Brevet FR3110987A1 — publié le 20211203

Procédé d’établissement d’une cartographie de concentration d’un analyte dans une zone géographique comportant des stations de mesure (11 n ), le procédé comportant les étapes suivantes : a) maillage spatial de la zone géographique en différentes mailles (M i ); le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte : b) association de stations de mesures à chaque maille ; c) attribution, dans chaque maille spatiale, d’un facteur de pondération ( ) défini en fonction d’une distance entre la maille et chaque station de mesure associée à la maille, le facteur de pondération étant inférieur ou égal à une valeur maximale ( ). d) à différents instants, et pour différentes mailles : d-i) prise en compte d’une concentration modélisée de l’analyte ( ) ; d-ii) prise en compte d’une concentration mesurée de l’analyte ( ) par chaque station de mesure (11 n ) associée à la maille, de façon à obtenir, par interpolation, une concentration interpolée ( ) de l’analyte dans la maille ; d-iii) estimation d’une concentration de l’analyte ( ) dans la maille, par combinaison des concentrations modélisée, et interpolée. Figure 1B Procédé d’estimation d’une concentration d’un analyte dans l’air Le domaine technique de l’invention est l’estimation d’une concentration d’un analyte dans l’air. L’invention convient particulièrement à l’obtention d’une cartographie dans des zones étendues, par exemple des zones comportant plusieurs villes. ART ANTERIEUR Des outils de simulation existent, permettant de modéliser la pollution atmosphérique à large échelle. En Europe, le système CAMS (Copernicus Atmosphere Monitoring Service – Service Copernicus sur la composition de l’atmosphère) est un outil de modélisation de la concentration atmosphérique de polluants atmosphériques, essentiellement basé sur des observations effectuées par des satellites confrontées avec des mesures au sol. Les observations et mesures sont combinées pour établir un modèle numérique, prenant en compte des données météorologiques ou d’autres types de données fournies par les satellites. Les concentrations résultant du modèle sont aisément accessibles au public. Elles sont destinées à être utilisées à des fins d’exploitation publique ou commerciale. Elles permettent d’estimer, sur une zone géographique déterminée, une répartition spatiale de la concentration d’un polluant atmosphérique. Ce type de modèle permet d’obtenir des données selon une large couverture géographique, à l’échelle d’un pays, d’un continent, voire à l’échelle mondiale. Cependant, un tel modèle ne prend pas en compte des variabilités locales. Par ailleurs, il existe des stations de mesure, opérées par des opérateurs, en particulier des opérateurs publics ou institutionnels, permettant de disposer de mesures régulières, dites mesures de référence, de concentrations de polluants. De telles stations de mesure ont été déployées à large échelle, dans des zones géographiques étendues, à l’échelle de pays ou de continents. Les inventeurs proposent un procédé permettant d’utiliser les données modélisées, résultant d’une base de données publique, telle que la base issue de CAMS, de façon à obtenir une cartographie plus précise, tenant compte de variabilités locales. Un avantage du procédé est qu’il ne nécessite pas une puissance de calcul excessive. Il est alors possible d’effectuer une mise à jour de la cartographie de façon régulière, par exemple toutes les heures. Un premier objet de l’invention est un procédé d’établissement d’une cartographie de concentration d’un analyte, susceptible d’être présent dans l’air, dans une zone géographique comportant des stations de mesure, configurées pour mesurer l’analyte, les stations de mesure étant réparties dans la zone géographique, le procédé comportant les étapes suivantes : a) maillage spatial de la zone géographique en différentes mailles ; le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte, à un instant de mesure : b) association de stations de mesure à chaque maille ; c) attribution, à chaque maille, d’un facteur de pondération défini en fonction d’une distance entre la maille et chaque station de mesure associée à la maille, le facteur de pondération étant inférieur ou égal à une valeur maximale; d) à différents instants, et pour au moins une maille : d-i) prise en compte d’une concentration modélisée de l’analyte, la concentration résultant de l’application d’un modèle numérique modélisant la concentration de l’analyte dans la zone géographique; d-ii) prise en compte d’une concentration mesurée de l’analyte par chaque station de mesure associée à la maille, de façon à obtenir, par interpolation, une concentration interpolée de l’analyte dans la maille ; d-iii) estimation d’une