# Méthodes d'estimation et d'optimisation des quantités de terres polluées à traiter

## Retour d'expérience sur la validité des estimations à partir de données réelles

<figure><img src="image_1.png" /></figure>
# METHODES D'ESTIMATION ET D'OPTIMISATION DES QUANTITES DE TERRES POLLUEES A TRAITER

## RETOUR D'EXPERIENCE SUR LA VALIDITE DES ESTIMATIONS A PARTIR DE DONNEES REELLES

## RAPPORT FINAL

### mai 2016

N. JEANNEE, C. FAUCHEUX – GEOVARIANCES

H. DEMOUGEOT-RENARD – eOde
Créée en 1989 à l'initiative du Ministère en charge de l'Environnement, l'association RECORD – REseau COopératif de Recherche sur les Déchets et l'Environnement – est le fruit d'une triple coopération entre industriels, pouvoirs publics et chercheurs. L'objectif principal de RECORD est le financement et la réalisation d'études et de recherches dans le domaine des déchets et des pollutions industrielles.

Les membres de ce réseau (groupes industriels et organismes publics) définissent collégialement des programmes d'études et de recherche adaptés à leurs besoins. Ces programmes sont ensuite confiés à des laboratoires publics ou privés.

### Avertissement :

Les rapports ont été établis au vu des données scientifiques et techniques et d'un cadre réglementaire et normatif en vigueur à la date de l'édition des documents.

Ces documents comprennent des propositions ou des recommandations qui n'engagent que leurs auteurs. Sauf mention contraire, ils n'ont pas vocation à représenter l'avis des membres de RECORD.

* ✓ Pour toute reprise d'informations contenues dans ce document, l'utilisateur aura l'obligation de citer le rapport sous la référence :

**RECORD**, Méthodes d'estimation et d'optimisation des quantités de terres polluées à traiter.
Retour d'expérience sur la validité des estimations à partir de données réelles, 2016, 162 p,
n°14-0515/1A

* ✓ Ces travaux ont reçu le soutien de l'ADEME (Agence de l'Environnement et de la Maîtrise de l'Energie)
www.ademe.fr
## RESUME

L'estimation des quantités de terres à dépolluer est une préoccupation majeure des acteurs de la gestion des sites et sols pollués. En effet, les écarts avec les quantités réellement dépolluées ont des conséquences importantes en termes financiers (p.ex. dépassement de budget), temporels (p.ex. retards pris sur les travaux de reconversion de sites), sanitaires et environnementaux (p.ex. risque d'exposition en cas de pollution résiduelle). Or de nombreux facteurs conduisent à des écarts parfois significatifs entre diagnostic et dépollution : complexité du contexte de pollution, caractérisation insuffisante, méthode d'estimation des quantités inappropriée, etc.

Par rapport à ce contexte, l'étude identifie, sur la base d'un retour d'expérience sur 23 jeux de données industrielles et d'une enquête préalable auprès de professionnels des sites et sols pollués, les méthodologies les plus pertinentes pour optimiser les estimations des quantités de terres à dépolluer. L'étude fournit de plus des résultats chiffrés des écarts observés en situation réelle, qui viennent conforter les impressions ressenties par les professionnels dans le cadre de leur activité.

Les résultats obtenus conduisent à des recommandations opérationnelles visant à améliorer la qualité des prédictions de quantités de terres/polluants en phase diagnostic. Elles concernent les conditions d'investigation, les méthodes d'estimation et leurs conditions de mise en œuvre, l'influence de la complexité des situations de pollution et l'intensité des contrôles en cours de dépollution. La pertinence de ces recommandations a été assurée par l'implication d'une quinzaine d'acteurs reconnus pour leur expertise dans le domaine des sites et sols pollués.

**MOTS CLES** sites et sols pollués, diagnostic, estimation de quantités, erreurs de préiction, réconciliation, retour d'expérience, méthodes empiriques, interpolation déterministe, géostatistique, excavation, traitement sur site / *in situ*.

## SUMMARY

Assessing soil quantities to be remediated is a major concern in contaminated land management. Indeed, discrepancies between estimates obtained during the characterization stage and the quantities actually remediated have important implications in financial terms (e.g. on budget), scheduling (e.g. delays) or health and environmental aspects (e.g. exposure risk in case of residual pollution). However, many factors lead to potentially significant differences between characterization and remediation results: complexity of pollution, inadequate characterization methodology, improper approach for estimating contaminated quantities, etc.

Within this framework, the project aims at identifying the most appropriate methodologies to optimize the estimation of contaminated soils. It relies on a feedback derived from industrial data sets and a qualitative survey among professionals involved in contaminated land management. The study further provides quantitative results on the differences observed in real situations, which clearly reinforce the impressions felt by the professionals.

The results lead to operational recommendations in order to improve the quality of predictions of contaminated quantities at characterization stage. They are related to the investigation conditions/requirements, the estimation methods and their conditions of use, the influence of the complexity of pollution and finally the intensity of controls performed during the remediation itself. The relevance of these recommendations has been ensured by the involvement of fifteen actors recognized for their expertise in the area of contaminated land management.

**KEY WORDS** contaminated sites, characterization, pollutant mass, soil volume, prediction error, reconciliation, experience feedback, empirical methods, deterministic interpolation, geostatistics, excavation, *in situ* / on site treatment.

## REMERCIEMENTS/ACKNOWLEDGEMENTS

Comité de suivi / Pilot Committee : R. Bayard, Ph. Botella, J.-P. Cazalets, J.-M. Cormier, L. Cimolino, B. Couffignal, F. Decung, D. François, L. Geneau, P. Jolly, G. Lanfrey, C. Ollivier-Delahaye, V. Restoin, H. Romano, H. Roussel, E. Serre.

Comité d'experts / Expert Committee : S. Belbèze, A. Blusseau, J.-M. Côme, V. Croze, M. Garcia, L. Rouvreau.

Questionnaire / Survey : C. Badertscher, S. Belbèze, J.-F. Blanchard, A. Blusseau, Ph. Botella, H. Casez, J.-M. Côme, V. Croze, M. Garcia, A. Indaco, T. Jumeau, S. Kaskassian, V. Milon, E. Servant, J.-L. Sévèque.

Les auteurs remercient finalement chaleureusement l'ensemble des organismes fournisseurs de cas.
# SOMMAIRE

