

pollution atmosphérique urbaine (Barbone et coll 1995, Beeson et coll 1998, Laden et coll

2001, Nyberg et coll 2000, Pope et coll 2002, Nafstad et coll 2003). Les excès de risque de

cancer sont voisins de 30 à 50 % dans ces zones après ajustement sur le tabagisme (Cohen et

coll 1997). De l’ordre de 75 % de cet excès de risque pourraient être attribués aux HAP, au

benzène, à certains autres composés organiques volatils, et au chrome, selon une estimation

ancienne portant sur l’air urbain des Etats Unis en 1990 (Woodruff et coll 2000).

I.2.1- Les études écologiques

Les études épidémiologiques de type écologique sont des études d’observation visant à

détecter ou à identifier des variations de la fréquence d’une maladie ou d’un facteur de risque

dans l’espace (étude écologique dite spatiale) ou le temps (dite temporelle) et à relier ces

variations à celles de facteurs environnementaux. Ces études utilisent des données agrégées,

avec pour unité d’observation un territoire (commune, département etc.) ou une segmentation

du temps (jour, année etc.) ; elles présentent bien souvent des insuffisances sur le contrôle des

facteurs confondants (Katsouyanni et coll 1997). Ces enquêtes étant nombreuses, seules les

principales sont citées ci-après.

Cohen et coll (1997) présentent une synthèse des résultats d’études écologiques

s’intéressant aux contrastes entre zones urbaines/rurales et entre zones présentant différents

niveaux de pollution. D’une manière générale, l’ensemble de ces études a montré que la

pollution urbaine ou d’origine industrielle peut avoir un effet sur le risque de cancer. Une

enquête géographique de mortalité, réalisée en Angleterre (Bhopal et coll 1998, Pless-Mulloli

et coll 1998), a mis en évidence chez les deux sexes, mais de manière non significative, un

gradient de la mortalité par cancer du poumon en rapport avec les zones de pollutions

10

industrielles très nombreuses dans la région de Teesside et Sunderland dans le nord-est de

l’Angleterre. Une autre enquête a été réalisée dans la banlieue de Rome (Michelozzi et coll

1998) au voisinage de trois sources jugées majeures de pollution (un incinérateur, une

décharge et une raffinerie). La mortalité par cancer du larynx, du rein et les lymphomes non

Hodgkiniens est, chez les hommes, légèrement plus élevée mais de manière non significative.

La mortalité par cancer du larynx diminue avec la distance des usines et aucun excès

significatif de mortalité par cancer n’a été observé dans les rayons au-delà de 3 km. Chez les

femmes, un excès significatif de mortalité par cancer du rein a été observé dans le rayon de 3

à 8 km autour des usines, après ajustement sur les conditions socio-économiques. Deux études

écologiques plus récentes, l’une anglaise (Harrisson et coll 1999) et l’autre américaine

(Pearson et coll 2000), suggèrent une association entre le fait de résider à proximité de

grandes voies de circulation ou de stations services et un risque de cancer de l’enfant et en

particulier de leucémies.

I.2.2 Les études cas témoins

Plusieurs études cas-témoins ont montré des augmentations du risque de cancer du

poumon après ajustement sur l’âge et le tabagisme (Pike et coll 1979, Vena 1982,

Jedrychowki et coll 1990, Katsouyanni et coll 1991, Barbone et coll 1995, Biggeri et coll

1996). A Trieste, une étude cas-témoins met en évidence des excès de risque (de l’ordre de 40

à 50 %) pour certains types histologiques de cancer (carcinomes à petites et à grandes

cellules) parmi les habitants du centre ville et des secteurs industriels, où les concentrations

ambiantes en particules et en autres indicateurs de la qualité de l'air sont plus élevées

(Barbone et coll 1995). L’auteur suggère que la pollution atmosphérique pourrait être à

l’origine de cet excès de risque du fait des substances cancérogènes présentes dans les gaz

d’échappement des véhicules et les fumées de chauffages domestiques ou des industries

avoisinantes.

Une autre étude cas-témoins a été publiée par une équipe suédoise qui a pu

reconstituer, par modélisation, l’exposition cumulée des personnes, selon les lieux de vie de

sujets atteints de cancer du poumon et de témoins, en utilisant les immissions de NO2 comme

indicateur des émissions associées au trafic (Nyberg et coll 2000). Ce travail montre un odds

ratio de 1,4 (IC95 % 1,0-2,0), pour des expositions estimées pour la période de vie précédant

de 20 ans la survenue du cancer. C’est une nouvelle preuve en faveur du rôle cancérogène de

11

l’air urbain pollué par les sources automobiles (aucune association n’a été trouvée pour le

dioxyde de soufre, choisi comme traceur des sources industrielles et du chauffage).

Le NO2 est particulièrement bien corrélé aux particules en zone urbaine, pour

lesquelles le trafic constitue encore une source majeure dans l’air ambiant. Il est

spécifiquement utilisé comme indicateur du trafic dans les études visant à établir le lien entre

pollution de l’air liée au trafic et effets sur la santé (Nyberg et coll 2000, Nafstad et coll

2003). Toutefois, les auteurs de ces travaux sont bien clairs sur l’absence de causalité directe

entre NO2 et les effets sanitaires observés, en particulier le cancer du poumon. Le NO2 doit

être considéré uniquement comme un indicateur de la pollution de l’air urbain liée au trafic.

Les résultats précédents ne sont donc pas incohérents avec ceux trouvés dans d’autres études

de cohorte montrant des associations entre la pollution particulaire et le cancer du poumon

(Pope et coll 2002). En effet, selon le contexte urbain et la nature du mélange atmosphérique

présent, les niveaux de NOx pourraient être un indicateur de l’exposition aux particules, aux

cancérogènes seuls ou aux cancérogènes adsorbés sur les particules (Nafstad et coll 2003).

L’éditorial récent de Seaton et Dennekamp dans la revue britannique Thorax (2003)

est, du point de vue de la relation entre NO2 et particules, très intéressant. Il défend la

plausibilité de l’hypothèse d’une association causale entre concentrations modérées de

particules et morbidité cardiovasculaire et respiratoire, ou mortalité ; mais pas celle d’une

association similaire entre NO2 et les mêmes effets. Les auteurs ont étudié les effets de

l’exposition aux particules sur la santé d’individus atteints d’une maladie respiratoire

chronique pendant une période de 6 mois, sur la base des mesures provenant d’un site de fond

urbain à Aberdeen, en Ecosse. Une association extrêmement forte entre concentrations en

NOx et nombre de particules d’un diamètre aérodynamique inférieur à 100 nm mesurées

simultanément a pu être établie. Elle est représentée dans le graphe ci-dessous (figure 1), tiré

de l’éditorial de Thorax.

12

Figure 1: Graphe extrait de Seaton et Dennekamp, Thorax, 2003, 58 :1012-1015 – Avec l’aimable permission de BMJ Publishing Group

Selon ces auteurs, l’association avec les particules ultrafines mesurées en nombre de

particules est beaucoup plus forte que celle avec les particules mesurées en masse. Ces

associations sont tellement fortes qu’il serait impossible de distinguer les effets respectifs des

particules et des NOx dans les études épidémiologiques. Donc, les associations observées

entre le NO2, considéré comme un indicateur du mélange atmosphérique, et certains

indicateurs sanitaires pourraient être comparables à celles existant entre les particules

ultrafines mesurées en nombre et ces mêmes indicateurs sanitaires (si le NO2 urbain est

mesuré comme un indicateur de pollution et est montré comme étant associé à des effets sur la

santé, ces effets pourraient être attribuables de façon équivalente aux particules ultrafines,

mesurées en nombre).

I.2.3 Les études de cohortes

Dans la cohorte Ashmog des adventistes non fumeurs de Californie, l'incidence du

cancer du poumon au bout de 15 ans de suivi était plus élevée parmi les personnes ayant subi

des expositions au long cours aux particules PM10 dans les deux sexes, mais aussi à l'ozone

chez l'homme (Beeson et coll 1998, Abbey et coll 1999). Le risque est encore plus fort

lorsque l’on considère les PM2.5 (Mc Donnel et coll 2000). Un résultat semblable a été observé

dans la cohorte de la « Six Cities Study » (Dockery et coll 1993). Les données issues du suivi

13

prospectif de 8 111 sujets de 6 villes des Etats-Unis entre 1974 et 1991 montrent une

association entre la mortalité par cancer du poumon et par maladies cardiovasculaires et la

pollution atmosphérique (mesurée par les PM10, PM2.5, SO2 et O3). Les associations les plus

fortes ont été observées pour les particules et les sulfates. Dans l’étude de la cohorte

l’American Cancer Society (ACS), Pope et coll (1995) ont reporté des associations entre les

particules fines, les sulfates et la mortalité cardio-pulmonaire. Les récentes analyses des

données complémentaires de cette cohorte et de celle de la « Six Cities Study », suivies

pendant près de 10 ans de plus, confirment et renforcent ces résultats [(le risque de cancer du

poumon devient significatif dans les deux populations (Krewski et coll 2000, Laden et coll

2001, Pope et coll 2002)].

Les données épidémiologiques en population générale semblent donc convergentes et

appuyées par les travaux conduits en milieu professionnel. Un argument important

d’interprétation causal réside dans l’analyse des données expérimentales.

I.3- Les données toxicologiques

Le rôle cancérogène de la pollution atmosphérique, et notamment des particules, serait

sans doute pour partie associé aux composés génotoxiques véhiculés, tels que certains métaux

(Fernandez et coll 2001, 2002) et HAP (Ares et coll 2000, Burgaz et coll 2002, Spinosa et coll

1999, Iwai et coll 2000, Kyrtopoulos et coll 2001). Les effluents automobiles ne sont pas les

seuls responsables de ces composés métalliques et organiques qui peuvent également provenir

d’autres sources, notamment du chauffage urbain et des émissions liées aux activités

industrielles.

I.3.1 Les particules diesel

La partie centrale des Particules Diesel (PD) est constituée d'un squelette carboné sur

lequel peuvent s'adsorber des produits organiques provenant du carburant et du lubrifiant et

comprenant notamment des HAP. Les études de génotoxicité ont montré un certain nombre de

mutations géniques sur procaryotes ainsi que sur des cellules de mammifères lors de la mise

en contact avec les PD. Des aberrations chromosomiques sur cellules de hamsters chinois ou

sur lymphocytes humains ont également été mises en évidence. La production d’espèces

radicalaires de l’oxygène a été mise en évidence dans des lignées cellulaires (Aritomo et coll

1999), chez la souris (Ichinose et coll 1997) et le rat (Tsurudome et coll 1999). La

14

contribution du corps carboné des PD à la formation de ces composés et l’implication des

macrophages alvéolaires dans ces lésions ont été évoquées (Tokiwa et coll 1999).

L’exposition chronique de rats à des concentrations élevées (au moins 1 mg/m3) de PD

entraîne la formation de tumeurs pulmonaires (Mauderly et coll 1986, EPA 2000, Kagawa

2002). Cet effet résulterait d’une combinaison d’une atteinte génotoxique et de phénomènes

de surcharge du tissu pulmonaire (Iwaï et coll 2000) ; ces mêmes auteurs montrent qu’au-delà

de 6 mois, l’incidence du cancer augmente avec la durée d’exposition. Ces résultats n’ont

cependant pas été retrouvés à doses plus faibles et sur d’autres espèces animales. Il a été

démontré que les extraits de PD ainsi que les émissions diesel elles-mêmes pouvaient se lier à

l’ADN des cellules cibles. Bond et coll (1990) montre qu’après exposition à des PD, la

formation d’adduits à l’ADN est 4 fois plus importante que dans des échantillons témoins.

Ces résultats obtenus sur les rats n’ont cependant pas été retrouvés chez d’autres espèces

animales (Heinrich et coll 1986, Mauderly et coll 1996, Lewis et coll 1989).

Les émissions de particules ultra-fines par les moteurs de type diesel pourraient alors

jouer un rôle dans l’excès de risque en population générale, si peuvent être extrapolés les

résultats des travaux toxicologiques et épidémiologiques en milieu professionnel (Garschik et

coll 1998, CNRS 1998, Bhatia et coll 1998). D’autres études suggèrent pourtant qu’il faut être

prudent dans l’interprétation de la causalité entre l’exposition aux émissions diesel et un excès

de cancer du poumon (Cox 1997, Crump 1999).

I.3.2 Les particules atmosphériques urbaines

La génotoxicité et la mutagénicité des extraits organiques des particules

atmosphériques urbaines, en particulier les PM10 et PM2.5 ont fait l’objet de plusieurs études.

In vitro, l’activité mutagénique de la fraction organique de la phase particulaire collectée dans

des villes européennes et américaines, a été évaluée dans la majorité des études par le test

d’Ames. Certaines études montrent que ces extraits entraînent des mutations sur les souches

TA 98 et TA100 de la Salmonella typhimurium (Cerna et coll, 2000). D’autres tests à court

terme, sont également utilisés, comme l’échange de chromatides sœurs (Hornberg et coll

1998), le test de micronoyaux (Monarca et coll 1999), la recherche des aberrations

chromosomiques (Hadnagy et coll 1989), le test des comètes. La réponse génotoxique des

extraits organiques particulaires peut varier en fonction de la lignée cellulaire utilisée. Comme

pour la teneur des particules atmosphériques en composés organiques, des variations

15

physiques, temporelles et spatiale influencent sur la mutagénicité et la génotoxicité des

particules atmosphériques. Sur Salmonella typhimurium, certaines équipes montrent que

l’activité mutagène des extraits de PM10 est parfois supérieure à celle des PM2.5

(Vinitketkumnuen et coll 2002). Dans l’induction d’échange des chromatides sœurs, les PM2.5

sont plus génotoxiques que les fractions PM10 (Hornberg et coll 1998). Les tests de

mutagénicité et de génotoxicité donnent des réponses différentes, et cela peut être dû au type

de lésions d’ADN détecté, aux conditions du test appliqué, ou à la réponse de l’organisme

utilisé (Miguel et coll 1990). Contrairement aux études in vitro, peu d’études in vivo ont été

réalisées. Somers et coll (2004) ont montré que la mise en place d’un système de filtration des

particules atmosphériques réduisait significativement le nombre des mutations héréditaires de

souris. Ces résultats impliquent que l’exposition aux particules est un facteur contribuant aux

mutations observées plus fréquemment chez les souris témoins. L’auteur conclut en une

preuve supplémentaire du risque génétique lié à une exposition à la pollution de l’air. Samet

et coll (2004) précise qu’il faut cependant interpréter ces conclusions avec précaution : les

tests n’ont été validés que pour 3 substances chimiques, et les mécanismes de mutation n’étant

pas clairement définis, il est probable qu’ils soient différents entre la souris et l’Homme.

Il est légitime de faire l’hypothèse qu’en fonction de la nature des particules

atmosphériques urbaines et notamment de leur charge en HAP ou en métaux, les réponses

génotoxiques peuvent être différentes. Ainsi à l’échelle d’un territoire urbain, l’exposition à

des polluants potentiellement génotoxiques pourrait varier en fonction de la proximité et des

caractéristiques des sources locales.

I.4- Le classement des cancérogènes

Les évaluations du potentiel cancérogène des polluants pris individuellement se font

sur la base des données toxicologiques in vitro et in vivo, plus rarement sur la base de travaux

épidémiologiques. Bien que les concentrations étudiées soient très supérieures à celles

observées dans l’environnement, les études toxicologiques constituent le seul moyen

d’évaluer le risque cancérogène potentiel de certaines substances à défaut de disposer de

données humaines. Les études épidémiologiques permettent de relier un excès de cancers à

une exposition à un ou des agents cancérogènes bien que cela ne soit pas toujours possible

lorsque la pollution est complexe.

16

Grâce à la synthèse de ces travaux, le Centre International de Recherche sur le Cancer

(CIRC) a pu rendre des avis sur le potentiel cancérogène des substances composant la

pollution de l’air (http://monographs.iarc.fr/htdig/search.html). Ainsi le benzène est le seul

polluant des effluents automobiles à être classés comme cancérogène certain chez l’homme,

soit appartenant au groupe 1 du CIRC. Très récemment (juin 2004), le formaldéhyde a

également été classé dans le groupe 1.

Six autres polluants atmosphériques sont classés comme probablement cancérogènes

pour l’homme (groupe 2A du CIRC), il s’agit du 1,3-butadiène, du 1,2-dibrométhane, de 3

Hydrocarbures Aromatiques Polycycliques (HAP) que sont le benz[a]anthracène, le

benzo[a]pyrène et le diben[a,h]anthracène.

Les effluents diesel sont également classés dans ce groupe dans leur ensemble.

L’acétaldéhyde, 4 nitroarènes et 7 HAP sont classés dans le groupe 2B du CIRC comme

potentiellement cancérogènes pour l’homme ; les effluents des moteurs à essence dans leur

globalité sont également classés dans ce groupe.

17

http://monographs.iarc.fr/htdig/search.html

II- De l’estimation des expositions à l’évaluation de l’impact sanitaire

II.1- Le mesurage et l’estimation des expositions des citadins

Une revue des études sur la relation entre pollution atmosphérique et cancer

(Katsouyanni et Pershagen 1997) souligne les problèmes rencontrés pour évaluer

correctement les expositions, qui conduisent à de grandes difficultés dans l’évaluation des

effets. D’une manière générale, les mesures des polluants en routine n’incluent pas les

cancérogènes reconnus, et elles sont réalisées à partir de capteurs fixes. L’évaluation des

expositions individuelles est de ce fait rendue incertaine, en particulier dans le long terme.

Depuis une dizaine d’années se sont développés des outils de métrologie des

expositions personnelles aux polluants atmosphériques, dans le cadre de travaux européens ou

nationaux (EXPOLIS, VESTA). La lourdeur des explorations de l'exposition personnelle ne

permet cependant pas de réaliser de telles études à l'échelle de vastes populations. Cette voie

de recherche est pourtant fortement encouragée par le panel d’experts du National Research

Council (NRC) qui recommande que des études de modélisation des expositions individuelles

et populationnelles soient conduites en vue d’estimer les expositions personnelles de larges

populations sans avoir à mettre en œuvre de coûteuses enquêtes métrologiques individuelles

(NRC 1999). De surcroît, d’après ces mêmes experts, il est essentiel que soient caractérisés

les déterminants de l’exposition personnelle aux particules dans l’air ambiant ainsi que les

attributs spécifiques déterminant la toxicité des particules dans les études d’exposition (NRC

2004).

La métrologie personnelle du benzène s’est aussi développée. Des capteurs passifs

sont désormais disponibles et, utilisés par exemple dans le cadre du programme européen

Macbeth, ont montré une bonne sensibilité pour des niveaux de concentrations retrouvés en

site urbain (Gonzales-Flesca et coll 1999).

Ces études doivent être mises en oeuvre dans des situations urbaines contrastées afin

de dégager des systèmes de modélisation suffisamment robustes n’exigeant pas de disposer de

données individuelles détaillées d’emploi du temps dans l’espace. Des travaux de même

inspiration ont été conduits par ailleurs sur des HAP, en confrontant des données d'exposition

18

personnelle et des données de concentrations dans différents microenvironnements (Sisovic et

coll 1996).

II.2- La démarche d’Évaluation du Risque Sanitaire : bref rappel

La démarche d’Évaluation Quantitative du Risque Sanitaire (EQRS) lié à

l’exposition à un agent consiste en une synthèse de connaissances scientifiques, une

utilisation optimale des données disponibles et une modélisation permettant de guider les

décisions dans une situation d'incertitude. Elle permet également d'identifier les domaines

dans lesquels les connaissances où les données font le plus défaut (Covello et Merkhofer

1993, Dab 1994, Paustenbach 2002). Cette démarche d'analyse de risque comporte quatre

étapes (Bard 1995) à savoir :

1. l'identification des dangers : il s'agit de la détermination du potentiel toxique

intrinsèque des agents physiques, chimiques ou biologiques considérés. Cette étape repose sur

l'interprétation des résultats de l'observation médicale, des études épidémiologiques et le plus

souvent des données toxicologiques. Elle permet de dresser la liste des dangers possiblement

liés à un polluant, assortie d'un jugement qualitatif sur la vraisemblance scientifique de la

causalité. L'idéal est de disposer d'observations épidémiologiques chez l'homme. A défaut,

des résultats expérimentaux (sur l'animal) sont utilisés,

2. la détermination de la relation dose-réponse : la deuxième étape est

l'estimation des probabilités de survenue des effets associés à ces dangers. Il s'agit de

caractériser (c'est à dire qualifier et quantifier) le(s) lien(s) entre la dose (ou l'exposition) et

l'effet(s). A défaut de données épidémiologiques humaines, cette relation mathématique est

souvent extrapolée des résultats de l'expérimentation animale et des hautes doses vers les

basses doses (qui caractérisent habituellement les pollutions environnementales et pour

lesquelles l'effet est plus difficile à mesurer). Le développement récent et important des

connaissances épidémiologiques dans le domaine de la pollution atmosphérique permet

aujourd'hui, au moins dans certains domaines, de réduire l'incertitude liée à cette

extrapolation.

3. l'évaluation des expositions : il s’agit de décrire et de quantifier aussi

précisément que possible les expositions des populations, par groupe pertinent d’âge et de

sexe ou de facteurs de susceptibilité, puisque la sensibilité à une même dose unitaire peut

varier selon le groupe (par exemple selon le statut asthmatique),

4. la caractérisation du risque est l'étape de synthèse qui combine les données de

danger, d'exposition et la relation dose-réponse. Elle comporte une estimation quantitative 19

globale de l'excès de risque lié aux polluants (estimation de l'impact sanitaire), qui doit être

associée à une explicitation des incertitudes. Habituellement, les estimations de l’impact

(nombre de cas attendus) sont présentées en fonction des expositions et de différents scénarios

décisionnels.

Les deux premières étapes font appel aux connaissances scientifiques issues des études

commentées dans le paragraphe «pollution atmosphérique et cancers ». La 3ème étape est tout

autant essentielle et très délicate car une mauvaise estimation des expositions peut conduire,

selon les situations, à une sous ou une surestimation de l’impact sanitaire. Or en milieu

urbain, il est difficile d’estimer correctement les expositions des populations et tout

particulièrement de prendre en considération leur hétérogénéité. De nombreuses études

épidémiologiques utilisent comme indicateur d’exposition les niveaux ambiants mesurés par

les stations de surveillance de qualité de l’air, souvent l’ensemble des capteurs (« moyenne

réseau »), ou les seules stations de fond (Jedrychowski et coll 1990, Dockery et coll 1993,

Barbone et coll 1995, Pope et coll 1995, Pope et coll 2002, Nafstad et coll 2003). Pourtant,

l’espace urbain ne peut être considéré comme un espace homogène en terme de qualité de

l’air dans son ensemble (Levy et coll 2000, Kavouras et Koutrakis 2001, Goswami et coll

2002). L’exposition personnelle des sujets constituant une population citadine est en effet

influencée par la présence de sources locales, qu’elles soient mobiles ou fixes, telles les

industries ou les émissions du trafic automobile (Harrisson et Jones 1995, Sakai et coll 2001,

Kavouras et coll 2001, Areskoug 2000, Harrisson and Yin 2000, Nyberg et coll 2000,

Koistinen 2002, Cyrys et coll 2003).

Dans le but d’améliorer la validité des travaux épidémiologiques ou les évaluations du

risque et de l’impact de la qualité de l’air en milieu urbain, il apparaît donc nécessaire

d’apporter des éléments de réponse à la question suivante : « L’exposition et le risque sont-ils

distribués de manière hétérogène sur le territoire urbain ? ». C’est à cette problématique que

tentent de répondre les objectifs de l’étude Genotox’ER.

20

B- LES OBJECTIFS DU PROJET DE RECHERCHEL’étude Genotox’ER a pour objectif d’apporter des connaissances nouvelles sur :

1. la distribution, au sein de populations urbaines, des expositions personnelles à certains

métaux et composés organiques cancérigènes présents dans l'air sous forme particulaire

(attachés aux particules PM2.5 ou PM10), ou gazeuse (benzène), en s’attachant particulièrement

à l’étude de la distribution spatiale des expositions sur le territoire urbain selon les caractères

des lieux de vie (proximité de sites industriels, présence de sources mobiles proches,

situations de "fond" urbain...),

2. le risque pour la santé encouru par les populations urbaines, du fait des agents

cancérigènes inhalés présents en phase particulaire ou gazeuse (benzène) ; cette

caractérisation du risque portera respectivement sur les sujets ayant fait l'objet des enquêtes

d’exposition personnelle, et sur un plus large ensemble de populations urbaines françaises, en

transposant ces résultats à des sous-ensembles convenablement identifiés des populations des

agglomérations d’étude. Cette caractérisation du risque à l'échelle de populations urbaines

françaises doit permettre de situer les ordres de grandeur du risque carcinogène lié à

l'exposition chronique de la population aux niveaux actuels, devenus relativement modestes,

de la pollution atmosphérique.

Il s’agit là des objectifs principaux du projet Genotox’ER. Celui-ci comporte

également des objectifs secondaires, visant à mieux connaître :

1. la relation entre les expositions personnelles aux particules ou aux autres indicateurs de

qualité de l’air analysés dans ce projet et les valeurs d'immissions mesurées par les réseaux de

capteurs fixes de surveillance de la qualité de l'air ; l’intérêt de ce travail est d'analyser, dans

des situations diverses, les conditions de l'utilisation des données de surveillance pour estimer

l'exposition des populations, à des fins d’études épidémiologiques ou d’évaluation du risque.

2. la génotoxicité des particules atmosphériques prélevées lors des études des expositions

personnelles. Ce volet de la recherche complète l’évaluation du risque, fondée sur les données

épidémiologiques actuellement disponibles, en apportant des arguments d’ordre toxicologique

à l’argument relatif à la réalité du risque encouru ; il complète également l’étude de la

distribution spatiale des expositions à travers le territoire urbain en étudiant le lien entre la

réponse génotoxique des extraits particulaires et les caractéristiques des lieux de leur collecte

et leur composition chimique.

21

C- MATERIEL ET METHODES

I- Les populations étudiées

I.1- Choix des villes et des sites

L'étude a été réalisée dans différents sites urbains et industriels contrastés en termes de

qualité de l'air et de sources d'émission. Après une étude pilote conduite début 2001 à

Grenoble, ont été inclus les sites de Paris, Rouen et Strasbourg, agglomérations qui font partie

du programme pilote de l’Agence de l’Environnement et de la Maîtrise de l’Energie

(ADEME) sur les nouveaux polluants à surveiller dans le cadre de la mise en œuvre de la

Directive cadre de l’UE de 1996 (Directive 96/62/CE du 27 septembre 1996 concernant

l'évaluation et la gestion de la qualité de l'air ambiant).

Trois zones sont déterminées a priori, sur indication des experts locaux des réseaux de

surveillance de la qualité de l’air, dans chaque agglomération, lorsque son tissu urbain s’y

prête : (i) l’hyper-centre, exposé au trafic automobile ; (ii) une zone représentative du fond

urbain ; (iii) une zone influencée par des émissions industrielles. Les zones industrielles sont

essentiellement caractérisées par la présence de raffineries pour Strasbourg, accompagnées

d’activités chimiques à Grenoble et Rouen. En Ile de France, le secteur industriel retenu

correspond au port principal de Paris dont l’activité principale est le stockage de pétrole. Y

sont également présentes diverses activités métallurgiques.

Dans chaque zone sélectionnée se trouve une station de surveillance de la qualité de

l’air qui permet de procéder à des mesures concomitantes à celles des expositions

personnelles des sujets. La liste des différentes stations par agglomération est représentée à la

figure 2, leurs caractéristiques y sont renseignées.

22

Proximité Fond Industriel

Grenoble Le Rondeau Villeneuve et Les Fresnes Champagnier / Champ sur Drac

Ile de France Les Halles Les Ulis Gennevilliers

Rouen Palais de justice Sotteville les Rouen CHS Petit Couronne PCP

Strasbourg Clemenceau Stbg Est Reichstett

Figure 2 : Liste des stations de surveillance des sites sélectionnés

23

I.2- Populations d’étude

L'étude inclue des enfants de 6 à 12 ans non exposés au tabagisme passif au domicile,

ainsi que des adultes volontaires non-fumeurs non exposés professionnellement, à raison d’un

effectif de 30 dans chaque groupe par agglomération (45 pour le secteur de proximité de Paris

intra-muros). Dix enfants et dix adultes (15 à Paris intra-muros) seront recrutés par secteur1,

avec le souci de minimiser la variance des expositions au sein de chaque agglomération, tout

en la maximisant entre les secteurs2.

I.3- Procédures de recrutementLe recrutement des 60 (90 à Paris) sujets se fait sur la base du volontariat, en stratifiant

au sein de chaque agglomération des zones types.

Le recrutement des volontaires à Grenoble s’est fait essentiellement par les médias

locaux (presse et télévision locale), les commerces de proximité et les unions de quartier où

plusieurs messages d'appel ont été diffusés. Une permanence téléphonique a reçu les appels

des volontaires. Chaque appel a fait l'objet de rédaction d'une fiche d'inclusion. Les

volontaires d’Ile de France ont également été recrutés grâce à un appel à participation auprès

des employés municipaux ainsi que dans les centres aérés de loisirs pour enfants. A Rouen et

Strasbourg, les volontaires ont principalement été recrutés par le biais d’écoles primaires où

un appel a été diffusé après autorisation de l’inspection académique. Ce système a permis de

recruter à la fois enfants et adultes.

1 Calcul de nombre de sujets nécessaire basé sur un contraste entre le secteur de proximité et le secteur de fond,

de 10 µg/m3, un écart-type de 8 µg/m3, une puissance de 80 %, risque alpha = 5 % : n par groupe (effectifs

égaux) = 10.2 Cela revient en pratique, à privilégier les sujets se déplaçant peu au-delà de leur secteur de résidence, y compris

pour leur activité professionnelle.24

II- Le matériel technique et les documents papier

II.1- Mesure des particules, des NOx et des BTX

II.1.1- Exposition personnelle

Les enquêtes d'exposition personnelle aux particules ont utilisé un nouveau dispositif

multipolluants le Chempass® modèle 3400 (Université de Harvard) qui permet de prélever en

parallèle les PM2.5 et les PM10, afin de pouvoir étudier la relation entre les deux fractions

granulométriques et établir des corrélations entre l'exposition personnelle et les immissions

urbaines, caractérisées actuellement par les PM10.

Les particules PM10 et PM2.5 sont ainsi prélevées au moyen de l’appareillage

ChemPass® développé par le département des sciences de l’environnement de Harvard

(Demokritou et coll 2001). Les figures 2 à 5 présentent différentes vues du dispositif.

L’appareillage installé dans un sac à dos comporte :

1 pompe portative BGI (modèle 400). Son débit est fixé à 3,6 l/mn, ce qui lui permet

de répartir le flux entre deux têtes de prélèvement pour les PM2.5 (1,8 l/mn) et les PM10

(1,8 l/mn). L’autonomie est en théorie de 48 heures.

des filtres Téflon (Gelman®, diamètre 37mm, porosité 2µ).

Il doit être complété par un débitmètre à bulle (Buck, A.P) pour étalonner les pompes.

Les filtres vierges et échantillonnés sont pesés après déionisation (type Multistat EI-RN) pour

s'affranchir des forces électrostatiques.

Les pesées des filtres ont été effectuées à l’INERIS. Les filtres vierges et

échantillonnés ont été stabilisés pendant 24 heures dans une enceinte de pesée contrôlée en

température (20 1°C) et en humidité relative (50 3 %). Chaque filtre est pesé 3 fois au

moyen d’une microbalance de type Mettler® MT5 sensible au microgramme pour la pesée des

filtres ; c’est la moyenne de ces 3 pesées qui est considérée si leur écart type est inférieur à 4

µg. Trois filtres témoins sont laissés en permanence dans l’enceinte de pesée et sont utilisés

pour corriger les valeurs de pesée en fonction des variations de l’atmosphère de la pièce.

Les pesées ont été suivies d’une mesure de l’indice des fumées noires, bon indicateur

des suies de combustion (Kinney et coll 2000, Roemer et coll 2001). Les filtres ont pour se 25

faire été passés sous la lumière verte d’un réflectomètre (Photovolt corporation, New-York

City, model n°610). Après un temps de chauffe de 15 minutes, l’appareil est calibré à 0. Un

filtre témoin blanc permet de calibrer l’appareil à 100. Ainsi la réflectance d’un filtre vierge

témoin est de 100 %, celle d’un filtre empoussiéré n’est plus que de X %. L’absorbance d’un

filtre empoussiéré est alors égale à 100-X %.

Les filtres ont été ensuite envoyés aux autres partenaires de l’étude en charge des

analyses chimiques minérales et organiques. Les échantillons ont été, lors de toutes ces

étapes, conservés au congélateur à – 20° C et, lors des transferts, vers 0-4° C (dans des

enveloppes en aluminium pour les protéger de la lumière).

Les oxydes d’azote sont prélevés par des badges passifs simples Ogawa®. Ces badges

sont installés au nombre de 2 dans le dispositif (un pour le NO2, l’autre pour les NOx). Les

badges Ogawa®, préparés par le Laboratoire d’Hygiène de la Ville de Paris (LHVP) pour la

mesure des oxydes d’azote ont été systématiquement conservés au réfrigérateur. Ils ont été

régulièrement retournés par « Colissimo 48 heures » au LHVP pour l’analyse par

spectrophotométrie (longueur d’onde 545 nm, Beckman model 25).

Les BTX (Benzène, Toluène et Xylènes) sont prélevés par diffusion passive au moyen

d’un tube Radiello Perkin Elmer® (poids approximatif de 10 g). Il s’agit d’un tube fermé à une

extrémité et chargé d’environ 100 mg d’adsorbant contenu dans une cartouche. Les tubes ont

été préparés à l’INERIS par le Laboratoire des Composés Organiques Volatils (COV) ; ils

n’ont pas nécessité de mode de conservation particulier. Les analyses qualitatives et

quantitatives des tubes sont réalisées en Chromatographie Gaz + Détection Ionisol Flamme ou

Chromatographie Gaz-Spectrométrie de Masse sur colonne Chrompack type CPSIL 5-CB (50

m ; 0,32 mm ID ; 1,2 µm). La limite de quantification est à 0,7 µg/m3.

II.1.2- Stations de surveillance

La mesure des particules est réalisée au moyen d’une TEOM (Tapered Element

Oscillating Microbalance). Cet appareil utilise une méthode basée sur la pesée des particules à

l'aide d'une microbalance constituée d'un élément conique, oscillant à sa fréquence naturelle.

L'air prélevé est filtré par un filtre absolu au sommet du corps oscillant. Les particules ainsi

déposées augmentent la masse du système oscillant, produisant une décroissance de la

26

fréquence naturelle d'oscillation qui est convertie en variation de masse. Celle-ci s'exprime de

la façon suivante :

dm= k0 (1/f2-1/f02)

Equation dans laquelle : dm est la masse collectée

k0 : une constante propre à l'élément oscillant.

f : la fréquence d'oscillation après collection exprimée en rad s-1

f0 : la fréquence d'oscillation initiale.

La mesure des NOx est réalisée par chimiluminescence. Le principe de mesure est

fondé sur l'oxydation des molécules de monoxyde d'azote (NO) par des molécules d'ozone

(O3) conduisant à la formation de molécules de dioxyde d'azote NO2 dans un état excité ; ces

molécules reviennent à leur état fondamental par émission d'un photon qui est détecté par un

photomultiplicateur. Cette production de lumière est appelée chimiluminescence.

NO + O3 - NO2* + O2

NO2* -> NO2 + h

Un ozoneur intégré à l'appareil fournit l'O3 nécessaire à la réaction de

chimiluminescence. Cette méthode s'applique aussi à la mesure du NO2 qui doit être

préalablement réduit en NO dans un four convertisseur au molybdène selon la réaction

3 NO2 + Mo ---- 3 NO + MoO3

En utilisant un analyseur de type "bi-canal", la mesure de NO et de NOx (NO+NO 2)

est effectuée pratiquement sur le même échantillon d'air, ce qui évite les erreurs

métrologiques rencontrées par les analyseurs cycliques.

27

II.2- Les documents papier

Trois questionnaires ont été remplis par les enquêteurs à chaque participation du

volontaire. Ils comprennent :

la fiche d’inclusion détaillant un certain nombre d’éléments de l’état civil de la

personne, ainsi que la vérification des critères d’inclusion,

le questionnaire « cadre de vie » comportant un descriptif détaillé du domicile et

du lieu de travail ou de l’école du volontaire,

le carnet budget espace temps décrivant les déplacements et lieux où se trouve la

personne pendant les 5 jours ouvrés de la semaine encadrant le port du capteur

avec un pas de temps quart horaire.

