# De la mesure a la construction de carte de qualité de l'air par la modélisation a base d'agents: l'exemple de Cotonou

Loïc David, Nicolas Marilleau, Nadège Martiny, Richard Lalou, Médard

Agbayazon, Francis Bokossa

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Loïc David, Nicolas Marilleau, Nadège Martiny, Richard Lalou, Médard Agbayazon, et al.. De la mesure a la construction de carte de qualité de l'air par la modélisation a base d'agents: l'exemple de Cotonou. 38ème Colloque de l'Association Internationale de Climatologie, Jul 2025, Abomey-Calavi, Bénin. hal-05385523

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Submitted on 27 Nov 2025

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# DE LA MESURE A LA CONSTRUCTION DE CARTE DE QUALITÉ DE L'AIR PAR LA MODÉLISATION A BASE D'AGENTS: L'EXEMPLE DE COTONOU

Loïc David¹, Nicolas Marilleau², Médard Agbayazon³, Francis Bokossa⁴, Richard Lalou⁵, Nadège Martiny⁶

1 UMMISCO - IRD/SU, Bondy, France - loic.david@ird.fr

2 UMMISCO - IRD/SU, Bondy, France - nicolas.marilleau@ird.fr

3 Blolab - Cotonou, Bénin - medard@blolab.org

4 Blolab / UMMISCO - IRD, - Cotonou, Bénin - francis.bokossa@ird.fr

5 MERIT - IRD/ Paris Cité, Paris, France - richard.lalou@ird.fr

6 BioGeoscience - Université de Bourgogne, Dijon, France - nadege.allegri-Martiny@u-bourgogne.fr

## From measurement to air quality map construction using agent-based modeling : the example of Cotonou

La pollution est un problème majeur de santé publique au niveau mondial. D'après une estimation de l'OMSplus de 8 millions de décès prématurés seraient attribuables à la pollution de l'air, soit 10% de l'ensemble des décès mondiaux. Les disparités spatiales sont cependant importantes. A l'horizon 2030, l'Afrique pourrait être à l'origine de la moitié des émissions mondiales des polluants gazeux et particulaires. De plus, très peu de dispositifs permettent de surveiller la qualité de l'air sur ce continent, rendant ainsi les pouvoirs publics aveugles sur les risques sanitaires liés à la pollution de l'air.

En s'appuyant sur un réseau de micro-capteurs déployé sur la ville de Cotonou, ce travail vise à produire des cartes dynamiques de la pollution aux particules fines dans la ville. En couplant ces cartes à un modèle multi-agent, l'objectif est également de simuler l'exposition à la pollution d'enfants se rendant à l'école. Le modèle conçu, bien que nécessitant des améliorations sur la validité des données produites, montre un aperçu de sa capacité à conseiller en termes d'aménagement urbain et de santé publique.

Mots-clés: multi-agent, qualité de l'air, pollution, Cotonou

Key words: multi-agent, air quality, pollution, Cotonou

## Introduction

Depuis le début de la Révolution industrielle, au milieu du XVIIIe siècle, la densité de population humaine n'a cessé d'augmenter dans les villes à travers le monde. Cette évolution a été rendue possible en grande partie par les avancées technologiques et le développement des infrastructures urbaines, qui ont permis d'une part d'augmenter la production industrielle, et d'autre part d'optimiser les réseaux de transport, rendant les zones urbaines plus accessibles, plus attractives, et plus facile à approvisionner en matière première et ressources vitales. Ainsi, selon l'Organisation des Nations Unies (2018)¹ c'est près de 54% de la population mondiale qui vivrait aujourd'hui en zone urbaine, et les estimations projettent ce nombre à 66% en 2050.

Bien que l'organisation actuelle des villes offre de nombreux avantages à ses habitants, certaines externalités qui en résultent, telle que la pollution atmosphérique, ont été identifiées comme étant négatives et nocives pour la santé humaine. En effet, les activités industrielles, les transports, la combustion des déchets, mais également l'utilisation de combustibles fossiles pour le chauffage et la cuisine entraînent un rejet de polluants atmosphériques, parmi lesquels figurent les particules fines (PM), les oxydes d'azote, ou encore le monoxyde de carbone. Dans le cas de la pollution aux particules fines, les activités humaines n'en sont pas la source exclusive, puisque les tempêtes de sable et de poussière en augmentent fortement la concentration dans les pays du Sahel et les pays côtiers d'Afrique de l'Ouest. L'Organisation Mondiale de la Santé (2022)² a établi des seuils à partir desquels
une atmosphère serait malsaine pour sa population (5µg/m3 en moyenne annuelle). Il s'avère que 40% (2,8 milliard de personnes) de la population mondiale sont exposés à des niveaux de pollution de l'air jugés dangereux pour la santé humaine, et cette pollution atmosphérique est responsable de 4.2 millions de morts prématurées dans le monde sur l'année 2019. Les particules fines, en particulier, seraient à l'origine de cancers, de maladies cardiovasculaires et respiratoires. A l'horizon 2030, le problème sera encore accentué par les économies à revenus faibles et intermédiaires. L'Afrique pourrait alors être à l'origine de la moitié des émissions mondiales des polluants gazeux et particulaires (Liousse et al., 2014)³. Dans ce contexte, l'Afrique est aussi confrontée au manque d'infrastructures permettant de surveiller les niveaux de pollution atmosphérique et de données permettant d'évaluer l'impact de cette pollution sur la santé humaine.