<table><tr><td>1. Introduction</td><td>6</td></tr><tr><td>1.1. Objectifs</td><td>6</td></tr><tr><td>1.2. Cadre et limites de l'étude</td><td>6</td></tr><tr><td>1.3. Travail réalisé</td><td>7</td></tr><tr><td>1.4. Organisation du rapport</td><td>7</td></tr><tr><td>2. Contexte</td><td>8</td></tr><tr><td>2.1. Contexte réglementaire</td><td>8</td></tr><tr><td>2.2. Principales méthodes d'estimation appliquées aux sites pollués</td><td>8</td></tr><tr><td>2.3. Typologie des sites pollués et de leur traitement en France et en Europe</td><td>11</td></tr><tr><td>3. Méthodes et matériel</td><td>12</td></tr><tr><td>3.1. Méthodologie générale</td><td>12</td></tr><tr><td>3.2. Enquête par questionnaire qualitatif</td><td>12</td></tr><tr><td>3.3. Sélection des cas</td><td>12</td></tr><tr><td>3.4. Méthodologie de description des cas</td><td>13</td></tr><tr><td>3.5. Méthodologie d'analyse des cas</td><td>15</td></tr><tr><td>3.6. Evaluation par un comité d'experts externes</td><td>19</td></tr><tr><td>4. Présentation des résultats</td><td>20</td></tr><tr><td>4.1. Questionnaire qualitatif</td><td>20</td></tr><tr><td>4.2. Description synthétique des cas</td><td>25</td></tr><tr><td>4.3. Analyse comparative des cas</td><td>31</td></tr><tr><td>5. Synthèse et recommandations</td><td>37</td></tr><tr><td>5.1. Synthèse</td><td>37</td></tr><tr><td>5.2. Recommandations</td><td>38</td></tr><tr><td>5.3. Retour sur les cas d'étude</td><td>42</td></tr><tr><td>6. Conclusion</td><td>46</td></tr><tr><td>Bibliographie</td><td>47</td></tr><tr><td>Annexe A : Notions géostatistiques</td><td>49</td></tr><tr><td>Annexe B : Fiches de cas</td><td>59</td></tr><tr><td>Préliminaire : Abréviations utilisées dans les fiches</td><td>59</td></tr><tr><td>Site A - Ancienne blanchisserie - PCE - Excavation et venting</td><td>60</td></tr><tr><td>Site C - Ancienne usine de fabrication automobile - TCE - Venting</td><td>71</td></tr><tr><td>Site D - Ancienne usine à gaz - HAP - Excavation</td><td>75</td></tr><tr><td>Site E - Ancien atelier de créosotage - HAP - Excavation</td><td>82</td></tr><tr><td>Site F - Activité industrielle - TCE - Biodégradation in situ</td><td>86</td></tr><tr><td>Site H - Ancienne activité industrielle - HAP, Benz(a)pyrène et Naphtalène - Excavation</td><td>95</td></tr><tr><td>Site I - Dépôt pétrolier - HCT/BTEX - Excavation + biotertre</td><td>99</td></tr><tr><td>Site J - Ancienne chaufferie - Hydrocarbures - Excavation + Bioremédiation in situ</td><td>102</td></tr><tr><td>Site L - Ancienne activité industrielle - Métaux lourds, Chlorobenzènes, COHV - Excavation</td><td>113</td></tr></table>
Site M - Ancienne usine de fabrication automobile - HC, HAP, COHV, BTEX, Métaux - Excavation 116

Site N - Ancienne activité industrielle - Métaux et hydrocarbures - Excavation 121

Site O - Ancienne station-service - Hydrocarbures - Excavation + Biotertre 124

Site P - Ancienne usine de métaux précieux - HC - Excavation et biotraitement sur site 128

Site Q - Ancien bâtiment industriel de chaudronnerie - Hydrocarbures pétroliers - Excavation 137

Site R - Station de lavage et station-service - Hydrocarbures pétroliers, HAP et BTEX - Excavation 141

Site S - Dépôt pétrolier - Hydrocarbures - Excavation et traitement sur site (biopile) 145

Site T - Ancien dépôt pétrolier - Hydrocarbures et HAP - Excavation 148

Site U - Dépôt pétrolier et usine de bitumes émulsionnés - Hydrocarbures lourds et HAP - Excavation + Traitement sur site (Biopile) 152

Site V - Ancienne usine de bitumes et émulsions - Hydrocarbures pétroliers lourds et HAP - Excavation 155

Site W - Ancienne usine de bitume et d'émulsions - Hydrocarbures lourds et HAP - Excavation et biotraitement 159
# 1. Introduction

## 1.1. Objectifs

L'économie globale d'une opération de dépolution de site est fortement impactée par la quantité de sol qui sera excavée, traitée, puis valorisée ou éliminée. L'estimation de ces quantités est ainsi une préoccupation majeure des acteurs de la gestion des sites et sols pollués, car les écarts avec les quantités réellement dépolluées ont des conséquences importantes en termes financiers (p.ex. dépassement de budget), temporels (p.ex. retards pris sur les travaux de reconversion de sites), sanitaires et environnementaux (p.ex. risque d'exposition en cas de pollution résiduelle).

De nombreux facteurs conduisent à des écarts parfois significatifs entre les volumes de sols ou masses de polluants prédits en phase diagnostic et ceux réellement dépollués en phase chantier : complexité du contexte de pollution, caractérisation insuffisante, méthode d'estimation des quantités inappropriée, etc. Avec l'acquisition de l'expérience, les professionnels de la dépolution ont établi des règles de bonnes pratiques pour la réalisation des diagnostics ; pour autant, des écarts significatifs entre estimations de diagnostic et résultats de la dépolution sont toujours observés et conduisent à l'insatisfaction des donneurs d'ordre. Dans le même temps, les professionnels peinent auprès des mêmes donneurs d'ordre à justifier de l'importance de certaines pratiques en diagnostic (p.ex. multiplication du nombre de points d'échantillonnage pour réduire l'incertitude d'estimation), pour éviter les mauvaises surprises en dépolution.

Par rapport à ce contexte, l'objectif initial de l'étude était de déterminer, sur la base d'un retour d'expérience sur des jeux de données industrielles, les méthodologies les plus pertinentes pour l'optimisation de la quantité de terres à dépolluer. Le présent rapport montre que les enseignements tirés de cette comparaison d'estimations de diagnostic et de résultats de dépolution, dépassent largement la question du choix de la méthode d'estimation. Ils concernent également les conditions d'échantillonnage en diagnostic, les modalités de suivi des opérations de dépolution, et les effets de la complexité des situations de pollution sur la précision des estimations. L'étude fournit de plus des résultats chiffrés des écarts observés en situation réelle, qui viennent conforter les impressions ressenties par les professionnels dans le cadre de leur activité.

L'équipe de projet a été constituée pour confronter un double point de vue, celui du géostatisticien amené à traiter des données de sites et sols pollués, et celui de l'expert sites et sols pollués confronté à la réalisation de diagnostics et de dépollutions. Le travail a été réalisé dans cette optique par les bureaux Geovariances et eOde, spécialisés en géostatistique des sites et sols pollués, puis soumis à l'appréciation d'un comité d'experts externes du domaine des sites pollués, issus de bureaux d'études, d'entreprises de dépolution et d'institutionnels (voir § 3.6 Evaluation par un comité d'experts).

En se basant sur l'analyse de jeux de données industrielles, la concertation entre les membres de l'équipe de projet (Geovariances, eOde et le comité d'experts) aboutit à un bilan opérationnel de l'efficacité des méthodes mises en œuvre pour l'optimisation des estimations des quantités de terres à dépolluer. Les exemples réels mis à disposition du projet montrent des cas d'utilisation de méthodes géostatistiques, déterministes ou empiriques. Des recommandations de ce qui « aurait dû être fait » pour améliorer les prédictions de volumes en phase diagnostic sont proposées, permettant aux maîtres d'ouvrage de préciser certains aspects lors de la rédaction de cahiers des charges et de garantir, lorsque les conditions d'application sont réunies, une utilisation concrète et efficace de ces approches au sein des membres de RECORD.

## 1.2. Cadre et limites de l'étude

L'étude porte sur l'analyse de 23 jeux de données industrielles, donnant lieu à 28 comparaisons, les estimations de diagnostic ayant été menées par plusieurs méthodes sur certains sites.

Des cas de pollutions chimiques en milieu souterrain ont été volontairement sélectionnés. Les milieux atteints sont donc essentiellement des sols, ainsi que quelques nappes d'eau souterraine.

L'étude porte sur de nombreux cas de dépollutions impliquant une excavation des terres, mais aborde aussi la question de l'estimation des masses de polluants à extraire lorsqu'un traitement in situ est mis en œuvre. Un cas porte sur un traitement in situ d'une nappe d'eau souterraine.