Une fiche d’information destinée aux enseignants a également été remise aux parents

dont l’enfant était volontaire. Elle permet de répondre aux questions que les enseignants

peuvent se poser lorsque l’enfant se présente à l’école avec son dispositif. Cette fiche lui

explique également comment encadrer l’enfant lors sa participation.

Par ailleurs, pour chaque individu sont renseignées des fiches pour permettre

l’utilisation d’un logiciel (ExTra développé par le Centre Scientifique et Technique du

Bâtiment (CSTB) et l’Institut National de Recherche en Environnement, Transport et Sécurité

(INRETS)) afin de modéliser l’exposition aux domiciles des volontaires aux oxydes d’azote.

Le résultat est exprimé sous la forme d’un indice d’exposition au trafic automobile prenant en

compte les caractéristiques du lieu d’habitation et du lieu de travail ou école.

III- L’étude de la composition chimique des particules

Les teneurs en éléments minéraux, notamment en métaux cancérigènes, ont été analysées

par la technique physique PIXE (Particle Induced X-ray Emission) (Guégan et coll 2000). La

mesure PIXE est basée sur la détection du rayonnement X émis par une cible sous l’impact

d’un faisceau d’ions incidents. Ces rayons X proviennent du réarrangement du cortège

électronique des atomes excités. Si l’on prend l’image du modèle en couche pour décrire le

phénomène, on peut en avoir la représentation suivante : les ions incidents vont arracher un

électron sur les couches électroniques profondes de l’atome (celles qui sont le plus près du

noyau et donc les plus liées). La lacune ainsi crée va être comblée par un électron d’une

couche supérieure et cette transition sera accompagnée par un rayonnement X d’énergie égale

à la différence d’énergie entre les deux niveaux (celui d’où provient l’électron et celui où il

28

va, là où a été créée la lacune). Cette énergie est caractéristique de l’atome et permet son

identification.

L’extraction des composés organiques est réalisée à l’INERIS par 30 mL d’acétonitrile

de qualité HPLC pendant ½ heures sous ultrasons. Après concentration au rotovapor de 15 ml

de l’extrait jusqu’à un volume d’environ 1 ml ; le dosage des HAP est réalisé par

Chromatographie Liquide à Haute Performance (HPLC) à détection fluorimétrique (chaîne

DIONEX RF2000 prévue pour le dosage de traces avec un programme prévoyant 9

changements de longueur d’onde).

IV- L’étude de la génotoxicité des particules atmosphériques

Une moitié de l’extrait organique obtenu à l’INERIS est destiné à caractériser le

potentiel génotoxique de la fraction organique des particules atmosphérique. 15 ml de l’extrait

sont mis en présence de 100 µL du DMSO, puis repris par à 1 ml de DMSO. Chaque

échantillon ainsi obtenu a été envoyé à l’INSERM (Unité ESPRI ex-U420, Michel Joyeux),

chargée des tests de génotoxicité.

Le test des comètes ou « Single Cell Gel Electrophoresis » est défini comme une

technique microélectrophorétique rapide et sensible qui met en évidence les cassures de

l’ADN. C’est un test prédictif de génotoxicité. Après traitement, des cellules eucaryotes sont

emprisonnées dans un gel d’agarose et lysées dans un tampon contenant des détergents et une

forte concentration en sels. Le principe du test repose sur une phase d’électrophorèse en

milieu basique qui permet de détecter des cassures portant sur les brins de l’ADN, des lésions

dites alcali-labiles correspondant à des pertes de bases nucléiques (sites AP) ainsi que des

atteintes susceptibles de déclencher des mécanismes de réparation par excision. Après

coloration au bromure d’éthidium, l’ADN d’une cellule intacte apparaît comme une sphère de

25-35 µm de diamètre. L’ADN d’une cellule lésée s’étire vers l’anode proportionnellement au

nombre de cassures, et le noyau prend la forme d’une comète (figure 6), d’où l’appellation

donnée à ce test.

La détection des dommages de l’ADN est améliorée par l’ajout de l’aphidicoline qui

empêche les mécanismes de réparation d’être efficaces. Les applications du test ne se limitent

29

pas à l’unique étude de la génotoxicité de produits purs. En effet, des applications

écotoxicologiques, environnementales, épidémiologiques et cliniques ont été réalisées.

Les tests comètes sont réalisés en tenant compte des recommandations émises lors de

l'International Workshop on Genotoxicity Test Procedures. Des lames de microscope sont

recouvertes d’une première couche d’agarose N, puis mises à sécher. 100 µL d’agarose N sont

ensuite déposés sur la couche sèche, 100 µL de la suspension cellulaire à 5.105 cellules/mL

sont mélangés à 600 µL d’une solution d’agarose L à 37 °C, et 80 µL du mélange sont

prélevés et déposés sur la lame. Lorsque la gélose est solidifiée, les lames sont placées une

heure dans une solution de lyse. Les lames sont déposées dans la solution d’électrophorèse

pendant 20 minutes à l’obscurité et soumises à une électrophorèse pendant 20 minutes sous 20

V et 300 mA. Au terme de la phase d’électrophorèse, les lames sont lavées au tampon Tris 0,4

M puis colorées à l’aide d’une solution de bromure d’éthidium (20mg/ml) et observées sous

microscope à fluorescence. Une caméra permet transmettre l’image à une station d’analyse

d’image équipée d’un logiciel dédié afin d'effectuer mesure de luminescence plus précise. La

lecture porte sur plus de cent cellules réparties sur au moins deux lames.

Les solutions utilisées sont :

Agarose N : 110 mg d’agarose type I-B Low EEO (Sigma A-0576) dans 10 mL de

tampon phosphate (DPBS, Sigma D-5652),

Agarose L : 110 mg d’agarose type IV Low Gelling (Sigma A-4018) dans 10 mL de

tampon phosphate (DPBS),

Bromure d’éthidium (Sigma E-8751) : dilution au dixième une solution mère de

bromure d’éthidium dont la concentration 20 µg/mL, avec de l’eau UHQ,

Solution électrophorèse : 300 mM de NaOH (Probablo 28.232.363) et 1 mM de

Na2EDTA (Probablo 20.302.180) dans 2 litres d’eau UHQ, conservation à 4 °C,

Solution de lyse : 2,5 M de NaCl (Sigma S-9625), 100 mM de Na2EDTA et 10mM de

Tris (Sigma T-1378) dans 356 mL d’eau UHQ, conservation à 4°C. le jour du test, ajout

de 1% de triton X 100 (Probablo 28.817.295) et de 10 % de DMSO (Sigma D-5879),

Solution Tris 0,4 M : 48,56 g de Tris avec 1 litre d’eau UHQ.

En raison de l'absence d'un consensus fort sur le "meilleur" paramètre de suivi, plusieurs

paramètres de mesure ont été collectés, parmi eux on peut citer :

la longueur de la comète, paramètre le plus anciennement retenu, car le plus intuitif,

30

la mesure de l’intensité de la fluorescence au niveau de la tête ou de la queue de la

comète, qui représente en fait la quantité d’ADN présente dans chacune de ces

régions,

le moment de la comète, paramètre qui combine les informations sur la longueur et les

niveaux de fluorescence. C'est ce dernier paramètre qui sera utilisé pour la

présentation des résultats (IV- Élaboration du protocole analytique et validation des

mesures).

IV.1- Élaboration de la séquence analytique suivie par les filtres échantillonnés

Dans le protocole initial, il était prévu que chaque filtre subisse l’ensemble des

analyses. Or dès le début de l’étude pilote, il est apparu que l’analyse des filtres par la

méthode PIXE entraînait une perte par volatilisation des HAP lors de la mise sous vide

nécessairement opérée. Il alors été envisagé de couper le filtre en 2, pour que l’une moitié

serve en analyse des métaux et l’autre à l’extraction des composés organiques. Cela ne fut pas

possible à cause du manque de rigidité du filtre une fois la membrane périphérique rompue.

C’est pourquoi il a été décidé de faire suivre deux voies analytiques distinctes aux

filtres prélevés, respectivement, les filtres de particules PM2.5 et PM10, tout en ménageant une

part de comparaison des teneurs en métaux et HAP de ces 2 fractions granulométriques sur

des filtres appariés (même sujet), selon la séquence suivante :

pesée et mesure de la réflectance à l’INERIS

analyse des éléments minéraux par PIXE sur une partie des filtres

extraction des composés organiques des autres filtres :

o analyse des HAP sur une moitié de l’extrait

o étude de la génotoxicité sur l’autre moitié.

Dans chaque site ont été inclus 30 enfants (45 à Paris) et autant d’adultes volontaires,

qui ont été explorés au cours de deux saisons (une dite «hiver» de janvier à mars, l’autre «été»

de mai à début juillet). Le dispositif de prélèvement des particules a donné, pour chaque sujet

et pour chaque saison, un filtre de PM2.5 et un filtre de PM10, un badge NO2 et un tube pour la

mesure des BTX. Ce qui a donné un total de 420 filtres PM2.5 et autant de PM10 (540 si l’on

31

considère les filtres issus de l’étude pilote à Grenoble), qui ont été répartis3 de la manière

présentée dans la figure 3.

540 filtres PM2.5 540 filtres PM10

INERIS pesées / FN pesées / FN

Extraction (415 filtres) Extraction (125 filtres)

Culot + 1mL Surnageant Culot + 1mL Surnageant

HAP HAP

NANCY Genotox Genotox

BORDEAUX Métaux (125 filtres) Métaux (415 filtres)

Figure 3 : Séquence analytique suivie par les filtres PM2.5 et PM10.

Ainsi 415 filtres PM2.5 et autant de PM10 ont suivis leur circuit complet mais distinct,

les premiers vers les HAP et le test de genotoxicité, les seconds vers les métaux. Les HAP

sont en effet connus pour être véhiculés par les particules les plus fines tandis que les métaux

le sont par les fractions les plus grosses (Harrison et Jones 1995, Areskoug 2000).

En dérivant 125 filtres (10 à 15 enfants / 10 à 15 adultes, choisis de telle sorte qu’ils

présentent des masses de particules déposées contrastées) de chaque fraction granulométrique

vers le circuit complémentaire, nous nous sommes ainsi assurés de pouvoir analyser la

correspondance entre teneurs en HAP et métaux des filtres appariés, avec l’hypothèse de

pouvoir extrapoler les résultats obtenus sur la série complète.

3 Alors que la répartition entre filtres destinés aux analyses minérales et organiques a été de 50/10 (et

inversement, selon qu’il s’agit de PM2.5 ou de PM10) pour la première phase de l’étude pilote, elle sera de 45/15

(et inversement) à partir de la seconde phase et pour les autres villes (70/20 à Paris), afin de faciliter l’étude des

corrélations.32

Tous les badges à diffusion passive NO2 et BTX ont été analysés à l’exception des

tubes BTX de la saison estivale rouennaise suite à un problème de montage des dispositifs.

Cela représente un total 120 pour une ville -180 pour Paris -, soit 540 badges NO2 et 480

tubes BTX pour les 4 villes.

IV.2- Tests de la variabilité des teneurs en HAP en fonction de la température de conservation des filtres téflon (INERIS)

Ces tests, réalisés au cours du printemps 2001 à Grenoble, avaient pour objectif de

déterminer s’il était nécessaire de conserver les échantillons à – 20 °C ou si la conservation à

+ 4 °C permettait de conserver les HAP réputés volatils.

Ils ont été réalisés sur 4 séries de doublons obtenus en condition de terrain. Les

résultats ne mettent pas en évidence de différences significatives entre les échantillons.

Cependant, il a été convenu par précaution, de stocker les filtres prélevés à – 20°C et

d’assurer une température de + 4 °C pendant les transports d’échantillons.

IV.3- Tests de la résistance des cellules utilisées lors des tests génotoxiques aux solvants d’extraction des HAP (INSERM Equipe [EP]2R)

Les essais de tests de comètes réalisés sur des échantillons obtenus en conditions

réelles extraits par l’acétonitrile ont montré une mortalité des cellules testées. La reprise de

l’extrait par DMSO, tel qu’appliqué actuellement dans le protocole, permet de réduire le

caractère clastogène de l’acétonitrile.

IV.4-Inter comparaison Chempass / Partisol

Une campagne d’inter comparaison entre le Chempass et la méthode de référence

gravimétrique (Partisol) a été mise en place par l’INERIS au cours de l’année 2002 sur le site

de Gennevilliers en région parisienne (également retenu comme site pour l’étude Genotox’er).

Les mesures sur site ont été menées au cours de deux périodes l’une en hiver (du 6

février au 29 mars 2002) et l’autre en été (du 6 juillet au 2 septembre 2002). Les essais ont

consisté à comparer les concentrations gravimétriques PM10 et PM2.5 obtenues à partir du

Chempass 3400 et du Partisol (retenu comme échantillonneur de référence pour la mesure

33

gravimétrique des PM10 et PM2.5). La durée d’échantillonnage a été fixée à 48 heures, elle

correspond à la durée des mesures retenues dans le cadre de l’étude Genotox’ER.

Le Partisol est un échantillonneur d’air développé par Rupprecht & Patashnick. Le

système Partisol consiste en un échantillonneur d’air autonome équipé d’un porte-filtre de 47

mm, d’une pompe de prélèvement régulée en débit, d’une tête de prélèvement, d’un

programmateur à microprocesseur et d’une acquisition de données. Il permet la mesure de la

concentration en particules présentes dans l’air ambiant selon la mesure gravimétrique.

V- Analyse des relations entre air ambiant urbain et exposition personnelle

Les réseaux concernés par l’étude ont mis en place, avec le soutien financier de

l’ADEME, les équipements nécessaires à la mesure, pour les dates correspondantes aux

enquêtes, des valeurs des concentrations dans l’air ambiant des polluants qui nous intéressent

dans les différents secteurs d’étude. Deux approches d’analyse statistique de ces données ont

été suivies :

la première recourant aux outils des réseaux de neurones, dans le cadre d’une

collaboration avec le LISA (Laboratoire Inter Universitaire des Systèmes

Atmosphériques) de l’Université Paris XII,

la deuxième utilisant des méthodes de régression classiques et d’analyse

multifactorielle.

V.1 - Analyse par régression classique et multifactorielle

Ce travail fait l’objet d’une analyse et d’un article présenté au paragraphe V.2 du

chapitre Résultats. Son objectif était d’analyser les relations entre les niveaux ambiants et les

expositions personnelles en fonction des différents sites ayant participé à l’étude. Pour cette

analyse par régression linéaire multiple, nous avons utilisé une variable quantitative

correspondant au différentiel entre le niveau ambiant local ou de fond et l’exposition

individuelle respectivement aux PM2.5, PM10 et NO2 calculé pour chacun des individus.

Nous avons ainsi créé une variable spécifique par polluant (nommée delta) qui mesure

pour chaque sujet la différence entre la concentration ambiante moyenne pendant 48 heures et

l’exposition personnelle sur la même période de temps, pour un polluant donné. Cette variable

a été intégrée en tant que variable Y expliquée dans un modèle de régression linéaire multiple

où les variables explicatives transformées en variables catégorielles (« dummy » variables)

34

renseignent les items suivants : l’agglomération (Grenoble, Rouen, Ile de France ou

Strasbourg), la zone urbaine (fond, proximité ou industrielle), la saison (hiver ou été), et l’âge

(enfant ou adulte).

Chaque sujet est classé comme vivant, respectivement, au centre ville, dans les

secteurs industriel ou de fond, une première variable delta a été étudiée (∆1) ; elle correspond

à la différence entre le niveau ambiant local du secteur et l’exposition personnelle. Or, dans la

plupart des études épidémiologiques sur les effets de la pollution de l’air, l'exposition de la

population est estimée en utilisant le niveau de fond urbain. Pour cette raison, une seconde

variable delta a été construite (∆2) ; elle correspond à la différence entre le niveau ambiant

mesuré par le capteur de fond et l’exposition personnelle du sujet peu importe son secteur

d’affectation.

VI- Estimation de l’exposition des volontaires au trafic automobile par

l’indice ExTra

Cette partie du travail présente deux intérêts. Le premier est de permettre de modéliser

l’exposition aux oxydes d’azote aux domiciles des volontaires. Le résultat est en effet exprimé

sous la forme d’un indice d’exposition au trafic automobile prenant en compte les

caractéristiques du lieu d’habitation et du lieu de travail ou école. Le deuxième intérêt réside

dans l’analyse des relations entre cet indice, les fumées noires (mesure de l’opacimétrie) et les

teneurs en PM.

L’exposition des sujets à la pollution automobile a été estimée en utilisant le logiciel

ExTra conçu par le CSTB et l’INRETS (Sacré et coll 1995). Il estime les concentrations

ambiantes en façade des bâtiments des polluants liés au trafic local (pollution due aux

échappements de voiture) comme les oxydes d'azote (NOx), l'oxyde de carbone (CO) ou les

hydrocarbures volatils. Il intègre un modèle de dispersion pour les rues canyon (Modèle

OSPM : Operational Street Pollution Model) décrit par Hertel et Berkowicz (1989). Les

prédictions du modèle ExTra pour les concentrations de NOx ont été évaluées dans une étude

réalisée entre 1998 et 2001 dans quatre villes françaises (Reungoat et coll 2001, Reungoat et

coll 2003), deux d'entre elles étant communes aux villes participant également à Genotox’er

(Paris et Grenoble). Lors de cette validation, les concentrations de NOx mesurées pendant plus

de 6 semaines par des échantillonneurs passifs ont été comparées avec les concentrations

35

calculées par ExTra. Les valeurs étaient fortement corrélées (r de 0.99 à 0.95) et ont montré

des coefficients de corrélation très bons à l’intérieur des classes (de 0.86 à 0.90).

Le calcul de l’indice ExTra tient compte des émissions du trafic de proximité et des

niveaux ambiants de fond. Les concentrations calculées des polluants intègrent deux

composantes : une composante régionale correspondant à la pollution de fond, et une

composante locale due aux émissions du trafic très localement autour du bâtiment. La

pollution locale est modélisée en fonction des émissions du trafic de proximité, des

caractéristiques topographiques du site et de la rose des vents locale. Les informations

collectées sont très précises notamment concernant la topographie locale de bâtiment et de

rue, pour les lieux d’habitation et de travail ou d’école. Le logiciel intègre également le temps

passé dans chacun de ces deux microenvironnements, paramètre issu des carnets Budget

Espace Temps. Des données sur la densité du trafic (rue de l’adresse et rue communicante la

plus importante dans les 50 mètres) ont été également collectées à partir des dossiers de

statistiques du trafic des municipalités ou des Associations de Surveillance de la Qualité de

l’Air (ASQA) locales. Les niveaux ambiants de la pollution de fond ont été fournis par les

réseaux locaux de surveillance de la qualité de l’air.

VII- Développement d’un outil SIG pour la transposition des expositions

des populations explorées aux populations urbaines

L’intérêt de développer un outil tel qu’un Système d’Information Géographique (SIG)

est de permettre de transposer des mesures réalisées auprès de petits groupes de sujets à un

ensemble de populations beaucoup plus vaste. Ce travail nécessite plusieurs conditions. La

première est une bonne représentativité des populations étudiées dans le projet. Les

hypothèses qui ont servi à construire le protocole de l’étude Genotox’ER, reposent en

particulier sur l’hétérogénéité des expositions des individus aux polluants mesurés, en

fonction des profils de pollution des secteurs intra urbain. C’est pourquoi, il est nécessaire,

pour sélectionner les secteurss d’habitat (à des fins d’extrapolation), de reproduire les mêmes

approches de sectorisation que celles qui ont servi à déterminer les secteurs de recrutement

des volontaires. Ainsi des secteurs géographiques plus vastes ont été déterminées en fonction

de la proximité de sources polluantes externes, en particulier la proximité de routes à grande

circulation et de zones industrielles polluantes.

36

Aussi a été développé un SIG grâce au concours d’Adeline Maulpoix, responsable du

SIG au Département Santé Environnement de l’Institut de Veille Sanitaire, et de la société

Géocible (Patrick Desqueyroux). Le logiciel utilisé est Geoconcept®. L’objectif de ce travail

était donc de sectoriser une unité urbaine selon les 3 grandes catégories définies par les

hypothèses de l’étude, à savoir un secteur plus exposé au trafic automobile, un secteur de fond

urbain sans source de pollution particulière et une zone plus impactée par des activités

industrielles. Ce travail a nécessité un recueil préalable de données sur les 4 agglomérations

ayant participé à l’étude. Ces données concernent respectivement les réseaux et trafic routiers,

les configurations industrielles, et la population.

Pour les différentes agglomérations, l’analyse a été effectuée sur l’unité urbaine

(définition des unités urbaines selon le recensement général de la population de 1999). Une

analyse particulière a été mise en place pour la région parisienne qui a été étudiée à la fois

dans son ensemble par département, et également spécifiquement sur l’unité urbaine de Paris.

L’unité d’analyse la plus fine est l’îlot INSEE (source Recensement Général de la Population

de 1999) disponible sur les villes les plus importantes. L’îlot est l’unité de base du

recensement et permet d’obtenir des comptages de la population par âge. Les communes non

disponibles selon le découpage îlot sont prises en compte en entier (l’îlot est alors considéré

comme égal à la commune). Ces communes sont relativement étendues et ont un effet visuel

important sur les cartes, mais plus restreint en terme de population.

VII.1 Sélection des secteurs géographiques de proximité au trafic

L’impact de la pollution due au trafic a été déterminé aux secteurs situés à moins de 100

m d’un axe routier présentant un trafic supérieur à 10 000 véhicules/jour. Les procédures de

collecte de données pour la détermination des zones de proximité au trafic automobile ont été

différentes selon les sites en fonction de la disponibilité des informations. A Strasbourg et

Grenoble, nous avons obtenu directement l’identification des îlots INSEE situés à moins de

100 m du réseau (espace qualifié de « zone tampon ») avec un trafic de plus de 10 000

véhicules/jour grâce au concours des Associations de Surveillance de la Qualité de l’Air

(ASQA) qui disposent d’une cartographie du réseau routier sous format SIG. En Ile de France

via Airparif, nous avons obtenu les coordonnées des zones tampons de 100 m autour du

réseau avec un trafic de plus de 10 000 véhicules/jour, ce qui a permis d’identifier les îlots

situés dans ces zones. A Rouen, le travail a été effectué à partir d’une carte visualisant le

37

réseau routier en fonction du trafic, fournie par le Centre d’Études Techniques de

l’Équipement (CETE) ; cette carte a été digitalisée sur les fonds de plan îlots.

VII.2 Sélection des secteurs géographiques à caractère industriel

L’impact de la pollution industrielle a été déterminé par la proximité d’une source

industrielle de l’un des 3 indicateurs suivants des émissions industrielles, telles que déclarées

à l’administration (DRIRE) par les établissements dans le cadre des obligations fixées par le

système européen EPER4 (European Pollutant Emission Register) : les NOx, les COV et les

PST (Poussières Totales en Suspension). Afin de tenir compte de l’intensité de l’émission, qui

tend à élargir la zone de retombées des polluants émis, nous avons déterminé des rayons

différents selon le niveau d’émission déclaré. Les données industrielles utilisées

correspondent aux déclarations faites aux DRIRE respectives par chaque entreprise locale,

selon les règles de la législation européenne (le seuil de déclaration est de 150 t/an pour tous

les polluants considérés ici, signifiant qu’une émission inférieure à ce niveau n’a pas

d’obligation de déclaration). A partir des différents fichiers provenant des déclarations à la

DRIRE, les terciles des niveaux d’émission sur l’ensemble des agglomérations ont servi à

déterminer les rayons des cercles (tableau 1) ; tout îlot INSEE présent en tout ou partie dans

les cercles ainsi déterminés est considéré comme étant dans la zone de retombée des

émissions polluantes. Le calage des rayons a été fait au vu des données observées sur

Strasbourg à dire d’experts par les responsables des ASQA locales.

Tableau 1 : Dimension des rayons définissant les zones industrielles en fonction des émissions déclarées aux DRIRE par les industriels

Polluant Minimum

en Kg/an

Maximum

en Kg/an

Rayon

en m

NOX 150 000 400 000 500400 000 1 000 000 2 000

1 000 000 99 999 9999 3 000COV 150 000 250 000 500

250 000 750 000 2 000750 000 99 999 9999 3 000

PST 150 000 300 000 500300 000 500 000 2 000500 000 99 9999 999 3 000

4 Ce dispositif est traduit en droit français par l’arrêté du 24 décembre 2002 relatif à la déclaration annuelle des émissions polluantes des installations classées soumises à autorisation (JO du 7 mars 2003)

38

Lorsqu’un îlot est sélectionné à la fois en proximité au trafic et en zone industrielle, sa

population est, par convention, affectée au secteur de proximité au trafic automobile.

VII.3 Sélection des secteurs de fond

Elles correspondent au rassemblement géographique de tous les îlots qui n’ont pas été

sélectionnés dans les deux catégories précédemment décrites.

VII.4 Synthèse des secteurs sélectionnés

Les secteurs ainsi sélectionnés sont représentés de manière cartographique selon les

libellés figurant au tableau 2. Ces cartes sont extraites du rapport intitulé « Détection des

types d’environnement : analyse sur quatre unités urbaines » réalisé en 2004 par la Société

Géocible. Les populations résidant dans les îlots ainsi identifiés, dont les effectifs sont

retrouvées dans les bases de données de l’INSEE, sont totalisées par secteur dans chaque

agglomération et constituent les populations exposées.

Tableau 2 : Libellé des secteurs

Top final Libellé

NN Ni trafic, ni pollution industrielle

NO Pollution industrielle seule

ON Trafic seul

OO Trafic et pollution industrielle

39

Catégories regroupées

= « trafic »

VII.4.1 Grenoble

On peut noter que seules les communes avec des îlots ont des données liées au trafic,

cette carte est non exploitable sur ces communes.

Figure 4 : Représentation cartographique des différents secteurs

Tableau 3 : Effectif des populations sélectionnéesUU_99 libellé_synthèse Population % population

38701 Ni trafic, ni pollution industrielle 196649 46,91%

38701 Pollution industrielle seule 49501 11,81%

38701 Trafic seul 164760 39,30%

38701 Trafic et pollution industrielle 8415 2,01%

40

VII.4.2 Région parisienne

Figure 5 : Représentation cartographique des différents secteursDept NN % NO % ON % OO % Total pop

75 257 381 12,11% 42 192 1,99% 1 650 450 77,66% 175 224 8,24% 2 125 247

77 714 949 59,89% 23 149 1,94% 409 516 34,31% 46 130 3,86% 1 193 744

78 808 708 59,75% 39 794 2,94% 461 498 34,10% 43 530 3,22% 1 353 530

91 841 305 74,19% 292 626 25,81% 12 0,00% 1 133 943

92 773 351 54,14% 25 867 1,81% 533 025 37,31% 96 226 6,74% 1 428 469

93 780 065 56,42% 39 379 2,85% 489 562 35,41% 73 618 5,32% 1 382 624

94 660 656 53,85% 98 432 8,02% 358 529 29,22% 109 194 8,90% 1 226 811

95 775 263 70,15% 19 406 1,76% 252 505 22,85% 57 953 5,24% 1 105 127

Total 5 611 678 51,25% 288 219 2,63% 4 447 711 40,62% 601 887 5,50% 10 949 495

Tableau 4 : Effectif des populations sélectionnées au sein de la région parisienneDept NN % NO % ON % OO % Pop total

75 257381 12,11% 42192 1,99% 1650450 77,66% 175224 8,24% 2125247

77 323519 65,19% 10966 2,21% 146945 29,61% 14853 2,99% 496283

78 698808 62,94% 37379 3,37% 356125 32,07% 17998 1,62% 1110310

91 723985 76,15% 0 0,00% 226739 23,85% 12 0,00% 950736

92 773351 54,14% 25867 1,81% 533025 37,31% 96226 6,74% 1428469

93 780065 56,42% 39379 2,85% 489562 35,41% 73618 5,32% 1382624

94 660656 53,85% 98432 8,02% 358529 29,22% 109194 8,90% 1226811

95 715146 77,61% 15028 1,63% 186314 20,22% 4988 0,54% 921476

Total 4 932 911 51,16% 269 243 2,79% 3 947 689 40,94% 492 113 5,10% 9 641 956

Tableau 5 : Effectif de populations sélectionnées au sein de l’Unité Urbaine

41

VII.4.3 Rouen





76702 Trafic seul 124375 31,90%


42

VII.4.4 Strasbourg

On peut noter que seules les communes avec des îlots ont des données liées au trafic,

cette carte est non exploitable sur ces communes.





67701 Trafic seul 249124 58,35%


43

VIII- Approches pour l'évaluation du risque de cancer

L’ensemble des informations collectées dans ce travail aux multiples dimensions est

intégré pour servir à la caractérisation du risque de cancer. L’exposition ainsi caractérisée, le

risque et l’impact sont estimés en introduisant, pour les différentes substances identifiées, les

valeurs de risque unitaire issues, selon les cas, de travaux épidémiologiques ou publiées dans

certaines bases de données (notamment la base IRIS de l’US-EPA) à partir de données

épidémiologiques humaines ou, s’il y a lieu, des données toxicologiques sur modèle animal.

Ce travail permet la comparaison du risque ainsi estimé selon le type d’environnement urbain,

dans 4 grandes agglomérations urbaines.

L’évaluation qualitative et quantitative du risque est réalisée dans un 1er temps en

terme d’estimation de « l’Excès du Risque Individuel » (ERI, c'est-à-dire du surcroît de risque

par rapport « au bruit de fond » du fait de l’exposition spécifique considérée) pour les

échantillons ayant fait l’objet des études personnelles d’exposition (sous l’hypothèse, qui sera

faite ici, d’une situation représentative d’une longue période). Dans un 2ème temps, l’impact

sanitaire est évalué à l’échelle de plus vastes populations urbaines en France, en estimant les

données d’exposition par extrapolation de celles mesurées auprès des différents groupes de

volontaires (sous l’hypothèse d’une bonne représentativité des populations étudiées dans le

projet). Cette analyse, appliquée au cas des particules, fait l’objet d’un article présenté au

paragraphe VI.1 du chapitre Résultats.

VIII.1.1- Les particules : identification des dangers et choix des relations dose-réponse

L’effet étudié ici est la mortalité par cancer du poumon (CIM9 : code 162) liée à l’exposition

chronique aux particules fines. Le modèle de relation dose-réponse choisi est celui du Risque

Relatif (RR) établi dans le cadre de l’étude épidémiologique de cohorte de Pope et coll (2002)

dont le suivi a été assuré pendant 16 ans (remise à jour de l’étude de l’ACS aux Etats-Unis

[Pope et coll 1995]). L’étude de Pope, mais aussi celles de Nyberg et coll (2000) et Nafstad et

coll (2003), précédemment citées pour leurs résultats majeurs et innovants dans le cadre de

l’étude de la relation entre exposition chronique à la pollution atmosphérique urbaine et

cancer du poumon, sont résumées dans les tableaux 8, 9 et 10 extraits du rapport de l’AFSSE

(2004) sur l’impact sanitaire de la pollution atmosphérique urbaine.

44

Référence Contexte et objectif

SubstancesEt Cibles

Effets Méthode Facteurs d’ajustement

Résultats

Pope et al., 2002

- métropoles US- étude de cohorte prospective

- Question : relation entre exposition à long terme aux particules fines et mortalité totale, par cancer du poumon et cardiovasculaire ?

- Durée d’exposition : 16 ans (1982-1998)

PM2,5

PM10

PM15

PM15-2.5

Particules totales en suspensionSO2

NO2

SulfateCOOzone

Adultes > 30 ans

Mortalité- totale - cancer du poumon- cardiopulmonaire- autres causes

Données d’entrée :- étude de mortalité prospective de la Société Américaine de lutte contre le cancer : participants recrutés en 1982, nombre et causes de décès inventoriés entre 1984 et 1998.- Compilation des concentrations moyennes journalières dans l’air (sauf ozone : maximum horaire journalier), 1 à 2 ans avant l’année de sélection des participants, dans les métropoles de résidence : bases de données reposant sur les réseaux de surveillance, reconstruction des données manquantes - Plusieurs indices possibles par substances, en fonction du type de données disponibles pour un intervalle de temps t (entre 1979 et 2000). Analyse :- Modèle de survie de Cox étendu à l’intégration d’un facteur d’effet aléatoire spatial.

Données de sortie :- Exposition moyenne à long terme- RR ajustés et IC95%

- âge- sexe- race- tabagisme- niveau d’éducation- statut marital- indice de masse corporelle- consommation d’alcool- régime alimentaire- exposition professionnelle

PM2,5 : résultats détaillés

Exposition = variable continue ( 10 µg/m3)Indice utilisé : moyenne PM2,5 période 1979-1983 (21,1 µg/m 3 ) - Mortalité totaleRR = 1,04 [1,01 – 1,08]- Mortalité cardiopulmonaireRR = 1,06 [1,02 – 1,10]- Mortalité par cancer du poumonRR = 1,08 [1,01 – 1,16] associations significatives

- Mortalité autres causesRR = 1,01 [0,97 – 1,05] – NS

Autres polluants :

Exposition = concentrations moyennes pondérées par individu

- associations significatives pour PM2,5

(sauf avec mortalité autres causes) ; sulfates et SO2, (pour toutes les causes de mortalité étudiées).

- pour les autres substances : association très faible ou NS.

Points de conclusion majeurs : 1- L’étude démontre des associations entre la pollution de l’air par les particules fines et des risques élevés de mortalité cardiopulmonaire et par cancer du poumon. Chaque augmentation de 10 µg/m3 des concentrations ambiantes moyennes à long terme est associée à une augmentation minimale (selon l’indice d’exposition utilisé) du risque de 4%, 6% et 8% pour la mortalité totale, cardiopulmonaire et par cancer du poumon, respectivement. 2- Les particules plus grosses et les polluants gazeux, à l’exception du SO2, ne sont généralement pas associés à des risques élevés de mortalité.

Tableau 8 : Synthèse de l’étude de Pope et al. (2002)

45


SubstancesEt Cibles

Effets Méthode Facteurs d'ajustement

Résultats

Nyberg et al., 2000

- urbain (Stockholm)- étude rétrospective

- Question : association possible entre cancer du poumon et PA urbaine ?

- Durée d'exposition: - moyennée sur les 30 ans précédent l'année de sélection des individus- moyennée sur les 10 premières années, 20 ans avant l'année de sélection

NOx/NO2 (marqueur du trafic)SO2 (marqueur du chauffage résidentiel)

hommes40-75 anspas plus de 5 ans d'absence de Stockholm entre 1950 et 1990

cancer du poumon Données d'entrée : - nombre de cas de cancer entre 1985 et 1990 parmi les résidents stables de Stockholm ; 2 groupes témoins- questionnaires : mode et lieu de vie, environnement - création de 3 bases de données d'émission rétrospectives (années 60, 70 et 80) par substance source-spécifique

Analyse : - moyennes annuelles des concentrations sources-spécifiques dans l'air obtenues via des modèles de dispersion- niveaux annuels compilés pour chaque année entre 1950 et 1990 par extrapolation linéaire et interpolation des valeurs des bases de données rétrospectives- techniques SIG : géocodage des adresses des participants en lien avec les données de PA- régression logistique inconditionnelle

Données de sortie : - Expositions moyennes annuelles pondérées par le temps- RR ajustés et IC95%

- âge- année de sélection (1985 à 1990)- expositions professionnelles- radon- tabagisme- statut socio-économique

NO2 :Exposition attribuable au trafic moyennée sur 30 ans (moy=20 µg/m3): - Pour P90 >= 30,55 µg/m3 RR = 1,2 [0,8-1,6] - NS- Pour variable continue : 10 µg/m3

RR = 1,05 [0,9 - 1,2]

Exposition attribuable au trafic moyennée sur 10 ans, avec un temps de latence de 20 ans: - Pour P90 >= 29,26 µg/m3

RR = 1,4 [1,0-2,0] +++- Pour variable continue : 10 µg/m3

RR = 1,1 [0,97 - 1,2]

SO2 :Exposition attribuable au chauffage moyennée sur 30 ans (moy=53 µg/m3): - Pour P90 >= 78,20 µg/m3 RR = 1 [0,7-1,4] - NS- Pour variable continue : 10 µg/m3

RR = 1 [0,96 - 1,05]

Exposition attribuable au chauffage moyennée sur 10 ans, avec un temps de latence de 20 ans: - P90 >= 129,10 µg/m3

RR = 1,2 [0,9-1,7] - NS- variable continue : 10 µg/m3

RR = 1,01 [0,98 - 1,03]

Points de conclusion majeurs : 1- Les résultats indiquent que la pollution atmosphérique urbaine augmente le risque de cancer du poumon et que les émissions liées au trafic routier pourraient être particulièrement importantes (relation dose-réponse claire pour le NO2 attribuable au trafic lorsque une latence de 20 ans est intégrée entre exposition et effet - en particulier pour le dernier décile). 2- L'utilisation des données des réseaux de surveillance pourrait impliquer une mis-classification non différentielle importante de l'exposition, en particulier pour les polluants gazeux pour lesquels la variation locale des émissions produirait des variations importantes des niveaux d'exposition, d'où l'importance de tenir compte des contributions sources-spécifiques. 3- Les émissions de NOx/NO2 attribuables au trafic pourraient constituer une bonne approximation pour d'autres composés émis par le trafic routier comme les particules. 4- Un calcul de risque attribuable à la pollution atmosphérique liée au trafic, basé sur une exposition ayant lieu 20 ans plus tôt et supérieure au P25, suggère que la proportion de cancer du poumon (parmi les hommes fumeurs et non fumeurs, âgés de 40 à 75 ans et résidant à Stockholm) pourrait être de 10%.Tableau 9: Synthèse de l’étude de Nyberg et al. (2000)

46


SubstancesEt Cibles

Effets Méthode Facteurs d'ajustement

Résultats

Nafstad et al, 2003

- urbain (Oslo)- étude de cohorte

- Question : association entre cancer du poumon et PA urbaine ?