concentration de l’analyte dans la maille, par combinaison des concentrations respectivement modélisée et interpolée, résultant respectivement des sous-étapes d-i) et d-ii), au moins une desdites concentrations étant pondérée en utilisant le facteur de pondération attribué à la maille. Selon un mode de réalisation, lors de l’étape c), le facteur de pondération est d’autant plus élevé que la maille est proche d’une station de mesure (11 n ) à laquelle elle est associée. La concentration de l’analyte dans la maille peut alors être estimée par une somme : d’un produit de la concentration interpolée et du facteur de pondération attribué à la maille; d’un produit de la concentration modélisée et du complément à la valeur maximale du facteur de pondération. Par complément, on entend une différence entre la valeur maximale et le facteur de pondération. Selon une possibilité, chaque station de mesure est localisée en un point de mesure, dans la zone géographique. L’étape c) peut alors comporter : c-i) assignation d’une fonction d’influence bidimensionnelle à chaque station de mesure, la fonction d’influence étant centrée sur le point de mesure correspondant à ladite station de mesure, la fonction d’influence étant décroissante en fonction d’une distance par rapport au point de mesure; c-ii) détermination du facteur de pondération en fonction de la valeur, en chaque maille, d’une somme des fonctions d’influence respectivement assignées à chaque station de mesure associées à la maille. Chaque fonction d’influence peut par exemple suivre une loi statistique paramétrique, par exemple une loi gaussienne. Dans la sous-étape c-ii), le facteur de pondération peut être déterminé en fonction d’une somme des fonctions d’influence respectivement assignées à chaque station de mesure associée à la maille. Selon un mode de réalisation, lorsque une maille comporte une station de mesure, lors de l’étape c), la valeur du facteur de pondération est la valeur maximale. Dans ce cas, la sous-étape c-ii) est mise en œuvre pour les mailles ne comportant pas de station de mesure. Selon un mode de réalisation, une valeur seuil minimale est attribuée aux facteurs de pondération dont la valeur est inférieure à ladite valeur seuil. De préférence chaque station de mesure est considérée comme non impactée par un trafic routier dans la maille comportant la station de mesure. L’analyte peut être une particule, par exemple une particule fine, ou une molécule. Il s’agit généralement d’un analyte considéré comme étant un polluant atmosphérique. Les étapes a) à d) sont mises en œuvre par une unité de traitement comportant un microprocesseur. Elles utilisent des concentrations mesurées par différentes stations de mesure réparties dans la zone géographique. L’objectif recherché est d’obtenir une cartographie plus précise qu’une cartographique qui serait obtenue uniquement à partir du modèle numérique. Un autre objet de l’invention est une unité de traitement, comportant un microprocesseur, l’unité de traitement recevant des données d’entrée comprenant : des concentrations d’un analyte, dans l’air, mesurées par des stations de mesures, réparties dans une zone géographique ; des concentrations modélisées de l’analyte dans la zone géographique, résultant d’un modèle numérique ; l’unité de traitement étant programmée pour mettre en œuvre un procédé objet du premier objet de l’invention à partir des concentrations respectivement mesurées et modélisées. L'invention sera mieux comprise à la lecture de l'exposé des exemples de réalisation présentés, dans la suite de la description, en lien avec les figures listées ci-dessous. FIGURES La figures 1A montre les principales entités permettant de mettre en œuvre un procédé selon l’invention. La figure 1B montre les principales étapes d’un procédé selon l’invention. La figure 1C schématise deux fonctions d’influence respectivement assignées à deux stations de mesure. La figure 2A représente des points de mesure, répartis dans une zone géographique, à chaque point de mesure correspondant une station de mesure. La figure 2B montre une interpolation de concentrations d’un analyte mesurées par différentes stations de mesure dans la zone géographique représentée dans la figure2A. Les figures 3A, 3B, 3C et 3D montrent respectivement : une répartition de stations de mesure dans une zone géographique ; une distribution spatiale de facteurs de pondération dans la zone géographique représentée sur la figure 3A ; une distribution spatiale de concentrations interpolées d’un analyte, les interpolations résultant de concentrations mesurées par différentes stations de mesure, dans la zone géographique; une cartographie résultant d’une combinaison des données représentées sur les figures 3C et 3D. Les