Les jeux de données ont été mis à disposition par des professionnels des sites et sols pollués, avec l'accord des responsables des sites, ou bien par les responsables des sites eux-mêmes. Les conditions de diffusion de l'information sur les sites, notamment le respect de clauses de
confidentialité, ont été établies en concertation avec le comité de suivi RECORD et les organismes
mettant à disposition les données.

L'étude se base sur une analyse des informations rassemblées sur chacun des jeux de données
industrielles. Cette analyse ne comporte en aucun cas de jugement de valeur sur la qualité du
travail de diagnostic et de dépollution réalisé sur chacun des sites.

1.3. Travail réalisé

Dans le détail, l'étude a comporté les étapes de travail suivantes :

* Une enquête auprès de professionnels des sites et sols pollués pour recueillir leur expérience des écarts observés entre estimations de diagnostic et résultats de dépollution,

* La collecte et la sélection de jeux de données industrielles auprès d'acteurs du domaine,

* L'établissement d'une méthodologie d'analyse des cas,

* L'analyse des cas à proprement parler,

* Une évaluation de l'analyse des cas par un comité d'experts (séminaire du 17 septembre 2015),

* L'élaboration de recommandations opérationnelles.

Le travail a fait par ailleurs l'objet d'un suivi par un comité représentant les membres de l'association RECORD, sous la forme de réunions (réunions de lancement, intermédiaire et finale) et de la remise de rapports intermédiaires.

1.4. Organisation du rapport

Le rapport est organisé en 6 chapitres :

* Après le chapitre 1 d'Introduction, le chapitre 2 positionne l'étude dans le contexte actuel de la gestion des sites pollués, en rappelant les principaux textes réglementaires et méthodologiques en vigueur en France, les différentes méthodes à disposition des praticiens pour estimer les quantités de matériaux ou de polluants en jeu, et la typologie des sites pollués et de leur traitement en France et en Europe.

* Le chapitre 3 décrit la méthodologie d'analyse des jeux de données industrielles, ainsi que les modalités d'enquête sur les écarts usuels entre estimation de diagnostic et résultats de dépollution.

* Le chapitre 4 présente l'analyse des résultats, permettant d'identifier les principaux éléments à l'origine des écarts entre estimations de diagnostic et résultats de dépollution.

* Le chapitre 5 synthétise l'ensemble des résultats acquis afin d'en retirer des recommandations de bonne pratique et de dégager les méthodologies les plus pertinentes pour estimer les quantités de terres à dépolluer (ou de masses de polluants à extraire) ; un retour sur certains cas d'étude clôt ce chapitre.

* Le dernier chapitre, consacré aux conclusions de l'étude, résume les principaux enseignements qui peuvent tirés de cette analyse de situations réelles.
## 2. Contexte

L'estimation des quantités de terres à traiter ou des masses de polluants à extraire est une préoccupation majeure des acteurs de la gestion des sites et sols pollués, car les écarts avec les quantités réellement dépolluées ont des conséquences importantes en termes financiers (p.ex. dépassement de budget), temporels (p.ex. retards pris sur les travaux de reconversion de sites), sanitaires et environnementaux (p.ex. risque d'exposition en cas de pollution résiduelle).

Les risques d'erreur d'estimation sont élevés, en raison de la complexité du milieu atteint par la pollution et du petit nombre de données généralement à disposition. Avec l'acquisition de l'expérience, les professionnels de la dépollution ont établi des règles de bonne pratique pour la réalisation des diagnostics. Les textes réglementaires et guides méthodologiques en vigueur en France sont rappelés au § 2.1 ci-dessous.

Des écarts « inacceptables » entre estimations de diagnostic et résultats de dépollution, c'est-à-dire conduisant à une insatisfaction des donneurs d'ordre, sont pourtant toujours observés. Dans le même temps, les professionnels peinent à justifier de l'importance de certaines pratiques en diagnostic auprès des donneurs d'ordre, pour éviter les mauvaises surprises en dépollution (p.ex. multiplication du nombre de points d'échantillonnage en phase diagnostic pour réduire l'incertitude d'estimation).

La présente étude consiste à analyser dans le détail les conditions dans lesquelles le diagnostic et la dépollution d'un ensemble de sites ont été réalisés, afin de dégager les raisons du « succès» ou de l'« échec » des opérations, au regard des écarts obtenus entre estimation et résultat effectif de dépollution.

Bien que cela ne soit pas le seul critère à prendre en compte, le choix de la **méthode d'estimation** des quantités à dépolluer semble déterminant dans la réussite d'une opération de dépollution. Plusieurs solutions sont à disposition des professionnels. Elles consistent toutes à estimer (interpoler) les niveaux de pollution en dehors des points de forage et d'échantillonnage. Les méthodes les plus couramment employées sont présentées brièvement au § 2.2 ci-dessous.

L'étude se base sur une vingtaine de jeux de données industrielles mis à disposition par des responsables de sites. Les conclusions de l'analyse des cas ne peuvent être généralisables que s'ils sont représentatifs de la typologie des sites rencontrés en France, ainsi que des pratiques de diagnostic et de suivi de dépollution. Un essai de **typologie des sites français** basé sur une enquête documentaire est présenté au § 2.3.

### 2.1. Contexte réglementaire

En France, la gestion des sites et sols pollués relève de différents textes réglementaires et guides méthodologiques :

* Les modalités de gestion et de réaménagement des sites et sols pollués relèvent de la note ministérielle du 8 février 2007 [1] (texte officiel), actuellement en cours de révision,

* Les terres excavées des chantiers de dépollution sont considérées comme des déchets depuis l'entrée en vigueur de l'ordonnance n°2010-1579 du 17 décembre 2010 (texte officiel),

* Un ensemble de guides et outils utilisés par la profession (« outils du ministère ») décrivent les conditions de réalisation des études requises pour mettre en œuvre les démarches d'interprétation des milieux et les plans de gestion,

* Des règles de bonnes pratiques pour réutiliser les terres issues de sites pollués ont été élaborées et décrites par le BRGM dans un guide méthodologique en février 2012 [3]. Un guide de caractérisation des terres excavées dans le cadre de réutilisations hors site paru en décembre 2013 apporte des précisions sur les conditions dans lesquelles la charge polluante des terres peut être évaluée et les quantités en jeu peuvent être estimées [4].

### 2.2. Principales méthodes d'estimation appliquées aux sites pollués

#### 2.2.1. Brève présentation

Tant la planification des mesures de gestion des sites pollués que la caractérisation des quantités de terres polluées excavées amènent à estimer des quantités de terres polluées ou des masses de polluants, à partir de la connaissance acquise en diagnostic de l'état de pollution des sols.

Pour ce faire, des méthodes d'interpolation doivent généralement être mises en œuvre, pour estimer les concentrations et masses de polluants en dehors des points de forage et d'échantillonnage.
L'absence de connaissance exhaustive de la pollution induit une incertitude sur ces estimations, qu'il est possible de quantifier par certaines de ces méthodes.

Les estimations peuvent intégrer d'autres informations que les analyses chimiques de laboratoire, telles que la connaissance historique de la pollution, des critères organoleptiques, ou bien encore des données renseignant de manière indirecte sur la charge polluante (p.ex. mesures sur site, lithologie, diagraphies MIP).