- Durée d’exposition :- Moyennée sur les 5 premières années du suivi sanitaire (1974-1978) qui se termine en 1998

NOx (marqueur du trafic)SO2 (marqueur du chauffage)

Hommes (16 209)40-49 ans

Cancer du poumon Données d’entrée :- recrutement sur la base d’un questionnaire à partir d’une étude de suivi des maladies cardiovasculaires en 1972/73 - informations du registre du cancer norvégien pour tous cancers et cancers du poumon entre 1974 et 1998- registre national des populations : mise à jour des adresses- concentrations moyennes annuelles des polluants dans l’air : Institut de Recherche sur l’air norvégien

Analyse :- géocodage des adresses- estimation des concentrations annuelles des polluants dans l’air à chaque adresse de 1974 à 1998. Pour SO2 : modélisations, concentrations ambiantes et émissions disponibles pour partie; pour NOx : concentrations ambiantes non disponibles, estimations à partir des concentrations en SO2 et des émissions de NOx- Modèle de Cox

Données de sortie :-Taux d’incidence des cancers dans la population étudiée sur la période de suivi- Niveaux moyens médians d’exposition sur 5 ans- RR ajustés et IC95% pour une augmentation de 10 µg/m3 de polluant dans l’air

- âge- tabagisme- éducation- activité physique- emploi/activité- poids- taille

Taux d’incidence de cancer du poumon6,77 [6,50-7,04]IC95%/1000/an

NOx :

Niveau moyen médian d’exposition sur les5 premières années :- 10,7 [0,7-168,3] IC95% µg/m3

- Pour exposition > 30 µg/m3

RR = 1,36 [1,01-1,83]-S- Pour variable continue : 10 µg/m3

RR = 1,08 [1,02-1,15]IC95%-S

SO2 :Pas d’association

Points de conclusion majeurs : Il est invraisemblable que l’exposition aux NOx et SO2 urbains dans les concentrations estimées puisse intrinsèquement être la cause du cancer. Ces agents doivent être considérés comme des indicateurs de la pollution de l’air urbaine. Ces résultats ne sont donc pas incohérents avec ceux trouvés dans d’autres études de cohorte montrant des associations entre la pollution particulaire et le cancer du poumon (dont référence à Pope, 2002). Les niveaux de NOx pourraient en fait indiquer l’exposition aux particules, aux cancérogènes ou aux cancérogènes adsorbés sur les particules. La principale source de NOx à Oslo étant les émissions des véhicules, les résultats sont donc en faveur d’une relation entre pollution de l’air liée au trafic et accroissement du risque de développer un cancer du poumon.

Tableau 10 : Synthèse de l’étude de Nafstad et al (2003)

47

La transposition des RR de Pope (tableaux 11) au contexte urbain français requiert un

certain nombre de précautions. En particulier, la population considérée est celle des adultes de plus

de 30 ans. Les intervalles de risque sont présentés dans l’article de Pope et coll (2002) pour des

estimations d’exposition correspondant à deux périodes : la première période de l’étude correspond

au suivi de la cohorte ACS pendant les années 1979-1983 ; la 2ème période correspond aux années

1999-2000. Ce même article présente ainsi, pour l’ensemble des sujets de 30 ans et plus, des RR

calculés sur la base de la moyenne des teneurs au cours des deux périodes d’étude (1979-1983 et

1999-2000). Les résultats présentés dans la suite de ce rapport sont établis sur les RR issus des

valeurs d’exposition de la première période d’étude. Nous faisons donc l’hypothèse que les niveaux

d’exposition mesurés auprès des volontaires ont été constants au cours des 16 dernières années,

correspondant au nombre d’année de suivi de la cohorte de l’ACS. Il est par ailleurs précisé dans

l’article de Pope que les RR des concentrations en PM2,5 sont statistiquement similaires, que les

estimations soient basées sur les mesures des expositions correspondant au début de la période,

juste après la fin de la période d’étude ou sur la moyenne des deux périodes.

Tableau 11 : Risques Relatifs ajustés (RR) pour le cancer du poumon associés à un changement de concentration de 10 µg/m3 de PM2.5

RR ajusté (intervalle de confiance à 95 %)

Périodes1979-1983 1999-2000 Moyenne des 2 périodes

1,08 (1,01-1,16) 1,13 (1,04-1,22) 1,14 (1,04-1,23)

VIII.1.2- Population d’étude et estimation de son exposition

L’ensemble de l’exercice ne concerne que la population urbaine de plus de 30 ans.

L’évaluation du risque ne se fera donc que pour les volontaires adultes. Les données du

recensement INSEE de 1999 permettent de plus de caractériser cette population par âge et par sexe,

pour l’ensemble des zones géographiques retenues par transposition d’après l’approche décrite au

chapitre VII.

Les niveaux moyens des expositions personnelles de chaque secteur ne sont pas ceux

directement calculés par agglomération et secteur, mais ont été estimés par le biais des résultats

48

d’un modèle de régression linéaire multiple intégrant l’ensemble des données, et dont l’expression

est la suivante :

Expositions personnelles moyennes = β1 ville + β2 secteur + β3 âge + β3 ville*secteur

+ constante

Ce modèle permet d’ajuster les expositions moyennes sur un certain nombre de paramètres

connus dans nos différentes populations, et donc, en prenant en compte l’ensemble des données

collectées, de stabiliser les estimations. Les expositions auraient du être moyennées sur 16 ans afin

de reproduire la fenêtre d’exposition de la cohorte ACS. Ne disposant pas d’un tel recul sur les

données, nous faisons l’hypothèse que les expositions modélisées représentent celles du passé.

VIII.1.3- Caractérisation du risque en terme de décès attribuables aux particules fines

L’objectif est de calculer le nombre annuel de décès par cancer du poumon attribuables à

l’exposition chronique aux particules fines.

La méthode de calcul détaillée suivie dans cette étude reprend celle pise en œuvre dans un

rapport récent de l’AFSSE (AFSSE 2004). La fréquence PE de l’effet étudié observée à une

exposition E moyenne connue sur une agglomération a été calculée à partir des données de

mortalité de 1999 fournies par l’INSERM. Ces données ne sont pas disponibles à l’échelle des IRIS

et des Ilots INSEE pour des raisons d’anonymat mais sous la forme de données agrégées par Unité

Urbaine. Nous avons donc utilisé les données de mortalité des 4 Unités Urbaines concernées par

l’étude (Grenoble (Code INSEE = 38 701), Paris (Code INSEE = 851), Rouen (Code INSEE=76

702) et Strasbourg (Code INSEE=67 701)).

Notre méthodologie est basée sur l’étude réalisée par Künzli et coll (1999, 2000), qui s’était

attachée à estimer l’impact de la pollution extérieure totale et attribuable au trafic sur la santé

publique en Autriche, France et Suisse. L’impact de la pollution est celui des concentrations dans

l’air qui sont supérieures à une exposition dite de « référence » (la lettre B – « base » - désigne cette

valeur) ; pour chaque zone d’étude est estimé un impact dû à l’écart entre la valeur moyenne

annuelle des expositions observées (valeur E – « exposition ») et cette référence B (figure 9). Il faut

alors choisir un niveau de référence correspondant à ce niveau d’exposition B. Künzli (1999, 2000) 49

avait justifié le choix de 7,5 µg/m3 pour les PM10 soit 4,5 µg/m3 converti en PM2,5, en se fondant sur

les valeurs observées en Europe dans des villes ou régions de faible pollution. Il est proposé ici,

pour apprécier l’influence du choix de ce niveau de base, de faire 2 scénarios, en faisant varier le

niveau de référence B de PM2,5 de 4,5 µg/m3 à 9 µg/m3.

Figure 8 : Estimation de la fréquence de base P0 à partir de la fréquence observée PE

Est ainsi calculé, pour chaque zone géographique intégrée à l’étude, le nombre annuel de

décès par cancer du poumon attribuables à l’excès de pollution pendant 16 années (correspondant à

la période de suivie de la cohorte ACS) par rapport aux hypothèses de niveau de référence.

D- RESULTATS

I- Validation de la mesure des particules

Une campagne d’inter comparaison entre le Chempass et la méthode de référence

gravimétrique (Partisol) a été mise en place par l’INERIS au cours de l’année 2002. Il s’agissait de

mettre en parallèle, en position fixe, les Chempass et des Partisol pendant 48 heures et de manières

répétées en deux saisons contrastées. Les principaux résultats de cette étude sont présentés ci-après

et font l’objet d’un article présenté soumis à la revue Atmospheric Environment.

RR : Risque Relatif extrait de l’étude de Pope et coll (2002)

PE : fréquence de l’effet étudié associée à

une exposition moyenne observée E

P0 : Fréquence de base de l’effet étudiée

associée à un niveau d’exposition B

considéré comme faible

PE

P0

ExpositionB E

Pente de la droite est égale à RR-1

Cas

attr

ibua

bles

50

Au total vingt mesures comparatives pour chaque campagne ont été réalisées entre le

Chempass et le Partisol. Un total de 160 filtres a été validé pour 184 programmés. Les résultats sont

illustrés aux figures 9 et 10 respectivement pour les PM10 et les PM2.5.

Figure 9 : Comparaison des concentrations en PM10 mesurées par le ChemPass et le Partisol

Figure 10 : Comparaison des concentrations en PM2.5 mesurées par le ChemPass et le Partisol

Nous pouvons constater que les concentrations mesurées par le Chempass (PM10 et PM2.5)

sont plus élevées que celles obtenues par le Partisol. L’analyse par régression linéaire pour les PM2.5

montre un biais positif pour le Chempass de plus de 28 %, il convient de noter également que la

constante est supérieure à 0.

y = 1,282 x + 0,588R2 = 0,96

N = 40

0

20

40

60

80

100

0 20 40 60 80 100PARTISOL (µg/m3)

Chem

Pass

TM (µ

g/m

3 )

wintersummer1:1 line regression lineLinéaire (winter)

y = 1,223 x + 2,271R2 = 0,96

N = 40

0

20

40

60

80

100

0 20 40 60 80 100PARTISOL (µg/m 3)

Che

mPa

ssTM

(µg/

m3 )

wintersummer1:1 lineregression lineLinéaire (winter)

51

Chempass PM10 = 1,282 Partisol + 0,588

Chempass PM2.5 = 1,223 Partisol + 2.271

Cependant, elle montre également une très bonne corrélation entre les deux échantillonneurs

(R² PM10 et PM2.5 = 0,96).

Une analyse statistique descriptive des différentes mesures est résumée dans le tableau 12.

Elle confirme bien les résultats présentés précédemment, les concentrations moyennes observées au

cours des deux campagnes sont plus fortes avec le Chempass (43,5 µg/m3 en hiver et 30,4 µg/m3 en

été) contre (33,4 µg/m3 et 23,4 µg/m3) pour le Partisol sur la fraction PM10. Le même constat peut

être fait sur la fraction PM2.5 (31,5 µg/m3 en hiver et 21,7 µg/m3 en été) avec le Chempass, contre

(24,1 µg/m3 et 15,6 µg/m3) pour le Partisol.

Tableau 12 : Analyse descriptive des concentrations en PM10 et PM2.5 mesurées par le Chempass et le Partisol pendant chaque période

HiverÉchantillonneur N Moyenne

(µg/m3)

Médiane

(µg/m3)

Ecart type

(µg/m3)

Min

(µg/m3)

Max

(µg/m3) (ET)

ChemPass PM10 20 43,5 32,8 24,3 14,2 94,1

1,3 (0,1)Partisol PM10 20 33,4 25,4 18,3 11,0 76,7

ChemPass PM2.5 20 31,5 22,6 21,1 8,8 77,2

1,3 (0,2)Partisol PM2.5 20 24,1 16,9 16,6 6,2 59,8

ÉtéChemPass PM10 20 30,4 27,6 9,7 16,8 53,8

1,3 (0,2)Partisol PM10 20 23,4 20,3 8,1 13,7 43,0

ChemPass PM2.5 20 21,7 21,0 8,2 9,2 36,8

1,4 (0,2)Partisol PM2.5 20 15,6 14,4 6,7 6,8 31,9

52

II- Description des populations ayant participé à Genotox’ER

Les tableaux 13 et 14 présentent les caractéristiques démographiques des différents groupes

de populations qui ont participé à l’étude. L’âge moyen est de 10,5 ans chez les enfants et 43,6 ans

chez les adultes. Il y a plus de garçons chez les enfants, tandis qu’il y a plus de femmes parmi les

volontaires adultes.

Tableau 13 : Démographie de la population des enfants selon l’agglomération et la saisonHIVER ETE

AgglomérationSecteur

urbainN.

Age

moyen

(écart

type)

Sex

ratio.N.

Age

moyen

(écart

type)

Sex

ratio.

Ile de France

Proximité 21 9,7 (1,6) 1,3 18 9,6 (1,3) 1

Fond 12 11,9 (1,3) 1,4 10 11,5 (1,1) 4

Industriel 11 10,7 (2,0) 2,6 9 10,9 (1,9) 2

Grenoble

Proximité 10 10,0 (2,0) 2,3 10 10,0 (2,0) 2,3

Fond 10 10,0 (2,5) 1 10 11,0 (2,1) 0,6

Industriel 8 12,1 (2,2) 1 9 12,1 (2,3) 1,2

Rouen

Proximité 10 10,0 (0) 0,3 10 10,0 (0) 1,2

Fond 9 10,2 (0,4) 1,5 5 10,2 (0,4) 1,5

Industriel 7 9,4 (0,5) 0,2 7 9,6 (0,5) 2,5

Strasbourg

Proximité 10 10,4 (1,0) 1,5 10 10,4 (1,0) 1,5

Fond 10 10,7 (0,7) 1,25 10 10,7 (0,7) 1,25

Industriel 10 9,9 (1,5) 0,83 10 9,9 (1,5) 0,83

53

Tableau 14 : Démographie de la population des adultes selon l’agglomération et la saisonHIVER ETE

AgglomérationSecteur

urbainN.

Age

moyen

(écart

type)

Sex

ratio.N.

Age

moyen

(écart

type)

Sex

ratio.

Paris

Proximité 22 47,7 (10,6) 0,3 19 47,2 (9,6) 0,3

Fond 11 42,4 (6,9) 0,2 11 43,3 (8,0) 0,2

Industriel 12 43,3 (10,0) 0,3 11 45,6 (9,1) 0,4

Grenoble

Proximité 9 48,3 (9,0) 0,1 10 48,7 (9,0) 0,1

Fond 10 41,7 (13,4) 1 9 41,9 (13,9) 1,2

Industriel 10 46,4 (11,0) 0,6 9 48,5 (8,7) 0,5

Rouen

Proximité 8 40,7 (6,9) 1,5 10 37,7 (9,2) 0,2

Fond 11 36,6 (12,8) 0,2 12 36,6 (12,8) 0,3

Industriel 9 43,8 (4,2) 1,2 9 43,7 (3,7) 0,23

Strasbourg

Proximité 10 42,6 (7,0) 0,28 10 42,6 (7,0) 0,28

Fond 10 40,8 (8,1) 0,11 10 40,8 (8,1) 0,11

Industriel 10 46,8 (13,0) 0,66 10 46,8 (13,0) 0,66

54

III- Analyse descriptive des expositions personnelles

Les résultats présentés ci après portent sur l’ensemble des données collectées dans les quatre

agglomérations et intègrent les deux saisons. Les 2 participations d’un même sujet sont considérées

comme indépendantes et traitées comme s’il s’agissait de sujets différents.

III.1- PM, absorbance, BTX et NO2

III.1.1- Analyse globale

Les tableaux 15 et 16 présentent une synthèse descriptive des expositions personnelles aux

différents polluants mesurés lors de l’ensemble des enquêtes (toute ville et saison confondues, tout

âge et secteur confondus). La moyenne des expositions personnelles est de 29 µg/m3 pour les PM2.5

et de 48 µg/m3 pour les PM10, ce qui correspond un ratio moyen PM2.5/PM10 de 0,61. Les

pourcentages d’absorbances associés aux PM sont sensiblement équivalents entre les deux fractions

granulométriques de l’ordre de 29 %. Les expositions moyennes au NO2 et au benzène sont

respectivement de 30,95 et 6,95 µg/m3. Il faut noter qu’une douzaine d’individus ont présenté des

niveaux d’exposition au benzène supérieurs à 20 µg/m3.

55

Tableau 15 : Statistiques descriptives des expositions personnelles aux particules PM 2.5 et PM10 (en µg/m3), des ratios PM2.5/PM10, et des pourcentages d’absorbances associées aux deux fractions granulométriques.

PolluantNombre

d’observations

Moyenne*en µg/m3

‡en pourcentageÉcart type Minimum Maximum

PM25 466 29,29* 15,80 5,54 94,62

PM10 466 48,16* 21,38 13,10 123,97

Ratio PM2.5/PM10 466 0,61 0,15 0,17 0,96

Absorbance PM25 466 29,13‡ 13,92 0 92

Absorbance PM10 466 28,54‡ 13,63 0 91

Tableau 16 : Statistiques descriptives des expositions personnelles au NO2 (en µg/m3) et aux BTX (µg/m3).

PolluantNombre

d’observations

Moyenne

en µg/m3Écart type Minimum Maximum

NO2 474 30,45 12,79 1 98

Benzène 415 6,95 4,88 0,70 36,3

Toluène 413 34,86 64,87 2,62 813,19

Ethylbenzène 310 5,14 6,60 0,72 65,85

m+p-xylène 412 16,98 23,42 1,23 233,23

o-xylène 412 6,21 9,20 0,70 130,51

Les histogrammes de distributions des expositions aux particules PM2.5 et PM10 exprimées en

µg/m3 semblent log normales, ainsi que la distribution des ratios PM2.5/PM10 alors que les

pourcentages de réflectance qui leur sont associés présentent une distribution de type plutôt

Gaussienne. Les expositions personnelles au NO2 et au benzène exprimées en µg/m3 suivent une

distribution log normale.

Les données obtenues pour le benzène feront l’objet d’une analyse statistique plus

développée pendant l’été dans le cadre d’une collaboration avec Norbert Gonzales-Flesca

56

(INERIS). Ce travail fera sans doute l’objet d’une publication ultérieure A revoir. La figure 11

permet de visualiser qu’une partie des individus explorés présentent des expositions personnelles au

benzène supérieures à la Valeur Guide (VG) de l’Union Européenne fixée à 5 µg/m3 pour l’air

extérieur (CE/2000/69). Environ 16 % des individus (autant d’enfants que d’adultes) présentent des

expositions moyennes supérieures à 2 fois la VG.

0.1

.2

0 10 20 30 40 0 10 20 30 40

adulte enf ant

Den

sity

benzeneGraphs by age

Figure 11 : Distribution des expositions au benzène en fonction des catégories d’âge.

Dans les analyses qui suivent par sous groupe, seules les concentrations du benzène sont

prises en compte (et pas celles des autres COV).

III.1.2- Analyse par agglomération

Les différences entre les niveaux d’expositions moyens observés dans les 4 agglomérations

sont significatives (p=0,0001) pour les PM2.5, les PM10, les absorbances associées, les ratio

PM2.5/PM10, le NO2 et le benzène. Les figures 12 à 15 représentent les différents niveaux

d’exposition selon l’agglomération pour les indicateurs mesurés auprès des volontaires. Les

expositions personnelles aux PM2.5 et PM10 sont sensiblement plus fortes à Strasbourg

(respectivement 47 et 68 µg/m3) que dans les 3 autres sites où elles sont plus homogènes (en

moyenne 25 et 43 µg/m3). Les absorbances les plus fortes associées aux PM sont observées à

Strasbourg (33 %) et en Ile de France (29 %). Les ratios sont plus élevés à Strasbourg (0,69) et 57

Grenoble (0,67). Les expositions personnelles au NO2 sont très légèrement plus fortes en Ile de

France (34 µg/m3) qu’ailleurs (de 25 à 32 µg/m3). Les expositions au benzène sont plus fortes à

Grenoble et Strasbourg (7,65 et 7,21 µg/m3) qu’en Ile de France et à Rouen (6,5 µg/m3).

050

100

150

Exp

ositi

ons

pers

onne

lles

en µ

g/m

3

Strasbourg Rouen Ile de France Grenoble

PM2.5 PM10

0

2040

60P

ourc

enta

ges

d'ab

sorb

ance

ass

ocié

eStrasbourg Rouen Ile de France Grenoble

Abs2.5 Abs10

Figure 12 : Expositions personnelles aux PM2.5 et PM10 (en µg/m3) et absorbances associées (en pourcentage) en fonction des agglomérations d’études tout secteur, catégorie d’âge et saison confondus

.2.4

.6.8

1R

atio

PM

2.5/

PM

10


Figure 13 : Ratios PM2.5/PM10 en fonction des agglomérations tout secteur, catégorie d’âge et saison confondus

020

4060

8010

0E

xpos

ition

s pe

rson

nelle

s en

µg/

m3


Figure 14 : Expositions personnelles au NO2 (en µg/m3) en fonction des agglomérations tout secteur, catégorie d’âge et saison confondus

58

05

1015

20co

ncen

tratio

ns e

n µg

/m3

grenoble ile de france rouen strasbourgexcludes outside values

Figure 15 : Expositions personnelles au benzène (en µg/m3) en fonction des agglomérations tout secteur, catégorie d’âge et saison confondus

III.1.3- Analyse par secteur

Aucune différence significative n’est observée entre les niveaux d’exposition personnelle

aux PM2.5 et PM10 des 3 secteurs (respectivement p=0,69 et p=0,11) en moyenne sur l’ensemble des

agglomérations. En revanche, les différences sont significatives pour les ratio PM2.5/PM10 (p=0,02),

les absorbances associées aux PM (p=0,0001), le NO2 (p=0,0001) et le benzène (p=0.0076). Les

figures 16 à 19 présentent le même type de données que précédemment en comparant les niveaux

entre secteurs toutes agglomérations confondues. On observe qu’il existe effectivement moins de

contraste entre les expositions personnelles exprimées en concentration volumique de PM qu’entre

les absorbances associées. Ces dernières sont plus fortes dans le secteur de proximité au trafic

automobile. Les ratios PM2.5/PM10 sont un peu plus forts en zone industrielle. Les expositions au

NO2 sont plus fortes dans le secteur de proximité au trafic automobile. Les expositions au benzène

sont plus fortes en moyenne dans les secteurs industriels (8 µg/m3 contre 6,7 µg/m3 en zone de

proximité au trafic et seulement 3,9 µg/m3 en zone de fond).

050

100

150

Exp

ositi

ons

pers

onne

lles

en µ

g/m

3

Proximite Industriel Fond

PM2.5 PM10

020

4060

Pou

rcen

tage

s d'

abso

rban

ce a

ssoc

iée


Abs2.5 Abs10

Figure 16 : Expositions personnelles aux PM2.5 et PM10 (en µg/m3) et absorbances associées (en pourcentage) en fonction des secteurs, toute agglomération, catégorie d’âge et saison confondues

59

.2.4

.6.8

1R

atio

PM

2.5/

PM

10


Figure 17 : Ratios PM2.5/PM10 en fonction des secteurs, toute agglomération, catégorie d’âge et saison confondues

020

4060

8010

0E

xpos

ition

s pe

rson

nelle

s en

µg/

m3


Figure 18 : Expositions personnelles au NO2 (en µg/m3) en fonction des secteurs, toute agglomération, catégorie d’âge et saison confondues

05

1015

20co

ncen

tratio

ns e

n µg

/m3

fond industriel proximiteexcludes outside values

Figure 19 : Expositions personnelles au benzène (en µg/m3) en fonction des secteurs, toute agglomération, catégorie d’âge et saison confondues

III.1.4- Analyse par saison

Les expositions personnelles aux PM et au benzène diffèrent significativement d’une saison

à l’autre (respectivement p=0,0001 et p=0,0002), ainsi que le ratio PM2.5/PM10 (p=0,003). Les

absorbances PM2.5, PM10 et les expositions au NO2 sont peu différentes (respectivement p=0,06 ;

60

p=0,11 et p=0,26). Les figures 20 à 23 illustrent les ordres de grandeurs des variations entre saison.

Les expositions personnelles aux PM et au benzène, ainsi que le ratio PM2.5/PM10 sont un peu plus

fortes pendant la saison froide que la saison chaude. Les absorbances associées et les expositions au

NO2 sont homogènes entre les 2 saisons.

050

100

150

Exp

ositi

ons

pers

onne

lles

en µ

g/m

3

Hiver Ete

PM2.5 PM10

020

4060

Pou

rcen

tage

s d'

abso

rban

ce a

ssoc

iée

Hiver Ete

Abs2.5 Abs10

Figure 20 : Expositions personnelles aux PM2.5 et PM10 (en µg/m3) et des absorbances associées (en pourcentage) en fonction des saisons, toute agglomération, secteur, catégorie d’âge confondus

.2.4

.6.8

1R

atio

PM

2.5/

PM

10

Hiver Ete

Figure 21 : Ratios PM2.5/PM10 en fonction des saisons, toute agglomération, secteur, catégorie d’âge confondus

020

4060

8010

0E

xpos

ition

s pe

rson

nelle

s en

µg/

m3

Hiver Ete

Figure 22 : Expositions personnelles au NO2 (en µg/m3) en fonction des saisons, toute agglomération, secteur, catégorie d’âge confondus

61

05

1015

conc

entra

tions

en

µg/m

3

hiver eteexcludes outside values

Figure 23 : Expositions personnelles au benzène (en µg/m3) en fonction des saisons, toute agglomération, secteur, catégorie d’âge confondus

III.1.5- Analyse par strate d’âge

Lorsque l’on compare les différents niveaux d’exposition par catégorie d’âge (enfant versus

adulte), on observe qu’ils sont statistiquement différents pour les PM10 (p=0,0001), le ratio

PM2.5/PM10 (p=0,0001) et les absorbances PM2.5 et PM10 (respectivement p=0,001 et p=0,009) alors

qu’ils ne sont le sont pas pour les PM2.5 (p=0,07), le benzène (p=0,22) et le NO2 (p=0,54). Les

figures 24 à 27 illustrent ces variations. Les expositions aux PM10 sont légèrement plus élevées dans

le groupe des volontaires adultes par rapport au groupe des enfants, c’est l’inverse pour les ratios

PM2.5/PM10. Les expositions aux PM2.5, NO2 et benzène sont effectivement proches entre les 2

catégories d’âge.

050

100

150

Exp

ositi

ons

pers

onne

lles

en µ

g/m

3

Enfant Adulte

PM2.5 PM10

020

4060

Pou

rcen

tage

d'a

bsor

banc

e as

soci

ée

Enfant Adulte

Abs2.5 Abs10

Figure 24 : Expositions personnelles en PM2.5 et PM10 (en µg/m3) et des absorbances associées (en pourcentage) en fonction des catégories d’âge, toute agglomération, secteur, et saisons confondus

62

.2.4

.6.8

1R

atio

PM

2.5/

PM

10

Enfant Adulte

Figure 25 : Ratios PM2.5/PM10 en fonction des catégories d’âge, toute agglomération, secteur, et saison confondus

020

4060

8010

0E

xpos

ition

s pe

rson

nelle

s en

µg/

m3

Enfant Adulte

Figure 26 : Expositions personnelles en NO2 (en µg/m3) en fonction des catégories d’âge, toute agglomération, secteur et saisons confondus

05

1015

conc

entra

tions

en

µg/m

3

adulte enfantexcludes outside values

Figure 27 : Expositions personnelles en benzène (en µg/m3) en fonction des catégories d’âge, toute agglomération, secteur et saisons confondus

63

III.2- Analyses de la composition chimique des particules : HAP et métaux

III.2.1- HAP

Le tableau 17 présente une synthèse descriptive des concentrations des différents HAP

particulaires5 obtenues à partir des extraits organiques des PM2.5 et PM10 (toute ville et saison

confondues, tout âge et secteur confondus). Le tableau permet de comparer les teneurs des PM2.5 par

rapport à celle des PM10. La moyenne des concentrations en HAP totaux particulaires sont

sensiblement équivalentes entre les 2 classes granulométriques à savoir 2,1 ng/m3 pour les PM2.5 et

2,9 ng/m3 pour les PM10. Les valeurs inférieures au seuil de détection X (variable selon le polluant et

les séries d’analyse) se sont vues attribuer la valeur X/2. Cette démarche est préconisée par l’US-

EPA (US EPA 1998).

Tableau 17 : Statistiques descriptives des concentrations en HAP particulaires (en ng/m3) extraits des PM2.5

(n=361) et PM10 (n=93).

Polluant en ng/m3 Fractions Moyenne Écart-type Minimum Maximum

Acenaphtène♦ PM2.5 0,07 0,02 0,01 0,21

PM10 0,09 0,01 0,01 0,21

Anthracène◘♦ PM2.5 0,01 0,01 0,01 0,06

PM10 0,01 0,01 0,01 0,11

Fluoranthène◘♦ PM2.5 0,25 0,21 0,04 2,07

PM10 0,26 0,26 0,04 2,26

Pyrène◘♦ PM2.5 0,10 0,13 0,02 1,54

PM10 0,13 0,10 0,03 0,58

Benzo[a]anthracènePM2.5 0,07 0,08 0,01 0,65

PM10 0,10 0,12 0,01 0,65

Chrysène◘● PM2.5 0,11 0,13 0,01 1,16

PM10 0,17 0,19 0,02 1,18

Benzo[b]fluoranthène● PM2.5 0,29 0,31 0,02 1,98

PM10 0,41 0,44 0,03 2,05

Benzo[k]fluoranthène٭ ● PM2.5 0,11 0,12 0,01 0,83

PM10 0,16 0,18 0,01 0,86

Benzo[a]pyrène‡● PM2.5 0,21 0,26 0,01 1,85

5 On rappellera qu’il s’agit des HAP considérés comme cancérogènes (catégorie 2A ou 2B) par le

CIRC ou par l’US EPA (voir tableau 10 pour le détail)64

PM10 0,33 0,44 0,02 2,06

Dibenzo[a,h]anthracène‡● PM2.5 0,07 0,06 0,01 0,50

PM10 0,10 0,11 0,01 0,62

Benzo[g,h,i]perylène◘♦ PM2.5 0,43 0,39 0,03 2,50

PM10 0,61 0,68 0,04 3,75

Indeno[1,2,3-cd]pyrène٭ ● PM2.5 0,35 0,38 0,03 2,67

PM10 0,45 0,52 0,03 2,39

SommePM2.5 2,09 1,71 0,46 11,65

PM10 2,88 2,74 0,57 13,21‡: Classés comme probablement cancérigènes pour l’homme (groupe 2A) par le CIRCClassés comme potentiellement cancérogènes pour l’homme (groupe 2B) par le CIRC :٭◘: Inclassables quant à leur cancérogénicité pour l’homme (groupe 3) par le CIRC●: Classés comme probablement cancérigènes pour l’homme par l’US EPA♦: Inclassables quant à leur cancérogénicité pour l’homme par l’US EPA

Les tableaux 18 et 19 présentent les coefficients de corrélation, respectivement en fonction

des agglomérations et des secteurs, entre la concentration en HAP totaux des couples PM2.5/PM10

portés par un même sujet. Les corrélations sont dans l’ensemble très bonnes.Tableau 18 : Analyse des corrélations de la concentration en HAP totaux entre les extraits organiques de couples PM2.5/PM10 portés par les mêmes sujets en fonction des agglomérations.

Nombre de couples d’observations

Coefficient de corrélation de Spearman‡

Grenoble 12 0,67

Ile de France 31 0,96

Rouen 20 0,94

Strasbourg 19 0,95

Total 82 0,96‡ : il s’agit de la corrélation de la concentration en HAP totaux des PM10 par rapport à celle des PM2.5

Tableau 19 : Analyse des corrélations de la concentration en HAP totaux entre les extraits organiques de couples PM2.5/PM10 portés par les mêmes sujets en fonction des secteurs intra urbain.

Nombre de couples

d’observations

Coefficient de

corrélation de Spearman‡

Proximité 34 0,96

Fond 24 0,95

Industriel 24 0,95

Total 82 0,96‡ : il s’agit de la corrélation de la concentration en HAP totaux des PM10 par rapport à celle des PM2.5

65

Le B[a]P est mieux corrélé avec les HAP peu ou pas volatils (coefficient de Spearman égal à

0,93 pour les PM2.5 entre le B[a]P et le B[b]F contre 0,54 entre le B[a]P et le pyrène).

Les concentrations en HAP totaux particulaires (les 2 classes granulométriques confondues)

diffèrent statistiquement entre les 4 agglomérations (p=0,003). La figure 28 présente ces

concentrations en fonction des différentes agglomérations selon les 2 classes granulométriques. Les

concentrations des PM10 sont sensiblement plus élevées à Grenoble et Strasbourg, alors que sur la

fraction PM2.5, les contrastes sont bien moindre entre les sites ; à Grenoble et en Ile de France les

valeurs sont légèrement plus fortes.

02

46

Grenoble Rouen Strasbourg ile de France Grenoble Rouen Strasbourg ile de Franceexcludes outside values excludes outside values

PM10 PM2,5

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3

Graphs by FRACTIONS

Figure 28 : Concentrations des HAP particulaires totaux (en ng/m3) en fonction des agglomérations et des fractions granulométriquesNB : les valeurs extrêmes ont été retirées de manière automatique par le logiciel STATA® de manière à mieux visualiser

les contrastes

Les différences entre les concentrations en HAP totaux particulaires observés dans les 3

secteurs (les 2 classes granulométriques confondues) sont statistiquement significatives (p=0.04).

La figure 29 représente ces concentrations en fonction des secteurs intra urbains (toutes

agglomérations confondues) toujours en fonction des 2 classes granulométriques. Les

concentrations en HAP totaux des PM10 sont plus fortes en zone industrielle et de proximité au

trafic tandis que pour les PM2.5 seule la concentration moyenne du secteur de proximité se détache

nettement de celle des 2 autres secteurs.

66

02

46

Proximite fond industriel Proximite fond industrielexcludes outside values excludes outside values

PM10 PM2,5

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3

Graphs by FRACTIONS

Figure 29 : Concentrations en HAP particulaires totaux (en ng/m3) en fonction des secteurs et des fractions granulométriquesNB : les valeurs extrêmes ont été retirées de manière automatique par le logiciel STATA® de manière à mieux visualiser

les contrastes

La figure 30 présente les concentrations en HAP totaux particulaires en fonction des deux

saisons (froide et chaude) et des classes granulométriques. Les concentrations sont nettement plus

fortes en hiver qu’en été (p=0,0001).

02

46

8

Ete Hiver Ete Hiverexcludes outside values excludes outside values

PM10 PM2,5

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3

Graphs by FRACTIONS

Figure 30 : Concentrations en HAP particulaires totaux (en ng/m3) en fonction des saisons et des fractions granulométriquesNB : les valeurs extrêmes ont été retirées de manière automatique par le logiciel STATA® de manière à mieux visualiser

les contrastes

La figure 31 résume les concentrations en HAP (In[1,2,3-cd]P, B[g,h,i]P, B[b]F et B[k]F)

considérés comme marqueurs de la pollution automobile (Masclet et coll 1986, Masclet et coll

67

1987, Khalili et coll 1995, Chiuang et coll 1996, Fromme et coll 1998) issus des extraits organiques

de PM2.5 seulement, en fonction des secteurs. Les concentrations en B[g,h,i]P, B[b]F sont

sensiblement plus fortes à proximité du trafic que pour les 2 autres secteurs. Les différences de leurs

concentrations entre les 3 secteurs sont statistiquement significatives (respectivement p=0,01 et

p=0,03). Les concentrations en B[k]F et en In[1,2,3-cd]P sont plus homogènes entre les 3 secteurs.