figures 4A, 4B et 4C montrent respectivement : une distribution spatiale de facteurs de pondération dits complémentaires; une distribution spatiale de concentrations d’un analyte modélisées par un modèle numérique ; une cartographie résultant d’une combinaison des données représentées sur les figures 4A et 4B. La figure 5 montre une combinaison des cartographies représentées sur les figures 3D et 4C. Les figures 6A à 6E sont des courbes respectivement obtenues dans une maille de cinq zones géographiques différentes, en l’occurrence dans les états du Montana, de la Caroline du sud, en Angleterre, dans la ville de New York et dans le Dakota du sud. Ces courbes montrent une comparaison, en fonction du temps : d’une concentration estimée par un modèle numérique ; d’une concentration résultant d’une interpolation de concentrations mesurées par des stations de mesure ; d’une concentration estimée selon l’invention ; d’une concentration de référence, présente dans la maille considérée, et non utilisée pour l’estimation de la concentration selon l’invention. Sur les figures 2A, 2B, 3A à 3D, 4A à 4C et 5, les axes des abscisses et des ordonnées correspondent à des coordonnées spatiales. Sur les figures 6A à 6E, l’axe des abscisses correspond au temps et l’axe des ordonnées correspond à des concentrations mesurées ou estimées. EXPOSE DE MODES DE REALISATION PARTICULIERS Une idée de base de l’invention est d’améliorer la résolution spatiale et la précision de données, issues de modèles numériques publics à large échelle, en utilisant des données mesurées par des stations de mesures déployées sur une zone géographique couvrant un ou plusieurs pays, voire à l’échelle d’un continent. L’invention est destinée à être mise en œuvre par une unité de traitement 10, par exemple un ordinateur, à partir de données résultant, cf. figure 1A : d’un modèle numérique 12, ce dernier pouvant être, de façon non limitative, le modèle CAMS décrit en lien avec l’art antérieur ; d’un ensemble 11 de stations de mesure 11 1 , 11 2 , 11 n , 11 N réparties dans une zone géographique donnée. N est un entier désignant le nombre de stations de mesure prises en compte. est un entier correspondant à un rang attribué à chaque station de mesure. L’unité de traitement 10 met en œuvre un procédé d’assimilation, selon des étapes décrites en lien avec la figure 1B. L’objectif du procédé est d’obtenir une cartographie spatiale de la concentration d’un analyte dans l’air. L’analyte peut être une molécule, par exemple une molécule usuellement considérée comme polluante (CO 2 , CH 4 , O 3 , NO 2 ), ou une particule fine, usuellement désigné par les acronymes PM10 ou PM2.5, PM signifiant matière particulaire, le nombre associé correspondant à un diamètre. Généralement, on distingue deux types de stations de mesure, en fonction de leur implantation par rapport à des axes routiers ou des zones urbaines denses. Certaines stations de mesure, dites « Trafic stations » (stations de trafic) sont fortement impactées par le trafic routier, tandis que d’autres stations de mesure sont considérées comme non impactées par le trafic routier. Ces dernières sont désignées par le terme « Background station », ou « stations de fond ». Leurs mesures sont considérées comme représentatives d’une pollution de fond affectant une zone géographique donnée, indépendamment de sources de pollutions locales et fluctuantes, en particulier le trafic routier. Tandis que les données issues de modèles peuvent être établies selon un maillage spatial régulier, les stations de mesure ne sont pas réparties de façon régulière dans une zone géographique. Les inventeurs considèrent que le recours à des stations de mesure de fond est préconisé pour améliorer la précision de mesures résultant de modèles publics, tels que décrit dans l’art antérieur. Il est en effet préférable d’éviter le recours à des mesures issues de stations de mesure de type « trafic », disposées à proximité d’axes routiers, ces dernières subissant une variabilité locale trop importante. Ainsi, le procédé mis en œuvre par l’unité de traitement 10 considère en entrée, des données physiques, qui comprennent des concentrations d’un analyte respectivement modélisées par un modèle numérique 12 et mesurées par des stations de mesure 11 n . L’objectif est d’effectuer une correction des données résultant du modèle numérique, en prenant en compte les mesures effectuées par les différentes stations de mesure considérées. On a représenté, sur la figure 2A, des valeurs de la concentration de NO 2 mesurées par différentes stations de mesure de type «background » réparties à travers des pays européen, du Maghreb et du Proche Orient. Le niveau de gris dépend de la concentration mesurée, cf. échelle en niveau de