Trois grands types de méthodes sont utilisés dans la pratique :

* **Des méthodes empiriques**, ou encore basées sur un jugement d'expert :

L'évaluation des zones sources ou des zones à excavater repose ici exclusivement sur l'expertise de la personne en charge de la caractérisation. Par comparaison empirique des résultats analytiques obtenus avec les seuils de réhabilitation et en intégrant l'ensemble des informations indirectes disponibles (constats de terrain, type de pollution, historique du site), le professionnel réalise une délimitation manuelle des zones sources, ou des zones à excavater, qui sert ensuite de base au calcul de volumes de terres à excavater (ou de masses de polluants). En dépit d'une subjectivité inéluctable, ces approches sont couramment mises en œuvre en pratique.

* **Des méthodes d'interpolation déterministes** :

Ces méthodes sont disponibles dans de nombreux logiciels de cartographie (SIG, Surfer...) et permettent de tracer des cartes d'isolignes (ou isosurfaces) de concentrations. Les techniques consistent à attribuer au point à estimer une moyenne pondérée des données disponibles les plus proches (p.ex. plus proche voisin, inverse des distances, triangulation de Kolmogorov).

Un exemple est fourni à la figure ci-dessous.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1 : Carte de la pollution entre 3 et 6 m de profondeur, dessinée avec une méthode d'interpolation déterministe (Voisins Naturels) et SANS lissage des courbes - avec trois iso-contours : 500, 1000 et 5000 ppm (extrait du rapport UPDS [8], voir ci-dessous).</figcaption></figure>

* **Des méthodes géostatistiques** :

Les méthodes géostatistiques reposent sur l'exploitation de la continuité spatiale de la pollution (estimée par le calcul du variogramme) ; leur formalisme probabiliste permet de quantifier l'incertitude associée aux estimations. Parmi ces méthodes, on distingue les techniques classiques de krigeage qui permettent de cartographier une pollution, mais ne sont pas adaptées à l'estimation de zones de dépassement de seuils, et les techniques de simulations conditionnelles, qui permettent de modéliser les quantités de matériaux dont les teneurs dépassent des seuils (estimations globales) et de les localiser dans l'espace (estimations locales), avec une quantification de l'incertitude. Les principales notions de la géostatistique sont rappelées en **Annexe A** de ce rapport. Notons que cette approche inclut très fréquemment une phase d'expertise métier afin de juger de la plausibilité des résultats obtenus.

A titre d'exemple, la figure ci-dessous illustre les principaux éléments d'une étude géostatistique appliquée aux sites pollués. Les principales phases d'une telle approche sont usuellement :
- L'analyse exploratoire et le contrôle qualité des données disponibles, aboutissant à une évaluation de la continuité spatiale de la pollution grâce au variogramme ;

- L'interpolation des concentrations par krigeage (pour une première cartographie de la répartition de la pollution, mais sans l'utiliser pour estimer des quantités) puis l'évaluation de leur variabilité locale via la réalisation de simulations conditionnelles ;

- Le post-traitement des simulations afin d'évaluer le risque local de dépassement de seuils de réhabilitation ainsi que la distribution attendue pour les volumes de terres contaminées. Cette distribution permet ainsi d'évaluer non seulement le volume probable mais également l'incertitude associée à ce volume, souvent décrite par le biais d'un intervalle de confiance.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2 : Exemple géostatistique synthétique (contamination en hydrocarbures d'une couche d'1m de terrain) : carte d'implantation et teneurs en hydrocarbures totaux (en haut à gauche), variogramme (en haut à droite), interpolation par krigeage ponctuel et de bloc (en bas, gauche et milieu), probabilité de dépassement du seuil de 2000 ppm déduite de simulations conditionnelles pour chaque maille envisagée lors du terrassement.</figcaption></figure>

Sur cet exemple, le volume probable de terres présentant des teneurs en hydrocarbures totaux supérieures à 2000 ppm est égal à 2250 m³; en outre, ce volume est compris avec un niveau de confiance égal à 90% dans l'intervalle [1800 m³ ; 2925 m³].

Une description plus précise des outils et méthodes géostatistiques adaptés aux sites et sols pollués peut également être trouvée dans le manuel méthodologique GeoSiPol [5], et dans le rapport RECORD sur le retour d'expérience mené sur 15 ans d'application de la géostatistique aux sites et sols pollués [6].

Les approches déterministes comme géostatistiques viennent en général compléter un jugement d'expert initial. De même, les zones polluées peuvent, par exemple, d'abord être délimitées
rapidement par une méthode déterministe automatique, puis ajustées finement à partir de la
connaissance acquise sur le terrain de la pollution.

Il est à noter que d'autres méthodes d'interpolation que celles présentées ci-dessus sont adaptées à l'estimation des quantités de matériaux pollués. Des approches plus novatrices, telles que les réseaux de neurones, les approches possibilistes, ou bien encore d'autres méthodes géostatistiques que le krigeage ou les simulations, sont ainsi envisageables. Cependant, la présente étude se restreint volontairement aux méthodes les plus couramment employées dans la pratique.

2.2.2. Document d'information sur les méthodes de délimitation des « pollutions concentrées »

Un groupe de travail de l'UPDS a mené, de juin 2013 à décembre 2014, une réflexion sur les « pollutions concentrées » telles que mentionnées dans l'Annexe 2 de la note ministérielle du 8 février 2007. Ce travail a donné lieu à la publication d'un rapport proposant une définition de la pollution concentrée, ainsi qu'un ensemble de méthodes jugées appropriées pour délimiter la zone concernée : **Rapport UPDS 2014 de synthèse des travaux du GT Pollution concentrées** [8]. Les méthodes sont présentées sous forme de boîte à outils et ont été testées sur différents cas concrets.

Les outils sont destinés à délimiter une zone de pollution concentrée, plutôt qu’à en estimer le volume
de matériaux ou la masse de polluants. Il est proposé de baser l’identification de la zone de pollution
concentrée sur la convergence de résultats d’au moins deux des méthodes suivantes :

* Méthode N°1 - Interprétation des constats de terrain

* Méthode N°2 - Interprétation cartographique

* Méthode N°3 - Analyse statistique

* Méthode N°4 - Bilan massique

* Méthode N°5 - Détermination de la présence d'une phase organique dans les sols

* Méthode N°6 - Approche géostatistique

Les outils proposés intègrent donc des estimations par jugement d'expert (p.ex. interprétation des constats de terrain), des méthodes déterministes (p.ex. interprétation cartographique) et des modélisations géostatistiques (Méthode N°6).

2.3. Typologie des sites pollués et de leur traitement en France et en Europe

L'étude visant la fourniture d'un retour d'expérience à partir de cas réels, la représentativité de ces derniers par rapport à la typologie des sites pollués rencontrés en France doit être évaluée. Une revue de sources documentaires a permis de recueillir les informations suivantes sur le sujet.

En France, les substances retrouvées dans les anciens sites industriels sont<fnref n="1" /> :

* Des hydrocarbures pétroliers (HC) pour 61.4% des 2500 sites recensés dans BASOL,

* Des métaux pour 47.9%,

* Des composés organohalogénés volatils (COHV) pour 31.5%,

* Des hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP) pour 27.5%,

* Des cyanures pour 6.6%,

* Des composés aromatiques monocycliques (BTEX) pour 3.4%,

* Et d'autres substances (ammonium, chlorures, pesticides...) pour 9.6%.

S'agissant des techniques de dépollution, selon une étude menée en 2012 pour l'ADEME, 57% des sites impliquent une excavation des terres et 18% font l'objet d'un traitement in situ.

Au sein de l'Union Européenne, selon les données fournies par l'agence européenne de l'environnement (http://www.eea.europa.eu/data-and-maps/indicators/progress-in-management-of-contaminated-sites-3/assessment), il y aurait 75% de dépollutions par excavation et 25% in situ. Les sites pollués seraient concernés à 35% par une pollution aux métaux, 24% aux hydrocarbures, 11% aux HAP, 10% aux composés aromatiques monocycliques, 8% aux composés organohalogénés volatils et 9% autres.