Cette étude vise à répondre à ce manque d'infrastructure et de données. Pour cela, nous avons (i) déployé, dans la ville de Cotonou (Bénin), un réseau de micro-capteurs de qualité de l'air QameleO, et (ii) spatialisé les données ponctuelles produites, en utilisant la modélisation multi-agents. En se focalisant sur les éléments individuels actifs d'un système, cette approche de modélisation est particulièrement efficace pour représenter des systèmes complexes et les phénomènes émergents qui s'y déroulent.

La modélisation multi-agent ouvre de nouvelles perspectives pour, d'une part, la production produire des cartes de qualité de l'air dans un contexte où la donnée est rare, non qualifiée, et multifactorielle (mobilité des hommes, voirie, couvert végétale etc). pour aider à la décision des acteurs locaux et nationaux, désormais en mesure d'expérimenter virtuellement de nouvelles politiques d'aménagements du territoire.

Dans le cadre de cet article, nous développons l'état de nos avancées scientifiques à Cotonou: avec, dans un premier temps, le déploiement du réseau de micro-stations QameleO pour la production de données, dans un second temps, la proposition d'un modèle multi-agent intégrant des données multifactorielles, et pour finir, une discussion sur les cartes de qualité de l'air produites.

# Matériel-Méthodes

## 1. Le réseau de micro-capteurs

Les micro-capteurs Qameleo ont été utilisés pour mesurer les concentrations atmosphériques en particules fines. Ces stations de mesures de qualité de l'air sont le fruit d'une collaboration entre l'UMR BIOGEOSCIENCES de l'université de Bourgogne à Dijon et l'UMI UMMISCO de l'Institut de recherche pour le développement. Elles permettent de mesurer différentes tailles de particules fines (PM₁₀, PM₂.₅, PM₁) mais également des paramètres météorologiques (température, humidité) pouvant influencer la pollution.

Le réseau de microcapteurs a été déployé à Cotonou à partir du même protocole que le réseau QameleON à Dijon (Martiny et al. 2023)⁴. Les sites d'installation sont sélectionnés selon un indice d'implantation, déterminé à partir de la proximité aux sources de pollution (trafic routier, secteurs résidentiels, industriels), selon la densité de population, et selon la topographie locale (idéalement, les sites devraient être à une même altitude). Toutes les micro-stations sont implantées à 3 mètres de hauteur et avec une même exposition solaire. Ainsi, 25 capteurs ont été installés dans des écoles et sur la voirie (Figure 1).

## 2. Modélisation de la pollution

Les données horaires du réseau de micro-capteurs ont été intégrées dans une modélisation multi-agent réalisée sur la plateforme GAMA. Le modèle intègre différentes données open source comme la couverture du réseau routier, des bâtiments, de la végétation, ainsi que la direction du vent. Cela permet de représenter spatialement la disposition des micro-capteurs et des mesures qui leur sont associées, mais aussi de pouvoir intégrer au modèle des interactions entre la pollution et l'environnement urbain.

Ces données ont été utilisées pour interpoler la pollution en tout point de la ville, en vue de produire des cartes dynamiques de qualité de l'air. Pour cela, la ville a été découpée en cellules carrées de 200 mètres de côté. L'interpolation a consisté à calculer la concentration atmosphérique en particules fines dans chaque case du quadrillage en se basant sur leur distance aux 4 micro-capteurs
les plus proches. La concentration a été obtenue en pondérant les valeurs des concentrations de PM mesurés par les micro-capteurs en fonction de leur distance à la case à interpoler [1] :

$$PM_{2.5} = \frac{\sum_{i=1}^{4} P_i * \left(1 - \frac{D_i}{D_{tot}}\right)}{\sum_{i=1}^{4} \left(1 - \frac{D_i}{D_{tot}}\right)} \quad [1]$$

Avec $P_i$ la pollution en PM$_{2.5}$ (µg/m$^3$) au capteur i ; $D_i$ la distance séparant la case du capteur i ; $D_{tot}$ la somme des distance de la case à chaque capteur.