gris. Comme indiqué dans l’art antérieur, ces mesures sont fournies par des stations de mesure fixes dans une zone géographique considérée. Chaque station de mesure 11 n est implantée au niveau d’un point de mesure P n . Sur la figure 2A, on observe que la répartition spatiale des stations de mesure n’est pas uniforme à l’échelle d’un pays ou d’un continent. Il est cependant possible d’obtenir une distribution spatiale continue de la concentration de l’analyte par interpolation des concentrations mesurées par les stations de mesure. On peut ainsi obtenir des concentrations interpolées, selon un maillage spatial régulier, à partir des concentrations mesurées ponctuellement par les stations de mesure. La figure 2B montre un exemple d’une cartographie obtenue par une telle interpolation. L’interpolation peut par exemple être linéaire ou polynomiale. La figure 2B a été obtenue en prenant en compte un maillage spatial régulier de la zone géographique considérée, en l’occurrence l’Europe, sans procéder à des extrapolations. La zone géographique faisant l’objet de l’interpolation est alors délimitée par les points de mesure. Le procédé, dont les principales étapes sont décrites en lien avec la figure 1B, vise à prendre en compte de telles mesures interpolées pour corriger les données issues du modèle numérique. Etape 100 : Maillage Il s’agit de mailler spatialement la zone géographique considérée. De préférence, le maillage est régulier et permet de définir des mailles M i , l’indice i correspondant à la coordonnée spatiale de chaque maille . Typiquement, une maille peut être un quadrilatère de quelques kilomètres de côté. La taille de la maille conditionne la résolution spatiale de la cartographie. Etape 110 : Prise en compte de mesures effectuées par des stations de mesure 11 n , à un instant de mesure . Chaque mesure est une concentration d’un analyte mesurée par une station de mesure 11 n . Etape 120 : Prise en compte de concentrations de l’analyte issues du modèle numérique 12 à l’instant . Il s’agit de concentrations modélisées disponibles sur toute la zone géographique considérée. Etape 130 : Discrétisation du modèle : à partir des mesures du modèle numérique 12 et du maillage résultant de l’étape 110, on établit, en chaque maille M i , une concentration modélisée . La concentration modélisée peut être une valeur moyenne du modèle au niveau de chaque maille M i . Les étapes 140 à 160 visent à utiliser les mesures issues des stations de mesure pour corriger la concentration modélisée . Etape 140 : Détermination de fonctions d’influence L’objectif de cette étape est d’assigner, à chaque station de mesure 11 n , une fonction spatiale d’influence . La fonction d’influence est une distribution spatiale bidimensionnelle centrée sur le point de mesure , correspondant à la station de mesure 11 n . La valeur de la fonction d’influence est maximale au point de mesure . La fonction d’influence est décroissante autour de la station de mesure, c’est-à-dire quelle décroît en fonction d’une distance par rapport à la station de mesure. La fonction d’influence permet de quantifier une corrélation entre une concentration d’un analyte dans une maille M i avec la concentration de l’analyte mesurée par la station de mesure 11 n . On part du principe selon lequel plus la maille M i est proche de la station de mesure 11 n , plus la valeur de la fonction d’influence est élevée. La fonction d’influence est définie dans différentes mailles de la zone géographique considérée. La fonction d’influence est définie au moins dans chaque maille M i à laquelle la station de mesure 11 n est associée. De préférence, chaque fonction d’influence est définie dans chaque maille de la zone géographique considérée. Le fonction d’influence peut être établie en se basant sur une loi statistique paramétrique par exemple une loi Gaussienne. A chaque maille M i , l’influence de la station de mesure 11 n est donnée par la valeur, en cette maille, de la fonction d’influence La figure 1C est une représentation, selon une dimension, de l’influence de deux stations de mesures voisines 11 n , 11 n+1 , dans des mailles M i localisées entre ces deux stations de mesure. Les deux stations de mesures sont respectivement localisées en deux points P n , P n+1 , situés dans deux mailles M i=n , M i=n+1 . L’axe des abscisses correspond à des coordonnées spatiales selon une dimension, chaque maille étant représentée par une accolade. On a représenté les deux fonctions d’influence et respectivement assignées à chaque station de mesure. L’axe des ordonnées correspond à la valeur de chaque fonction d’influence. La valeur de chaque fonction d’influence est fixée à une valeur maximale au niveau du point de mesure P n correspondant à la localisation