<footnote n="1">¹ Le total dépasse 100% en raison de la coexistence de plusieurs types de polluants sur certains sites.</footnote>
### 3. Méthodes et matériel

#### 3.1. Méthodologie générale

Les jeux de données étudiés doivent permettre d'établir un bilan opérationnel de l'efficacité des méthodes mises en œuvre pour l'optimisation des estimations des quantités de terres à dépolluer, que ces méthodes soient empiriques, déterministes ou géostatistiques.

Une démarche en phases a été adoptée pour dresser ce bilan :

* Enquête auprès des professionnels pour recueillir leur expérience des écarts observés entre diagnostics et dépollutions,

* Collecte et sélection de cas,

* Description des cas selon une grille d'analyse systématique,

* Analyse comparative des cas,

* Evaluation par un comité d'experts,

* Synthèse, interprétation et recommandations.

L'enquête, menée au moyen d'un questionnaire, est un préalable qui permet de définir le cadre général dans lequel s'insèrent les 23 cas d'étude rassemblés. Elle permet notamment d'apprécier dans quelle mesure ces cas sont représentatifs des situations les plus fréquemment rencontrées par les professionnels des sites et sols pollués.

#### 3.2. Enquête par questionnaire qualitatif

Un questionnaire a été élaboré afin de recueillir l'expérience d'acteurs du domaine des sites et sols pollués (SSP) quant aux problèmes d'incohérences entre diagnostic et dépollution auxquels ils sont confrontés. Bien que par nature subjective et qualitative, cette perception permet d'identifier les principaux obstacles à la bonne concordance entre diagnostics et chantiers de dépollution.

Le questionnaire a été envoyé par courrier électronique en mai 2015 à une base d'environ 80 contacts, essentiellement en France, en Suisse et en Belgique. Il a en outre été relayé par l'UPDS et l'UCIE auprès de leurs membres.

Après un paragraphe introductif rappelant le contexte du projet ainsi que l'objet de la sollicitation, les questions suivantes ont été posées :

* Quelles sont selon vous les raisons qui peuvent conduire à des incohérences significatives entre diagnostic et dépollution ? (nombre de données de diagnostic ou de paramètres suivis, zones inaccessibles en dépollution, etc.)

* Quelle est la nature de ces incohérences ? (erreurs de localisation des zones polluées, niveaux de concentration erronés, nature des polluants, etc.)

* Quel en est l'ordre de grandeur ? (sur/sous-estimation de x% en phase travaux)

* Quelles en sont les conséquences ? (budget, délais, litiges...)

* A quelle fréquence êtes-vous confronté à des incohérences que vous qualifieriez de "significatives" en termes d'ampleur ou de conséquences ? (1 cas sur xx ?)

* Seriez-vous prêt à échanger de manière plus détaillée par téléphone sur de tels cas, sous réserve de confidentialité des informations ?

* Quel est votre rôle d'acteur SSP ? (BE, dépollution, institutionnel, donneur d'ordre...)

* Acceptez-vous d'être cité dans les remerciements de l'étude RECORD ? (Oui/Non)

Une analyse qualitative des réponses obtenues est proposée au prochain chapitre. Cette analyse intègre également quelques phrases particulièrement intéressantes recueillies lors du dépouillement des réponses.

#### 3.3. Sélection des cas

Des jeux de données présentant les caractéristiques suivantes ont été sélectionnés :

* Sites diagnostiqués et dépollués,

* Diagnostics réalisés en incluant une étude géostatistique dans un nombre significatif de cas,
* Informations relatives aux volumes de terres (ou masses de polluants) estimés en phase diagnostic et réellement dépollués, ainsi qu'aux conditions d'estimation de ces volumes / masses (méthode d'estimation, contrôles, type et nombre de données),

* Autorisation des propriétaires des sites d'utiliser les informations ci-dessous dans le cadre du projet RECORD après anonymisation des jeux de données.

Les cas d'étude ont été mis à disposition de l'étude par le biais d'échanges entre les contractants et des membres de RECORD, du comité de suivi du projet ou du comité d'experts (voir ci-dessous). Parmi les 25 cas initialement retenus, 2 ont dû être écartés pour impossibilité de comparaison des estimations de diagnostic et des résultats de dépollution.

La liste finale des 23 cas ainsi constituée est fournie au chapitre suivant. Ces cas couvrent les différents types de pollutions chimiques (organiques et inorganiques) rencontrés en France et présentés au § 2.3 (à l'exception des cyanures). Ils proviennent en outre d'activités industrielles très diverses. La majorité des cas concernent des dépollutions s'accompagnant d'une excavation de terres. Quelques-uns d'entre eux ont été retenus pour représenter les situations de dépollution in situ des sols et/ou des eaux souterraines, qui requièrent une estimation de la masse de polluants à extraire.

### 3.4. Méthodologie de description des cas

Chacun des cas a donné lieu à une analyse globale de la situation à partir des rapports transmis par le fournisseur du cas, puis à l'élaboration d'une fiche de synthèse des informations nécessaires à l'étude. Les fiches respectent une grille, élaborée au préalable afin de permettre une analyse systématique des différents cas.

La grille adoptée, reprise ci-dessous, détaille l'ensemble des éléments pertinents collectés en vue de l'évaluation de la qualité des résultats d'estimation obtenus pour le cas.

<caption>Tableau 1 : Grille standard d'analyse des cas.</caption>

## <Site XX - Ancienne activité industrielle - Polluant principal - Type de dépollution >

<Image>

<table><thead><tr><th colspan="2">Caractéristiques générales</th></tr></thead><tbody><tr><td>Activité(s) à l'origine de la pollution –</td><td></td></tr><tr><td>Période(s) et durée(s) d'activité</td><td></td></tr><tr><td>Surface du site (parcelle(s))</td><td></td></tr><tr><td>Types de substances justifiant une dépollution</td><td></td></tr><tr><td>Gammes de concentrations par milieu atteint (sol, eau souterraine, eau surface, air intérieur, sédiments,...)</td><td></td></tr><tr><td>Types de terrains atteints par la pollution</td><td></td></tr><tr><td>Caractéristiques de la (des) nappe (s) atteinte (s) par la pollution</td><td>NS-prof., épaisseur, aquiclude, etc.</td></tr><tr><td>Occupation du site et de ses environs</td><td></td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th colspan="2">Etudes et travaux réalisés sur le site pollué</th></tr></thead><tbody><tr><td>Date</td><td>Phase de l'étude, brève description</td></tr><tr><td>Date</td><td>Etc...</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th colspan="2">Caractéristiques de la dépollution</th></tr></thead><tbody><tr><td>Type(s) de dépollution</td><td>in situ / sur site / hors site avec excavation</td></tr><tr><td>Technique(s) de dépollution</td><td></td></tr><tr><td>Description détaillée des objectifs fixés à la dépollution</td><td></td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th colspan="2">Estimations des quantités et localisation de la pollution en diagnostic</th></tr></thead><tbody><tr><td>Type de méthode d'estimation utilisée</td><td>Méthode empirique / Déterministe / Géostatistique / Autre</td></tr><tr><td>Méthode précise d'estimation</td><td>Si méthode empirique : brève explication<br>Si déterministe : plus proche voisin, inverse des distances, etc...<br>Si géostatistique : krigeage ordinaire, krigeage lognormal, krigeage d'indicatrices, simulations conditionnelles, etc.</td></tr><tr><td>Dimension</td><td></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Spécificités des données utilisées</td><td><table><tr><td>Nombre</td><td>Nombre de données (sondages/échantillons)</td></tr><tr><td>Types</td><td></td></tr><tr><td>Support</td><td>homogène ou pas, hauteur des échantillons, mode de prélèvement (fouille/sondage carotté, etc.)....</td></tr><tr><td>Répartition dans l'espace</td><td>homogène, clusters, zones non renseignées, etc...</td></tr></table></td></tr><tr><td>Données indirectes utilisées dans l'estimation ?</td><td>Oui / Non<br/>Si oui :<table><tr><td>Nombre</td><td></td></tr><tr><td>Types</td><td>lithologie, infos organoleptiques, mesures sur site XRF, PID, etc....</td></tr><tr><td>Support</td><td></td></tr><tr><td>Conditions d'intégration dans l'estimation</td><td>Comment ont- elles été intégrées dans l'estimation (modèle de corrélation spatiale ou non spatiale, autre)</td></tr></table></td></tr><tr><td>Densité des données utilisées</td><td></td></tr><tr><td>Détails géostatistiques</td><td>Lorsque cela est pertinent, discussion des points suivants :<table><tr><td>Y a-t' il eu transformation /back-transformation des données en distribution gaussienne ?</td><td></td></tr><tr><td>Dégroupement réalisé en cas de clusters ?</td><td></td></tr><tr><td>Vérifier si un changement de support diag-dépol a été modélisé.</td><td></td></tr><tr><td>En cas d'excavation des sols, un facteur de foisonnement des sols a-t' il été appliqué dans l'estimation ?</td><td></td></tr><tr><td>Autre</td><td></td></tr></table></td></tr></table>