Aucune différence statistique n’est d’ailleurs observée entre les 3 secteurs pour ces 2 HAP

(respectivement p= 0,09 et 0,35).

0.2

.4.6

.81

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3

Proximite fond industrielexcludes outside values

0.5

11.

5C

once

ntra

tions

en

ng/m

3


a) indeno[1,2,3-cd]pyrène b) benzo[g,h,i]perylène

0.2

.4.6

.8C

once

ntra

tions

en

ng/m

3


0.1

.2.3

.4C

once

ntra

tions

en

ng/m

3


c) benzo[b]fluoranthène d) benzo[k]fluoranthèneFigure 31 : Concentrations en HAP marqueurs de la pollution par l’automobile (en ng/m3) extraits des PM2.5 en fonction secteurNB : les valeurs extrêmes ont été retirées de manière automatique par le logiciel STATA® de manière à mieux visualiser

les contrastes

68

La figure 32 compare les concentrations en B[a]P et en fluoranthène issus des extraits de

PM2.5 en fonction des secteurs. Leurs concentrations sont sensiblement plus fortes en secteur de

proximité au trafic que dans les 2 autres secteurs. Les différences observées sont statistiquement

significatives pour le fluroranthène (p=0,01) mais pas pour le B[a]P (p=0,06). Le fluoranthène est

considéré comme marqueur des combustions, et notamment du chauffage urbain. Aussi, à titre de

complément, la figure 33 permet de comparer les niveaux moyens en fluoranthène (les deux

fractions granulométriques confondues) entre les deux saisons. Les différences peu évidentes

d’après le graphique sont pourtant statistiquement significatives (p=0,02) et sont à mettre en

relation avec une turbulence atmosphérique plus réduite en hiver.

0.2

.4.6

Proximite fond industriel Proximite fond industrielexcludes outside values excludes outside values

B(a)P Fluoranthene

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3

Graphs by HAP

Figure 32 : Concentrations en fluoranthène et benzo[a]pyrène (en ng/m3) extraits des PM2.5 en fonction des secteursNB : les valeurs extrêmes ont été retirées de manière automatique par le logiciel STATA® de manière à mieux visualiser

les contrastes

69

0.2

.4.6

Fluo

rant

hene

Ete Hiverexcludes outside values

Figure 33 : Concentrations en fluoranthène (en ng/m3) en fonction des saisons sur les extraits PM2.5

III.2.2- Eléments minéraux

Les teneurs en minéraux estimées par la technique PIXE sont présentées par agglomération

dans le tableau 20. Ces tableaux présentent une synthèse descriptive des concentrations des

différents éléments particulaires dosés sur les filtres PM2.5 et PM10 (toutes villes et saisons

confondues, tous âges et secteurs confondus). Les valeurs inférieures au seuil de détection X

(variable selon les éléments et les séries d’analyse) se sont vues attribuer la valeur X/2. La moyenne

des concentrations des éléments totaux particulaires sont plus élevées pour les PM10 que les PM2.5

(respectivement 8124 ng/m3 contre 4138 ng/m3).

70

Tableau 20 : Statistiques descriptives des concentrations en éléments minéraux particulaires (en ng/m3) véhiculés par les PM2.5 (n=96) et les PM10 (n=355) Polluant en ng/m3 Fractions Moyenne Écart-type Minimum Maximum

AluminiumPM2.5 296 344 18 1846

PM10 862 932 8 5671

SilicePM2.5 1261 1469 85 7303

PM10 2551 2115 103 14322

PhosphorePM2.5 58 154 5 1446

PM10 105 100 6 635

SoufrePM2.5 1491 990 11 4366

PM10 1781 1307 277 14169

ChlorePM2.5 197 228 7 1143

PM10 401 372 32 3020

PotassiumPM2.5 193 155 7 825

PM10 336 230 10 1667

CalciumPM2.5 400 635 26 4566

PM10 1448 1296 35 9514

TitanePM2.5 8 13 1 102

PM10 36 30 1 324

VanadiumPM2.5 2 3 1 29

PM10 3 3 1 31

ChromePM2.5 2 2 1 16

PM10 5 10 1 116

ManganèsePM2.5 4 5 1 33

PM10 17 102 1 1844

FerPM2.5 135 179 16 1348

PM10 379 378 23 3818

NickelPM2.5 2 4 1 33

PM10 3 4 1 54

CuivrePM2.5 12 10 1 74

PM10 83 1146 1 21615

71

Suite Tableau 20

Polluant en ng/m3 Fractions Moyenne Écart-type Minimum Maximum

ZincPM2.5 39 43 1 280

PM10 70 92 4 914

ArsenicPM2.5 1 1 1 7

PM10 2 1 1 17

BromePM2.5 5 3 1 25

PM10 3 4 1 37

StrontiumPM2.5 3 4 1 25

PM10 7 9 1 91

ZirconiumPM2.5 5 3 1 25

PM10 9 11 3 192

PlombPM2.5 9 12 1 77

PM10 15 24 1 271

SommePM2.5 4138 2705 259 20793

PM10 8124 4554 1339 29805

Les tableaux 21 et 22 présentent les coefficients de corrélation respectivement en fonction

des agglomérations et des secteurs entre les concentrations de différents éléments minéraux des

couples PM2.5-PM10 portés par un même sujet. Contrairement à celles observées pour les HAP, les

corrélations sont très variables d’un élément à l’autre, d’une ville à l’autre, et d’un secteur à l’autre.

Tableau 21 : Analyse des corrélations (Spearman) de la concentration des différents éléments minéraux des couples PM2.5/PM10 portés par les mêmes sujets en fonction des agglomérations

Fe Al Si K Ca Cr Ni As Somme

Grenoble -0,28 0,30 0,08 0,09 0,57 -0,06 0,39 -0,22 -0,03

Ile de France 0,81 0,72 0,05 0,32 0,89 0,70 0,50 0,28 0,31

Rouen 0,65 0,80 0,44 0,87 0,87 0,51 0,47 0,40 0,82

Strasbourg -0,51 -0,45 0,11 -0,43 -0,24 -0,31 0,02 -0,23 -0,31

Total 0,27 0,40 0,40 0,30 0,29 0,29 0,42 0,24 0,25

Il s’agit de la corrélation entre concentrations des PM10 et celles des PM2.5

72

Tableau 22 : Analyse des corrélations (Spearman) de la concentration des différents éléments minéraux des couples PM2.5/PM10 portés par les mêmes sujets en fonction des secteurs intra urbains

Fe Al Si K Ca Cr Ni As Somme

Proximité 0,10 0,19 0,53 0,22 -0,08 0,25 0,37 0,10 0,16

Fond 0,25 0,41 0,26 0,64 0,57 0,07 0,49 0,32 0,22

Industriel 0,46 0,62 0,27 0,27 0,34 0,55 0,34 0,22 0,29

Total 0,27 0,40 0,40 0,30 0,29 0,29 0,42 0,24 0,25

Il s’agit de la corrélation entre concentrations des PM10 et celles des PM2.5

La figure 34 montre que les éléments minéraux totaux sont davantage concentrés sur les

fractions PM10 que les PM2.5 lorsque l’on compare des couples PM10-PM2.5 portés par les mêmes

sujets.

05,

000

10,0

0015

,000

20,0

00C

once

ntra

tions

en

ng/m

3

PM10 PM25excludes outside values

Figure 34 : Comparaisons des concentrations en éléments minéraux particulaires totaux (en ng/m3) mesurées sur des couples PM10-PM2.5 portés par les mêmes sujetsNB : les valeurs extrêmes ont été retirées de manière automatique par le logiciel STATA® de manière à mieux visualiser

les contrastes

La figure 35 montre que, lorsqu’ils sont comparés entre PM10/PM2.5 portés par les mêmes

sujets, les éléments minéraux telluriques sont dans l’ensemble bien plus concentrés sur les fractions

PM10 que les PM2.5.

73

01,

000

2,00

03,

000

4,00

05,

000

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3

PM10 PM25

excludes outside values

Al SiCa K

Figure 35 : Comparaisons des concentrations en éléments telluriques (en ng/m3) mesurées sur des couples PM10-PM2.5 portés par les mêmes sujetsNB : les valeurs extrêmes ont été retirées de manière automatique par le logiciel STATA® de manière à mieux visualiser

les contrastes

Il en est de même pour les métaux cancérogènes (figure 36) bien que les contrastes soient

plus faibles pour l’arsenic compte tenu de sa plus faible présence.

05

1015

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3

PM10 PM25


Cr NiAs

Figure 36 : Comparaisons des concentrations en éléments cancérogènes (en ng/m3) mesurées sur des couples PM10-PM2.5 portés par les mêmes sujetsNB : les valeurs extrêmes ont été retirées de manière automatique par le logiciel STATA® de manière à mieux visualiser

les contrastes

Les concentrations en métaux totaux particulaires (les 2 classes granulométriques

confondues) diffèrent statistiquement entre les 4 agglomérations (p=0,0001). La figure 37 présente

les concentrations en éléments totaux particulaires en fonction des différentes agglomérations et

74

selon les 2 classes granulométriques. Les concentrations sont plus élevées en Ile de France et à

Grenoble, de manière moins nette pour les PM2.5 que les PM10.0

5,00

010

,000

15,0

0020

,000

grenoble ile de france rouen strasbourg grenoble ile de france rouen strasbourgexcludes outside values excludes outside values

PM10 PM25

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3

Graphs by fraction

Figure 37 : Concentrations en éléments minéraux particulaires totaux (en ng/m3) en fonction des agglomérations et des fractions granulométriquesNB : les valeurs extrêmes ont été retirées de manière automatique par le logiciel STATA® de manière à mieux visualiser

les contrastes

Les concentrations en métaux totaux particulaires (les 2 classes granulométriques

confondues) ne diffèrent pas statistiquement entre les 3 secteurs (p=0,55). La figure 38 compare les

concentrations en éléments totaux particulaires en fonction des 3 secteurs intra urbain toujours selon

les 2 classes granulométriques. Les concentrations sont très homogènes d’un secteur à l’autre bien

que l’écart type observé pour les PM10 industriels soit plus étendu.

75

05,

000

10,0

0015

,000

20,0

00

fond industriel proximite fond industriel proximiteexcludes outside values excludes outside values

PM10 PM25

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3

Graphs by fraction

Figure 38 : Concentrations en éléments minéraux particulaires totaux (en ng/m3) en fonction des secteurs et des fractions granulométriquesNB : les valeurs extrêmes ont été retirées de manière automatique par le logiciel STATA® de manière à mieux visualiser

les contrastes

La figure 39 résume les concentrations en éléments totaux particulaires en fonction des 2

profils de saison selon les 2 classes granulométriques. Les concentrations sont bien plus élevées en

hiver qu’en été. Les différences sont effectivement statistiquement significatives (p=0,0001).

05,

000

10,0

0015

,000

20,0

00

ete hiver ete hiverexcludes outside values excludes outside values

PM10 PM25

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3

Graphs by fraction

Figure 39 : Concentrations en éléments minéraux particulaires totaux (en ng/m3) en fonction des saisons et des fractions granulométriques.

76

NB : les valeurs extrêmes ont été retirées de manière automatique par le logiciel STATA® de manière à mieux visualiser

les contrastes

La figure 40 représente les concentrations en métaux cancérigènes (nickel, arsenic et

chrome) issus des filtres PM10 en fonction des secteurs. Les niveaux sont assez homogènes entre les

3 secteurs. Les différences observées entre les secteurs sont statistiquement significatives pour le

chrome (p=0,0001), mais ne le sont pas pour le nickel (p=0,17) ni pour l’arsenic (p=0,94). Les

concentrations en chrome sont plus élevées en zone de proximité au trafic qu’ailleurs. Les

concentrations en nickel sont un peu plus élevées en zone industrielle.

01

23

4C

once

ntra

tions

en

ng/m

3


05

1015

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3


a) arsenic b) chrome

02

46

810

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3


c) nickelFigure 40 : Concentrations en éléments minéraux particulaires cancérigènes (en ng/m3) véhiculés par les PM10 en fonction des secteurs et des fractions granulométriquesNB : les valeurs extrêmes ont été retirées de manière automatique par le logiciel STATA® de manière à mieux visualiser

les contrastes

La figure 41 compare les niveaux de concentrations en éléments minéraux ayant des profils

telluriques (donc non produits a priori par des sources particulières). Il s’agit de l’aluminium, du 77

titane, du fer, de la silice, du calcium et du manganèse. Les concentrations présentées sont celles

issus des filtres PM10 uniquement en fonction des secteurs. Les niveaux sont relativement

comparables pour l’ensemble de ces éléments entre les 3 secteurs, avec quelquefois des teneurs

légèrement plus élevées en fond qu’ailleurs à l’instar de la silice et du titane. Les concentrations en

éléments telluriques des PM10 ne diffèrent pas statistiquement entre les 3 secteurs (0,05<p<0,99).

02,

0004,

0006,

0008,

000

02,

0004,

0006,

0008,

000

fond industriel proximite fond industriel proximite

fond industriel proximite

excludes outside values excludes outside values


Al Ca

Si

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3

Graphs by element

020

4060

8010

0

fond industriel proximite fond industriel proximiteexcludes outside values excludes outside values

Mn Ti

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3

Graphs by element

020

040

060

080

0


Fe

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3

Graphs by element

Figure 41 : Concentrations en éléments minéraux particulaires telluriques (en ng/m3) véhiculés par les PM10 en fonction des secteurs et des fractions granulométriquesNB : les valeurs extrêmes ont été retirées de manière automatique par le logiciel STATA® de manière à mieux visualiser

les contrastes

La figure 42 représente les niveaux de concentrations PM10 en éléments considérés comme

indicateurs de la pollution par l’automobile (émissions et abrasion) (Koistinen 2002). Il s’agit du

brome, du plomb, du cuivre et du zinc. Les niveaux moyens de cuivre et de zinc sont plus élevés en

zone de proximité au trafic qu’ailleurs. Les différences entre les concentrations observées dans les 3

secteurs sont de plus statistiquement significatives pour ces 2 métaux (respectivement p=0,0001 et

p=0, 04). Les différences observées pour le brome et le plomb sont non significatives

(respectivement p=0,12 et p=0,14). Bien que les concentrations moyennes en brome soient

78

homogènes entre les 3 secteurs, l’écart type est bien plus étendu en secteur de proximité à la

pollution automobile. Les niveaux de concentrations en plomb et leurs écarts types sont peu

différents d’un secteur à l’autre. Ceci est cohérent avec le fait que le plomb ne représente plus un

indicateur pertinent de la pollution par l’automobile depuis qu’il a été interdit dans l’essence.

020

4060

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3


050

100

150

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3


a) cuivre b) zinc

24

68

1012

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3


010

2030

4050

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3


c) brome d) plombFigure 42 : Concentrations en éléments minéraux particulaires liés à la pollution automobile (en ng/m3) véhiculés par les PM10 en fonction des secteurs et des fractions granulométriquesNB : les valeurs extrêmes ont été retirées de manière automatique par le logiciel STATA® de manière à mieux visualiser

les contrastes

La figure 43 résume les niveaux de concentrations issues des filtres PM10 en éléments

considérés comme indicateur de la pollution plutôt à caractère industriel (Koistinen 2002). Il s’agit

du phosphore, du chlore, du soufre et du vanadium. Les niveaux en chlore, phosphore et soufre sont

relativement comparables dans l’ensemble entre les 3 secteurs. Les différences ne sont pas

statistiquement significatives (respectivement p=0,08 ; p= 0,54 et p=0,27). Les différences

observées entre les 3 secteurs ne sont significatives que pour le vanadium (p=0,007), les

concentrations moyennes en vanadium étant plus élevées dans les secteurs industriels qu’ailleurs.

79

050

01,

000

Con

cent

ratio

ns e

n ng

/m3


010

020

030

040

0C

once

ntra

tions

en

ng/m

3


a) chlore b) phosphore

01,

000

2,00

03,

000

4,00

0C

once

ntra

tions

en

ng/m

3


05

10C

once

ntra

tions

en

ng/m

3


c) soufre d) vanadiumFigure 43 : Concentrations en éléments minéraux particulaires liés à la pollution industrielle (en ng/m3) véhiculés par les PM10 en fonction des secteurs et des fractions granulométriquesNB : les valeurs extrêmes ont été retirées de manière automatique par le logiciel STATA® de manière à mieux visualiser

les contrastes

IV- Étude de la génotoxicité des extraits organiques des particules

Cette partie est structurée sous forme d’un article mais est encore à l’état d’ébauche.

Introduction

Les particules en suspension (PS) constituent un ensemble très hétérogène dont les

caractéristiques physico-chimiques et biologiques sont influencées par leurs sources d’émission

(pour les particules primaires) ou par leur processus de formation dans l’atmosphère (pour les

particules secondaires). Leur phase organique est très complexe, contenant plusieurs centaines de

80

composés différents. Parmi les composés associés aux particules atmosphériques, on retrouve les

hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP) et leurs dérivés, en particulier nitrés et oxygénés.

La génotoxicité et la mutagénicité des extraits organiques des particules atmosphériques, en

particulier les PM10 et PM2,5, ont fait l’objet de plusieurs études. In vitro, l’activité mutagénique de

la fraction organique de la phase particulaire collectée dans des villes européennes et américaines, a

été évaluée dans la majorité des études par le test d’Ames. Certaines études montrent que ces

extraits entraînent des mutations sur les souches TA 98 et TA100 de la Salmonella typhimurium

(Cerna et al., 2000). D’autres tests à court terme sont également utilisés, comme l’échange de

chromatides sœurs (Hornberg et al., 1998), le test de micronoyaux (Monarca et al., 1999), la

recherche des aberrations chromosomiques (Hadnagy et al., 1989), le test des comètes (voir infra).

La réponse génotoxique des extraits organiques particulaires peut varier en fonction de la lignée

cellulaire utilisée. Des variations physiques, temporelles et spatiales influent sur la mutagénicité et

la génotoxicité des particules atmosphériques. Sur Salmonella typhimurium, certaines équipes

montrent que l’activité mutagène des extraits de PM10 est parfois supérieure à celle des PM2,5

(Vinitketkumnuen et al., 2002). Dans l’induction d’échange des chromatides sœurs, les PM2,5 sont

plus génotoxiques que les fractions PM10 (Hornberg et al., 1998). Les tests de mutagénicité et de

génotoxicité donnent des réponses différentes, et cela peut être dû au type de lésions d’ADN

détectées, aux conditions du test appliqué, ou à la réponse de l’organisme utilisé (Miguel et al.,

1990). Le test utilisé au cours de cette étude est le test des comètes.

L’objet de ce travail est d’étudier la génotoxicité des particules atmosphériques prélevées

lors des études des expositions personnelles. Ce volet de la recherche complète l’évaluation du

risque, fondée sur les données épidémiologiques actuellement disponibles, en apportant des

arguments d’ordre toxicologique à l’argument relatif à la réalité du risque encouru. Il complète

également l’étude de la distribution spatiale des expositions à travers le territoire urbain en étudiant

le lien entre la réponse génotoxique des extraits particulaires et les caractéristiques des lieux de leur

collecte et leur composition chimique.

Matériel & Méthodes

Collecte des particules

L'étude multicentrique est réalisée dans différents sites urbains et industriels, contrastés en 81

termes de qualité de l'air et de sources d'émission. L'étude porte sur des enfants de 6 à 12 ans non

exposés au tabagisme passif au domicile, ainsi que sur des adultes non-fumeurs non exposés

professionnellement. Le protocole est détaillé dans d’autres articles (Nerriere et coll, sous presse).

La mesure de l'exposition personnelle aux polluants, réalisée pendant 48 heures et répétée en 2

saisons contrastées, utilise le dispositif développé par le département des sciences de

l’environnement de l’Ecole de Santé Publique de Harvard : le modèle Chempass 3400®

(Demokritou et al., 2001), permettant de prélever en parallèle PM2.5, PM10.

Extraction et analyse de la fraction organique

L’extraction des composés organiques est réalisée par 30 mL d’acétonitrile de qualité

HPLC pendant ½ heures sous ultrasons. Après concentration au rotovapor de 15 l de l’extrait

jusqu’à un volume d’environ 1ml; le dosage des hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP)

est réalisé par HPLC et détection fluorimétrique (chaîne DIONEX RF2000). Afin de caractériser le

potentiel génotoxique de la fraction organique des particules atmosphériques, les 15 d’extrait

restant sont concentrés, en présence de 100 µL du DMSO, puis repris par 1 l de DMSO.

Test des comètes

Les tests comètes sont réalisés en tenant compte des recommandations émises lors de

l'International Workshop on Genotoxicity Test Procedures. Des lames de microscope sont

recouvertes d’une première couche d’agarose N, puis mises à sécher. 100 µL d’agarose N sont

ensuite déposés sur la couche sèche, 100 µL de la suspension cellulaire à 5.105 cellules/mL sont

mélangés à 600 µL d’une solution d’agarose L à 37°C, et 80 µL du mélange sont prélevés et

déposés sur la lame. Lorsque la gélose est solidifiée, les lames sont placées une heure dans une

solution de lyse. Les lames sont déposées dans la solution d’électrophorèse pendant 20 minutes à

l’obscurité. Les lames sont alors soumise à une électrophorèse pendant 20 minutes sous 20 V et

300 mA, puis lavées dans la solution Tris 0,4 M. Au terme de la phase d’électrophorèse, les lames

sont lavées au tampon Tris 0,4 M puis colorées à l’aide d’une solution de bromure d’éthidium

(20mg/ml) et observées sous microscope à fluorescence. Une caméra permet de transmettre

l’image à une station d’analyse d’image équipée d’un logiciel dédié afin d'effectuer une mesure de

luminescence plus précise. La lecture porte sur plus de cent cellules réparties sur au moins deux

lames.

Solutions utilisées82

Agarose N : 110 mg d’agarose type I-B Low EEO (Sigma A-0576) dans 10 mL de

tampon phosphate (DPBS, Sigma D-5652)

Agarose L : 110 mg d’agarose type IV Low Gelling (Sigma A-4018) dans 10 mL de

tampon phosphate (DPBS)

Bromure d’éthidium (Sigma E-8751) : dilution au dixième une solution mère de bromure

d’éthidium dont la concentration 20 µg/mL, avec de l’eau UHQ.

Solution électrophorèse : 300 mM de NaOH (Probablo 28.232.363) et 1mM de

Na2EDTA (Probablo 20.302.180) dans 2 litres d’eau UHQ, conservation à 4°C

Solution de lyse : 2,5 M de NaCl (Sigma S-9625), 100 mM de Na2EDTA et 10 mM de

Tris (Sigma T-1378) dans 356 mL d’eau UHQ, conservation à 4°C. le jour du test, ajout

de 1% de triton X 100 (Probablo 28.817.295) et de 10% de DMSO (Sigma D-5879).

Solution Tris 0,4 M : 48,56 g de Tris avec 1 litre d’eau UHQ.

Matériel utilisé

Les cuves d'électrophorèse sont des cuves Maxicell EC 340 et EC360M de chez EC

Apparatus Corporation, elles sont alimentées par un générateur PS 600-800 Polylabo. La ligne de

lecture et d'analyse d'image comprend un microscope (Olympus BX), une caméra Cohu et un

compatible PC équipé du logiciel Komet 5.0 de Kinetic Imaging.

Expression des résultats et traitement statistique

En raison de l'absence d'un consensus fort sur le "meilleur" paramètre de suivi, plusieurs

paramètres de mesure ont été collectés, parmi eux on peut citer :

la longueur de la comète; paramètre le plus anciennement retenu, car le plus intuitif

la mesure de l’intensité de la fluorescence au niveau de la tête ou de la queue de la

comète, qui représente en fait la quantité d’ADN présente dans chacune de ces régions

le moment de la comète, paramètre qui combine les informations sur la longueur et les

niveaux de fluorescence. C'est ce dernier paramètre qui sera utilisé pour la présentation

des résultats.

Les analyses statistiques sont réalisées à l'aide de régression linéaires mutilvariées sous

STATA®. La variable expliquée est le moment de la comète, elle a été logtransformée.

Un 1er modèle (tableau 3) utilise les variables explicatives catégorielles suivantes : la ville

83

(Ile de France, Rouen et Strasbourg), le secteur intra urbain (Proximité, Fond et Industriel), la

saison (Hiver, Été), l’âge (Enfant, Adulte) et la granulométrie de la fraction (PM2.5, PM10).

Un 2ème modèle (tableau 4) tient compte des moments obtenus uniquement sur les

échantillons PM2.5. Y Sont également introduits les résultats obtenus pour des prélèvements

témoins. Ces témoins correspondent à des filtres qui sont restés dans leur boite et qui ont été mis

dans le sac à dos d’un échantillon de volontaires, le modèle est alors ajusté sur les variables

suivantes : la ville (Ile de France, Rouen et Strasbourg), le secteur intra urbain (Témoins,

Proximité, Fond et Industriel).

Résultats

Les résultats présentés ici ne portent que sur trois zones d’étude l’Ile de France, Rouen et

Strasbourg. Les données de l’agglomération de Grenoble, qui avait fait l’objet des premières

investigations, ne peuvent être analysée ici car la méthode du test des comètes (conditions de

conservation des fractions organiques extraites, nature du solvant…) faisait alors l’objet d’essais.

Analyse descriptive

Le tableau 1 présente une synthèse descriptive des résultats du test des comètes obtenus à

partir des extraits organiques des PM2.5 et PM10 (toutes villes et saisons confondues, tous âges et

secteurs confondus). Le paramètre présenté ici correspond au moment de la comète. La moyenne

des moments de la comète sont sensiblement équivalentes entre les 3 groupes témoins (solvant,

témoins de culture et blancs de terrain) à savoir environ 0,42. La moyenne des moments de la

comète est sensiblement plus élevée pour les extraits organiques issus des PM2.5 que pour les PM10

(respectivement 0,66 contre 0,48).

La figure 1 compare les résultats du test sur les extraits organiques de PM2.5 selon la saison.

On n’observe pas de différences très nettes entre les deux périodes bien que la variabilité des

valeurs pour l’hiver soit plus grande.

84

Analyse des corrélations entre HAP et moment de la comète

Dans le tableau 2 sont reportés les cœfficients de corrélation entre la génotoxicité des

extraits organiques et leurs teneurs en HAP. Les corrélations entre moment de la comète et

indicateurs de la présence de HAP (B[a]P ou HAP totaux) sont plus fortes pour les extraits

organiques issus des PM2.5 que des PM10.

Analyse par régression linéaire multivariée

Le tableau 3 présente les paramètres du modèle de régression linéaire multiple sur

l’ensemble des échantillons PM2.5 et PM10. Sur l’ensemble des 3 villes, c’est en site proximité au

trafic que les réponses génotoxiques sont les plus fortes, suivies du site de fond et de la zone

industrielle. L’Ile de France se détache nettement des agglomérations de Rouen et de Strasbourg qui

présentent des réponses équivalentes. L’effet génotoxique est plus fort pour les fines particules

(PM2.5) que pour les plus grosses. L’effet est plus fort en hiver (mais cet effet saisonnier est plus

faible que l’effet ville, il est du même ordre de grandeur que l’effet secteur). La réponse

génotoxique est légèrement plus forte pour les filtres prélevés chez les adultes.

La figure 2 présente les prédictions du moment de la comète obtenues à partir du modèle

présenté au tableau 4. Ces prédictions ne portent que sur les filtres PM2.5, et présentent les valeurs

moyennes des moments de la comète selon les secteurs urbains sur l’ensemble des 3 villes, par

comparaison aux valeurs obtenues avec les échantillons témoins de terrain. Elle montre que la réponse

génotoxique est, en moyenne, sur les 3 agglos, plus forte dans le secteur de proximité au trafic

automobile.

Discussion

L’effet génotoxique est plus fort pour les fines particules (PM2.5) que pour les plus grosses.

Les réponses sont notamment plus fortes pour les échantillons provenant du secteur de proximité au

trafic automobile. Les résultats observés en Ile de France sont sensiblement plus forts que dans les

deux autres agglomérations, qui sont très proches.

Nous ne pouvons déterminer quel polluant spécifique est responsable de cet effet secteur. Le

rôle des métaux particulaires n’a pas pu être étudié ici du fait des contraintes analytiques. Cette

hétérogénéité spatiale est, au moins pour partie, liée aux émissions du trafic mais le fait que la 85

génotoxicité des particules soit supérieure en hiver, alors que le trafic automobile n’est pas plus

intense que ce qu’il est durant le reste de l’année, suggère que d’autres polluants sont également en

cause. Aucun des indicateurs mesurés dans cette étude n’est relié fortement avec la réponse

génotoxique. Malgré leur signification statistique, les corrélations entre le B[a]P (ou les HAP

totaux) et le moment de la comète sont très modestes. Les contrastes entre les expositions moyennes

des volontaires au NO2 ou aux fumées noires associées aux PM2.5 entre les 3 secteurs, sur l’ensemble

des 3 agglomérations d’étude, sont également réduites [secteur de fond : 27 µg/m3 (± 14 µg/m3)

pour le NO2 et 22 % (± 13 %) pour l’absorbance liée aux PM2.5 ; secteur industriel : 29 µg/m3 (± 13

µg/m3) et 27 % (± 14 %) et secteur de proximité . 37 µg/m3 (± 12 µg/m3) et 34 % (± 10 %)].

Les PM2.5 présentent de meilleures corrélations entre teneurs en HAP et moment de la

comète que les PM10. Ces HAP sont représentés ici par le benzo(a)pyrène qui est bien corrélé aux

autres HAP cancérogènes (Barale et coll 1991), ce qui est par ailleurs confirmé par nos données. La

composition de la phase organique particulaire est très complexe. Elle contient en effet plusieurs

centaines de composés différents susceptibles d’entraîner une réponse génotoxique et qui peuvent

agir en synergie. Certains HAP et leurs dérivés nitrés et oxydés ont été reconnus comme mutagènes

lors d’études sur bactéries et mammifères et cancérogènes lors d’études animales (WHO 2003),

mais la plupart des composés organiques responsables de la mutagénicité de l’air ambiant n’ont pas

encore été identifiés (WHO 2000, US EPA 2002). D’après de Martinis et coll (1999), les fractions

d’extraits organiques de PM10 les plus mutagènes contiennent des cétones, des aldéhydes, des

quinones et des acides carboxyliques, composés qui n’ont pas été mesurés dans le cadre de ce

travail. Les aldéhydes et les cétones constituent en moyenne près de 10 % de la quantité des extraits

organiques dans une zone urbaine, alors que la proportion des alcools fluctue entre 7 et 25 % (Alves

et coll 2001, Pio et coll 2001). Les nitro-HAP ont également été reconnus comme étant

extrêmement mutagènes (Crebelli et coll 1991, Ball et coll 1992). Le 1-nitropyrène, le 2-

nitrofluoranthène, le 9-nitroanthracène, et le 6-nitrobenzo[a]pyrène sont les nitro-HAP les plus

abondants dans les particules atmosphériques. La formation atmosphérique des nitro-HAP est due à

l’action des radicaux hydroxydes (OH) et nitrates NO3sur les HAP (Fleiberg et coll 2001,

Bamford et coll 2003).

86

Conclusion

Ce travail a permis de mettre en évidence que les particules atmosphériques auxquelles sont

exposés les habitants des grandes cités sont génotoxiques. La réponse génotoxique semble plus

marquée en secteur urbain fortement influencé par le trafic automobile, mais les effluents du trafic

ne peuvent être considérés comme les seuls facteurs responsables de cette réponse qui est liée à un

ensemble de composés adsorbés sur les particules. Ces phénomènes appellent de nombreuses

interrogations : quels sont les attributs physico-chimiques des agents dangereux ? Quels sont les

composés organiques (autres que les HAP) qui y contribuent ? Les futures études devront tenter

d’apporter des éléments de réponse à ces questions.

Remerciements

Ce programme bénéficie d’une bourse de thèse ADEME co-financée par l’INERIS et

l’Institut de Veille Sanitaire, d’un financement PRIMEQUAL-PREDIT 2, du PRQA Rhônes-Alpes

et de la Fondation de France. Nous remercions également les réseaux de surveillance de la qualité

de l’air des villes de Grenoble, Paris, Rouen et Strasbourg pour leur participation active.

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88

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Tableau 1 : Statistiques descriptives du moment de la comèteGroupe Nombre

d’observations

Moyenne Écart-type Minimum Maximum

Blancs de terrain 26 0,41 0,20 0,17 1,20

Culture 71 0,42 0,21 0,14 1,26

Solvant 19 0,45 0,25 0,24 1,09

Extraits organiques

PM10 76 0,48 0,25 0,22 1,40

Extraits organiques

PM2.5 284 0,64 0,47 0,09 3,34

89

http://cfpub-epa.gov/ncea/cfm?ActType=default

Tableau 2 : Analyse des corrélations (Cœfficient de Spearman) entre le moment de la comète

(observé avec les échantillons PM2.5 et PM10) et les autres paramètres.

PM2.5

N=284

PM10

N=76Moment‡ BaP‡ Moment‡ BaP‡

BaP‡ 0,18* -0,02

HAP totaux‡ 0,20* 0,94 *** 0,02 0,96 ***‡ variables logtransformées

BaP : quantité de BaP présent sur le filtre PM2.5 (exprimé en ng)

HAP totaux : quantité de HAP présents sur le filtre PM2.5 (exprimé en ng)

* p<5%, **p < 1%, *** p < 10-3 %

90

Tableau 3: Paramètres du modèle de régression linéaire expliquant le moment de la comète

(logtranformé) observé après contact avec les extraits organiques issus des échantillons PM2.5

et PM10 (R2 = 0,53)

Coefficient Ecart type t P [intervalle de

confiance à 95%]

Rouen -0,78 0,05 -14,72 0,000 -0,89 -0,68

Strasbourg -0,77 0,05 -14,34 0,000 -0,87 -0,66

Fond -0,11 0,05 -2,15 0,032 -0,21 -0,01

Industriel -0,16 0,05 -3,17 0,002 -0,27 -0,06

Eté -0,141 0,04 -3,20 0,002 -0,228 -0,05

Adulte 0,07 0,04 1,77 0,077 -0,01 0,16

PM2,5 0,19 0,05 3,76 0,000 0,09 0,30

Constante -0,27 0,06 -4,30 0,000 -0,40 -0,15

Tableau 4: Paramètres du modèle de régression linéaire expliquant le moment de la comète

(logtranformé) observé après contact avec les extraits organiques issus des échantillons PM2.5

(R2 = 0,52)

Coefficient Ecart type t P [intervalle de

confiance à 95%]

Rouen -0,85 0,06 -13,81 0,000 -0,97 -0,73

Strasbourg -0,83 0,06 -13,78 0,000 -0,95 -0,71

Fond 0,22 0,09 2,27 0,024 0,03 0,40

Industriel 0,20 0,09 2,05 0,041 0,01 0,38

Proximité 0,31 0,09 3,35 0,001 0,13 0,49

91

Constante -0,41 0,09 -4,63 0,000 -0,59 -0,230

12

34

Mom

ent d

e la

com

ète

hiver ete culture BT

Figure 1 : Moments de la comète des extraits organiques PM2.5 en fonction des saisons et

comparaison avec les témoins (de culture et blancs de terrain)

0,37770,469 0,4598

0,516

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

Mom

ent d

e la

com

ète

Résultats ajustés sur la ville et le secteur

Figure 2 : Prédictions du moment des témoins versus les 3 secteurs obtenues à partir du

modèle présenté au tableau 4.

92

V- Relations air ambiant / expositions personnelles

Cette partie du travail vise à mieux connaître la relation entre les expositions personnelles

aux particules et au NO2 et les valeurs d’immissions mesurées par les réseaux de capteurs fixes. Il

fait l’objet d’un article sous presse dans la revue «Environmental Research».

Les associations entre les expositions personnelles moyennes en PM2.5, le PM10 et le NO2 et les

concentrations extérieures concomitantes ont été évaluées dans le cadre de l'étude de Genotox’ER. Cette

étude a été menée dans quatre agglomérations urbaines françaises (Grenoble, Paris, Rouen et Strasbourg)

avec la participation, sur chaque site, de 60 à 90 volontaires (adultes et enfants) non fumeurs. Les volontaires

ont porté l'échantillonneur personnel multi-polluant Chempass pendant 48 heures à deux reprises en deux

saisons différentes (été et hiver). Sur chaque site, les sujets ont été choisis de manière à ce qu’ils vivent

(domicile et travail/école) dans 3 secteurs urbains différents contrastés en terme de pollution atmosphérique

(un fortement exposé aux émissions du trafic, un influencé par des sources industrielles locales, et un autre

ayant le profil de fond urbain). En parallèle des mesures d'exposition personnelle, les concentrations

ambiantes extérieures ont été mesurées par une station fixe dans chaque secteur intra urbain. Un modèle de

régression linéaire a été construit avec comme variable dépendante spécifique au polluant correspond à la

différence, pour chaque sujet, entre les concentrations ambiantes extérieures moyennes pendant les 48 heures

et l’exposition personnelle pendant la même période. Les variables explicatives correspondent aux quatre

agglomérations urbaines, aux trois secteurs urbains, à la saison et à la catégorie d'âge.