de la station de mesure 11 n . La valeur maximale peut être identique pour chaque fonction d’influence , en étant par exemple égale à 1. Chaque maille M i est associée à tout ou partie des stations de mesure 11 n présentes dans la zone géographique considérée. Lorsqu’une maille M i est associée à une station de mesure 11 n , la fonction d’influence de la station de mesure 11 n est définie dans la maille. Dans l’exemple décrit, chaque maille M i est associée à l’ensemble des stations de mesure de la zone géographique. Etape 145 : affectation d’un facteur de pondération à chaque maille Chaque fonction d’influence peut être sommée pour obtenir une fonction d’influence cumulée W. En chaque maille M i , la valeur w i de la fonction d’influence cumulée W correspond à l’influence, dans la maille, de l’ensemble des stations de mesure associées à la maille. Cette étape est représentée sur les figures 3A et 3B. La figure 3A représente une répartition spatiale de stations de mesure. A chaque position d’une station de mesure, on assigne une même valeur maximale , par exemple égale à 1. On assigne une valeur nulle en dehors des points ne correspondant pas à une station de mesure. La figure 3B a été obtenue en appliquant un lissage gaussien à la figure 3A. L’application d’un tel lissage permet d’assigner une fonction d’influence gaussienne à chaque station de mesure, et d’obtenir une fonction d’influence cumulée, telle que précédemment décrite. Sur la figure 3B, la fonction d’influence cumulée W a une valeur comprise entre 0 et 1. La fonction d’influence cumulée peut être discrétisée, au niveau de chaque maille M i , de façon à obtenir un facteur de pondération au niveau de chaque maille. On note que la valeur maximale (1 dans cet exemple) est la même pour chaque station de mesure. De préférence, suite au lissage gaussien, on peut imposer que chaque facteur de pondération soit égal à la valeur maximale (en l’occurrence 1) lorsque la maille M i comporte une station de mesure. D’une façon générale, les étapes 140 et 145 permettent de déterminer un facteur de pondération au niveau de chaque maille M i , ce dernier est d'autant plus élevé que la maille associée M i est proche de stations de mesure 11 n . Si l’on considère une distance moyenne entre une maille et les stations de mesure qui lui sont associées, le facteur de pondération de la maille est d’autant plus élevé que la distance moyenne est élevée. La valeur du facteur de pondération attribué à une maille M i peut être constante dans le temps. Elle peut également varier, par exemple suite à une modification des stations de référence associées à la maille. Selon une possibilité, on définit une valeur seuil minimale , que l’on attribue aux facteurs de pondération dont la valeur est inférieure au dit seuil. Cela permet d’avoir une prise en compte minimale des concentrations interpolées, comme décrit par la suite. Etape 150 : interpolation Au cours de cette étape, les concentrations mesurées par les stations de mesure 11 n font l’objet d’une interpolation, de façon à obtenir des concentrations interpolées au niveau de chaque maille M i . La figure 3C représente le résultat d’une telle interpolation. La figure 3C est similaire à la figure 1B. Etape 1 6 0 : correction des valeurs issues du modèle. Au cours de cette étape, les concentrations modélisées résultant de la discrétisation du modèle numérique au niveau de chaque maille sont corrigées afin de prendre en compte les concentrations interpolées . La correction prend en compte les facteurs de pondération définis sur chaque maille lors de l’étape 145. L’étape 160 permet d’obtenir des concentrations corrigées , telles que : Dans l’exemple considéré, = 1, ce qui donne L’obtention des valeurs corrigées selon les expressions (1) ou (2) traduit le fait que les facteurs de pondération définis dans chaque maille M i quantifient un niveau de confiance que l’on accorde aux concentrations interpolées sur la base des mesures effectuées par les stations de mesures 11 n . Plus la valeur du facteur de pondération est élevée, plus la confiance que l’on accorde aux concentrations interpolées est importante, au détriment de l’importance attribuée aux valeurs modélisées résultant du modèle 12. Ainsi, dans une maille M i éloignée de stations de mesure 11 n , le facteur de pondération est faible : la valeur corrigée est proche de la valeur modélisée . Inversement, dans une maille M i proche d’une ou plusieurs stations de mesure, la valeur corrigée est fortement impactée par la mesure interpolée . La figure 3D montre une cartographie obtenue en effectuant un produit, point par point, des valeurs interpolées , représentées sur la figure 3B, avec les facteurs de pondération représentés sur la figure 3C. Chaque