<table><tr><td colspan="2">Estimations des quantités et localisation de la pollution en dépollution</td></tr><tr><td>Méthode d'estimation utilisée</td><td></td></tr><tr><td>Spécificités des données utilisées</td><td><table><tr><td>Nombre</td><td>Nombre de données (sondages/échantillons)</td></tr><tr><td>Types</td><td></td></tr><tr><td>Support</td><td>homogène ou pas, hauteur des échantillons, mode de prélèvement (fouille/sondage carotté, etc.)....</td></tr><tr><td>Répartition dans l'espace</td><td>homogène, clusters, zones non renseignées, etc...</td></tr></table></td></tr></table>

<table><tr><td colspan="2">Comparaison des estimations de diagnostic et résultats de dépollution</td></tr><tr><td>Estimation globale (masses de polluants, volumes ou tonnages de terres par filière, etc...)</td><td><table><tr><td>Diagnostic</td><td>Dépollution</td></tr><tr><td></td><td></td></tr></table></td></tr><tr><td>Estimation locale (localisation des zones les plus polluées)</td><td><table><tr><td>Diagnostic</td><td>Dépollution</td></tr><tr><td></td><td></td></tr></table></td></tr><tr><td>Appréciation du donneur d'ordre sur ces résultats</td><td>Ecart entre estimation/« réalité » considéré comme acceptable ou pas</td></tr><tr><td>Appréciation du bureau d'étude/de la société de dépollution sur ces résultats</td><td>Ecart entre estimation/« réalité » considéré comme acceptable ou pas, contraintes de temps/budgets qui ne permettait de réaliser un modèle « correct », etc...</td></tr><tr><td>Impacts des écarts éventuels</td><td>Surcoûts, retards, dispositif de traitement sur/sous-dimensionné, etc...</td></tr></table>

<table><tr><td colspan="2">Avis d'expert sur les raisons des écarts ou similitudes observées entre estimations de diagnostic et résultats de dépollution</td></tr><tr><td>Liste hiérarchisée des éléments pouvant expliquer les écarts ou la similitude des résultats</td><td></td></tr><tr><td>Suggestion d'amélioration des estimations (diagnostic/dépollution)</td><td></td></tr></table>
<table><thead><tr><th colspan="2">Références sur le site</th></tr></thead><tbody><tr><td>Références pour les sites sans contrainte de confidentialité, publications, etc.</td><td></td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th colspan="2">Autres illustrations</th></tr></thead><tbody></tbody></table>

<Autres images éventuelles>

Le vocabulaire spécifique utilisé dans la grille est défini dans le tableau ci-après. Les abréviations utilisées dans les fiches et le reste du texte sont définies dans l'Annexe B.

<table><caption>Tableau 2 : Eléments de vocabulaire utilisés dans les fiches de cas.</caption><thead><tr><th>Vocabulaire</th><th>Définition</th></tr></thead><tbody><tr><td>Donnée</td><td>Concentration en une substance ou groupe de substances, mesurée sur un échantillon (de sol en général).</td></tr><tr><td>Donnée indirecte</td><td>Donnée renseignant indirectement sur le niveau de pollution de la substance ou du groupe de substances déterminant. Lorsque des données indirectes sont bien corrélées aux données directes, les premières peuvent être utilisées avec les secondes pour améliorer la précision des estimations des zones et volumes pollués.<br>Exemples de données indirectes : concentrations en métaux fournies par les XRF de terrain, mesures de COHV mesurées au PID<fnref n="2" />, nature des terrains rencontrés, ou bien encore mesures géophysiques.</td></tr><tr><td>Support</td><td>Volume et dimension de la portion de sol représentée par la donnée. Une analyse de laboratoire est en effet représentative de la concentration en substance dans l'échantillon de sol, lui-même étant représentatif d'une certaine portion du sol (en place ou dans un lot). La donnée peut être représentative d'une portion très variable selon le mode d'échantillonnage : prélèvement ciblé de quelques cm dans les zones suspectées comme polluées (p.ex. par des valeurs PID élevées, odeur et couleur caractéristiques de la présence de certaines substances), ou bien échantillonnage systématique de composites, représentatifs d'une hauteur de 1 m.</td></tr></tbody></table>

Les 23 fiches de cas ainsi obtenues sont rassemblées dans l'Annexe B du rapport.

### 3.5. Méthodologie d'analyse des cas

#### 3.5.1. Critères d'évaluation

Une synthèse et une analyse de l'ensemble des informations collectées sur les cas ont ensuite été menées, dans l'objectif d'identifier les principaux facteurs à l'origine des écarts ou cohérences observés entre les estimations de diagnostic et les résultats de dépollution.

Les cas d'étude ont été comparés au moyen des critères décrits ci-après. Une note a été attribuée aux critères pour chacun des cas, sur une échelle pouvant aller de 0 à 3. L'ensemble des notes attribuées aux critères pour les 23 cas d'étude est synthétisée au Tableau 4 (page 26).

Ces critères ont été établis et les notes attribuées dans un souci d'objectivité et de représentativité des différents types de situations rencontrées. La codification de certaines caractéristiques se révèle néanmoins délicate : comment, par exemple, classer la complexité des situations de pollution rencontrées ? On ne peut donc exclure une part d'arbitraire dans les choix des auteurs.

<footnote n="2">² Détecteur de photo-ionisation.</footnote>
* Description des situations de pollution au moyen de 6 critères :

<table><thead><tr><td>N°</td><td>Critère</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Types de substances ou groupes de substances sur lesquels s'appliquent les objectifs de dépollution</td></tr><tr><td>2</td><td>Superficie de la zone d'intérêt</td></tr><tr><td>3</td><td>Volume de la zone d'intérêt</td></tr><tr><td>4</td><td>Profondeur de la zone d'intérêt</td></tr><tr><td>5</td><td>Mode de dépollution (excavation et/ou in situ)</td></tr><tr><td>6</td><td>Volume de sol pollué (excavation) ou masse de polluants (in situ) calculés en dépollution</td></tr></tbody></table>

La zone d'intérêt désigne le site dans son entier, ou bien une portion du site spécifiquement touchée par la pollution.