Ensuite, l'effet supposé des paramètres environnementaux sur cette concentration a été pris en compte. Tout d'abord, il a été considéré que la présence de végétation aurait un effet de diminution de la concentration en particules fines (Sierra-Porta et al., 2023)⁵, et que la présence de bâtiment influencerait les flux d'air, et par extension la vitesse de propagation des particules fines et leur stagnation entre les bâtiments (Pan & Ji, 2024)⁶. De plus, la proximité d'une case à un axe routier tendrait à augmenter sa concentration en particules fines pendant les horaires d'affluence. L'orientation du vent aurait également une influence sur la propagation de la pollution. Ces effets ont été pris en compte lors de l'interpolation selon l'équation [2] suivante:

$$Pm_{2.5} = \frac{\sum_{i=1}^{4} P_i * \left(1 - \frac{D_i}{D_{tot}}\right) * \frac{bat_i}{bat_{tot}} * \left(1 - \frac{\gamma_i}{\gamma_{tot}}\right) + \lambda_i}{\sum_{i=1}^{4} \left(1 - \frac{D_i}{D_{tot}}\right) * \frac{bat_i}{bat_{tot}} * \left(1 - \frac{\gamma_i}{\gamma_{tot}}\right)} \quad [2]$$

Avec $P_i$ la pollution en PM$_{2.5}$ (µg/m$^3$) au capteur i ; $D_i$ la distance séparant la case du capteur i ; $D_{tot}$ la somme des distance de la case à chaque capteur ; $bat_i$ le coefficient de rugosité à la pollution que provoque les bâtiments entre la case à interpoler et le capteur i ; $bat_{tot}$ la somme des $bat_i$ ; $\lambda_i$ le paramètre de modification de la concentration induite par la proximité des routes et la présence de végétation ; $\gamma_i$ l'angle entre la position du capteur et la direction d'origine du vent par rapport à la case à interpoler ; $\gamma_{tot}$ la somme des $\gamma_i$.

Le paramètre $\lambda_i$ a été calculé à partir du nombre d'axes routiers et de la surface de végétation situés entre le capteur et la cellule à interpoler. La contribution relative de ces paramètres environnementaux a été définie de manière arbitraire.

L'angle $\gamma_i$ a été calculé de la façon suivante [3]:

$$\gamma_i = |(\alpha_i - \beta) \mod 360 - 180| \quad [3]$$

Avec $\alpha_i$ l'angle horaire entre le nord et le capteur i à partir de la case à interpoler ; $\beta$ l'angle horaire entre le nord et la direction du vent.

### 3. Modélisation de la population

La modélisation multi-agent a permis de simuler le trajet d'écoliers se déplaçant chaque jour de leur domicile à l'école la plus proche, et ainsi d'évaluer leur exposition moyenne journalière aux particules fines. Ces agents "écoliers" ont été placés aléatoirement sur la ville de Cotonou, et celle-ci a été découpée en 4 zones "Nord-Est", "Nord-Ouest", "Sud-Est" et "Sud-Ouest". L'exposition moyenne a ensuite été calculée en additionnant les concentrations de PM$_{2.5}$ estimées sur chaque cellule traversées par l'agent pendant son trajet, et en divisant ce résultat par le nombre de cellules traversées.

### Résultats/ Discussion

Les cartes obtenues à partir de la simulation ont montré leur capacité à représenter dynamiquement l'évolution de la pollution en milieu urbain, du moins à rendre ses enjeux compréhensibles. La Figure 1A montre une carte de la pollution, après interpolation Elle montre que les concentrations en PMLa figure 1C, en comparaison avec la figure 1B, illustre la capacité de la simulation à prendre en compte les paramètres environnementaux dans le calcul d'interpolation de la
pollution, avec une pollution nettement plus restreinte aux zones à forte densité urbaine. En incluant
ainsi la couverture végétale et son effet de diminution sur la concentration en particule fine, il devient
possible, à partir de la simulation, de tester différents scénarios d'aménagement urbain et d'étudier
leur effet sur la pollution de l'air. Les autres paramètres, tels que la surface recouverte par les
bâtiments, la direction du vent, ainsi que le trafic routier sont des éléments pertinents à prendre en
compte pour rendre l'interpolation plus précise, mais il pourrait également être possible de les
modifier pour tester divers scénarios climatiques ou d'aménagement.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1 : Comparaison visuelle (A) du modèle d'interpolation de la pollution en PM<sub>2.5</sub> prenant en compte la distance et (B) du modèle d'interpolation de la pollution en PM<sub>2.5</sub> prenant en compte la distance, le pourcentage de recouvrement en végétation et en bâtiments, le vent et les axes routiers. Les valeurs de pollution ont été normalisées (min-max) pour être comparables entre modèles, et ont été capturées au même instant (t=10) de la simulation (rouge foncé : pollution élevée (=1) ; rouge clair : pollution faible (=0)). Les images sont issues de la plateforme de simulation GAMA.</figcaption></figure>

L'utilisation d'une carte de pollution dynamique au sein d'un modèle multi-agent a aussi permis d'estimer l'exposition moyenne des habitants à la pollution. La figure 2 montre une tendance
globale similaire dans cette exposition entre les 4 zones délimitées, mais les individus de la zone "Sud-Est" semblent plus impactés que les autres.