point de la figure 3D correspond au deuxième terme de l’équation (2) : . La figure 4A correspond à des concentrations d’un analyte résultant du modèle CAMS, discrétisées au niveau de chaque maille. La figure 4B montre une cartographie de facteurs de pondération complémentaires, c’est-à-dire de grandeurs . La figure 4C est une cartographie obtenue en effectuant un produit, point par point, des concentrations , représentées sur la figure 4A, avec les facteurs de pondération complémentaires 1- représentés sur la figure 4B. Chaque point de la figure 4C correspond au premier terme de l’équation (2) : . La figure 5 représente une somme, point par point, des figures 3D et 4C. Il s’agit d’une cartographie de valeurs corrigées telles qu’explicitées dans l’expression (2). Les étapes 110 à 160 peuvent être répétées en plusieurs instants de mesures successifs. Essais expérimentaux Les inventeurs ont mis en œuvre le procédé décrit en lien avec les étapes 100 à 160 dans différentes zones géographiques, présentant différentes densités de stations de mesure. Dans chaque zone géographique, ils ont sélectionné une maille comportant une station de mesure. Cette dernière est utilisée en tant que mesure de référence. Dans chaque maille sélectionnée, ils ont comparé, pour au moins un analyte : les concentrations discrétisées résultant de l’application du modèle CAMS ; les concentrations interpolées résultant d’une interpolation des concentrations mesurées par des stations de mesure présentes dans la zone géographique, en ne prenant pas en compte la station de mesure utilisée en tant que référence ; les concentrations corrigées selon l’invention ; les concentrations de référence mesurées par la station de mesure utilisée en tant que référence, et non prise en compte lors de l’interpolation. Les figures 6A à 6E représentent, dans différentes zones géographiques, les évolutions respectives, en fonction du temps, des concentrations (courbes a), (courbe b), , (courbe c), et (courbe d). Sur chacune de ces courbes, l’axe des ordonnées, à gauche, correspond à la concentration (µg/m 3 ), et l’axe des abscisses correspond au décours temporel (dates au format année-mois-jour). Les figures 6A à 6E montrent également la valeur du facteur de pondération pris en compte (courbe en pointillés – axe des ordonnées à droite). Le facteur de pondération peut varier dans le temps, en fonction du nombre de stations de mesure prises en compte dans la zone géographique examinée. Plus la valeur du facteur de pondération est proche de 1, plus la courbe c (représentant ) est proche de la courbe b (représentant , voire confondue lorsque le facteur de pondération est égal à 1 (cf. figures 6C et 6D). Plus la valeur du facteur de pondération est faible, plus la courbe c (représentant ) est proche de la courbe a (représentant ). Sur chaque figure, on a comparé les concentrations et avec la concentration de référence . On a déterminé l’erreur quadratique moyenne (RMSE – Root-Mean-Square Error). Dans la figure 6A, la zone géographique considérée était l’état américain du Montana, l’analyte étant des particules PM2.5 de diamètre inférieur ou égal à 2,5 µm. Les comparaisons de et avec les concentrations de référence aboutissent respectivement à des RMSE de 13.0 et 9.9. Dans la figure 6B, la zone géographique considérée était l’état de Caroline du Sud, l’analyte étant l’ozone. Les comparaisons de et avec les concentrations de référence aboutissent respectivement à des RMSE de 25.3 et 14.2. Dans la figure 6C, la zone géographique considérée était l’Angleterre, l’analyte étant l’ozone. Les comparaisons de et avec les concentrations de référence aboutissent respectivement à des RMSE de 50 et 35.6. Dans la figure 6D, la zone géographique considérée était la ville de New York, l’analyte étant des particules PM2.5 de diamètre inférieur ou égal à 2,5 µm. Les comparaisons de et avec les concentrations de référence aboutissent respectivement à des RMSE de 10.6 et 7. La figure 6D est représentative d’une zone géographique présentant un grand densité de stations de mesure. Dans ce type de zone géographique, du fait de cette densité, la correction est particulièrement efficace. Les figures 6A à 6C sont représentatives d’une densité modérée dans la répartition des stations de mesure. La mise en œuvre du procédé permet d’améliorer sensiblement la précision de l’estimation de la concentration. Des essais ont été réalisés dans des zones géographiques présentant une faible densité de stations de mesure. Dans la figure 6E, la zone géographique considérée était l’état américain du Dakota du Sud, l’analyte étant des particules PM2.5 de diamètre inférieur ou égal à 2,5 µm. Les comparaisons de et avec les concentrations de référence aboutissent respectivement