* Critères d'évaluation de la complexité des situations de pollution :

La complexité des situations de pollution, qui rend difficile leur caractérisation du fait de l'hétérogénéité de répartition de la pollution, est mesurée au moyen de 4 critères :

<table><thead><tr><td>N°</td><td>Critère</td><td>Note</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Nombre d'activités différentes (dans le temps et l'espace) ayant siégé sur le site, susceptibles d'avoir généré une contamination du milieu souterrain</td><td>0 : mono-activité<br/>1 : multi-activité</td></tr><tr><td>2</td><td>Nombre de groupes de substances différents induisant une dépollution</td><td>0 : 1 type<br/>1 : plusieurs types</td></tr><tr><td>3</td><td>Nature et nombre de terrains différents atteints par la pollution</td><td>0 à 1 selon tableau ci-dessous</td></tr><tr><td>4</td><td>Niveau de complexité du comportement des substances dans le milieu</td><td>0 à 2 selon tableau ci-dessous</td></tr></tbody></table>

Classification des cas selon la complexité des terrains :

<table><thead><tr><td>Nature et nombre de terrains différents</td><td>Note originale</td><td>Note revue</td></tr></thead><tbody><tr><td>1 type de terrain, homogène, p.ex. alluvions sablo-graveleuses</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><td>1 type de terrain, hétérogène, p.ex. remblais</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><td>2 types de terrains, p.ex. remblais / limons argileux</td><td>3</td><td>0</td></tr><tr><td>2 types de terrains, difficiles à dépolluer p.ex. marnes / calcaires</td><td>4</td><td>1</td></tr><tr><td>3 types de terrains, p.ex. remblais / sables fins argileux / niveau marneux</td><td>5</td><td>1</td></tr></tbody></table>

Après analyse des données, il est apparu que seule une discrimination entre les notes originales de 1 à 3 et de 4 à 5 semblait pertinente ; une notation en 0/1 a ainsi été privilégiée.

Classification des cas selon la complexité du comportement des substances dans le milieu :

<table><thead><tr><td>Complexité du comportement des substances</td><td>Note</td></tr></thead><tbody><tr><td>Simple : HC C5-C10, BTEX</td><td>0</td></tr><tr><td>Complexité moyenne : HC C8-C16</td><td>1</td></tr><tr><td>Très complexe : COHV, HAP, HC C16-C40, bitumes, mélange de type de substances</td><td>2</td></tr></tbody></table>

Un **indice de complexité globale** a été construit à partir de la somme des notes obtenues pour chacun de ces 4 critères. L'indice peut prendre, en théorie, des valeurs allant de 0 (situation simple) à 6 (situation très complexe). En pratique, on observe que cet indice prend des valeurs allant de 2 à 6 pour les cas rassemblés. On ne dispose donc pas de cas simples, mais uniquement de cas complexes, de complexité plus ou moins grande.
L'analyse comparative des cas a conduit à finalement retenir un **indice de complexité restreint**, faisant uniquement la somme des notes obtenues par les critères « nombre de groupes de substances » et « nature et nombre de terrains ». Ses valeurs vont de 0 à 2 selon les cas.

Notons que ce critère contient une part importante d'arbitraire et qu'il devra être interprété avec prudence.

* Critères d'évaluation de l'ancienneté des investigations :

L'ancienneté des diagnostics et l'étalement dans le temps des phases d'investigation et de dépollution peuvent nuire à la qualité des estimations de quantités à partir des données de diagnostic. Un **indice d'ancienneté** a donc été construit, dont la valeur varie de 0 pour des diagnostics récents (>2010) et courts (étalement dans le temps < 5 ans) à 2 pour des diagnostics anciens (<2010) et longs (étalement dans le temps >5 ans). L'indice est calculé à partir des notes attribuées aux 3 critères suivants :

<table><thead><tr><td>N°</td><td>Critère</td><td>Note</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Nombre de phases d'investigation</td><td>1 à 10 pour les 23 cas collectés</td></tr><tr><td>2</td><td>Durée totale de l'intervention</td><td>2 à 16 ans selon les cas</td></tr><tr><td>3</td><td>Année de fin de dépollution</td><td>2006 à 2014 selon les cas</td></tr></tbody></table>

* Critères d'évaluation des conditions d'investigation en diagnostic :

Les conditions de caractérisation de la situation de pollution en cours de diagnostic sont appréciées au moyen de 6 critères :

<table><thead><tr><td>N°</td><td>Critère</td><td>Note</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Nombre total de sondages réalisés dans la zone d'intérêt</td><td>5 à 1100 sondages</td></tr><tr><td>2</td><td>Densité de sondages dans la zone d'intérêt (surface en m² pour 1 sondage)</td><td>1 sondage /24 m² à 1 sondage/1800 m²</td></tr><tr><td>3</td><td>Nombre d'échantillons par mètre sur la verticale</td><td>1 éch/0.2 m à 1 éch/2m</td></tr><tr><td>4</td><td>Répartition spatiale des données (horizontalement)</td><td>0 : maillage régulier<br>1 : couverture homogène<br>2 : zones lacunaires et sur-échantillonnées</td></tr><tr><td>5</td><td>Homogénéité du protocole de prélèvement (support)</td><td>0 : homogène<br>1 : hétérogène</td></tr><tr><td>6</td><td>Mode de constitution des échantillons sur la verticale</td><td>0 : systématique<br>1 : orienté<br>2 : combiné</td></tr></tbody></table>

Un **indice de qualité globale des investigations** a été construit sur cette base. Il prend la valeur 0 ou 1. L'indice 1 est obtenu si 4 ou 5 des conditions suivantes sont remplies :

* Les échantillons sont prélevés systématiquement sur la verticale,

* Le protocole d'échantillonnage est homogène,

* Les sondages sont répartis selon un maillage ou couvrent la zone d'intérêt de manière homogène,

* Un minimum de 1 échantillon par mètre a été prélevé sur la verticale,

* La densité de sondages est inférieure à 1 sondage pour 100 m².

L'indice 0 est obtenu si 0 à 3 de ces conditions seulement sont remplies.

* Critères d'évaluation des conditions d'estimation des volumes (ou masses) en diagnostic :

Les conditions d'estimation des volumes de matériaux à dépolluer (ou de masses de polluants en place pour un traitement *in situ*) sont évaluées au moyen de 2 critères :

<table><thead><tr><td>N°</td><td>Critère</td><td>Note</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Méthode d'estimation utilisée</td><td>1 : méthode empirique seule<br>2 : complétée par une méthode déterministe<br>3 : complétée par une méthode géostatistique</td></tr><tr><td>2</td><td>Conditions de mises en œuvre de la géostatistique</td><td>0 : Incorrectes<br>1 : Correctes</td></tr></tbody></table>
Il est à noter que la note attribuée aux méthodes d'estimation ne porte pas de jugement de valeur sur celles-ci, mais est simplement destinée à différencier les cas selon les méthodes employées, lors de leur analyse comparative. En outre, toute estimation de volumes/masses met en œuvre a minima un jugement d'expert, qui peut selon les cas être complété par une approche déterministe ou géostatistique.