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Figure 2 : Exposition spatiale moyenne au pm2.5 (µg/m³) des écoliers estimée toutes les 24h entre le 1er et le 17 juillet 2023, en fonction de sa localisation sur la carte, selon la simulation. L'axe vertical représente la concentration moyenne (µg/m³) à laquelle a été exposé un écolier pendant 24h. L'axe horizontal représente le temps en heure écoulé dans la simulation. Les points en abscisse 0 correspondent au début de la simulation, et ne sont donc pas à prendre en compte.

Ces résultats sont à considérer comme une esquisse des possibilités qu’offre le couplage du réseau de micro-capteurs QameleO et la modélisation multi-agent sur la plateforme GAMA, notamment sur la gestion de la pollution en environnement urbain tel que la ville de Cotonou. Une grande partie de l’amélioration du modèle réside dans la validation du modèle et des simulations qui en sont issues. L’optimisation des paramètres liés au trafic routier pourrait bénéficier de l’utilisation de modèles physiques tels que ADMS-Urban. Un autre modèle comme CHIMERE simulant le transport des particules selon la météorologie et l’aménagement urbain pourrait bénéficier à la simulation multi-agent. L’utilisation de réseau de neurones convolutif et/ou récurrent pourrait également permettre de capturer les dépendances spatiales et temporelles de la pollution et des variables environnementales, et ce à moindre coût computationnel. Ces pistes seront abordées plus en profondeur dans la suite de ce projet.

## Conclusion

En conclusion, cette étude a montré la faisabilité technique et le potentiel de l’utilisation de la modélisation multi-agent couplée à un réseau de capteurs pour cartographier dynamiquement la qualité de l’air dans un environnement urbain comme Cotonou. Les résultats obtenus, bien que préliminaires, montrent que cette approche peut fournir des informations précieuses sur l’exposition de la population à la pollution. En intégrant des paramètres environnementaux tels que la végétation, les bâtiments, le vent et le trafic routier, le modèle pourrait permettre de simuler des scénarios d’aménagement urbain et d’évaluer leur impact sur la pollution atmosphérique en particules fines. Cependant, des améliorations sont nécessaires pour renforcer la validité des données, et feront l’objet des recherches futures sur ce projet.

## Bibliographie

<footnote n="1">¹Organisation mondiale de la Santé. (2024). *Ambient (outdoor) air quality and health*.</footnote>
Repéré le 13 mars 2025 à

https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ambient-(outdoor)-air-quality-and-health

²Nations Unies, Département des affaires économiques et sociales, Division de la population. (2018).
*World Urbanization Prospects*.

Repéré le 13 mars 2025 à https://population.un.org/wup/

³Liousse, C., Assamoi, E., Criqui, P., Granier, C., & Rosset, R. (2014). Explosive growth in African combustion emissions from 2005 to 2030. *Environmental Research Letters*, *9*(3), 035003. https://doi.org/10.1088/1748-9326/9/3/035003

⁴Martiny, N., Marilleau, N., Marion, S., Diallo-Dudek, J., Canovas, L., Bisquerra, A., Rega, M., & Thevenin, T. (2023). Quality of Air Module for Environmental Learning Engineering and Observation Network (QameleON-Dijon) : Un réseau dense de mesures de la qualité de l'air à Dijon - Article de synthèse publié à l'issue d'une présentation orale lors de la table ronde organisée le 12 mai 2022 à Dijon. *Climatologie*, **20**, 4.
https://doi.org/10.1051/climat/202320004

⁵Sierra-Porta, D., Solano-Correa, Y. T., Tarazona-Alvarado, M., & de Villavicencio, L. A. N. (2023). Linking PM10 and PM2.5 Pollution Concentration through Tree Coverage in Urban Areas. *CLEAN* – *Soil, Air, Water*, **51**(5), 220022. https://doi.org/10.1002/clen.202200222

⁶Pan, J., & Ji, J. (2024). Influence of Building Height Variation on Air Pollution Dispersion in Different Wind Directions : A Numerical Simulation Study. *Applied Sciences*, **14**(3), Article 3.
https://doi.org/10.3390/app14030979