Tandis que des expositions moyennes aux particules sont sous-estimées par les moniteurs extérieurs,

dans presque toutes les villes, selon les saisons et les catégories d'âge, les différences sont inférieures pour le

NO2 et, en général, dans l'autre sens. Les rapports entre les expositions personnelles moyennes et les niveaux

ambiants extérieurs varient selon les agglomérations et les secteurs urbains. Ces résultats suggèrent que le

fait d’utiliser les concentrations ambiantes extérieures pour évaluer l'exposition moyenne des populations,

dans les études épidémiologiques sur les effets à long terme ou dans les études d’évaluation du risque, doit

faire appel à certaine attention. Les différences entre les dispositifs de mesure, les sources locales et

régionales de pollution, les pollutions intérieures et les budgets espaces temps peuvent fortement influencer

les relations entre concentrations ambiantes extérieures et exposition de la population. Beaucoup de

précaution doit être portée au choix des sites de surveillance les plus appropriés selon les objectifs de l’étude

en question.

93

Can we use fixed ambient air monitors to

estimate population long-term exposure to air

pollutants? The case of spatial variability in the

Genotox’ER study.

Éléna NERRIERE1, Denis ZMIROU-NAVIER1, Olivier BLANCHARD2, Isabelle MOMAS3, Joël

LADNER4, Yvon LE MOULLEC5, Marie-Blanche PERSONNAZ6, Philippe LAMELOISE7,

Véronique DELMAS8, Alain TARGET9, Hélène DESQUEYROUX10

1 INSERM, Faculté de médecine, 9 avenue de la Forêt de Haye, 54 505 Nancy, France

2 INERIS, Parc Technologique ALATA, 60 550 Verneuil-en-Halatte, France

3 Faculté de pharmacie Paris 5, 4 avenue de l’observatoire, 75 006 Paris, France

4 Département d’Epidémiologie et Santé Publique, CHU, 76000 Rouen, France

5 Laboratoire d’Hygiène de la ville de Paris, 11 rue George Eastman, 75 013 Paris, France

6 ASCOPARG, 44 avenue Marcellin Berthelot, BP 2734, 38 037 Grenoble cedex 2, France

7 AIRPARIF, 7 rue Crillon, 75 004 Paris, France

8 Air Normand, 21 avenue de la Porte des Champs, 76 000 Rouen, France

9 ASPA, 5, rue de Madrid, 67309 Schiltigheim Cedex, France

10 ADEME, 27 rue Louis Vicat, 75 737 Paris cedex 15, France

Address for correspondence: Denis ZMIROU-NAVIER, School of Medicine, 9 av de la Forêt de HayeBP 184 - 54505 Vandoeuvre-les-Nancy Cedex, FranceE-mail : [email protected]

94

Abstract

Associations between average personal exposures to PM2.5, PM10 and NO2 and concomitant outdoor

concentrations were assessed within the framework of the Genotox’ER study. It was carried out in

four French metropolitan areas (Grenoble, Paris, Rouen and Strasbourg) with the participation, in

each site, of 60 to 90 non-smoking volunteers composed of two groups of equal size (adults and

children) who carried the personal Harvard Chempass multi-pollutant sampler during 48 hours

along two different seasons (‘hot’ and ‘cold’). In each center, volunteers were selected so as to live

(home and work/school) in 3 different urban sectors contrasted in terms of air pollution (one highly

exposed to traffic emissions, one influenced by local industrial sources, and a background urban

environment). In parallel to personal exposure measurements, a fixed ambient air monitoring station

surveyed the same pollutants in each local sector. A linear regression model was accommodated

where the dependent pollutant-specific variable was the difference, for each subject, between the

average ambient air concentrations over 48 hours and the personal exposure over the same period.

The explanatory variables were the metropolitan areas, the three urban sectors, season, and age

group.

While average exposures to particles were underestimated by outdoor monitors, in almost all cities,

seasons and age groups, differences were lower for NO2 and, in general, in the other direction.

Relationships between average personal exposures and ambient air levels varied across

metropolitan areas and local urban sectors. These results suggest that using ambient air

concentrations to assess average exposure of populations, in epidemiological studies of long term

effects or in a risk assessment setting, calls for some caution. Discrepancies between measurement

devices, local and regional sources of pollution, indoor exposures or activity patterns may strongly

influence how the ambient air concentrations relate to population exposure. Much attention should

be given to the selection of the most appropriate monitoring sites according to the study objectives.

95

Key-words: PM2.5, PM10, NO2, personal exposure, ambient air quality monitoring.

Funding sources

We provide the formal assurance that any studies involving humans and experimental animals were

conducted in accordance with national and institutional guidelines for the protection of human

subjects and animal welfare.

Introduction

Several epidemiologic studies suggest that the risk of lung cancer is increased among populations

living in geographical areas affected by air pollution (Barbone et al., 1995; Beeson et al., 1998;

Laden et al., 2001; Nyberg et al., 2000; Pope et al., 2002; Nafstad et al., 2003). Fine particles were

significantly associated with the risk of cancer in the extended follow-up of the Six Cities and ACS

cohorts (Laden et al., 2001; Pope et al., 2002). The carcinogenic potency of particles may be partly

due to the genotoxic compounds they convey, such as some metals (Fernandez et al., 2001; 2002)

and Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAHs) (Ares et al., 2000; Burgaz et al., 2002; Iwai et al.,

2000; Kyrtopoulos et al., 2001; Spinosa et al., 1999).

These epidemiologic studies of long term effects of air pollution assessed exposure using

measurements by outdoor fixed-site monitors or a combination of measurement and modelling data.

Several studies aimed at evaluating the link between PM (Particulate Matter) personal exposures

and PM ambient air concentrations measured by the air quality networks, and this issue is a priority

of the PM research agenda in the U.S. (Lippmann et al., 2003). Some studies on PM10 and PM2.5

found weak cross-sectional associations between individual short term exposures and ambient air

levels (Lioy et al., 1990; Clayton et al., 1993; Özkaynak et al., 1996; Pellizzari et al., 1999; Boudet

et al., 2000; Linaker et al., 2000). However, these associations may vary according to the type (and

origin) of particle air pollution. In a study in Basel (Öglesby et al., 2000), ambient air

concentrations of indicators for regional particle air pollution (sulfates, potassium) were highly

96

correlated to personal exposures, while the associations were weaker for indicators of primary

traffic-related (lead, bromine) and crustal (calcium) particles. Stronger personal-outdoor PM

correlations are found when personal data are analysed over time, although with high between-

subjects differences (Janssen et al., 1999; Rojas-Bracho et al., 2000; Williams et al., 2000). These

correlations are further enhanced when calculated over average group exposures (Janssen et al.,

1998; Williams et al 2000), and may reach high levels when calculated between groups over long (a

year or so) periods (Jantunen et al., 2000).

In addition to the well known influence of indoor sources on personal PM exposures, that vary

considerably across subjects, their home and work characteristics, and time-activity patterns (Elbett

et al., 2000; Wallace et al., 1996), another factor that might explain the interpersonal differences

between outdoor and indoor concentrations and exposures relate to spatial variability of outdoor

concentrations of pollutants. This spatial variability depends on the pollutant, its source and make-

up (Goswami et al., 2002; Ito et al., 2001; Zhu et al., 2002).

In this setting, we present some results of the Genotox’ER study which was designed to describe

exposure of French urban populations to ambient air suspended particles and their carcinogenic

components (genotoxic metals and organic compounds – PAHs) and to benzene, in a view to assess

the risk of cancer. Personal exposures were measured among small groups of subjects living in

distinct urban sectors that were assumed to be contrasted in terms of air quality. Collection of

personal exposure data was spread out over time in order to accrue information on two distinct

seasons. This paper will focus on PM2.5, PM10 and NO2 exposures (NO2 as an indicator of pollution

by traffic), and will describe the links between personal exposures and outdoor concentrations

measured in parallel by the ambient air quality monitoring networks.

97

Methods

Study design

Places and population

This multicenter study was carried out in four French metropolitan areas (Grenoble, Paris, Rouen

and Strasbourg) that were chosen because they were contrasted in terms of urban setting, air quality

and emission sources. The sites were also selected because monitoring stations could be set in

appropriate locations in the framework of a pilot program conducted by the French Agency for

Energy Management (ADEME) which funds the air quality monitoring equipment throughout the

country. In each metropolitan area, three sectors were determined a priori: (i) «traffic proximity»,

i.e. the urban sector most exposed to traffic emissions; (ii) a sector which is representative of urban

background air quality; (iii) a sector which is influenced by industrial emissions. Hence, presence of

an urban sector with industrial activities was also a city selection criterion for this study. These

activities comprised mostly chemical and petroleum plants in Grenoble and Rouen, refinery in

Strasbourg; in the Paris metropolitan area, the ‘industrial sector’ hosted the Paris main harbour, with

petroleum storage and a variety of metallurgy plants. We retrieved annual emission data (year 2000

for Paris and Strasbourg, 2001 for Grenoble and 2002 for Rouen) for NOx and Total Suspended

Particles (TSP) from the local Industry and Environment administration for each factory whose

emission was above a given level set by the European Union regulations (EU 2000). In the

Grenoble industrial sector, 10 factories emitted 5 827 tons of NOx (declaration threshold: 150 t) and

1 factory emitted 200 t of TSP (threshold: 150 t). In the Paris area industrial sector, 25 factories

emitted 21 160 t of NOx and 9 factories emitted 8 733 t of TSP. The corresponding Rouen data were

3 258 t of NOx by 3 factories, and 346 t of TSP (1 factory). In Strasbourg, 2 factories emitted 1 426

t of NOx and 1 factory emitted 234 t of TSP. Partitioning each metropolitan area into these sectors

was done after expert judgment (the heads of the air quality monitoring networks).

The study included 6-13 years old children not exposed to passive smoking, and non-smoking 20-98

71 years old adults, the latter not being exposed to occupational air pollution (e.g. no taxi drivers or

chemical factory workers). All were volunteers and were mostly recruited through school teachers

(children and parents) or local municipalities’ administrations. A key selection criterion was that

they dwelt and worked (including at school) in the same urban sector within their metropolitan area,

with a view to sharpen contrasts between average exposures across urban sectors, if any. The

sample size was 20 subjects (10 children and 10 adults) in each sector in Grenoble, Rouen and

Strasbourg, and 30 ([15+15] in the downtown sector of the Paris metropolitan area).

With a few exceptions, all volunteers contributed to two series of personal exposure measurements:

during the ‘cold season’, from February to March, and during the ‘hot season’ (however,

measurements were taken before the holiday period), from May to the beginning of July. Since the

study could not take place in parallel across cities, due to logistic and financial reasons, they were

scattered over 3 years, starting in Grenoble (pilot study in 2001), then Paris (2002), Rouen (2002-

2003) and finally Strasbourg (2003) (see map in figure 1).

Personal exposure and ambient air concentrations measurements

Particles were sampled during 48 hours with the Harvard ChemPass® (Demokritou et al., 2001)

installed in a rucksack. Benzene and NO2 were sampled by passive diffusion (Radiello Perkin

Elemer® and Ogawa® samplers). The equipment comprised a portable pump BGI® (model 400)

providing a flow in each head of 1.8 l/min. Particles were collected on Teflon filters (Gelman®,

diameter 37 mm, porosity 2 µm). The filters were weighed using a microbalance (Mettler Toledo

MT5) with a sensitivity of 1 µg. Sampled filters were stored in a room controlled for temperature

(20 1°C) and relative humidity (50 3%) and were equilibrated with these conditions for at least

24-h prior weighing. The balance was first calibrated and zeroed, and the electrostatic charges on

the filters were eliminated using an ionization system (HAUG Discharge system, Multistat). Each

filter was weighed thrice and the mean of the three values was recorded with a standard deviation

(S.D) lower than 4 µg. Three control filters were weighed during each weighing session and used to

99

correct for weight changes in the sampled filters cause by variations in the balance room

atmosphere. The mineral constituents of the particles were analysed using the PIXE technique

(Particle Induced X-ray Emission). The concentrations of PAHs were determined using the NIOSH

(National Institute for Occupational Safety and Health) reference method. All analyses, for a given

pollutant, were conducted in the same laboratory. NO2 is analyzed by photometry at 545 nm.

Analyses for benzene were performed on an automatic thermal desorption apparatus linked to a

Chromopack Column. Results for benzene, PAHs and metals are not presented in this paper.

In each sector of the three metropolitan areas, a fixed station monitored the same pollutants as those

measured by the study subjects, and sampled air during the same 48 hours periods when the

personal exposure measurements took place. Particles were measured by a TEOM monitor (Tapered

Element Oscillating Microbalance) and NO2 was measured by chimiluminescence. Due to a delay

in the equipment of the air quality surveillance organism, particles could not be measured in the

industrial sector in Grenoble, the first study city.

Statistical analysis

The aim of this paper is to relate personal exposures and ambient air quality. To do so, we created a

pollutant-specific variable Δ (delta) for each subject that measures the difference between the

average ambient air concentrations over 48 hours and the personal exposure value over the same

time period, for a given pollutant. This was introduced as the y variable in multiple linear regression

models where the explanatory variables were: the three metropolitan areas, the three sectors within

each metropolitan area, season, and age (children versus adults); first order interaction terms were

tested. Because each subject is indexed as living, respectively, downtown, in the industrial or the

background sector, a first Δ variable was tested (Δ1), where this difference was calculated with the

corresponding ‘local’ monitor. Now, in most air pollution epidemiology studies, population

exposure is assessed using a ‘city average’ of all monitoring sites or of ‘background’ monitors only.

100

For this reason, a second Δ variable was computed (Δ2), where the difference was calculated

according to the same background monitor for all subjects, in their metropolitan area.

Results

Population characteristics in each study area are presented in table 1. The average age was 10.5

years in the children group and 43.6 for adults. Children were mainly boys whereas adults were

mainly women. In table 2 are exhibited crude pollution parameters, i.e. average (standard deviation)

personal exposures and ambient air concentrations, according to city, sector, and age, respectively

for the ‘cold’ and the ‘hot’ season.

Table 3 presents the parameters of the multiple linear regression models that estimate Δ1 for PM10,

PM2.5 and NO2 respectively. No interaction was found with age (the lowest p for interaction was

0.37); a season effect was demonstrated that depended upon the metropolitan area (interaction p =

0.06). Figures 2 display the main results for PM2.5 and NO2 (PM10 data resemble the PM2.5 patterns,

but with always greater Δ values). Respectively, Δ1 (local station) and Δ2 (background station) data

are split according to city and season and, for the sake of clarity, are presented for children alone

(similar results were demonstrated for adults). Expected average differences between ambient air

monitors measurements and personal exposures, adjusted on the model parameters, show different

patterns according to the pollutant. While PM Δ values are mostly negative, meaning that average

exposures to particles are underestimated by outdoor monitors in all cities (with the exception of

Grenoble, in summer and the proximity sector), differences are lower for NO2 (except in Grenoble

and Strasbourg) and often in the other direction (with the exception of Paris and Strasbourg in

summer). In general, Δ values are lower in summer that in winter. Another striking observation is

that the differences show discrepancies according to the city and to the urban sector: particles Δ

values are lower in Grenoble than in Paris, the differences being greater in the metropolitan areas of

Rouen and Strasbourg. Between cities fluctuations of average Δs can exceed 25 µg/m3 for PM2.5,

101

and reach 15 µg/m3 across sectors within a metropolitan area. These Δs are essentially unchanged

whether considering local monitors (Δ1) or only background (Δ2) PM2.5 or PM10 monitoring stations.

The pattern for NO2 is quite different, with low and most often positive delta values, the monitors in

the sector influenced by traffic emissions giving values that overestimate the most average

exposures (in particular in Grenoble and Strasbourg).

Discussion

1-The main results of this study are the following. The difference between ambient air

concentrations and average personal exposures is pollutant-specific. While PM2.5 and, to a larger

extent, PM10 concentrations, underestimate population exposures across almost all cities, seasons

and age categories, the contrary tends to hold true for NO2, but contrasts are much milder. These

differences vary between cities and, to a lesser extent, within cities, according to the urban sector

using monitors that measure background urban air quality or located in sectors more influenced by

local emission sources does not alter these results for particles, but contrasts are enhanced for NO2.

2- Personal exposures to particles greater than ambient air measurements were already found in

several other studies (Janssen et al, 1998; 1999; Elbett et al., 2000; Rojas-Bracho et al., 2000;

Koistinen et al., in press). A similar study was carried out among 62 Paris office workers

(Mosqueron et al., 2002), whose characteristics were close to the adult volunteers explored in Paris

in the present study. The results showed that average personal exposures to PM2.5 (30.4 µg/m3) were

greater than concomitant local ambient air concentrations (16.7 µg/m3). Differences have also been

shown for NO2 (Raaschou-Nielson et al, 1997; Linaker et al, 2000; Mosqueron et al., 2002). What

this study adds to this evidence is that the relation between ambient air measurements and personal

exposures varies according to cities and, within a given metropolitan area, to the type of outdoor

environment.

102

3- Some limitations of this study are reckoned. The population sample (about 270 persons) is not

large, when split into city-sector and age categories. However, despite a high between-subjects

variability of personal exposure measures, the confidence intervals in figure 2 are narrow,

suggesting that the differences between exposures and concomitant ambient air levels are stable.

Also, the study sample is not representative of the general population; the sampling design was

based upon volunteering and location of subjects (work and home) in pre-selected urban sectors, so

as to sharpen exposure contrasts, if any. Now, it is well known that volunteers tend to be more

educated than the general population, a character that may relate to exposure (Oglesby et al., 2000).

An important factor that might contribute artifactually to the observed gaps between exposures and

ambient air concentrations relates to measurements methods. For particles, the former was assessed

after particle mass deposition on filters set in the Harvard personal Chempass sampler (model 3400;

Demokritou et al., 2001), while the latter used a TEOM monitor (Tapered Element Oscillating

Microbalance). NO2 air concentrations were measured by chemiluminescence, and personal

exposures were assessed by spectrophotometry on the passive Ogawa samplers impregnated with

triethanolamine. Two aspects should be considered, dealing with the particles’ measurement

technology, which may have distinct consequences. Because of an increase in temperature, the

TEOM methodology may induce volatilization of the most volatile particles compounds and, in

particular, of ammonium nitrates (Allen et al., 1997; APEG, 1999; Soutar et al., 1999). Now, in

particular during winter, it is common to observe episodes of high ammonium nitrates pollution;

this occurred in Rouen and in Strasbourg during winter of year 2003. This volatilization

phenomenon induces an underestimation of the TEOM particles levels, compared to the Chempass

gravimetric method, whose amplitude may vary along time and according to the air pollution make-

up (personal communication from INERIS). A second aspect relates to the Chempass

measurements. A comparison of the Chempass with a gravimetric reference method (Partisol) for

PM10 and PM2.5 concentrations in ambient air was carried out during the study for internal validation

103

purposes. The results showed a positive Chempass bias reaching up to 30 %. In a view to evaluate

the possible impact of this factor in the prediction of average differences between personal

exposures and ambient air measurements, we assumed, as an extreme scenario, a 30 % over-

estimation of the particles levels measured by the Chempass sampler, and reran the statistical

models. The average differences between background ambient air concentrations and personal

exposures (∆2) for PM2.5 and the children were reduced in Paris from -6.51 µg/m3 (before correction)

to –1.77 µg/m3 (after correction) in winter, and from -7.87 µg/m3 to -4.13 µg/m3 in summer; in

Grenoble, the corresponding figures were –12.52 µg/m3 to –5.61 µg/m3 in winter and –4.27 µg/m3 to

0.84 µg/m3 in summer; in Rouen, from -28.38 µg/m3 to -17.73 µg/m3 in winter and –11.66 µg/m3 to

–6.89 µg/m3 in summer, and in Strasbourg, from -39.02 µg/m3 to -26.22 µg/m3 in winter and -35.08

µg/m3 to -23.93 µg/m3 in summer. The same trend was observed for PM10. The conclusion of this

sensitivity analysis is that the differences between ambient air concentrations and exposures remain,

after consideration of the positive Chempass bias, even according to this extreme scenario. The

pattern of heterogeneity between sectors and cities still holds true, however more discrete.

4- In addition to measurement technology, other important factors explain the differences that are

observed between ambient air concentrations and personal exposures. The latter highly depend on

air quality in micro-environments that fixed site monitors cannot capture. They do not take into

account micro-environmental determinants of exposures (indoor sources, transfer rates between

outdoor and indoor air, the “personal cloud”) whose influence on personal exposures depend on

individual time activities patterns. The personal cloud involves the gross fraction of PM10 rather

PM2.5 (Clayton et al, 1993; Wallace et al, 1996; Levy et al, 2000). Our data confirm this, since our

delta values are, on average, greater for PM10 across all cities and sectors (26 µg/m3) than for PM2.5

(15 µg/m3). Differences in time activity patterns across sectors might also influence our results.

Time activity diaries were completed by all participants (15 minutes resolution during all week days

including the study 48 hours) for micro-environments (e.g. time spent indoor / outdoor at home, at

104

work etc) and showed no difference between sectors (data nor showed). For all these reasons,

personal exposure studies are of great importance, despite the limitations of the current

technologies, and the cumbersome nature of these studies for those who are willing to participate.

5- Caution was given to retrieve ambient air concentrations monitored during the same 48 h period

as the personal exposure measurements, for each subject; however, due to when subjects could be

equipped with their personal sampler, there could be up to 4 hours gap between the two time

frames. Some degree of misclassification in the allocation of volunteers between the 3 pre-defined

urban sectors cannot be ruled out. Partitioning each metropolitan area into these sectors was done

after expert judgment (the heads of the air quality monitoring networks) based on where laid the

most active inner-city roads, and were located the most important industrial facilities. Also,

irrespective of their sector allocation individuals could commute within the city (adults rather than

children), although provision was given so as to select subjects who declared living and working in

the same urban area. Further, while the monitoring stations that were selected in Paris and Rouen to

measure the “proximity” sector ambient air concentrations can be viewed as background monitors

in urban areas with high traffic density, the corresponding monitors in Grenoble and Strasbourg

were more directly influenced by traffic emissions, hence explaining why NO2 Δ values were

greater (and highly positive) compared to Paris and Rouen.

6- What may be the consequences of the spatial heterogeneity underscored by this study between

ambient air concentrations and population exposures, in the course of air pollution epidemiology or

risk assessment studies? These consequences are liable to differ according to the design of the

studies (Jantunen et al, 2000; Gauvin. et al., 2002). While cross-sectional correlations between

ambient air levels of particulates and personal exposures measured over short time periods

(typically 24 to 48 hours) are weak, lending to a high degree of exposure misclassification, these

correlations are greater when calculated in a longitudinal design, with repeated measurements over

time (say a week), and they are even greater when average population exposures are compared to

105

average ambient air values measured over longer periods, as it is typically the case in studies of

long term effects of chronic exposures. Our study design combines the 2 latter features, since

exposures were averaged over groups of subjects who, collectively, participated to the study across

two successive periods of 3 months, although each subject contributed only to two 48 hours

sampling periods. Hence, in addition to these population sizes and time-related characteristics, one

should evaluate with care how populations included in epidemiological or risk assessment studies

may differ in their spatial characteristics with respect to air quality according to the distribution of

local emission sources across the metropolitan areas that are under consideration. As an example,

the ACS cohort study that took place across 150 American metropolitan areas showed that long

term exposure to fine particulate air pollution was associated with an increased risk of lung cancer

(Pope et al., 2002); this effect was more evident among subjects with the lowest level of education.

One reason for this effect modification might relate to heterogeneity in the geographical distribution

of subjects within cities, a reasonable assumption being that less educated people reside in urban

sectors more exposed to traffic emissions and to industrial fumes, a feature that may not be fully

captured when exposures are estimated through average values of fixed sites monitoring stations

(Finkelstein, 2002). Our study suggests that differences of average exposures across urban sectors

may not be negligible. An obvious factor that also influences how fixed monitors “represent”

population exposures lays in the very design of the monitoring networks, in relation to what patterns

of air quality they are meant to capture (regional factors and/or local sources) and to how the

population densities are distributed about the locations of the monitors. Efforts are made by national

and international bodies (ADEME, 2002) to set rules to harmonize the design of air quality

networks and, accordingly, to enhance the ability to compare results across cities; however

discrepancies may still exist between cities and across countries. Much attention should be given to

the selection of the most appropriate monitoring sites according to the study objectives.

106

Conclusion

Using ambient air monitoring data to assess population exposure in an epidemiological or risk

assessment setting in order to study effects of long term exposures is convenient and showed very

valuable. However, the present study suggests that some caution is called upon. Personal and

population exposures are greatly influenced by indoor sources and time-activity patterns. Further,

air quality is uneven within cities, under the influence of local sources and urbanistic characteristics,

a heterogeneity that should be studied with care to select appropriate ambient air monitors. The

design of the monitoring networks across cities and countries may also influence how ambient air

concentrations relate to population exposures. For these reasons, it is presently difficult to propose a

general approach in order to derive population exposure estimates from ambient air monitoring

data, that would be hold true for all urban settings. A site specific analysis is recommended to meet

the study objectives and requirements.

Acknowledgements

This project was funded by the PRIMEQUAL-PREDIT 2 national research programme on air

quality, the Ministry of Health, the Rhône-Alpes region air quality programme and by the

Foundation of France. Éléna Nerrière received a Ph.D. grant by ADEME, INERIS and the National

Health Surveillance Institute (InVS). The authors thank all the volunteers who participated in this

study.

107

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113

Table 1: Demographics of the study population, according to study area and season (Child.: children; Ad.: adults)

WINTER SUMMER

N Average age

(Std Err)

Average

sex ratio

N Average age

(Std Err)

Average

sex ratioCity Urban sector Child. Ad. Child. Ad. Child. Ad. Child. Ad. Child. Ad. Child. Ad.

Paris Proximity 21 22 9.7 (1.1) 47.7 (10.6) 1.3 0.3 18 19 9.6 (1.3) 47.2 (9.6) 1 0.3

Background 12 11 11.9 (1.3) 42.4 (6.9) 1.4 0.2 10 11 11.5 (1.1) 43.3 (8.0) 4 0.2

Industrial 11 12 10.7 (2.0) 43.3 (10.0) 2.6 0.3 9 11 10.9 (1.9) 45.6 (9.1) 2 0.4

Grenoble Proximity 10 9 10.0 (2.0) 48.3 (9.0) 2.3 0.1 10 10 10.0 (2.0) 48.7 (9.0) 2.3 0.1

Background 10 10 10.0 (2.5) 41.7 (13.4) 1 1 10 9 11.0 (2.1) 41.9 (13.9) 0.6 1.2

Industrial 8 10 12.1 (2.2) 46.4 (11.0) 1 0.6 9 9 12.1 (2.3) 48.5 (8.7) 1.2 0.5

Rouen Proximity 10 8 10.0 (0) 40.7 (6.9) 0.3 1.5 10 10 10.0 (0) 37.7 (9.2) 1.2 0.2

Background 9 11 10.2 (0.4) 36.6 (12.8) 1.5 0.2 5 12 10.2 (0.4) 36.6 (12.8) 1.5 0.3

Industrial 7 9 9.4 (0.5) 43.8 (4.2) 0.2 1.2 7 9 9.6 (0.5) 43.7 (3.7) 2.5 0.23

Strasbourg Proximity 10 10 10.4 (1.0) 42.6 (7.0) 1.5 0.28 10 10 10.4 (1.0) 42.6 (7.0) 1.5 0.28

Background 10 10 10.7 (0.7) 40.8 (8.1) 1.25 0.11 10 10 10.7 (0.7) 40.8 (8.1) 1.25 0.11

Industrial 10 10 9.9 (1.5) 46.8 (13.0) 0.83 0.66 10 10 9.9 (1.5) 46.8 (13.0) 0.83 0.66

NB: “proximity”: the urban sector most exposed to traffic emissions; “background”: sector which is representative of urban background air

quality; “industry”: sector which is influenced by industrial emissions.114

Table 2: Crude personal exposures (PE) and ambient air concentrations (AAC) (averages

[and standard deviations]) of, by city, urban sector, age category (Child.: children; Ad.:

adults) and season (in µg/m3)

WINTER SUMMER

Proximity Background Industrial Proximity Background Industrial

Paris

Child.PE 27.28 (10.45) 21.64 (11.06) 38.23 (11.14) 21.73 (4.88) 16.76 (4.26) 18.51 (5.44)

AAC 15.02 (6.52) 14.85 (6.63) 20.83 (6.76) 14.67 (6.47) 8.89 (3.15) 23.65 (6.80)

Ad.PE 26.64 (13.34) 15.05 (6.70) 25.88 (10.24) 23.22 (7.82) 17.31 (4.76) 25.00 (7.16)

AAC 15.69 (8.94) 9.56 (5.62) 13.06 (8.97) 12.62 (4.53) 9.23 (3.18) 12.31 (6.19)

Grenoble

Child.PE 25.07 (8.28) 31.63 (15.25) 29.43 (9.00) 19.86 (3.93) 27.28 (11.96) 29.10 (11.73)

AAC 21.98 (6.72) 16.51 (5.34) ND 21.24 (3.77) 20.84 (8.52) ND

Ad.PE 19.94 (6.24) 23.84 (8.66) 36.53 (18.19) 22.04 (7.15) 17.94 (4.98 20.01 (6.44)

AAC 20.62 (5.56) 14.39 (4.78) ND 24.03 (4.76) 17.25 (3.96) ND

Rouen

Child.PE 22.86 (7.20) 43.95 (19.45) 33.74 (13.33) 19.95 (7.66) 20.08(13.76) 17.75 (6.33)

AAC 15.40 (6.74) 15.44 (8.26) 16.29 (8.36) 13.50 (4.74) 10.02 (2.55) 12.29 (2.56)

Ad.PE 41.12 (19.67) 43.20 (36.56) 36.54 (15.87) 17.92 (7.03) 22.38 (12.90) 15.45 (3.80)

AAC 16.88 (7.57) 15.91 (8.23) 19.25 (5.52) 11.80 (1.62) 10.11 (2.39) 10.91 (3.34)

Strasbourg

Child.PE 55.85 (21.09) 56.79 (22.85) 47.57 (21.94) 39.24 (13.72) 75.54 (18.37) 63.88 (17.00)

AAC 22.53 (8.44) 15.83 (6.06) 17.65 (6.67) 17.49 (5.42) 13.69 (5.10) 13.47 (5.10)

Ad.PE 48.37 (22.74) 49.37 (26.98) 60.05 (29.26) 54.10 (16.16) 64.22 (11.76) 57.76 (22.80)

AAC 22.53 (12.79) 18.69 (12.77) 19.25 (12.20) 17.49 (5.42) 13.69 (5.10) 13.47 (5.10)

A- PM2.5 ND: no data (in the Grenoble

industrial sector)

NB: “proximity”: the urban sector most exposed to traffic emissions; “background”: sector which is

representative of urban background air quality; “industry”: sector which is influenced by industrial

emissions.

115

WINTER SUMMER


Paris

Child.PE 51.44 (14.46) 43.73 (9.77) 59.38 (27.30) 47.85 (23.39) 39.44 (7.80) 36.86 (11.43)

AAC 24.42 (10.09) 21.51 (9.24) 29.13 (9.67) 25.69 (10.53) 14.83 (5.27) 21.77 (10.90)

Ad.PE 47.19 (18.27) 36.48 (18.73) 51.59 (21.24) 42.13 (12.05) 31.08 (6.45) 39.33 (9.36)

AAC 27.31 (14.33) 15.06 (6.92) 15.42 (6.05) 22.56 (6.99) 14.75 (4.07) 20.86 (9.12)

Grenoble

Child.PE 41.32 (14.60) 48.16 (21.21) 43.16 (11.70) 32.40 (6.52) 40.26 (11.60) 43.84 (13.58)

AAC 33.15 (9.04) 20.70 (6.68) ND 31.54 (4.66) 25.87 (11.41) ND

Ad.PE 25.69 (6.13) 30.26 (7.19) 56.68 (27.18) 32.39 (11.91) 23.90 (4.70) 31.16 (10.66)

AAC 34.07 (3.88) 19.37 (6.76) ND 35.75 (7.68) 21.83 (5.25) ND

Rouen

Child.PE 55.97 (21.28) 67.64 (31.99) 58.41 (25.07) 45.51 (12.90) 40.83 (15.22) 32.25 (6.59)

AAC 24.10 (8.84) 22.89 (11.56) 18.86 (6.49) 22.40 (6.47) 15.15 (3.55) 19.57 (4.28)

Ad.PE 48.43 (17.70) 69.05 (40.51) 51.43 (22.93) 33.08 (14.25) 43.04 (23.65) 28.99 (12.19)

AAC 25.63 (7.93) 24.27 (12.15) 21.22 (8.98) 20.00 (2.31) 16.03 (3.85) 17.46 (4.74)

Strasbourg

Child.PE 78.45 (27.35) 73.66 (20.47) 73.44 (24.17) 66.61 (22.00) 75.54 (18.37) 63.88 (17.00)

AAC 30.39 (11.23) 22.92 (8.51) 23.01 (8.05) 29.36 (8.76) 25.90 (10.86) 20.67 (7.80)

Ad.PE 61.64 (37.39) 78.75 (44.34) 73.64 (26.75) 54.10 (16.16) 64.22 (11.76) 57.76 (22.80)

AAC 31.10 (17.88) 27.42 (18.32) 25.95 (16.24) 29.36 (8.76) 25.90 (10.86) 20.67 (7.80)

B- PM10 ND: no data (in the Grenoble

industrial sector)



emissions.

116

WINTER SUMMER


Paris

Child.PE 39.62 (16.26) 26.77 (22.14) 37.73 (9.65) 41.60 (11.57) 20.09 (9.53) 37.27 (14.77)

AAC 51.18 (13.85) 31.74 (21.74) 48.35 (17.28) 46.16 (12.63) 16.19 (5.76) 36.50 (9.77)

Ad.PE 38.27 (8.64) 14.68 (8.44) 34.58 (13.45) 41.98 (9.43) 22.44 (6.70) 38.52 (13.42)

AAC 48.71 (14.32) 18.04 (13.20) 31.86 (14.44) 43.14 (12.99) 17.20 (6.17) 35.74 (8.75)

Grenoble

Child.PE 24.20 (10.86) 25.30 (17.02) 19.13 (7.55) 32.20 (8.34) 26.33 (10.41) 21.00 (5.77)

AAC 58.39 (13.37) 37.59 (7.34) 31.47 (16.64) 58.11 (5.25) 29.23 (5.53) 23.22 (3.37)

Ad.PE 27.88 (4.05) 29.90 (10.89) 26.40 (11.02) 40.38 (5.85) 25.63 (10.41) 19.13 (4.26)

AAC 49.90 (19.00) 35.38 (9.81) 44.80 (16.19) 65.07 (7.76) 29.16 (3.06) 23.23 (3.62)

Rouen

Child.PE 33.36 (8.51) 36.90 (30.71) 19.97 (7.00) 25.67 (16.24) 18.00 (3.00) 24.00 (4.64)

AAC 35.50 (13.86) 33.75 (9.73) 26.57 (9.69) 33.60 (5.50) 23.85 (7.14) 21.71 (5.15)

Ad.PE 30.42 (7.47) 35.78 (27.11) 24.15 (10.30) 23.70 (12.04) 26.86 (7.86) 18.80 (8.64)

AAC 47.00 (9.24) 34.66 (9.70) 27.20 (8.21) 31.60 (5.50) 21.56 (5.12) 18.49 (5.73)

Strasbourg

Child.PE 33.20 (6.67) 36.01 (9.45) 22.15 (9.89) 38.10 (10.64) 36.00 (12.49) 25.20 (10.69)

AAC 70.01 (7.24) 48.44 (6.73) 42.97 (9.10) 74.45 (13.03) 33.37 (6.53) 34.44 (9.28)

Ad.PE 35.84 (8.16) 36.69 (15.43) 24.47 (13.22) 39.30 (13.01) 40.40 (15.92) 23.90 (11.10)

AAC 72.02 (13.73) 51.99 (15.86) 45.29 (16.33) 74.45 (13.03) 33.37 (6.53) 31.44 (9.28)

C- NO2



emissions.