à des RMSE de 8.6 et 8.1. Aussi, même lorsqu’une maille est relativement isolée vis-à-vis de stations de mesure, le procédé permet une correction pertinente des concentrations modélisées. Procédé d’établissement d’une cartographie de concentration d’un analyte, susceptible d’être présent dans l’air, dans une zone géographique comportant des stations de mesure (11 n ), configurées pour mesurer l’analyte, les stations de mesure étant réparties dans la zone géographique, le procédé comportant les étapes suivantes : a) maillage spatial de la zone géographique en différentes mailles (M i ); le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte, à un instant de mesure ( ) : b) association de stations de mesure à chaque maille ; c) attribution, à chaque maille, d’un facteur de pondération ( ) défini en fonction d’une distance entre la maille et chaque station de mesure associée à la maille, le facteur de pondération étant inférieur ou égal à une valeur maximale ( ). d) à différents instants, et pour au moins une maille : d-i) prise en compte d’une concentration modélisée de l’analyte ( ), la concentration modélisée résultant de l’application d’un modèle numérique (12), modélisant la concentration de l’analyte dans la zone géographique; d-ii) prise en compte d’une concentration mesurée de l’analyte ( ) par chaque station de mesure (11 n ) associée à la maille, de façon à obtenir, par interpolation, une concentration interpolée ( ) de l’analyte dans la maille; d-iii) estimation d’une concentration de l’analyte ( ) dans la maille (M i ), par combinaison des concentrations respectivement modélisée ( ), et interpolée ( ), résultant respectivement des sous-étapes d-i) et d-ii), au moins une desdites concentrations étant pondérée en utilisant le facteur de pondération ( ) attribué à la maille. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel lors de l’étape c), le facteur de pondération ( ) est d’autant plus élevé que la maille (M i ) est proche d’une station de mesure (11 n ) à laquelle elle est associée. Procédé selon la revendication 2, dans lequel lors de la sous-étape d-iii), la concentration de l’analyte dans la maille ( ) est estimée par une somme: d’un produit de la concentration interpolée ( ) et du facteur de pondération ( ) attribué à la maille; d’un produit de la concentration modélisée ( ) et du complément à la valeur maximale ( - ) du facteur de pondération. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque station de mesure (11 n ) est localisée en un point de mesure (P n ), dans la zone géographique, et dans lequel l’étape c) comporte : c-i) assignation d’une fonction d’influence ( ) bidimensionnelle à chaque station de mesure (11 n ), la fonction d’influence étant centrée sur le point de mesure correspondant à ladite station de mesure, la fonction d’influence étant décroissante en fonction d’une distance par rapport au point de mesure; c-ii) détermination du facteur de pondération ( ) en fonction de la valeur, en chaque maille, d’une somme des fonctions d’influence ( ), respectivement assignées à chaque station de mesure (11 n ) associées à la maille. Procédé selon la revendication 4, dans lequel dans la sous-étape c-i), chaque fonction d’influence ( ) suit une loi statistique paramétrique, par exemple une loi gaussienne. Procédé selon l’une quelconque des revendications 4 ou 5, dans lequel dans la sous-étape c-ii), le facteur de pondération ( ) est déterminé en fonction d’une somme des fonctions d’influence respectivement assignées à chaque station de mesure associée à la maille (M i ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, lorsque une maille comporte une station de mesure, lors de l’étape c), la valeur du facteur de pondération ( ) est la valeur maximale ( ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel chaque station de mesure (11 n ) est considérée comme non impactée par un trafic routier dans la maille comportant la station de mesure. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’analyte est une molécule ou une particule. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les étapes a) à d) sont mises en œuvre par une unité de traitement (10) comportant un microprocesseur. Unité de traitement (10), comportant un microprocesseur, l’unité de traitement recevant des données d’entrée comprenant : des concentrations d’un analyte ( ), dans l’air, mesurées par des stations de mesures (11 n ), réparties dans une zone géographique ; des concentrations modélisées de l’analyte ( ) dans la zone géographique, résultant d’un modèle numérique ; l’unité de traitement étant programmée pour mettre en œuvre un procédé objet de l’une quelconque des revendications 1 à 10 à partir des concentrations respectivement mesurées et modélisées.