117

Table 3: Model parameters estimating Delta 1 for PM2.5, PM10 and NO2

WINTER R-squared = 0.30

SUMMERR-squared = 0.57

deltapm25 Coef. (Std. Err.) t value P>|t| Coef. (Std. Err.) t value P>|t|

Grenoble 11.70 (4.77) 2.45 0.01 9.85 (2.71) 3.63 0.00Rouen -3.37 (5.07) -0.67 0.51 2.74 (2.71) 1.01 0.31

Strasbourg -17.73 (4.97) -3.57 0.00 -14.45 (2.76) -5.23 0.00Background 6.71 (4.54) 1.48 0.14 0.90 (2.63) 0.34 0.73

Industrial -1.87 (4.54) -0.41 0.68 0.20 (2.71) 0.07 0.94Adult 0.47 (2.31) 0.20 0.84 -0.21 (1.33) -0.16 0.88

Grenoble background -17.71 (7.17) -2.47 0.01 -6.25 (4.23) -1.48 0.14Rouen background -18.50 (7.49) -2.47 0.01 -6.52 (4.25) -1.54 0.13

Rouen industrial 1.52 (7.71) 0.20 0.84 0.90 (4.29) 0.21 0.84Strasbourg background -14.78 (7.55) -1.96 0.05 -12.75 (4.18) -3.05 0.00

Strasbourg industrial -3.26 (7.41) -0.44 0.66 -7.75 (4.17) -1.86 0.06Constant -13.22 (2.89) -4.57 0.00 -8.77 (1.72) -5.09 0.00

NB: deltapm25 = difference between the PM2.5 ambient air concentration measured by the local station and PM2.5 personal exposure



deltapm10 Coef. (Std. Err.) t value P>|t| Coef. (Std. Err.) t value P>|t|

Grenoble 23.31 (6.22) 3.74 0.00 21.94 (4.51) 4.86 0.00Rouen -6.90 (6.62) -1.04 0.30 4.52 (4.51) 1.00 0.32

Strasbourg -18.09 (6.47) -2.79 0.01 -10.53 (4.60) -2.29 0.02Background 3.05 (5.92) 0.52 0.61 0.98 (4.37) 0.22 0.82

Industrial -10.29 (5.92) -1.74 0.08 3.54 (4.51) 0.78 0.43Adult 8.24 (3.02) 2.73 0.01 6.42 (2.22) 2.90 0.00

Grenoble background -22.12 (9.35) -2.37 0.02 -10.67 (7.04) -1.52 0.13Rouen background -19.86 (9.77) -2.03 0.04 -13.76 (7.07) -1.95 0.05

Rouen industrial 7.37 (10.05) 0.73 0.46 1.04 (7.13) 0.15 0.88Strasbourg background -17.30 (9.96) -1.74 0.08 -12.42 (6.95) -1.79 0.08

Strasbourg industrial 1.63 (9.67) 0.17 0.87 -12.67 (6.93) -1.83 0.07Constant -27.54 (3.77) -7.29 0.00 -24.29 (2.87) -8.48 0.00

118

NB: deltapm10 = difference between the PM10 ambient air concentration measured by the local station and PM10 personal exposure



deltano2 Coef. (Std. Err.) t value P>|t| Coef. (Std. Err.) t value P>|t|

Grenoble 17.40 (4.51) 3.86 0.00 21.90 (3.16) 6.92 0.00Rouen -5.28 (4.82) -1.10 0.27 4.16 (3.30) 1.26 0.21

Strasbourg 25.45 (4.28) 5.95 0.00 32.91 (3.11) 10.59 0.00Background -8.06 (4.21) -1.91 0.06 -7.40 (3.05) -2.42 0.02

Industrial -7.33 (4.19) -1.77 0.08 -4.63 (3.05) -1.52 0.13Adult -1.45 (2.02) -0.72 0.47 -1.41 (1.48) -0.95 0.34

Grenoble background -11.48 (6.70) -1.71 0.09 -14.35 (4.82) -2.98 0.00Grenoble industrial -5.30 (6.77) -0.78 0.43 -17.07 (4.82) -3.54 0.00Rouen background 0.31 (7.08) 0.04 0.97 -0.21 (5.39) -0.04 0.97

Rouen industrial 6.28 (7.11) 0.88 0.38 -1.89 (5.39) -0.35 0.73Strasbourg background -14.54 (6.55) -2.22 0.03 -33.17 (4.67) -7.11 0.00

Strasbourg industrial 8.35 (6.46) -1.29 0.20 -24.21 (4.67) -5.19 0.00Constant 11.74 (2.66) 4.42 0.00 3.54 (1.96) 1.80 0.07

NB: deltano2 = difference between the NO2 ambient air concentration measured by the local station and NO2 personal exposure

119

Figure 1: Location of the four study areas in France

Figure 2: Prediction of average delta 1 and delta 2 (s. d.) for the children and PM2.5 and

NO2 in winter and summer, by city.

Figure 1

120

Figure 1

-45

-35

-25

-15

-5

5

15

25

35

PM2,5 NO2

Aver

age

delta

in µ

g/m

3


-45

-35

-25

-15

-5

5

15

25

35

PM2,5 NO2

Aver

age

delta

in µ

g/m

3


A-Paris in Winter B-Paris in summer

-45

-35

-25

-15

-5

5

15

25

35

PM2,5 NO2

Aver

age

delta

in µ

g/m

3


-45

-35

-25

-15

-5

5

15

25

35

PM2,5 NO2

Aver

age

delta

in µ

g/m

3


C-Grenoble in Winter D-Grenoble in Summer

ND: no data (in the Grenoble industrial sector)

Delta 1 (local station)

Delta 2 (background station)

ND ND

121

-45

-35

-25

-15

-5

5

15

25

35

PM2,5 NO2Av

erag

e de

lta in

µg/

m3


-45

-35

-25

-15

-5

5

15

25

35

PM2,5 NO2

Aver

age

delta

in µ

g/m

3


E-Rouen in Winter D-Rouen in Summer

-45

-35

-25

-15

-5

5

15

25

35

PM2,5 NO2

Aver

age

delta

in µ

g/m

3


-45

-35

-25

-15

-5

5

15

25

35

PM2,5 NO2

Aver

age

delta

in µ

g/m

3


C-Strasbourg in Winter D-Strasbourg in Summer

Delta 1 (local station)

Delta 2 (background station)

122

123

VI- Analyses des relations entre l’indice Extra, les concentrations en masse et les

absorbances

Ce travail a fait l’objet d’un article, présenté ci-après et soumis à la revue «Journal of

Exposure Analysis and Environmental Epidemiology».

En zone urbaine, le trafic automobile est la principale source de pollution atmosphérique

particulaire. Il est donc utile, pour l’épidémiologie, l'évaluation de risque sanitaire et sa gestion,

d’identifier des approches appropriées pour estimer l’exposition des populations aux polluants dus

au trafic. Les particules diesel contribuent de manière importante à cette pollution. La mesure en

routine des concentrations ambiantes dans l’air ou celle des expositions personnelles aux particules

fines au sein d’une population générale ne semble pas permettre d’estimer de manière satisfaisante

la pollution par les suies de combustion. L’étude présentée ici se propose de vérifier quel est

l’indicateur le mieux associé à la pollution automobile : est-ce l’exposition personnelle exprimée en

concentrations en masse de PM10 et PM2.5 ou l’absorbance qui leur est associée ? Dans quatre

agglomérations urbaines, 177 sujets ont participé pendant deux saisons à une étude d'exposition

personnelle et ont porté le dispositif multipolluants Chempass pour le prélèvement des particules

PM10 et PM2.5. Les filtres ont été pesés et leur absorbance a été mesurée. L'exposition à la pollution

d’origine automobile a été évaluée en utilisant le modèle ExTra. Il modélise les concentrations

ambiantes des polluants dus au trafic selon l'intensité du trafic local et les caractéristiques

topographiques du site. Les volontaires de l'étude vivent dans des secteurs intra urbains distincts

contrastés en terme de sources d'émission. Les absorbances sont plus fortes dans le secteur urbain

où les intensités de trafic et les valeurs de l’indice ExTra sont hautes, tandis que les concentrations

en masse sont plus homogènes entre les différents secteurs. Les coefficients de corrélation entre les

valeurs ExTra et la mesure des expositions personnelles sont plus forts pour les mesures

d'absorbance (entre 0,36 et 0,40) alors que les coefficients sont plus faibles pour les concentrations

en masse (entre 0,17 et 0,21). Les résultats de l'analyse par régression linéaire ajustée sur un

ensemble de facteurs de confusion ont prouvé que l'index ExTra est mieux associé à la mesure de

l'exposition par les absorbances. Ces résultats suggèrent que dans des situations contrastées

d'exposition personnelle, l’absorbance associée aux PM est un meilleur indicateur d'exposition à la

phase particulaire des émissions automobiles que les mesures gravimétriques. L'index d'absorbance

est une technique simple peu coûteuse dont l'utilité dans le cadre des études des expositions et

d’évaluation du risque lié à la pollution atmosphérique d’origine automobile devrait être réévaluée.

124

PM mass or PM absorbance: which best

measures exposure to traffic tail pipe emissions?

Eléna Nerrière1, Denis Zmirou-Navier1, Isabelle Momas2, Mireille Chiron3, Nathalie Leclerc4, Joel

Ladner5, Yvon Le Moullec6, Patrice Reungoat7, Olivier Blanchard8



3 INRETS, 25 avenue François Mitterrand Case 24 69675 Bron cedex, France



6 Laboratoire d’Hygiène de la ville de Paris, 11 rue George Eastman, 75 013 Paris, France

8 Laboratoire Santé Travail Environnement, CHU, 33 000 Bordeaux, France

8 INERIS, Parc Technologique ALATA, 60 550 Verneuil-en-Halatte, France

Address for correspondance : Denis ZMIROU-NAVIER, INSERM, School of Medicine,

9 av de la Forêt de Haye - BP 184 - 54505 Vandoeuvre-les-Nancy Cedex, France

E-mail: [email protected]

125

mailto:[email protected]

Soumis à Journal Exposure Analysis and Environmental Epidemiology

126

AbstractIn urban areas, road traffic is the main source of particulate air pollution. It is therefore useful, for

epidemiological, health risk assessment and management matters, to identify appropriate ways to

measure population exposures to traffic-related pollutants. Diesel exhaust particles are important

components of the particle phase of traffic exhausts. Current metrics of ambient air concentrations

or of personal exposures to fine particles do not assess satisfactorily tail pipe soot traffic emissions.

This study is an attempt to evaluate which of personal measurements of PM10 and PM2.5 mass or of

PM10 and PM2.5 absorbance indexes is best associated to traffic exhaust.

In four metropolitan areas, 177 subjects participated during two seasons in a personal exposure

study and carried the Harvard Chempass PM10 and PM2.5 particles monitor. Filters were weighed

and their absorbance was measured. Exposure to traffic exhausts was assessed using the ExTra

model that evaluates ambient air concentrations of transport-related pollutants at specific addresses

according to local traffic intensity and detailed area topography data. Subjects enrolled in the study

lived in contrasted distinct urban sectors in terms of emission sources.

PM absorbance values are greater in the urban sector where traffic intensity and the Extra index

values are high, whereas mass concentrations are more even across the various sectors. Correlation

coefficients between ExTra values and personal exposure metrics are greater for the absorbance

measures (between 0.36 and 0.40) with weaker coefficients for the mass concentrations (between

0.17 and 0.21). Results from linear regression analysis controlling for a set of confounders showed

that the ExTra index is best associated with absorbance exposure measure.

These results suggest that in contrasted situations of personal exposure, PM absorbance is a better

indicator of exposure to the particulate phase of tail pipe emissions than gravimetric measures. The

absorbance index is a simple and inexpensive technique whose usefulness for exposure and risk

assessment studies related to combustion-related air pollution should be re-evaluated.

Key-words: air pollution, traffic emissions, exposure, PM2.5, PM10, Black Smoke.

127

IntroductionIn urban areas, road traffic is the main source of air pollution. Diesel Exhausts Particles (DEP) are

important components of the particle phase of traffic exhausts. Road traffic also yields other

particles, e.g. originated from friction phenomena in the engine, from breaks or wires abrasion, or

by resuspension of deposited particles. The physicochemical characteristics and the toxicological

properties of these different kinds of particles are heterogeneous. It is therefore useful, for

epidemiological and risk assessment and management matters, to identify appropriate ways to

measure population exposures to these types of traffic-related pollutants.

Monitoring of particles concentrations in ambient air currently rests on direct or indirect

measurement of the PM10 or PM2.5 mass (US-EPA 2002; WHO 2003). Similarly, personal exposure

studies most often use particle mass as the exposure index (Williams et al. 2000; Keeler et al. 2002;

Jinsart et al. 2002; Mosqueron et al. 2002; Zmirou et al. 2002; Liu et al 2003; Lung et al. 2004;

Rojas-Bracho et al. 2004). One may also find measures of traffic-related combustion soot such as

Black Smoke (BS) or Elemental Carbon (EC) which have been shown to contrast more sharply

ambient air concentrations of particles between background locations and areas influenced by heavy

traffic than mass concentrations (Janssen et al. 1997; Roemer et al. 2001; Cyrys et al. 2003). Most

EC emissions in urban environments originate from diesel exhaust engines (Hamilton and

Mansfield 1991; Gray and Cass 1998). How best evaluate exposure to traffic-related particles ? If

one is interested in the carcinogenic potency of diesel exhausts, or in their possible role in the

induction of immunologic disorders in the respiratory track, for example, then measures of soot is

appropriate. An array of methods exists to measure the EC content of the particles; its analytical

determination is complex, however (Schauer 2003). Results from the study of Cyrys et al. (2003)

suggest that measuring the PM absorbance is an alternative way to evaluate concentrations of

incomplete combustion-derived particulate matter. Other studies have also documented that BS

derived from the absorbance index is well correlated with the concentrations of EC or soot (Ulrich

128

and Israel 1992; Kinney et al. 2000; Janssen et al. 2001). Absorbance measurements are easy to do

and cheap; they can be adapted to different granulometric fractions of particles.

To evaluate the relationship between PM mass concentrations, PM absorbance and an independent

measure of exposure to traffic exhausts, we used data collected during a study designed to assess

personal exposures of urban dwellers to particles and their carcinogenic constituents (the

Genotox'ER study).

MethodsStudy design

The multicenter Genotox'ER study was carried out in four French metropolitan areas (Grenoble,

Paris, Rouen and Strasbourg, figure 1) that were chosen because they were contrasted in terms of

urban setting, air quality and emission sources. In each city, the study took place in three sectors

that were selected a priori: (i) « downtown », i.e. the urban sector most exposed to traffic

emissions; (ii) a sector which is representative of urban background air quality; (iii) a sector which

is influenced by industrial emissions. In the latter sector industrial activities comprised mostly

chemical and petroleum plants in Grenoble and Rouen, refinery in Strasbourg; in the Paris

metropolitan area, the ‘industrial sector’ hosted the Paris main harbour, with petroleum storage and

a variety of metallurgy plants.

The study included 6-13 years old children not exposed to Environmental Tobacco Smoke (ETS),

and non-smoking 20-71 years old adults, the latter not being exposed to occupational air pollution

(e.g. no taxi drivers, chemical factory workers and alike). All were volunteers and were mostly

recruited through school teachers (children and parents) or local municipalities’ administrations. A

key selection criteria was that they dwelt and worked (or attended school) in the same urban sector

within their metropolitan area, with a view to sharpen contrasts between average exposures across

urban sectors, if any. The sample size was 20 subjects (10 children and 10 adults) in each sector in

Grenoble, Rouen and Strasbourg, and 30 ([15+15] in the downtown sector of the Paris metropolitan

129

area).

With a few exceptions, all volunteers contributed to two series of personal exposure measurements:

during the ‘cold season’, from February to March, and during the ‘hot season’, from May to the

beginning of July. Since the study could not take place in parallel across cities, due to logistic and

financial reasons, it spanned over 3 years, starting in Grenoble (2001), then Paris (2002), Rouen

(2002-2003) and finally Strasbourg (2003)

Each volunteer filled in questionnaires on his (her) life environments (at home, at work or school)

as well as a detailed (15 minutes resolution) time-activity diary.

Personal exposure

Particles (PM2.5 and PM10) were sampled during 48 hours with the Harvard ChemPass® (Demokritou

et al. 2001) installed in a rucksack. The equipment comprised a portable pump BGI® (model 400)

providing a 1.8 l/min air flow in each head. Particles were collected on Teflon filters (Gelman®,

diameter 37 mm, porosity 2 µm).

The filters were weighed using a microbalance (Mettler Toledo MT5) with a sensitivity of 1 µg.

Sampled filters were stored in a room controlled for temperature (20 1°C) and relative

hygrometry (50 3%) and were equilibrated with these conditions for at least 24-h prior weighing.

The balance was first calibrated and zeroed, and the electrostatic charges on the filters were

eliminated using an ionization system (HAUG Discharge system, Multistat). Each filter was

weighed thrice and the mean of the three values was recorded with a standard deviation (S.D) lower

than 4 µg. Three control filters were weighed during each weighing session and used to correct for

weight changes in the sampled filters caused by variations in the balance room atmosphere. The

PM2.5 and PM10 mass concentrations (abbreviated here respectively as M2.5 and M10) were

determined by the ratio between the weight of collected particles and the air volume collected

during the sampling.

130

After weighing, the reflectance of all Teflon filters was measured by a reflectometer (Photovolt

corporation, New-York City, model n°610) using a green light. After warming up for at least 15

minutes, the reflection meter is set to zero. A control filter was used in each analysis session to set

the reflection meter to 100; thus the reflectance of a control filter being of 100 %, that of a dusty

filter is X %. Thus the absorbance of a dusty filter is equal to (100- X) %. The PM2.5 and PM10

absorbances are abbreviated here as A2.5 and A10.

The Extra Index ; a measure of exposure to traffic exhausts

The ExTra index is computed using a software that was designed by the French Scientific Center

for Building Physics (CSTB) and the French National Institute for Transport and Safety Research

(INRETS) (Sacré et al. 1995). It estimates ambient concentrations of traffic-related pollutants

(pollution due to car pipe exhausts) such as nitrogen oxides (NOx), carbon monoxide (CO) or

volatile hydrocarbons in front of buildings. It incorporates a dispersion model for canyon streets

(the Operational Street Pollution Model: OSPM) model described elsewhere (Hertel and Berkowicz.

1989). Shortly, the calculation the ExTra index takes into account both proximity traffic emissions

and local dispersion conditions. Calculated concentrations of pollutants have two components: a

regional component corresponding to the background pollution, and a local component due to

traffic emissions in front of the building. This locally generated pollution is modelled according to

traffic conditions, topography, and meteorology. To feed the ExTra software with these data, very

precise information was collected on the local building and street topography, for all locations

where volunteers worked and lived. Data on traffic density for the front door street and the largest

street within 50 meters were also retrieved from municipalities’ traffic statistics files. The levels of

background pollution were provided by the nearest local air monitoring networks.

The performance of the ExTra model to predict NOx concentrations was evaluated in a study

conducted between 1998 and 2001 in four French cities (Reungoat et al 2001; Reungoat et al.

2003), two of them being in the present study (Paris and Grenoble). In this validation study, NO x

131

concentrations measured over 6 weeks with passive samplers, and NOx calculated concentrations

using the ExTra index were compared. The two sets of values were highly correlated (r from 0.99 to

0.95) and showed very good intraclass correlation coefficients (from 0.86 to 0.90).

The model was used to evaluate ambient concentrations of transport-related pollutants in front of

the work and living places of each volunteer of the Genotox’ER study. These estimates were

combined with the fraction of time passed at school or work to compute, for each subject, an

exposure to traffic-related pollution which is expressed as time-weighted NOx concentrations.

Statistical analysis

This paper relates M2.5, M10, A2.5, A10 values, respectively, with the ExTra index for each

subject, and aims at evaluating the personal exposure variable that most closely relates to the ExTra

index, controlling for a set of other personal or ecological variables. As a first step, simple Pearson

correlations were computed across all subjects, and by sector. Then four linear regression models

were built, one for each personal exposure metric (M2.5, M10, A2.5 and A10). To compare the

strengths of the associations, the y variables were, respectively M2.5, M10, A2.5 and A10 and the

explanatory variable was the ExTra index. Since the ExTra index and the PM mass concentrations

did not follow a normal distribution, they were log-transformed. The absorbances followed a

normal distribution. Many other explanatory variables were tested as confounders of this

association, or effect modifiers, and selected using a stepwise backwards selection procedure

(STATA® software), with the significance level for removal from the model set to 0.15. The

variables that were selected in most models were the following: city, season (hot/cold), age category

of the subject (adult/child), time spent outdoor, and some home characteristics (living in an

apartment or a house, type of ventilation). To compare the performance of the mass (M2.5, M10)

and of the corresponding absorbance exposure metrics (A2.5, A10), it is important that the models

incorporate the same set of confounders. To do so, a first series of models were built on the basis of

the variables selected with the R2.5 (respectively the R10) exposure metric, and the corresponding

132

mass models were forced to incorporate the same variables. Conversely, the variable selection

enforcement procedure was also conducted based on the mass models. Finally the urban sectors

variables were introduced into the ‘final’ models to assess their influence.

Results The distribution of the ExTra index values across all study subjects, PM mass concentrations and

absorbances are presented, by urban sector, in table 1 and in figures 2, 3 and 4. The ExTra index is

greater in the proximity sector than in the background area, the industrial area being in an

intermediate position. Identical contrasts are observed for the absorbance index but not for the PM

mass concentrations.

Table 2 summarizes the Pearson correlation coefficients between the different exposure variables

parameters. Correlations are strong between the two size fractions PM mass concentrations (0.82)

and absorbance (0.78). Stronger correlations with the ExTra index are observed for the two

absorbance metrics (0.36 and 0.40, respectively for A2.5 and A10) than for the mass concentrations

metrics (0.21 and 0.17).

Table 3 summarizes the linear regression model parameters, irrespective of the urban sectors.

Contrasts between the predictive value of absorbance and mass concentrations metrics for PM10 are

striking, indicating that the ExTra index is more closely associated with absorbance exposure

measures than with mass concentration measures, controlling for the confounders in the models.

Similar contrasts were observed for PM2.5 (results not shown).

Now, when the models are also adjusted on urban sectors, a substantial part of the association

between the ExTra index and absorbances is captured by the traffic proximity sector variable (table

4). By contrast, the association parameters of mass concentrations are hardly altered.

133

DiscussionThis study is an attempt to evaluate which of personal measurements of PM10 and PM2.5 mass or of

PM10 and PM2.5 absorbance indexes is best associated to traffic exhaust. The statistical models were

not built for explanatory purposes (i.e. : which are the determinants of exposure ?), which are out of

the scope of this paper ; rather, they aim at comparing the strengths of the associations between an

independant index of exposure to traffic exhausts and different personal exposure variables, while

controlling for a set of confounders. The results suggest that PM10 and PM2.5 absorbance indexes are

more closely related to an indirect measure of traffic exhausts, the ExTra index, than the

corresponding gravimetric measures. While absorbance measures, like the ExTra index, are greater

in the urban sector more influenced by traffic, mass concentrations are more evenly distributed

across the various urban sectors. To illustrate this, proximity/background ratios were about 0.87 for

PM2.5 mass concentrations whereas this ratio was about 1.34 for PM2.5 absorbance. This is in line

with several other studies that have documented a stronger influence of traffic on filter “blackness”

or EC, compared to PM2.5 or PM10 mass concentrations, with ratios from 1.8 to 4.1 for “soot” or EC

and spanning from 0.9 to 1.3 for PM mass concentrations (Janssen et al. 1997; Fischer et al. 2000;

Kinney et al. 2000; Janssen et al. 2001; Roemer et al. 2001; Cyrys et al. 2003).

In this study, we used ambient air concentrations computed by the ExTra model to track exposures to traffic exhausts.

The ExTra model was designed by the French Scientific Center for Building Physics and the National Institute for

Transport and Safety Research (Sacré et al. 1995). A validation study conducted by Reungoat et al showed that ambient

air concentrations of NOx measured at 100 urban addresses in four cities were well predicted by the ExTra model,

suggesting that it could be a useful tool for studying, in an epidemiological or risk assessment setting, the long term

health effects of transport-related emissions (Reungoat et al 2003). Do the conclusions of the ExTra validation study

that relate to NOx data apply to particles? A definitive answer to this question would require a similar study with

particles measurements. However, NOx were shown as very closely related to ultra-fine particles number

concentrations (Nafstad et al 2003; Seaton and Dennekamp 2003). Ultra fine particles, stemming from incomplete

combustion processes in the engine, rather than NOx, at environmental concentrations, may induce an array of short

term or long term health effects (Duhme et al. 1996; Brunekreef et al. 1997; Diaz-Sanchez 1997; Bayram et al. 1998;

134

US-EPA 2002, WHO 2003). Ultra fine particles are poorly associated with the total particles mass measurements

because they are over-weighted by larger particles from other origins, such as erosion or re-suspension of deposited

particles. Therefore, the EC portion, indirectly measured by the filters blackness seems a better indicator of the diesel

particles. Gotschi et al. (2002) also concluded that BS measured on PM2.5 filters can be recommended as a valid and

cheap additional indicator in studies on combustion-related air pollution and health.

In the study by Suvendrini Lena et al. (2002), strong correlations were showed between EC concentrations and traffic

density of diesel vehicles, suggesting that EC concentrations could be used as marker of the diesel particles presence.

The reliability of the assay techniques of EC is still questionable, however, lending some appeal to more simple

techniques such as absorbance techniques. Several studies have documented that BS, derived from absorbance

coefficients, is well correlated with the concentrations of EC or soot (Ulrich and Israel 1992; Kinney et al. 2000;

Janssen et al. 2001; Cyrys et al. 2003). The absorbance measurement would thus be a simple, inexpensive and well

controlled technique to estimate the EC proportion in airborne particles.

One could argue that, to evaluate the relative relevance of mass or blackness measures of particles

to assess the influence of automobile soot emissions, one would be better off with fixed sites

pollution measurements in locations more or less influenced by traffic emissions. Rather, with an

epidemiological or risk assessment perspective, our aim was to evaluate whether exposure metrics,

not only ambient air concentrations, showed differential associations with traffic density in the

living places of urban dwellers. For this, personal exposure data were used. Consequently, the

statistical analysis was conducted so as to control for possible confounders, ie factors both related to

personal exposure and to the ExTra index that could obscure the association between the parameters

of interest. Scaling the models on the variables that best influence the absorbance-ExTra association

or the mass-ExTra association does not alter the results of the analysis (data not shown). Also,

choosing the PM2.5 or the PM10 granulometric fraction has no effect on these conclusions.

Another limitation of our data is that personal exposures, in the study, were only measured during

48 hours periods. The ExTra index, on the other side, is essentially based on data that remain

unchanged throughout the year. In addition to the fact that we compared NOx results computed by

the ExTra model to measured particles exposures, the relatively poor predictive performances of our 135

regression models might also be due to this time scale discrepancy. Moreover, while most

volunteers participated twice in the study (hot/cold season), the regression models accommodated

each measurement as independent, a feature that should have no effect on the observed contrasts

between the absorbance and mass association parameters.

Interestingly, comparing the models with or without the urban sector indicators (all other variables

being unchanged), shows that the association between absorbances and the ExTra variables is partly

captured by the indicator of the urban sector the most influenced by traffic emissions; nonetheless,

above the effect of this proximity sector (which indicates a greater average exposure level than in

the other urban environments), there is still a significant association with the ExTra index. By

contrast, the proximity sector variable is only mildly associated with PM mass exposures (and, here,

negatively, which tends to increase artifactually the effect parameter of the ExTra index compared

to its value without the urban sectors variables). To our view, this observation confirms that

combustion soot emitted by traffic exhauts is better measured using an absorbance index than by

particle mass concentrations (at least within this PM2.5-PM10 granulometric domain).

136

ConclusionSurveillance of ambient air quality yields data that are used, among others, by epidemiologists and

risk assessors to study health impacts. If one wants to evaluate health consequences of automobile

engine particles emissions, indicators of combustion-related particles are more appropriate than the

current mass-derived PM indicators. Absorbance methods applied to appropriate granulometric

particles fractions are easy and cheap to implement. These methods, for which many European

countries have a long lasting experience and large data sets, have been neglected and substituted by

mass metrics. Their appropriateness for health risk assessment and traffic-related risk management

policies should be re-evaluated in the course of the of air quality standards revision processes

AcknowledgementsThis project was funded by the PRIMEQUAL-PREDIT 2 national research programme on air

quality, the Ministry of Health, the Rhône-Alpes region air quality programme and by the

Foundation of France. Éléna Nerrière received a Ph.D. grant by ADEME, INERIS and the National

Health Surveillance Institute (InVS). The authors thank all the volunteers who participated in this

study, and the air quality network. The contribution of the air quality monitoring networks is also

acknowledged (Ascoparg, Airparif, Air Normand, ASPA).

137

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141

Sector

(number of subjects)

ExTra

Index*

M2.5

(µ/m3)

M10

(µ/m3)

A2.5

(% of light )

A10

(% of light)

Mean

(standard

deviation)

Proximity (162)

Background (108)

Industry (107)

1.0 (0.4)

0.6 (0.3)

0.7 (0.3)

28.6 (15.0)

32.8(22.0)

32.2 (17.2)

48.9 (20.9)

54.1 (30.5)

50.7 (22.6)

33.5 (10.4)

24.9 (12.8)

24.7 (12.4)

35.4 (10.2)

25.4 (13.5)

24.9 (13.2)

*ExTra index is equivalent to ambient air NOx concentrations divided by 100

Table 1: Summarised descriptive statistics of personal exposure parameters across all cities,

by urban sector.

Table 2: Pearson correlation coefficients between PM mass concentrations, corresponding

absorbances and ExTra Index, across all cities and sectors. (M2.5, M10 and ExTra are log

transformed)

M2.5 M10 A2.5 A10

M10 0.82

A2.5 0.32 0.28

A10 0.26 0.21 0.78

ExTra 0.21 0.17 0.36 0.40

142

ß coefficients (standard deviation) Student t p valueA10 LogM10 A10 LogM10 A10 LogM10

LogExTra 8.36 (1.33) 0.08 (0.04) 6.25 1.74 0.00 0.08Grenoble 1.13 (1.66) 0.14 (0.06) 0.68 2.60 0.50 0.01Rouen -1.76 (1.93) 0.17 (0.07) -0.91 2.65 0.36 0.01Strasbourg 3.25 (1.79) 0.60 (0.06) 1.82 9.88 0.07 0.00Season -1.78 (1.21) -0.17 (0.04) -1.47 -4.23 0.14 0.00Apartment 6.45 (1.42) 0.01 (0.05) 4.55 0.13 0.00 0.90Time-outside 1.09 (0.74) 0.04 (0.02) 1.47 1.50 0.14 0.13Constant 26.10 (2.25) 3.63 (0.07) 11.61 48.06 0.00 0.01Table3: Linear regression model parameters with PM10 mass concentration or absorbance (unadjusted for urban sectors).

ß coefficients (standard deviation) Student test values p valuesA10 LogM10 A10 LogM10 A10 LogM10

LogExTra 5.74 (1.57) 0.13 (0.5) 3.65 2.44 0.00 0.01Grenoble 0.96 (1.65) 0.15 (0.06) 0.58 2.71 0.56 0.01Rouen -2.58 (1.93) 0.18 (0.06) -1.34 2.74 0.18 0.01Strasbourg 3.94 (1.79) 0.58 (0.06) 2.20 9.57 0.03 0.00Proximity 5.36 (1.76) -0.11 (0.06) 3.05 -1.80 0.00 0.08Industry -0.02 (1.77) -0.06 (0.06) -0.01 -0.94 0.99 0.35Season -1.80 (1.20) -0.17 (0.04) -1.51 -4.26 0.13 0.00Apartment 4.39 (1.68) 0.01 (0.06) 2.61 0.26 0.0.1 0.80Time-outside 0.79 (0.74) 0.04 (0.02) 1.08 1.66 0.28 0.10_cons 24.89 (2.71) 3.70 (0.09) 9.18 40.11 0.00 0.00Table 4: Linear regression model parameters with PM10 mass concentration or absorbance, adjusted for urban sectors.

143

Figure 1: Location of the four study areas in France

Figure 2: Distribution of the ExTra Index according to urban sectors (all cities).

Figure 3: Distribution of the absorbances associated to PM (R2.5 and R10) according to

urban sectors (all cities).

Figure 4: Distribution of PM mass concentrations (M2.5 and M10, in µg/m3) according

to urban sectors (all cities).

Figure 1

144

0.5

11.

52

2.5

EX

TRA

proximity industry background

Figure 2

020

4060


A25 A10

Figure 3

050

100

150

200


M25 M10

Figure 4

145

VII- Caractérisation du risque de cancer

VII.1- Application au cas des particules (populations de l’étude et extrapolation par SIG)

Ce travail a fait l’objet d’un article qui sera prochainement soumis à une revue dont le

choix est encore indéterminé.

L’objectif de l'étude Genotox'ER est de décrire les niveaux d'exposition aux particules

ambiantes et à leurs composants cancérogènes (les métaux génotoxiques et des composés

organiques -HAP) parmi 4 populations urbaines françaises. Les expositions personnelles ont

été mesurées auprès de petits groupes de volontaires vivant dans 3 secteurs urbains distincts

supposés contrastés en terme de qualité de l’air : fond urbain, environnement industriel, et

secteur fortement influencé par les émissions du trafic ("secteur de proximité"). Les

expositions moyennes ont été estimées par ville et secteur urbain en utilisant un modèle

multiple de régression linéaire basé sur les expositions personnelles mesurées. Un Système

d'Information Géographique (SIG) a été utilisé pour transposer les expositions moyennes à

l’ensemble de la population de chaque agglomération participante (de 241 012 à 5 753 650

habitants de plus de 30 ans). A partir des estimations du Risque Relatif (RR) établies dans le

cadre de l'étude de l’ACS, nous avons évalué le nombre de décès par cancer du poumon

attribuables à l'exposition chronique aux particules fines (PM2.5) parmi les adultes. Il est

proposé ici, pour apprécier l’influence du choix du niveau de base correspondant à un « risque

nul », de faire 2 scénarios, faisant varier le niveau de référence B de PM2,5 à 4,5 µg/m3 ou 9

µg/m3. Les expositions moyennes de la population varient de 17 à 47 µg/m3, selon les villes.

Les variations entre secteurs sont plus faibles ; c’est en Ile de France où elles sont le plus

marquées entre la zone de fond (17 µg/m3) et le secteur industriel ou de proximité au trafic

(26 et 25 µg/m3). Le nombre annuel moyen de décès par cancer de poumon attribuables à

l’exposition aux particules varie selon la ville de 16 à 404 pour B=4.5 µg/m3, et de 12 à 303

pour B=9 µg/m3. La proportion des cas attribuables par secteur intra urbain dépend de la

distribution des populations et des niveaux d'exposition ; elle atteint 60 % dans le secteur de

proximité de Strasbourg. L'impact sanitaire des expositions chroniques à la pollution

atmosphérique en zones urbaines des pays développés justifie la poursuite des efforts pour

diminuer les sources de ces polluants et réduire les expositions. Les émissions par le trafic

contribuent encore de manière significative à la mortalité par cancer de poumon en France.

146

Lung cancer risk assessment in relation with

personal exposure to airborne particles in

four French metropolitan areas.

Éléna NERRIERE1, Denis ZMIROU-NAVIER1, Patrick DESQUEYROUX2, Adeline

MAULPOIX3, Nathalie LECLERC4, Isabelle MOMAS5, Pierre CZERNICHOW6


2 Géocible 5 avenue de la villa Antony 94410 Saint Maurice, France

3 Institut de Veille Sanitaire 12, rue du Val d'Osne 94415 Saint Maurice, France




Address for correspondence: Denis ZMIROU-NAVIER, School of Medicine, INSERM, 9 av de la Forêt de HayeBP 184 - 54505 Vandoeuvre-les-Nancy Cedex, FranceE-mail : [email protected]

147

Abstract

The Genotox’ER study was designed to describe exposure levels to ambient air particles and

their carcinogenic components (genotoxic metals and organic compounds – PAHs) among

four French urban populations. Personal exposures were measured among small groups of

volunteers living in three distinct urban sectors that were expected to be contrasted in terms of

air quality: urban background, industrial environment, and urban area highly influenced by

traffic emissions (“proximity sector”). Average population exposures by city and urban sector

were estimated using a multiple linear regression model based on measured personal

exposures. A Geographic Information System (GIS) was used to extrapolate average

exposures to the total population of each metropolitan area (from 241 012 to 5 753 650

inhabitants 30 years or older). We assessed the total number of lung cancer deaths attributable

to chronic exposure to fine particles (PM2.5) among adult populations using the Relative Risk

(RR) estimates established within the framework of the CSP II study. The “no risk” baseline

(B) exposure level was set at 4.5 µg/m3 and 9 µg/m3, respectively.

Average population exposures ranged from 17 to 47 µg/m3, according to cities, with little

differences across sectors, except in Ile de France where subjects living in the proximity and

industrial sectors were most exposed (25 and 26 vs 17 µg/m3). The attributable annual number

of lung cancer cases ranged from 16 to 404 for B=4.5 µg/m3, and from 12 to 303 for B=9

µg/m3. The proportion of estimated attributable cases across the 3 urban sectors combines the

effects of population distribution and of exposure levels; it reaches 60 % in the Ile de France

proximity sector. The health impact of chronic exposures to urban air pollution in

metropolitan areas of developed countries warrants further efforts to abate sources of

toxicants and to reduce exposure. Traffic emissions still contribute significantly to the total

lung cancer burden in France.

Key-words: PM2.5, personal exposure, GIS, lung cancer, risk assessment

148

Funding sources

We provide the formal assurance that any studies involving humans and experimental animals

were conducted in accordance with national and institutional guidelines for the protection of

human subjects and animal welfare.

Introduction

Several epidemiologic studies suggest that the risk of lung cancer is increased among

populations living in geographical areas affected by air pollution (Barbone et al., 1995;

Beeson et al., 1998; Laden et al., 2001; Nyberg et al., 2000; Pope et al., 2002; Nafstad et al.,

2003). Fine particles were significantly associated with the risk of cancer in the extended

follow-up of the Six Cities and ACS cohorts (Laden et al., 2001; Pope et al., 2002). The

carcinogenic potency of particles may be partly due to the genotoxic compounds they convey,

such as some metals (Fernandez et al., 2001; 2002) and Polycyclic Aromatic Hydrocarbons

(PAHs) (Ares et al., 2000; Burgaz et al., 2002; Iwai et al., 2000; Kyrtopoulos et al., 2001;

Spinosa et al., 1999).

A major limitation of many epidemiologic studies is assessment of exposures. Many

published studies have used levels of pollutants monitored by background stations of ambient

air quality surveillance as an indicator of personal exposure (Jedrychowski et al., 1990;

Dockery et al., 1993; Barbone et al., 1995; Pope et al., 1995; Pope et al., 2002; Nafstad et al.,

2003). Doing so, the spatial heterogeneity of air quality may be overlooked (Katsoutanni et

al., 1997; Levy et al., 2000a; Kavouras et al., 2001; Goswami et al., 2002). Personal

exposures are influenced by indoor environments and by local sources of emissions in

ambient air, such as cars and trucks engine exhausts, building heating and industries

(Harrisson et al., 1997; Kavouras et al., 2001; Areskoug et al., 2000; Harrisson and Yin, 2000;

Nyberg et al., 2000; Koistinen, 2002; Cyrys et al., 2003).

149

The Genotox' ER project is an attempt to study spatial heterogeneity of personal and

population exposures across urban environments. It was designed to describe exposure of

French urban populations to ambient air suspended particles and their carcinogenic

components (genotoxic metals and organic compounds – PAHs). In four metropolitan areas,

personal exposures were measured among groups of subjects living in distinct urban sectors

that were chosen a priori to be contrasted in terms of air quality. A Geographic Information

Systems (GIS) approach was used to extrapolate average personal exposures to the total

population of each metropolitan area. We then undertook a lung cancer impact assessment

and estimated the number of lung cancer deaths that could be attributable to fine particles in

ambient air.

Methods

To assess the health impact of an environmental toxicant, one needs exposure and dose-

response estimates. The effect that is studied is mortality by lung cancer related to chronic

exposure to fine particles (PM2.5). The model of dose-response relationship that we chose is

that of the Relative Risk (RR) established within the framework of the Pope et al. study

(2002) (updated from the ACS study in the United States [Pope et al. 1995]). Covering the

1979-2000 period, this cohort study among adults 30 years old and over controlled for many

confounding factors such as sex, age, race, education, marital status, smoking, body mass,

alcohol consumption, occupational exposure, and diet, while accounting for spatial trends.

The magnitude of the effect depended on how the time frame of exposure was considered, and

ranged from 1.08 (95% CI 1.01 – 1.16) for the 1979-1983 period to 1.13 (95% CI 1.04 – 1.22)

for the 1999-2000 period and 1.14 (95% CI 1.04 – 1.23) when the two periods were averaged.

We used here the RR from the first period.

150

Study subjects

The Genotox’ER multicenter study was carried out in four French metropolitan areas

(Grenoble, Ile de France, Rouen and Strasbourg) that were chosen because they were

contrasted in terms of urban setting, air quality and emission sources. The sites were also

selected because monitoring stations could be set in appropriate locations in the framework of

a pilot program conducted by the French Agency for Environment and Energy Management

(ADEME) which funds the air quality monitoring equipment throughout the country. In each

metropolitan area, three sectors were determined a priori: (i) «traffic proximity», i.e. the urban

sector most exposed to traffic emissions; (ii) a sector which is representative of urban

background air quality; (iii) a sector which is influenced by industrial emissions. These

industrial activities comprised mostly chemical and petroleum plants in Grenoble and Rouen,

refinery in Strasbourg; in the Paris metropolitan area, the ‘industrial sector’ hosted the Paris

main harbour, with petroleum storage and a variety of metallurgy plants. Partitioning each

metropolitan area into these sectors was done after expert judgment (the heads of the air

quality monitoring networks).

The exposure study included 6-13 years old children not exposed to passive smoking, and

non-smoking 30-71 years old adults, the latter not being exposed to occupational air pollution

(e.g. no taxi drivers or chemical factory workers). All were volunteers and were mostly

recruited through school teachers (children and parents) or local municipalities’

administrations. A key selection criterion was that they dwelt and worked (including at

school, dealing with children) in the same urban sector within their metropolitan area, with a

view to sharpen contrasts between average exposures across urban sectors, if any. The sample

size was 20 subjects (10 children and 10 adults) in each sector in Grenoble, Rouen and

Strasbourg, and 30 ([15+15] in the downtown sector of the Paris metropolitan area). The

present impact assessment concerns only the adult population, in accordance with the RR

construction by Pope et al.

151

With a few exceptions, all volunteers contributed to two series of personal exposure

measurements: during the ‘cold season’, from February to March, and during the ‘hot season’,

from May to the beginning of July. Since the study could not take place in parallel across

cities, due to logistic and financial reasons, they were scattered over 3 years, starting in

Grenoble (pilot study in 2001), then Ile de France (the metropolitan area of Paris, in 2002),

Rouen (2002-2003) and finally Strasbourg (2003) (see map in figure 1).

Exposure assessment

Personal exposure to PM2.5 particles

Particles were sampled during 48 hours with the Harvard ChemPass® (Demokritou et al.,

2001) installed in a rucksack. The equipment comprised a portable pump BGI® (model 400)

providing a flow in each head of 1.8 l/min. Particles were collected on Teflon filters

(Gelman®, diameter 37 mm, porosity 2 µm). The filters were weighed using a microbalance

(Mettler Toledo MT5) with a sensitivity of 1 µg. Sampled filters were stored in a room

controlled for temperature (20 1°C) and relative humidity (50 3%) and were equilibrated

with these conditions for at least 24-h prior weighing. The balance was first calibrated and

zeroed, and the electrostatic charges on the filters were eliminated using an ionization system

(HAUG Discharge system, Multistat). Each filter was weighed thrice and the mean of the

three values was recorded with a standard deviation (S.D) lower than 4 µg. Three control

filters were weighed during each weighing session and used to correct for weight changes in

the sampled filters cause by variations in the balance room atmosphere.

Population exposures

Personal exposure data were used to derive average population estimates. Rather than

computing crude averages by city and urban sector, a multiple linear regression model was

accommodated, in a view to stabilize the average exposure estimates using the whole set of

data. The explained Y variable was the expected personal exposure averaged over the two

study seasons, and the explanatory variables informed the city (one of the four metropolitan

152

areas), the urban sector (respectively background, proximity or industrial), the age category

(child or adult) and allowed for an interaction city*sector. Using this model parameters,

predictions of modelled population exposures by city and urban sector were computed for

adults.

Geographic Information Systems approach

A GIS approach was used in order to assess population sizes so as to apply the population

exposure estimates derived from the preceding step to the metropolitan area population en

large. The software that we used is Geoconcept®. The French National Institute for Statistic

and Economic Studies (INSEE) subdivides the whole country into elemental spatial units. In

each metropolitan area, each elemental unit were allotted to one of 3 urban sets that mimicked

the study volunteers subgroups, ie,: 1- a set highly influenced by traffic; 2- a set influenced by

industrial activities; 3- a urban “background” set that was defined as the total metropolitan

area but sets 1 and 2. Our operational definition for set 1 was the following: all elemental

spatial units located in a stripe about 100 m from city roads where traffic intensity is greater

than 10 000 vehicles/day. Segment 2 was the area under the influence of industrial emissions.

To define this area, we retrieved annual emission data for NOx, Volatile Organic Compounds

(VOC) and Total Suspended Particles (TSP) from the local Industry and Environment

administration (year 2000 for Paris and Strasbourg, 2001 for Grenoble and 2002 for Rouen).

According to European Union regulations, all factories whose emissions exceed a given level

have to declare annual emission estimates for several pollutants (EU 2000). In the Grenoble

industrial sector, 10 factories emitted a total of 5 827 tons of NOx (declaration threshold: 150

t), 13 factories emitted 4 688 t of VOC and 1 factory emitted 200 t of TSP (threshold: 150 t).

In the Paris area industrial sector, 25 factories emitted 21 160 t of NOx, 13 factories emitted

10 288 t of VOC and 9 factories emitted 8 733 t of TSP. The corresponding Rouen data were

3 258 t of NOx by 3 factories, and 346 t of TSP (1 factory). In Strasbourg, 2 factories emitted

1 426 t of NOx, 5 factories emitted 1634 t of VOC and 1 factory emitted 234 t of TSP. Using

153

the GIS, we defined around each single factory a circle area whose ray was 250, 1000 or 2000

meters according to its emission levels (see table 1). Eventually, segment 2 was composed of

all elemental spatial units that were included (totally or partially) within an ‘industrial circle’

for any one of the 3 pollutants. A unit that pertained both to segment 1 and to segment 2 was

regarded as belonging to segment 1. As indicated above, segment 3 was defined by difference.

Population data were obtained from the French Office of Population Censuses for the 1999

census. These data were detailed by 5 years age groups for all urban units, and we worked on

subjects aged 30 or older.

Lung cancer mortality

The baseline frequency of deaths per year was restricted to the number of deaths occurring

among those aged 30 and older. The number of deaths from lung cancer by gender and year of

age (code 162 in the 9th revised International Classification of Diseases) that occurred during

the year 1999 were obtained from the French National Medical Research Institute (INSERM).

Because of French privacy laws and confidentiality requirements these mortality data were

provided by metropolitan areas, not by individual city within the metropolitan areas.

Impact assessment

To derive the number of cases attributable to air pollution, we applied the model described by

Künzli et al. (2000). We deliberately chose a conservative approach, thus consistently

selecting the methodological assumptions in a way to get an impact which may be expected to

be ‘at least’ that attributable to air pollution. Using the exposure-response function, expressed

as a RR per 10 µg/m3, we calculated the attributable number of cases (D10) for an increase of

10 µg/m3 PM2.5. The calculation of D10 requires, however, prior definition of P0, the lung

cancer mortality, given a reference level of exposure E0. We derived P0 applying the risk

function backwards from PE (the observed mortality rate in a given metropolitan area) and E0

(the current population average exposure in a given metropolitan area) with the following

formula:

154

Then With D10 and the number of people living in each area, the number of cases attributable to air

pollution could be calculated. Then we summed up the estimates over all the metropolitan

areas.

Since there is no evidence of any threshold, we carried out a sensitivity analysis, using two

‘reference values’: 4.5 and 9 µg/m3 PM2.5. Moreover, since the study by Pope et al. did not

include population living in regions with PM2.5 levels below 5 µg/m3, we did not extrapolate

the risk function down to zero.

Results

The adult volunteers contributed to a set of 262 personal exposure data over the two study

seasons; they are partitioned by metropolitan area and urban sector in table 2. The total

population in the study metropolitan areas consisted of 6 464 610 inhabitants, aged 30 years

and older, representing 24 % of the French urban adult population, and 18 % of France,

including rural populations. Table 3 apportions the total population according to city and

urban sector, following the rationale explained in the methods section.

In this population, 3 977 lung cancer deaths occurred in 1999, yielding a crude incidence rate

of 61.51 per 100 000 for his age category. The average modelled personal exposure was about

30 µg/m3 PM2.5 (95 % CI=10) in the 4 metropolitan areas.

Exposure levels are exhibited in table 4, with crude personal exposures and modelled

population exposures, according to city and sector. Multiple linear regression model

parameters are exposed in table 5. Average population exposures range from 17 to 47 µg/m3,

according to cities, with little differences across sectors, except in Ile de France where

155

subjects living in the proximity and industrial sectors are most exposed (25 and 26 vs 17

µg/m3).

Table 6 summarizes the estimated annual number of attributable cases by city, as well as their

corresponding attributable fractions. Results are presented for the Pope et al RR estimates

based on mean concentrations for 1979-1983, under two different assumptions regarding the

reference level (4.5 and 9 µg/m3 respectively). According to the city, the attributable number

of lung cancer cases range from 16 to 404 for B=4.5 µg/m3, and from 12 to 303 for B=9

µg/m3. Their related attributable fractions span respectively from 12 to 27 % (B = 4.5 µg/m3)

and from 8 to 24 % for (B = 9 µg/m3).

Figure 2 apportions estimated lung cancer deaths counts attributable to PM2.5 exposure by city

and sector. These proportions are relatively similar across the 4 metropolitan areas. According

to the site, 34 to 50 % of the cases are assigned to the urban background sector, 37 to 60 % to

the traffic proximity sector, and 3 to 16 % to the industrial sector. It is in Strasbourg that the

percentage is strongest in the industrial sector. In Ile de France and Strasbourg, the

percentages assigned to the proximity sector are the largest.

Discussion

The main results of this study, based on the lowest reference level (4.5 µg/m3) are the

following: the estimated annual number of attributable lung cancer deaths is 404 in Ile de

France, 16 in Grenoble, 48 in Rouen and 25 in Strasbourg, which corresponds respectively to

attributable fractions of 12, 14, 27 and 13 %. The attributable number of cases depends not

only on exposure levels but also on the size of the exposed population. Thus, it is greater in

Ile de France than in Strasbourg whereas exposure levels are weaker, because the population

is much larger. The distribution of cases by sector shows relatively even across metropolitan

areas, except in Ile de France, the traffic sector exhibits a greater proportion of cases (57 %)

while this area represents 46 % of the population.

156

Several issues warrant comments. Some relate to the procedure that we followed to estimate

population exposure and to the assumptions that were made along this process. Obviously, the

personal exposure study sample size is not very large (from 10 to 15), and may be seen as

minute when divided into city and sector subgroups. In comparison, some studies included

many more subjects, as the EXPOLIS study which included about 500 subjects distributed in

6 countries (Rotko et al., 2000) or the PTEAM study which included 178 participants

(Ozkaynak et al., 1996). It is well established that personal exposure studies are extremely

time and resource consuming, and require a strong cooperation from volunteers. In addition to

small sample sizes, this may result in poor representativeness of the general population

(Oglesby et al., 2000). The impact of such biases may then multiply when it comes to

extrapolate exposure figures to large population sets. The proposed GIS approach to

extrapolate the personal exposure data to much larger metropolitan areas’ populations is

debatable in many points (Brauer et al., 2003; Levy et al., 2000b; Nyberg et al., 2000). Now,

PM2.5 data did not show sharp contrasts between subgroups, suggesting that resulting errors

might not be large, but this may not hold true for other pollutants.

An important point relates to usage of personal exposure data to compute risk estimates. First,

the explanatory capacity of the model predicting personal exposures appears rather weak

(R²=0,35); as a consequence its interpretation must be prudent. Secondly, RR values from

Pope et al are based on ambient air levels. It is well known that, dealing with particles,

measured personal exposures are greater than ambient air concentrations (Janssen et al., 1998;

1999; Elbett et al., 2000; Rojas-Bracho et al., 2000; Koistinen et al., in press, Nerriere et al,

submitted). The latter do not take into account micro-environmental determinants of

exposures (indoor sources, transfer rates between outdoor and indoor air, the “personal

cloud”) whose influence on personal exposures depend on individual time activities patterns.

Now, the personal cloud mostly involves the gross fraction of PM10 rather PM2.5 (Clayton et

al., 1993; Wallace et al., 1996; Levy et al., 2000a). A consequence of this discrepancy is that

157

risk estimates and related attributable risk fractions may be overestimated in this study. In

another paper, Genotox’ER personal exposure values and ambient air concentrations

measured during the same 48 hours where compared and showed that, should one relies only

on air quality monitoring data, this overestimation might reach up to 50 % (Nerriere et al,

submitted).

Another limitation of this study rests in that lung cancer cases attributable to air pollution are

related to long term exposures (typically 16 years in Pope et al, up to 30 years in Nyberg et al

2000). Our study informs on much shorter time periods: each subject contributed only to two

48 hours sampling periods and exposures were averaged over groups of subjects who,

collectively, participated to the study across two successive periods of 3 months. A strong

assumption is made as to how current exposures relate to the previous long term values, both

quantitatively and qualitatively. Particulate air pollution in the past is liable to have been not

only different in air concentration levels and spatial distribution, but also in nature and

toxicity, as shown in former Eastern Germany (Pitz et al, 2001; Ebelt et al, 2001).

Levels are relatively homogenous across sectors, except in Ile de France where pollution is

weaker in the background sector (about 17 µg/m3). Although PM2.5 is a good indicator of air

pollution from a variety of sources, there is clear evidence that other indicators better

represent contrast between sectors in relation with local sources. Other authors and the present

study suggest that PM absorbance is a better indicator of exposure to the particulate phase of

tail pipe emissions than gravimetric measures (Cyrys et al, 2003; Gotschi et al , 2002;

Nerriere et al, submitted). Unfortunately, one cannot use these data for health impact

assessment, in the absence of corresponding dose-response relationships.

We used lung cancer mortality data rather than lung cancer incidence for two reasons. First,

French cancer registries do not cover the entire population and do not provide a representative

sample of the national population. Second, we wanted to be in line with the methods and

populations of the CPS II study. Accordingly, the baseline frequency of deaths per year was

158

restricted to the number of deaths occurring among those aged 30 and older. For lung cancer

mortality, the national source may be considered accurate, although reliability of cause

specific death certificates could vary across different age groups, and regions.

This study heavily relied upon effect estimates derived from the CPS II conducted in the

USA, whose validity in the French context could be challenged in case of differences in the

particle sources and mixture, their size distribution, or their chemical nature (Spix et al 1998)

as well of differences in population characteristics. This transposition was considered to be a

non-quantifiable uncertainty which may lead to under- or overestimation of the results.

To conclude, this study adds to the evidence that the health impact of chronic exposures to

urban air pollution in metropolitan areas of developed countries warrants further efforts to

abate sources of toxicants. Traffic emissions still contribute significantly to the total lung

cancer burden.

Acknowledgements

This project was funded by the PRIMEQUAL-PREDIT 2 national research programme on air

quality, the Ministry of Health, the Rhône-Alpes region air quality programme, by Nancy

University and by the Foundation of France. Éléna Nerrière received a Ph.D. grant by

ADEME, INERIS and the National Health Surveillance Institute (InVS). The authors thank

all the volunteers who participated in this study. The contribution of the air quality monitoring

networks and ADEME is also acknowledged (Ascoparg, Airparif, Air Normand, ASPA).

159

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Table 1: Circle rays size according to the terciles emissions

Pollutant Minimum

(Kg/y)

Maximum (kg/y) Ray (m)

NOX 150 000 400 000 250

NOX 400 000 1 000 000 1 000

NOX 1 000 000 99 999 9999 2 000

VOC 150 000 250 000 250

VOC 250 000 750 000 1 000

VOC 750 000 99 999 9999 2 000

TSP 150 000 300 000 250

TSP 300 000 500 000 1 000

TSP 500 000 99 9999 999 2 000

VOC: Volatile Organic Compound, TSP: Total Suspended Particles.

165

Table 2: Demographics of the adult population who took part to exposure assessment, according to study area and season

WINTER SUMMER

N Average age

(Std Err)

Average

sex ratio

N Average age

(Std Err)

Average

sex ratio

Ile de

France

Proximity 22 47.7 (10.6) 0.3 19 47.2 (9.6) 0.3

Background 11 42.4 (6.9) 0.2 11 43.3 (8.0) 0.2

Industrial 12 43.3 (10.0) 0.3 11 45.6 (9.1) 0.4

Grenoble

Proximity 9 48.3 (9.0) 0.1 10 48.7 (9.0) 0.1

Background 10 41.7 (13.4) 1 9 41.9 (13.9) 1.2

Industrial 10 46.4 (11.0) 0.6 9 48.5 (8.7) 0.5

Rouen

Proximity 8 40.7 (6.9) 1.5 10 37.7 (9.2) 0.2

Background 11 36.6 (12.8) 0.2 12 36.6 (12.8) 0.3

Industrial 9 43.8 (4.2) 1.2 9 43.7 (3.7) 0.23

Strasbourg

Proximity 10 42.6 (7.0) 0.28 10 42.6 (7.0) 0.28

Background 10 40.8 (8.1) 0.11 10 40.8 (8.1) 0.11

Industrial 10 46.8 (13.0) 0.66 10 46.8 (13.0) 0.66

NB: “proximity”: the urban sector most exposed to traffic emissions; “background”: sector which is representative of urban

background air quality; “industry”: sector which is influenced by industrial emissions.

166

Table 3: Number of subjects aged 30 years or older selected by GIS approach according to the

city and the sector

Number of subjects aged 30 or

older

Proportion of city population by

urban sector

Ile de France

Proximity 2 684 883 46.6

Background 2 909 466 50.6

Industrial 159 301 2.8

Grenoble

Proximity 97 536 40.4

Background 114 083 47.3


Rouen




Strasbourg




Table 4: PM2.5 crude personal exposures (CPE) and modelled personal exposure (MPE)

(averages [and standard deviations]) for adults by city and urban sector (in µg/m3)

Proximity Background Industrial

Ile de FranceCPE 27 (11) 17 (5) 24(9)

MPE 25 (1) 17 (2) 26 (2)

GrenobleCPE 22 (7) 21 (8) 29 (16)

MPE 21 (2) 24 (2) 28 (2)

RouenCPE 24 (13) 27 (16) 24 (14)

MPE 22 (2) 28 (2) 24 (2)

Strasbourg CPE 45 (18) 44 (13) 49 (24)

MPE 46 (2) 47 (2) 45 (2)

167

Table 5: Model parameters estimating PM2.5 personal exposure.

R-squared = 0.35

Coef. (Std. Err.) t value P>|t|

Grenoble -3.60 (2.50) -1.44 0.15

Rouen -3.11 (2.65) -1.17 0.24

Strasbourg 20.48 (2.68) 7.62 0.00

Background -7.63 (2.44) -3.12 0.00

Industrial 1.29 (2.48) 0.52 0.60

Adult -1.32 (1.19) 1.11 0.26

Grenoble background 10.41 (3.88) 2.68 0.01

Grenoble industrial 5.80 (3.89) 1.49 0.13

Rouen background 0.90 (4.29) 3.44 0.00

Rouen industrial 13.79 (4.02) 0.16 0.87

Strasbourg background 0.64 (4.06) 2.36 0.02

Strasbourg industrial -1.73 (4.04) -0.43 0.66

Constant 26.40 (1.55) 16.94 0.00

Table 6: Lung cancer deaths attributable to air pollution (PM2.5) [95% CI] by city

according to the B reference value.

B=4.5 µg/m3 B=9 µg/m3

Attributable

number of cases

(95 % CI)†

Attributable

fraction (%) (95

% CI)

Attributable

number of cases

(95 % CI)

Attributable

fraction (%) (95 %

CI)

Ile de

France

404 [57-722] 12 [2-21] 303 [42-553] 8 [1-16]

Grenoble 16 [3-27] 14 [3-23] 12 [3-22] 10 [3-19]

Rouen 25 [4-43] 13 [2-23] 19 [3-35] 10 [2-19]

Strasbourg 48 [9-76] 27 [5-42] 43 [7-71] 24 [4-40]

RR=1.08 (1.01 – 1.16) †95% Confidence Interval

168

Figure 1: Apportionment of annual attributable lung cancer cases by city and sector

(B=4.5 µg/m3)

Figure 1

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Ile de France Grenoble Rouen Strasbourg

proximity background industrial

169

E- DISCUSSION

La discussion de ce travail traitera successivement des résultats relatifs à

l’appréciation de l’exposition des individus et des populations, puis à ceux relatifs à

l’évaluation du risque de cancer du poumon. L’interprétation que l’on peut faire de ces

résultats sera ensuite éclairée par une analyse critique des limites des outils et méthodes

utilisés.

I- La caractérisation des expositions individuelles

I-1. Rappel des principaux résultats et comparaison avec les données de la littérature

I.1.1- Les niveaux d’exposition personnelle aux PM, NO2 et BTX

Les expositions personnelles aux PM2.5 et PM10 mesurées auprès des volontaires dans

l’ensemble des 4 agglomérations d’étude sont en moyenne, respectivement, égales à 29,3

µg/m3 ± 15,8 µg/m3 et 48,2 µg/m3 ± 21,4 µg/m3. Le ratio moyen PM2.5 / PM10 observé est de

0,60 ± 0,15. Les absorbances associées sont en moyenne de l’ordre de 29 %. Les expositions

personnelles aux NO2 sont en moyenne de 30,4 µg/m3 ± 12,8 µg/m3. Les expositions

personnelles au benzène sont en moyenne de 6,95 µg/m3 ± 4,88 µg/m3, ce qui est supérieur à

la valeur guide de l’Union Européenne de 5 µg/m3 (CE/2000/69). Environ 16 % des individus

explorés présentent une exposition moyenne supérieure à 2 fois cette valeur.

Peu d’études nous permettent de comparer simultanément en France, en population

générale, les expositions aux PM2.5 et PM10 d’enfants et adultes non exposés à un

environnement tabagique. Les expositions aux PM2.5 observées sont proches de celles

observées dans le cadre de l’étude EXPOLIS sur des adultes non fumeurs à Grenoble, qui

s’étendaient en moyenne de 21,9 à 36,7 µg/m3 (Boudet et coll 2000). Cette même étude a

montré des niveaux d’exposition aux PM2.5 beaucoup plus contrastés dans plusieurs villes

européennes (de 10 à 72 µg/m3) du fait notamment de la participation de fumeurs (Koistinen

2002). Les niveaux d’exposition observés chez les enfants aux PM2.5 (30,4 µg/m3 ± 5,9 µg/m3)

et au NO2 (30,2 µg/m3 ± 12,9 µg/m3) sont proches de celles observées dans le cadre de l’étude

VESTA (Zmirou et coll 2002), variant de 18,2 µg/m3 à 29,6 µg/m3 pour les PM2.5 et de 25,7

µg/m3 à 38,4 µg/m3 pour le NO2. Une étude réalisée auprès de 62 employés de bureau

170

parisiens (Mosqueron et coll 2002) a montré que les niveaux d’exposition personnelle aux

PM2.5 étaient de 30,4 µg/m3, valeur légèrement supérieure à celle obtenue dans notre groupe

d’adultes parisiens (27 µg/m3). De la même manière, l’exposition personnelle au NO2 de ces

employés s’élevait à 43,6 µg/m3 contre 33 µg/m3 en hiver et 35 µg/m3 en été dans notre

groupe. Les expositions au benzène mesurées dans l’étude Genotox’ER (7 µg/m3) sont

également inférieures à la valeur moyenne (10,3 µg/m3) obtenue auprès de 50 sujets adultes

non-fumeurs avec le même dispositif de prélèvement lors du programme Macbeth (Gonzales-

Flesca et coll 2000). Cette évolution à la baisse des expositions est cohérente avec la baisse

des teneurs en benzène dans l’essence imposée par la réglementation européenne.

Dans l’ensemble, les expositions de nos volontaires semblent être plus faibles que

celles des études françaises référencées précédemment. Tous les sujets de l’étude ont été

recrutés pour la faible distance qui sépare leur domicile de leur lieu professionnel ou scolaire,

ce qui pourrait expliquer que leur exposition à la pollution automobile lors des déplacements

est plus limitée que dans d’autres études. Au niveau international, d’autres études ont montré

des niveaux similaires d’exposition. C’est le cas d’une étude réalisée par la Community

Action Against Asthma (CAAA) qui a mis en évidence des niveaux d’exposition aux PM2.5 et

PM10 de l’ordre de 25,8 et 68,4 µg/m3 chez des enfants de Détroit (Keeler et coll 2002).

L’étude PTEAM (Ozkayanak et coll 1996) a mesuré des niveaux d’exposition personnelle

bien plus élevés de l’ordre de 150 µg/m3 pour les PM10 auprès de 178 sujets californiens.

Rochas-Bracho et coll (2002) ont montré des niveaux d’exposition très forts (69,5 µg/m3 pour

les PM2.5 et 146,3 µg/m3 pour les PM10) chez des enfants âgés de 10 à 12 ans à Santiago au

Chili.

D’autres études étrangères ont mis au contraire en évidence des expositions plus

faibles que celles observées dans le cadre de Genotox’er. Sorenson et coll (2003) ont mesuré

une exposition personnelle aux PM2.5 moyenne de l’ordre de 16 µg/m3 auprès 50 étudiants du

centre de Copenhague. Liu et coll (2003) se sont intéressés aux expositions de retraités de

Seattle présentant différentes pathologies (maladies cardiorespiratoire et asthme). Les niveaux

mesurés se sont avérés très faibles, en moyenne de l’ordre de 8 µg/m3 pour les PM2.5 par

comparaison avec d’autres travaux sur le même type de population (Elbett et coll 2000, Evans

et coll 2000, Janssen et coll 2000, Williams et coll 2000a, 2000b). Les niveaux mesurés

auprès d’étudiants de New York dans l’étude TEACH (Toxic Exposure Asssessment, a

Columbia/Harvard) sont de l’ordre de 17 à 18,5 µg/m3 pour les PM2.5 selon la saison (Kinney

171

et coll 2002). Ces auteurs ont également mesuré l’exposition au benzène qui est également

plus faible (comprise entre 3 et 4,7 µg/m3) que celle observée dans notre étude (en moyenne 7

µg/m3).

I.1.2- La composition chimique des particules

I.1.2.1- Les HAP

La moyenne des concentrations en HAP « totaux » particulaires (en réalité la moyenne

de la somme des 12 des 16 HAP de la liste de l’US-EPA) sont sensiblement équivalentes

entre les 2 classes granulométriques, à savoir 2,1 ng/m3 pour les PM2.5 et 2,9 ng/m3 pour les

PM10. Nos résultats sont cohérents avec ceux de la littérature en ce qui concerne les HAP les

plus fréquemment retrouvés dans les études, qui sont le pyrène, le benzo[a]pyrène, le

fluoranthène, les benzo[b] et benzo[k]fluoranthène, le benzo[g,h,i]perylène et l’indeno[1,2,3-

c,d]perylène (Mastral et coll 2003; Vera Castellano et coll 2003).

La figure 44 décrit les pourcentages de chaque HAP par rapport à l’ensemble des HAP

détectés dans les extraits organiques des PM2.5. On observe ainsi que les HAP les plus

importants par rapport à la somme des HAP présents sont le benzo[g,h,i]perylène (19 %),

l’indeno[1,2,3-cd]pyrène (15 %),le fluoranthène (15 %), benzo[b]fluoranthène (12 %).

Viennent ensuite le benzo[a]pyrène (8 %), le pyrène (6 %) et l’acénaphtène (6 %). Les

proportions des autres sont inférieures à 5 %. Les résultats des études concernant la

composition des particules en HAP sont loin d’être uniformes. Certaines montrent que les

HAP cancérigènes constituent en moyenne annuelle 80 à 85 % de la totalité des HAP, 21 %

des HAP cancérigènes étant attribuables au benzo[a]anthracène (Kendall et coll 2001);

d’autres indiquent que le phénanthrène, le pyrène et le fluoranthène forment la majeure partie

(50-90 %) des HAP (Wingfors et coll 2001).

172

Figure 44 : Répartition moyenne des HAP en pourcentage par rapport aux 12 HAP « totaux » mesurés dans les extraits organiques de PM2.5.

Dans la section I.2, les différences ou similitudes constatées entre agglomérations et

secteurs urbains sont commentées.

I.1.2.2- Les éléments minéraux

La moyenne des concentrations des éléments totaux particulaires est bien plus élevée

pour les PM10 que les PM2.5 (respectivement 8 124 ng/m3 contre 4 138 ng/m3). Les éléments

minéraux sont donc principalement présents dans la fraction « grosse » des particules,

composées principalement d’éléments d’origine tellurique, constat qui est renforcé par

l’analyse plus fine des compositions.

Les éléments les plus importants en terme de proportion par rapport à la quantité totale

des éléments détectés (tableau 23) sont en effet la silice (de l’ordre de 30 %), le soufre (24 %)

173

5.765%1.258%

14.92%

5.662%

3.79%

5.368%

12.01%4.646%

8.296%

3.904%

19.52%

14.87%

acenaphtene AnthraceneFluoranthene PyreneB(a)A ChryseneB(b)F B(k)FB(a)P D(a,h)AB(g,h,i)P In(1,2,3,c,d)P

et le calcium (17 %). La silice et le calcium sont issus principalement des phénomènes

d’érosion et sont liés aux constituants des bâtiments et revêtements en milieu urbain. Ils sont

suivis par un groupe dont les valeurs sont comprises entre 2 et 10 %, il s’agit du phosphore,

du potassium, du fer, du chlore et de l’aluminium. Les autres ont des valeurs inférieures à 1

%. Cyrys et coll (2003) se sont intéressés à la composition élémentaire des particules

ultrafines de l’aérosol urbain d’Erfurt (Allemagne) pendant la période 1995-1998 en utilisant

la même technique analytique (PIXE). Nos résultats en terme de distribution sont cohérents

avec ceux de cette étude bien que les quantités qu’ils rapportent soient inférieures d’un facteur

20 en moyenne par rapport aux nôtres. Cet écart est sans doute expliqué par le fait que leurs

analyses ne portent que sur la fraction ultrafine (0,05-1,62 µm). S’il l’on compare les teneurs

que nous avons mesurées sur la fraction PM2.5 à celles mesurées dans l’étude TEACH (Kinney

el coll 2002) sur la même fraction, elles sont comparables pour le chrome et le manganèse.

Celles observées dans notre étude sont plus fortes (d’un facteur de 1,5 à 1000) pour l’arsenic,

l’aluminium, le calcium, le cuivre, le fer, le potassium, le titane et le vanadium. Elles sont au

contraire plus faibles (facteur 2 à 10) pour le plomb et le zinc.

Tableau 23 : Répartition moyenne des éléments minéraux détectés sur les filtres PM 10 en pourcentage (n= 355).Elément Al Si P S Cl K Ca Ti V Cr

Pourcentage 9,7 30,3 1,4 23,8 6 4,4 16,8 0,5 0,1 0,1

Elément Mn Fe Ni Cu Zn As Br Sr Zr Pb

Pourcentage 0,2 4,8 0,1 0,5 1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,2

I.2- La variabilité spatiale des expositions

I.2.1- Les PM, NO2 et benzène

Les expositions personnelles aux PM sont sensiblement plus fortes à Strasbourg que

dans les 3 autres sites, où elles sont plus similaires. Les absorbances associées les plus fortes

sont également observées à Strasbourg, mais aussi en Ile de France. Les ratios PM2.5/PM10

sont plus élevés à Strasbourg et Grenoble. Les expositions personnelles en NO2 sont très

légèrement plus fortes en Ile de France qu’ailleurs.

On observe des contrastes plus modestes entre les expositions personnelles exprimées

en concentration volumique de PM qu’entre les absorbances associées. Ces dernières sont en

effet plus fortes dans le secteur de proximité au trafic automobile. Ces résultats sont cohérents

174

avec ceux d’autres études qui montrent la pertinence d’utiliser comme indicateurs

d’exposition au trafic les fumées noires ou la mesure du carbone élémentaire plutôt que les

concentrations en masse des PM (Pakkanen et coll 2000, Roemer et coll 2001, Cyrys et coll

2003). Les ratios PM2.5/PM10 diffèrent entre les 3 secteurs urbains (plus forts en secteur

industriel). Les expositions en NO2 sont plus fortes dans le secteur de proximité au trafic

automobile. D’autres études ont montré des résultats similaires en comparant des niveaux de

situations contrastées en terme de densité de trafic (Monn et coll 1998, Alm et coll 2000,

Rinjders et coll 2001, Carr 2002, Kousa et coll 2002, Briggs et coll 2003, Gilbert et coll

2003). Les expositions au benzène sont bien plus fortes dans les secteurs industriels et de

proximité au trafic qu’en zone de fond.

I.2.2- Les constituants chimiques des PM, une synthèse des distributions spatiales

Concernant la composition chimique globale des particules, les teneurs en HAP totaux

sont plus élevées à Grenoble et en Ile de France pour les PM2.5 et à Grenoble et Strasbourg

pour les PM10. Les teneurs en éléments minéraux totaux sont plus faibles à Rouen par rapport

aux autres agglomérations. Les concentrations en HAP totaux des PM10 sont plus fortes en

zone industrielle et de proximité au trafic tandis que pour les PM2.5 seule la concentration

moyenne observée en proximité se détache nettement de celle des 2 autres secteurs. Les

concentrations en éléments minéraux totaux des PM sont très homogènes d’un secteur à

l’autre bien que l’écart type observé pour les PM10 industriels soit plus étendu.

Quelques unes des substances véhiculées par les particules sont reconnues comme

étant des traceurs de certaines sources de pollution (trafic, industrielle ou de combustion).

Parmi les HAP, nous pouvons identifier (Masclet et coll 1986, Masclet et coll 1987, Khalili et

coll 1995, Chiuang et coll 1996, Fromme et coll 1998) :

l’Indeno[1,2,3-cd]pyrène, le benzo[g,h,i]perylène qui sont traceurs des émissions par les

véhicules essence,

le benzo[a]pyrène produit lors des combustions incomplètes, quelle que soit la source,

le benzo[b]fluoranthène et le benzo[k]floranthène reconnus comme traceurs des émissions

diesel,

le fluoranthène produit par les combustions et considéré notamment comme traceur de la

pollution par le chauffage urbain.

175

Les teneurs particulaires en B[g,h,i]P, B[b]F, B[a]P et fluoranthène observées en

secteur de proximité au trafic sont effectivement plus élevées que dans les autres secteurs

intra urbains. D’autres études ont montré qu’en général, les concentrations en HAP sont plus

fortes en proximité au trafic par rapport à des zones de fond (DG-Environnement 2001, Smith

et Harrisson 2001, EC 2001, EMEP 2003).

Parmi les éléments minéraux reconnus comme traceurs de certaines sources (Koistinen

2002), figurent :

le brome, le plomb (avant son interdiction au sein de l’UE et en Amérique du Nord), le

cuivre et le zinc pour la pollution automobile ;

le phosphore, le chlore, le soufre et le vanadium pour la pollution industrielle.

D’autres éléments sont considérés comme telluriques (sans sources d’émissions

anthropogéniques particulières, sauf au voisinage de cimenteries ou carrières) comme

l’aluminium, le potassium, le titane, le fer, la silice, le calcium et le manganèse.

L’étude des teneurs des traceurs de la pollution automobile montre que les PM10

collectées dans le secteur de proximité au trafic contiennent effectivement plus de cuivre, de

zinc et de brome que celles collectées en zone de fond ou industrielle. Les niveaux moyens de

concentrations en plomb sont peu différents d’un secteur à l’autre. Ceci est cohérent avec le

fait que le plomb ne représente plus un indicateur pertinent de la pollution par l’automobile

depuis qu’il a été éliminé des carburants.

Les niveaux moyens en soufre et vanadium sont légèrement plus élevés en zone

industrielle que dans les 2 autres secteurs. Les teneurs en éléments telluriques sont, quant à

elles, relativement comparables entre les 3 secteurs, témoignant de leur non spécificité à une

source émettrice particulière.

L’analyse a également porté sur 3 métaux cancérogènes que sont le nickel, le chrome

et l’arsenic. On rappellera que la technique analytique retenue ne permettait pas de mesurer de

manière valide le cadmium. Les PM10 collectées dans les différents secteurs industriels

semblent être plus concentrées en nickel que celles collectées dans les autres secteurs. Deux

types d’activité prédominent majoritairement dans les émissions de nickel (CITEPA 2004) : la

transformation d'énergie (en particulier le raffinage de pétrole et la production d'électricité) et

176

l'industrie manufacturière (les principaux sous-secteurs visés sont la métallurgie des métaux

ferreux, l'agro-alimentaire, la chimie), avec respectivement 48 % et 46 % des émissions

totales de la France métropolitaine en 2002. Les zones industrielles retenues pour le

recrutement des volontaires répondent à ces caractéristiques puisque s’y trouvent selon les

agglomérations raffineries, stockage de pétrole, mais également usines chimiques et

métallurgiques.

Les teneurs des PM10 en chrome sont très légèrement plus fortes en secteur de

proximité au trafic automobile. On aurait pu s’attendre à ce qu’elles le soient en zone

industrielle, du moins en présence d’industries manufacturières. En effet 3 activités

contribuent à la totalité des émissions de ce polluant (CITEPA 2004), dont l'industrie

manufacturière (93 % des émissions de la France métropolitaine en 2002), le

résidentiel/tertiaire (6 %) et la transformation de l'énergie (2 %). Les autres secteurs

d’activités ont une contribution nulle ou très faible (l'agriculture/sylviculture, le transport

routier, les autres transports et les autres secteurs anthropiques). Dans le secteur de l'industrie

manufacturière, les émissions de chrome dans l'atmosphère sont issues principalement de la

sidérurgie (85 % des émissions totales de chrome pour la France métropolitaine en 2002).

D'autres secteurs tels que la production de verre, de ciment, les fonderies représentent une part

bien moindre par rapport au total national : 8 % en 2002.

Les niveaux moyens en arsenic sont assez homogènes entre les 3 secteurs intra

urbains. Les émissions de ce polluant dans l'atmosphère proviennent, d'une part, de la

présence de traces de ce métal dans les combustibles minéraux solides ainsi que dans le fioul

lourd et, d'autre part, de la présence de ce composé dans certaines matières premières comme

par exemple dans les installations de production de verre, de métaux ferreux ou non ferreux

(CITEPA 2004). Le principal secteur, l'industrie manufacturière, représentait en 2002 plus de

80 % des émissions de la France métropolitaine. Le secteur résidentiel/tertiaire et celui de la

transformation d'énergie représentent chacun moins de 10 % des émissions de la France

métropolitaine. Les autres secteurs ont une contribution nulle voire très faible

(l'agriculture/sylviculture, le transport routier, les autres transports, les autres sources

anthropiques).

177

I.2.3- Bilan

Dans des situations contrastées d'exposition personnelle, l’absorbance associée aux

PM est un meilleur indicateur d'exposition à la phase particulaire des émissions automobiles

que les mesures gravimétriques (voir la discussion de l’article présenté au paragraphe V de la

partie résultats). Le NO2 demeure également un bon indicateur de l’exposition à la pollution

automobile, comme en attestent les contrastes observés entre les expositions personnelles

mesurées dans les secteurs de proximité au trafic par rapport aux 2 autres types de secteurs

urbains.

L’analyse descriptive de la composition chimique des particules permet, bien que les

contrastes soient souvent de faible amplitude, de souligner une certaine hétérogénéité des

teneurs en éléments organiques ou minéraux des particules collectées dans les différents

secteurs. Cette hétérogénéité est vraisemblablement due à la présence de sources locales fixes

ou mobiles auxquelles sont exposées les populations avoisinantes.

I.3- Les relations entre niveaux ambiants et exposition personnelle

Tandis que les expositions individuelles moyennes aux particules sont sous-estimées

par les moniteurs extérieurs, dans presque toutes les villes, selon les saisons et les catégories

d'âge, les différences sont modestes pour le NO2 et, en général, dans l'autre sens. Les rapports

entre les expositions personnelles moyennes et les niveaux ambiants extérieurs sont de plus

variables selon les agglomérations et les secteurs urbains. D’autres études ont également mis

en évidence des expositions personnelles plus fortes pour les particules que les niveaux d’air

ambiant extérieurs (Janssen et coll 1998; 1999; Elbett et coll 2000; Rojas-Bracho et coll 2000;

Koistinen et coll sous presse). Une étude similaire a été réalisée auprès 62 employés de

bureau parisiens (Mosqueron et coll 2002) dont les caractéristiques étaient proches de celles

des volontaires adultes suivis à Paris dans l’étude Genotox’er. Leurs résultats ont montré que

les expositions personnelles aux PM2.5 (30,4 µg/m3) étaient supérieures aux niveaux ambiants

locaux concomitants (16,7 µg/m3). Dans ces travaux, des écarts ont également été observés

pour le NO2 (Mosqueron et coll, 2002) et confirmés par d’autres auteurs (Raaschou-Nielson et

coll 1997; Linaker et coll 2000). Les résultats de l’étude Genotox’ER montrent que ces écarts

sont en plus variables selon les villes, les secteurs intra urbains et semblent ainsi fonction du

type d’environnement extérieur.

178

Ces résultats suggèrent que l’utilisation des concentrations ambiantes extérieures pour

évaluer l'exposition moyenne des populations dans les études épidémiologiques sur les effets

à long terme ou dans les études d’évaluation du risque, doit se faire avec prudence et être bien

argumenté, notamment à l’échelle infra urbaine. Il n’est pas possible effectivement, à l’heure

actuelle, de déterminer une « clé de conversion » unique entre expositions et immissions qui

tienne dans toute ville et secteur urbain. Les différences entre les dispositifs de mesure, les

sources locales et régionales de pollution, les pollutions intérieures et les budgets espaces

temps peuvent fortement influencer les relations entre concentrations ambiantes extérieures et

exposition de la population.

Les conséquences de cette hétérogénéité spatiale des relations entre niveaux ambiants

et expositions personnelles sont susceptibles de varier selon le profil de l’étude

épidémiologique ou d’évaluation des risques (Jantunen et coll 2000; Gauvin. et coll 2002).

Les corrélations entre les immissions des particules et les expositions personnelles mesurées

pendant des courtes périodes de temps (en général 24 à 48 heures) selon une approche

« transversale » (études de prévalence) sont généralement faibles, et conduisent souvent à une

mauvaise estimation de l’exposition. Les corrélations sont nettement meilleures lorsqu’elles

sont estimées de manière longitudinale avec des mesures répétées (comme c’est le cas dans

les études sur les effets à court terme en analyse des séries chronologiques). Elles sont

également meilleures lorsque les expositions sont estimées sur des périodes plus longues ou

moyennées sur des groupes d’individus. Notre protocole d'étude combine ces 2 derniers

éléments, puisque les expositions ont été moyennées par groupes de sujets qui,

collectivement, ont participé à l'étude en deux périodes successives de 3 mois, bien que

chaque sujet ait contribué seulement à deux périodes de prélèvement de 48 heures.

L'étude de cohorte ACS réalisée dans 150 agglomérations américaines a montré que

l'exposition à long terme aux particules fines était associée à un plus grand risque de cancer

du poumon (Pope et coll 2002), cet effet étant plus marqué parmi les sujets ayant le niveau

d'éducation le plus faible. Une hypothèse raisonnable pour expliquer cette observation serait

de supposer que ces personnes moins instruites résident dans les secteurs urbains davantage

exposés aux émissions industrielles et automobiles. Une revue récente sur la santé, le revenu

et la pollution de l’air réalisée par O’Neill et coll (2003) suggère effectivement que le statut

socio économique et sa relation avec un état de santé médiocre pourraient être partiellement

expliqués par les différences d’exposition à la pollution. Or ce phénomène ne peut être

179

entièrement perçu lorsque les expositions sont estimées à partir des niveaux ambiants moyens

mesurés par les stations de surveillance (Finkelstein, 2002). Il pourrait donc être pertinent,

lors de l’inclusion de populations à ce type d’études, d’étudier avec soin comment les

populations peuvent être exposées à des sources locales.

La densité de population locale et la conception de l’implantation de ces stations,

conditionnée par les paramètres qu’elles doivent surveiller (par exemple des facteurs

régionaux et/ou des sources locales très spécifiques), peuvent interférer sur l’estimation des

expositions par les stations de surveillance. Bien que des efforts soient faits par les

organismes nationaux et internationaux (ADEME, 2002) pour harmoniser la classification des

sites de mesure et ainsi permettre de comparer les niveaux, une certaine variabilité peut

subsister entre villes et pays. Beaucoup d'attention doit donc être portée au choix des sites de

surveillance de manière à ce qu’ils soient appropriés aux objectifs des différentes études.

I.4- De l’exposition individuelle à l’exposition des populations

Les expositions aux PM2.5 mesurées auprès des volontaires, ont été intégrées dans un

modèle de régression linéaire multiple afin de tenter une transposition des résultats de ce

travail à un ensemble de populations beaucoup plus vaste. Ce modèle a permis d’ajuster les

expositions sur un certain nombre de paramètres connus dans nos différentes populations

(ville, secteur, interaction ville*secteur, catégorie d’âge), et ainsi, en prenant en compte

l’ensemble des données collectées, de stabiliser les estimations. Un SIG a été développé pour

sélectionner les zones d’habitat en reproduisant les mêmes approches de sectorisation que

celles qui ont servi à déterminer les zones de recrutement des volontaires. C’est aux

populations adultes de ces différentes zones qu’ont été appliquées respectivement les valeurs

modélisées pour estimer l’impact sanitaire de l’exposition chronique aux PM2.5. Les

expositions ainsi modélisées varient de 17 µg/m3 à 47 µg/m3 (respectivement pour le secteur

de fond en Ile de France et pour le secteur de proximité à Strasbourg).

II- Contribution à l’évaluation du risque sanitaire

II.1- La caractérisation du danger

Cette partie est discutée dans le projet d’article présenté au chapitre IV des Résultats

relatif à l’étude de la génotoxicité des extraits organiques des particules.

180

II.2- L’impact sanitaire lié à l’exposition aux PM2.5

Nous avons choisi d’étudier la mortalité de cancer de poumon plutôt que l'incidence de

cancer de poumon pour deux raisons. En premier lieu, les registres français de cancer ne

couvrent pas la population entière et ne correspondent pas un groupe représentatif de la

population nationale. En second lieu, nous souhaitions être cohérents avec les méthodes

choisies et les populations étudiées aux USA. C’est pourquoi, la fréquence de base des décès

annuels a été limitée au nombre de décès chez les sujets de plus de 30 ans. La source sur les

données nationales de mortalité par cancer de poumon peut être considérée comme précise,

bien que la fiabilité des certificats de décès par cause ait pu varier selon les catégories d'âge et

les régions.

Les résultats principaux de cette estimation de l’impact sanitaire, selon le plus bas des

deux niveaux de référence retenus (4.5 µg/m3) sont les suivants : par année, le nombre de

décès attribuables à l’exposition aux PM2.5 est estimé à 404 en Ile de France, 25 à Rouen, 48 à

Strasbourg et 16 à Grenoble, ce qui correspond respectivement à une fraction attribuable de

l’ordre de 12, 13, 27 et 14 %.

Le nombre de cas attribuables dépend non seulement du niveau d'exposition mais

également de la taille de la population exposée. Ainsi nous concluons à un plus grand nombre

de cas en Ile de France où la densité de population est plus grande qu'à Strasbourg alors que

les niveaux d'exposition y sont plus faibles. Les niveaux d’expositions personnelles bruts aux

PM2.5 sont en effet plus forts à Strasbourg (en moyenne 46 µg/m3) qu’ailleurs (en moyenne 24

µg/m3). La répartition des cas par secteur intra urbain est relativement homogène entre les 4

agglomérations. Cela est dû au fait que les expositions aux PM2.5 observées sont relativement

homogènes entre les secteurs, excepté dans le secteur de fond en Ile de France qui est plus

faible (environ 17 µg/m3). Cependant, nous observons qu’en Ile de France, le secteur de

proximité au trafic représente 57 % des cas alors que sa population ne représente que 46 % de

celle de l’agglomération.

Bien que les PM2.5 représentent un bon indicateur de la pollution atmosphérique pour

une variété de sources, il est clair que d'autres indicateurs pourraient mieux représenter les

contrastes entre les secteurs notamment dans la mise en évidence de certaines sources locales

de combustion. Les résultats obtenus dans l’étude présentée au paragraphe V du chapitre

Résultats, suggèrent que les absorbances associées aux PM sont de meilleurs indicateurs

181

d'exposition à la phase particulaire des émissions diesel que les mesures gravimétriques.

Cependant, en l’état actuel des données disponibles, nous ne pouvons faire aucune estimation

d'impact sanitaire à partir de ces indicateurs car il n’existe pas de fonction dose / réponse

connue pour les fumées noires comme celle proposée par Pope et coll (2002) pour les PM2.5.

III- Les limites de l’étude

Ces résultats doivent être critiqués maintenant sous l’angle de la qualité des données

collectées et des méthodes d’analyse suivies.

III.1- La mesure des expositions

III.1.1- La population d’étude et le choix des secteurs

L’échantillon de population (environ 270 sujets) n’est pas très grand, une fois réparti

entre les villes, sous secteurs et catégories d’âge. L’échantillon d’étude n’est pas représentatif

de la population générale, la stratégie d’échantillonnage reposant sur le fait que les volontaires

doivent vivre et travailler dans une zone géographique bien définie de manière à représenter

un secteur intra urbain spécifique. Il est de plus maintenant bien connu que les volontaires

participant à ces études tendent à être plus éduqués que la population générale, une

caractéristique dont l’exposition peut dépendre dans une certaine mesure (Oglesby et coll

2000).

Les données collectées chez le même sujet en hiver et en été ont été traitées comme

indépendantes dans les différentes analyses statistiques. Cela est discutable et pourrait avoir

comme conséquences une sous-estimation de la variance et une sur-estimation de la

significativité des résultats.

Le choix des secteurs intra urbain a été fait d’après le jugement d’experts (les

responsables des réseaux de surveillance de la qualité de l’air), sur la base de leur

connaissance des zones exposées à des forts trafics et des industries émettrices. En outre,

indépendamment de leur affectation à un secteur, les individus ont pu se déplacer dans la ville

(les adultes certainement davantage que les enfants), bien qu’ils aient été choisis parce qu’ils

ont déclaré vivre et travailler dans le même secteur urbain.

182

Alors que les stations de surveillance choisies à Paris et à Rouen pour représenter la

proximité au trafic sont plutôt définies, selon les critères de l’ADEME (ADEME, 2002),

comme représentatives du fond urbain dense, les stations retenues à Grenoble et à Strasbourg

sont quant à elles influencées plus directement par les émissions de trafic. Cela peut expliquer

pourquoi les écarts pour le NO2 entre les expositions personnelles et les niveaux ambiants

(article présenté au paragraphe IV du chapitre Résultats) observés dans les secteurs de

proximité à Paris et à Rouen sont plus faibles que ceux observés à Grenoble et Strasbourg.

L’étude par SIG montre que, selon les critères retenus pour classer les îlots urbains

dans les 3 strates de l’étude (fond urbain ; secteur industriel ; secteur de proximité), la fraction

des populations résidant dans ces secteurs urbains est variable selon l’agglomération (par

exemple, la proportion de la population résidant dans la zone d’influence des émissions

industrielles passe de 2,8 % à 17,5 % entre l’Ile de France et Rouen). L’estimation de

l’exposition moyenne de l’ensemble de la population d’une agglomération urbaine doit tenir

compte de cette distribution inégale de la population. C’est ce qui a été fait pour l’évaluation

de l’impact sanitaire. Cette question revêt une importance plus ou moins grande selon que le

polluant considéré connaît une distribution homogène (par exemple les PM2.5) ou au contraire

hétérogène (pax exemple le NO2) sur le territoire urbain.

III.1.2- La métrologie et les techniques analytiques

Une comparaison des concentrations PM2.5 et les PM10 mesurées par le Chempass et

par la méthode gravimétrique de référence (Partisol) a été conduite par l’INERIS. Les

résultats ont montré un biais positif de surestimation des concentrations par le Chempass

allant jusqu’à 30 %. Les corrélations sont cependant très bonnes (de l’ordre de 0,80 à 0,90).

Les écarts observés peuvent être en partie expliqués par le fait que les mesures aient été

réalisées à l’extérieur dans des conditions différentes de celles dans lesquelles le dispositif de

métrologie personnelle est normalement utilisé. Les écarts peuvent également aussi être

expliqués par la fiabilité des dispositifs Chempass et notamment au niveau des points de

coupure (Demokritou et coll 2001).

Comme cela a été décrit dans le chapitre III du Matériel et Méthode, il n’a pas été

possible de mettre au point un protocole permettant de conduire l’ensemble des analyses

chimiques à partir du même prélèvement (analyse des éléments minéraux et extraction des

183

composés organiques). En effet, la méthode PIXE utilisée pour doser les minéraux ne

s’applique pas aux composés complexes tels les HAP, et l’extraction des composés

organiques implique la destruction du filtre. De plus, la nature du support (filtre téflon) ne

permettait pas sa séparation physique en 2 parties.

Les volumes prélevés pendant 48 heures sont relativement faibles (de l’ordre de 5 à 6

m3) et ne permettent pas de préparer une quantité de matière très importante. C’est pourquoi,

les teneurs se situent souvent en limite de détection des composés particulaires. Les

sensibilités obtenues ici pour le plomb, l’arsenic et le nickel sont relativement fortes et

variables (de 2 à 5 ng/m3) et dépendent en partie du volume prélevé et de la quantité de

matière présente sur le filtre. Elles ont été obtenues en optimisant les conditions opératoires

compte tenu de l’énergie utilisable avec le support téflon et pour une durée d’analyse

difficilement augmentable (1 heure d’acquisition par cible). Pour comparaison, sur filtres

polycarbonate avec des prélèvements de 12 m3 en provenance de réseaux, et en limitant

l’analyse aux seuls métaux, les sensibilités obtenues sont les suivantes : Pb : 0,25 ng/m3, Cd :

0,3ng/m3, As : 0,3 ng/m3, Ni : 0,05 ng/m3, ce qui est nettement meilleur.

Si la technique analytique PIXE permet de mesurer un très grand nombre d’éléments

minéraux, le cadmium n’est pas mesurable avec fiabilité. Pourtant, connaître ses teneurs nous

aurait intéressés à cause de son pouvoir cancérogène et de ses nombreuses sources d’émission

majeures (usines d’incinération d’ordures ménagères, fonderies, production d’énergie). Le

rayonnement réémis par l’atome de Cd est en effet parasité par d’autres longueurs d’onde, ce

qui empêche le détecteur de le différencier du bruit de fond aux concentrations auxquelles il

est présent et dans ces conditions de prélèvement.

III.2- La transposition à de plus vastes populations

L'extrapolation par SIG de l'exposition des volontaires à de plus vastes populations

urbaines repose sur un certain nombre d’hypothèses. L’extrapolation suppose que l'exposition

mesurée auprès des volontaires adultes représente l'exposition de tous les adultes vivant dans

ces agglomérations. Or les volontaires ont été choisis parce qu'ils travaillent et vivent dans un

secteur géographique délimité. Cela implique que leurs déplacements sont a priori plus

réduits que ceux de la population générale. Il est connu que le temps passé dans un véhicule

ou les transports en commun contribuent de manière importante à l'exposition personnelle

(Janssen et coll 1998, Levy et col 2000). Cette caractéristique, tributaire de notre mode de

184

recrutement des sujets, pourrait avoir comme conséquence de sous estimer l'exposition des

individus vivant dans le même secteur géographique mais qui sont amenés à utiliser les

transports de manière plus importante.

Le choix des critères pour définir les zones industrielles et de proximité au trafic peut

également être discuté. Cela a d’ailleurs fait l’objet, lors de l’élaboration de la méthodologie à

suivre, de nombreuses discussions au sein du groupe de travail réunissant les experts SIG, les

épidémiologistes impliqués dans l’étude et les experts locaux de la qualité de l’air. La

difficulté majeure pour la détermination des « zones de trafic » était liée à la disponibilité des

données sur le réseau routier et le trafic, ainsi qu’à leur format (parfois non numérisé). La

discussion s’est ensuite portée sur la définition des critères des zones industrielles. Un premier

travail a été réalisé pour sélectionner les zones industrielles à partir de la base de données

Géoroute® développée par l’Institut Géographique Nationale (IGN). Cette approche s’est

avérée imprécise car le caractère polluant n’est pas un élément constitutif de cette base. Il a

alors été envisagé de compléter cette approche en introduisant une sélection des entreprises

par code NAF (Nomenclature d’Activité Française) qui permet de connaître le type d’activité

principale des entreprises. Les activités sélectionnées par les experts du groupe étaient les

suivantes : activités d’extraction, de raffinage et industrielles. Sur la base de cette sélection

d’entreprise, nous avons travaillé à partir du fichier SIREN qui renseigne sur leurs effectifs.

L’hypothèse était que la taille de l’entreprise permet de qualifier l’importance de pollution

potentielle associée. La comparaison des zones industrielles sélectionnées avec les cadastres

d’émission (quant il existe), ou l’avis d’experts, nous ont conduit a abandonner cette

approche. En effet la sélection par code NAF et effectif des entreprises s’est avérée imprécise

dans certains cas. Nous avons alors travaillé à partir des déclarations faites par les entreprises

aux DRIRE et avons tenu compte des niveaux des émissions pour définir la taille des « zones

d’influence industrielle ». Cette approche est bien entendu dépendante de la fiabilité des

déclarations faites aux DRIRE ; la base des informations fournies dans le cadre du dispositif

européen EPER peut être de la mesure (procédure privilégiée), de la modélisation (à partir de

facteurs d’impacts), parfois aussi d’estimations « à dire d’expert ».

La taille des rayons autour des usines a fait l’objet d'une analyse de sensibilité et a été

proposé ici à titre expérimental. Des travaux de validation et l’étude de stratégies plus

sophistiquées (avec prise en compte, par exemple, des conditions météorologiques locales au

travers de l’emploi de codes de dispersions des émissions tenant compte de la rose des vents)

185

mériteraient d’être conduits. Utiliser de plus grands rayons autour des industries aurait pour

conséquence d’augmenter les îlots sélectionnés en zone industrielle (la taille de population est

alors augmentée) et d’en diminuer le nombre dans les zones de fond urbain.

III.3- L’estimation de l’impact sanitaire

Cette étude est basée sur les résultats des études dérivées de la cohorte ACS conduites

aux Etats-Unis, dont l’application au contexte français peut être discutée. En effet, la nature

des particules, leurs sources, leur distribution granulométrique (Spix et coll 1998) ainsi que

les caractéristiques des populations peuvent varier d’un pays à l’autre. Cette transposition est

source d’incertitudes difficilement quantifiables car elles peuvent mener très variablement à

sous ou sur estimer les résultats. Si l’on en juge par les travaux épidémiologiques conduits en

Europe du nord (Nyberg et colll 2001, Nafstad et coll 2003), il y a lieu de penser qu’une part

de l’excès de risque de cancer lié aux particules est occasionné par les composants

cancérogènes qu’ils véhiculent, et tout spécialement aux toxiques associés aux effluents

nanoparticulaires des pots d’échappement. Or ces effluents sont très corrélés aux teneurs en

NO2, ainsi que l’a montré l’étude réalisée en Ecosse par Seaton et coll (2003) (voir la figure

1).

Notre estimation des expositions repose sur les niveaux d’exposition personnelle. Cela

est discutable. D’une part, le pouvoir explicatif du modèle ajustant l'exposition personnelle

sur les données collectées apparaît assez faible (R²=0,35) ; aussi son interprétation doit être

très prudente car elle est affectée d’une incertitude non négligeable. D’autre part, l’étude de la

cohorte ACS utilise les niveaux moyens ambiants extérieurs pour définir leur fonction dose-

réponse (Pope et coll 2002). Nos travaux montrent que les immissions sous-estiment les

expositions personnelles de 50 % en moyenne (article présenté au paragraphe V des résultats).

Cela se répercute automatiquement sur l’estimation d’impact et sur la fraction attribuable.

Cette différence pourrait expliquer pourquoi les fractions attribuables sont aussi élevées et

atteignent la valeur de 40 % (en borne supérieure de l’intervalle de confiance) à Strasbourg

pour une exposition moyenne de 46 µg/m3. La concentration moyenne en PM2.5 qui a servi à

Pope et coll pour définir le RR pour la période 1979-1983 était en effet de 21 µg/m 3, soit

moins de la moitié. Le travail récent de l’AFSSE (AFSSE 2004) conduit selon une approche

méthodologique semblable à celle que nous présentons ici, mais à partir des données

d’immission moyennes des particules de 12 µg/m3, donne des estimations des fractions

attribuables de l’impact de l’ordre de 6 % pour le même RR.

186

L’application de la fonction dose-réponse définie à partir des niveaux ambiants à des

expositions personnelles ne nous paraît pas constituer un élément critique, dans la mesure où

la fonction retenue est de type linéaire dans la gamme relativement faible des concentrations

des particules ambiantes. Cependant, les PM d’origine personnelle représentent un mélange

complexe provenant de sources extérieures et intérieures avec des toxicités potentiellement

différentes des PM ambiants. L’utilisation du modèle de risque de Pope pourrait alors causer

des erreurs car il n’intègre pas le fait que les PM « personnels » peuvent être potentiellement

plus ou moins cancérogènes que les PM « ambiants ». Les expositions personnelles sont

supérieures aux niveaux ambiants mais qu’en est-il de la nature des particules : la proportion

relative des éléments cancérogènes est-elle la même ? Il faudrait pour quantifier cette marge

d’erreur comparer les analyses physico-chimiques des PM issues des expositions personnelles

avec celles issues des niveaux ambiants mesurés par les réseaux. Sous cette hypothèse, c’est

bel et bien le choix des valeurs d’exposition personnelle qui entraînerait les différences fortes

que nous observons. Dans le cadre des études utilisant les RR établis à partir des niveaux

ambiants, le problème repose alors sur la configuration des réseaux de mesure qui peut être

différente entre la France et les Etats-Unis.

Il existence une différence d’échelles communautaires entre l’étude de l’ACS (à partir

de laquelle ont été estimé la fonction dose réponse de Pope) et l’étude Genotox’Er. L’étude de

l’ACS repose sur des estimations des niveaux ambiants sur de grands territoires. On notera à

ce sujet que, comme le confirment nos propres données, la distribution spatiale des PM 2.5 sur

le territoire urbain est assez homogène. Or les expositions des groupes de populations dans le

cadre de l’étude Genotox’ER sont estimées à partir d’expositions personnelles mesurées à de

bien plus petites échelles. Aussi, il sera intéressant de refaire cet exercice d’évaluation de

l’impact sanitaire à partir de fonctions dose réponse issues d’études dont l’estimation de

l’exposition sera plus comparable (données encore non disponibles).

Utiliser l’exposition personnelle estimée sur 48 heures peut paraître inadéquat lorsque

il s’agit d’étudier des effets chroniques. Néanmoins, les niveaux d’exposition qui ont servi à

l’estimation de l’impact sanitaire ont été moyennés par groupe de plusieurs sujets. Ces sujets

ont, collectivement, participé à l'étude pendant 2 périodes successives de 3 mois, bien

qu’effectivement chaque sujet ait seulement contribué à 2 périodes de 48 heures de

prélèvement. De plus l'utilisation d'un modèle de régression linéaire a permis d’ajuster les

expositions moyennes sur un certain nombre de paramètres connus dans nos diverses

187

populations et ainsi, par la prise du compte la totalité de données rassemblées, de stabiliser

nos estimations.

L’exposition personnelle dans notre étude est ici au mieux estimée sur quelques mois

alors que les RR de Pope résultent d’une estimation de l’exposition faite sur 16 ans (période

de suivie de la cohorte). En réalité, les mesures des immissions urbaines dans l’étude de Pope

n’ont pas porté sur la totalité du suivi de la cohorte, mais sur deux périodes, respectivement au

début (1979-1983) et à la fin (1999-2000). De plus, la pollution particulaire atmosphérique à

laquelle sont exposées actuellement les populations peut être non seulement différente dans

les niveaux de concentration et leur distribution spatiale, mais également dans sa nature et

toxicité, comme cela a été montré dans l’ancienne Allemagne de l’Est (Pitz et coll 2001, Ebelt

et coll 2001).

188

F- CONCLUSIONS

Ce travail apporte des connaissances scientifiques nouvelles. Il contribue à une

meilleure compréhension des facteurs contribuant au risque de cancer du fait de la pollution

de l’air en milieu urbain, notamment :

en décrivant les niveaux d’exposition à des agents connus pour être cancérogènes ;

en appréciant le niveau de risque de cancer dans de grandes agglomérations urbaines

françaises, ce qui permet de situer les enjeux de santé publique ;

en mettant en évidence un pouvoir génotoxique (certes faible selon les méthodes utilisées)

des particules atmosphériques, qui semble variable selon les secteurs intra urbains ;

en éclairant l’hétérogénéité de la qualité de l’air au sein du territoire urbain, hétérogénéité

qui varie fortement selon les indicateurs de qualité.

Sur ces bases, les perspectives de recherche qui se dessinent et que notre travail invite

à développer sont nombreuses :

compléter et préciser l’inventaire des émissions de particules, d’origine anthropique et non

anthropique, qui est nettement moins développé que celui d’autres polluants ou

indicateurs (SO2, NOx, COV notamment) ;

mieux apprécier le rôle respectif des divers microenvironnements de vie (domicile, travail,

lieux accueillant du public, air extérieur) dans l’exposition totale aux agents cancérogènes.

Pour se faire, il faut développer des études ciblées et recueillir des données plus précises, à

l’exemple de ce qui est fait pour l’air intérieur dans le cadre de l’Observatoire de la

Qualité de l’Air Intérieur (OQAI). Une partie de données collectées dans le cadre du

programme Genotox’ER pourront faire l’objet d’analyses complémentaires (par exemple,

l’analyse du rôle des déterminants des environnements intérieurs sur l’exposition

personnelle aux métaux et HAP),

la réponse génotoxique étant liée à un ensemble de composés adsorbés sur les particules

et/ou les constituants, quels sont les attributs physico-chimiques des agents dangereux ?

Sur quelle fraction granulométrique sont-ils le plus présents ? Les métaux particulaires

contribuent-ils à la génotoxicité de l’aérosol urbain (ce que n’a pas pu être étudié finement

ici du fait des contraintes analytiques) ? Quels sont les composés organiques (autres que

HAP) qui y contribuent ? Si le présent travail apporte des éclairages utiles, les

approfondissements nécessaires sont encore nombreux,

189

comparer la nature et les proportions des constituants des particules collectées en

exposition personnelle et de celles collectées en air ambiant,

la connaissance de la génotoxicité des effluents des nouveaux types de moteurs avec pots

catalytiques et filtres à particules devrait aussi être développée ; certes les masses émises

seront beaucoup plus faibles, mais que sait-on sur le danger intrinsèque de ces

nanoparticules qui seront créées ?

Ce travail nous a aussi apporté plusieurs enseignements qui peuvent contribuer à

améliorer la gestion du risque, notamment en matière de choix des résultats de la surveillance

de la qualité de l’air qui paraissent les plus pertinents en vue d’une utilisation pour

l’appréciation des risques sanitaires :

l’effort engagé pour l’harmonisation au plan national et européen des conditions

d’implantation des capteurs et de définition des sites d’implantation doit être poursuivi.

Les résultats d’une analyse spécifique des données collectées ont montré que la mesure

des fumées noires (ou de divers indices d’opacimétrie qui peuvent être spécifiques de

divers profils granulométriques) demeurait un indicateur pertinent de l’exposition au trafic

automobile et ne devait pas être abandonnée dans les mesures en routine. Il s’agit à cet

égard de reconsidérer les décisions prises au plan européen au cours des années 90. En

conséquence, la recherche épidémiologique visant à établir des fonctions dose/réponse

devrait s’intéresser de nouveau à ces indicateurs d’exposition afin que les études d’impact

sanitaire disposent d’estimation des risques relatifs, à l’image de celle réalisée pour les

PM2.5 sur la base de Pope et coll (2002),

les enseignements apportés par cette étude pourraient ainsi permettre à la France de

disposer de données utiles à la discussion collective lors de la préparation des échéances

européennes relatives à la révision des valeurs de référence de la qualité de l'air pour les

particules (prévue en 2005).

Ces perspectives s’inscrivent, nous semble-t-il, dans le cadre du Plan National Santé

Environnement 2004-2008 (PNSE) qui préconise de garantir un air de bonne qualité (intérieur

comme extérieur) et de prévenir les pathologies d’origine environnementale, et notamment les

cancers. L’étude épidémiologique, décrite dans le PNSE et prévue en 2008 sur les enfants,

devrait nous permettre de disposer de connaissances nouvelles sur les relations

expositions/pathologies spécifiques à cette population. Ces éléments seront précieux dans les

futures études d’impact sanitaire.

190

1 BIBLIOGRAPHIE GÉNÉRALE

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