La mise en œuvre de la géostatistique est considérée comme incorrecte lorsqu'une erreur méthodologique a pu être identifiée, telle que : application de seuils à une carte obtenue par krigeage pour estimer des volumes (le krigeage lissant par construction la variabilité du phénomène), absence de prise en compte de l'effet de support dans l'estimation de volume de terres à excavater, estimation de volumes à partir de cartes de probabilités de dépassement de seuils, etc.

* Critères d'évaluation des conditions de calcul des volumes (ou masses) en dépollution (fiabilité du résultat de dépollution)

Les volumes de terres excavées ou les masses de polluants extraits calculés en phase de dépollution constituent la référence à laquelle sont comparées les estimations de quantités menées en fin de diagnostic. Les conditions de calcul des quantités en phase de dépollution varient néanmoins d'un cas à l'autre, de sorte que la fiabilité de la « référence » peut s'avérer plus ou moins grande.

La fiabilité de la référence des 23 cas est évaluée en analysant le type et le nombre de contrôles effectués en dépollution (Le cas des dépollutions in situ a été traité séparément) :

<table><thead><tr><td>N°</td><td>Contrôle</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Echantillonnage et analyses de contrôle en fond et parois de fouilles</td></tr><tr><td>2</td><td>Echantillonnage et analyses de contrôle à l'intérieur de la zone polluée</td></tr><tr><td>3</td><td>Echantillonnage et analyses en dehors de la zone polluée</td></tr><tr><td>4</td><td>Absence d'identification d'une pollution résiduelle en fin de dépollution</td></tr><tr><td>5</td><td>Le cas échéant, estimation des quantités résiduelles</td></tr></tbody></table>

Un indice de fiabilité du calcul de dépollution a été construit à partir de ces critères. Il prend la valeur 1 lorsqu'au moins 3 de ces types de contrôles ont été effectués, la valeur 0 si moins de 2 de ces contrôles ont été réalisés.

Notons que les estimations effectuées en dépollution peuvent être soumises à d'autres sources d'incertitudes que celles liées au type et au nombre de contrôles effectués. Le mode de constitution des échantillons, les méthodes analytiques, les méthodes d'estimation sont autant de sources d'incertitudes qu'il conviendrait de prendre en compte, comme cela est réalisé pour les estimations de diagnostic. Des informations précises à ce sujet sont néanmoins rarement disponibles.

* Critères de comparaison des estimations de diagnostic et des calculs de dépollution :

Les critères utilisés pour comparer les estimations de diagnostic et les calculs menés en fin de dépollution sont au nombre de 2 :

<table><thead><tr><td>N°</td><td>Critère</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Érreur d'estimation : différence entre le volume de terres à dépolluer estimé en diagnostic et le volume calculé en dépollution</td></tr><tr><td>2</td><td>Érreur d'estimation relative : différence entre le volume de terres à dépolluer estimé en diagnostic et le volume calculé en dépollution, rapportée au volume calculé en dépollution</td></tr></tbody></table>

Les erreurs sont fournies en valeurs absolues (pas de différenciation des situations de sous- ou surestimation).

### 3.5.2. Analyse statistique, interprétation et recommandations

L'influence des facteurs potentiels d'écarts entre estimations de diagnostic et résultats de dépollution a été analysée à l'aide de calculs statistiques simples sur les critères de classification. Pour chacun des indices décrits ci-dessus, pour chacune des valeurs prises par l'indice, ont été calculés :

* les moyennes des erreurs d'estimations relatives,

* les écarts-types des erreurs d'estimations relatives,

* les nombres de cas concernés.
Ces calculs ont été réalisés sur l'ensemble des cas, ou bien en écartant les cas de dépollution *in situ*, ou bien en écartant les cas où la fiabilité du calcul de dépollution est jugée médiocre (indice de fiabilité égal à 0).

Les moyennes et écarts-types des erreurs ont également été calculés conditionnellement à 2 facteurs (p.ex. qualité des investigations et complexité de la situation de pollution), pour étudier leur interdépendance.

Enfin une analyse multivariable (analyse en composantes principales) a été menée à partir des différents indices et des erreurs d'estimation relatives, mais sans fournir d'éléments d'interprétation supplémentaire sur les facteurs à l'origine des écarts entre diagnostic et dépollution (résultats non présentés dans le rapport).

L'ensemble des résultats statistiques obtenus est ensuite interprété. Plusieurs recommandations opérationnelles en découlent. En outre, les cas les plus pertinents en termes de caractérisation sont discutés, à titre illustratif.

### 3.6. Evaluation par un comité d'experts externes

L'ensemble des résultats a été transmis pour validation à la fois au comité de suivi et au comité d'experts externes décrit dans le tableau ci-dessous. Ce comité est constitué de responsables techniques travaillant au sein de bureaux d'études, de société de dépollution ou d'organismes institutionnels.

Le séminaire d'une demi-journée, organisé le 17 septembre 2015 à Lyon, était destiné à confronter les opinions suscitées par la présentation des cas.

<table><caption>Tableau 3 : Membres du comité d'experts.</caption><thead><tr><td>Nom</td><td>Société</td><td>Poste/Service</td></tr></thead><tbody><tr><td>Stéphane Belbèze</td><td>ANTEA GROUP</td><td>Directeur de Projet – Direction Technique</td></tr><tr><td>Aurélie Blusseau</td><td>ARCADIS</td><td>Ingénieur confirmé SSP</td></tr><tr><td>Véronique Croze</td><td>ICF ENVIRONNEMENT</td><td>Directeur technique et d'innovation</td></tr><tr><td>Michel Garcia</td><td>KIDOVA</td><td>Gérant</td></tr><tr><td>Jean-Marie Côme</td><td>BURGEAP</td><td>Directeur du Dépt R&D</td></tr><tr><td>Laurent Rouvreau</td><td>BRGM</td><td>Responsable de l'Unité SSP</td></tr></tbody></table>
# 4. Présentation des résultats

## 4.1. Questionnaire qualitatif

17 personnes ont répondu au questionnaire qualitatif, destiné à recueillir la perception des acteurs des sites et pollués par rapport à la question de la cohérence entre diagnostics et travaux de dépollution. Parmi ces répondants, 10 proviennent de bureaux d'études, 6 de sociétés de dépollution tandis qu'un répondant intervient notamment en tant qu'expert de justice et un autre en tant qu'autorité. Un des répondants intervient à la fois en tant que bureau d'études et société de travaux.

Les paragraphes ci-dessous synthétisent les réponses obtenues, tout en reprenant sous forme d'encadrés certains extraits de réponse au questionnaire. Les réponses sont listées par ordre décroissant de fréquence, sans que cet ordre corresponde à une hiérarchisation établie par l'équipe de projet Geovariances – eOde. Le nombre limité de répondants doit en outre inciter à la prudence lors de l'interprétation des pourcentages repris dans les tableaux des pages suivantes.

### 4.1.1. Raisons ayant pu conduire à des incohérences significatives

Le tableau ci-dessous reprend les principales raisons avancées par les répondants comme étant à l'origine d'incohérences entre diagnostic et dépollution.

<table><thead><tr><td>Raison conduisant à des incohérences</td><td>Réponses</td></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre insuffisant de données (sondages, analyses)</td><td>16 94%</td></tr><tr><td>Problèmes d'échantillonnage (biais, polluants oubliés, packs incomplets...)</td><td>9 53%</td></tr><tr><td>Inaccessibilité de certaines zones</td><td>6 35%</td></tr><tr><td>Hétérogénéité de la pollution et/ou du terrain</td><td>5 29%</td></tr><tr><td>Mauvaise appréciation de l'origine ou du comportement des polluants dans les sols</td><td>4 24%</td></tr><tr><td>Précipitation à passer en phase travaux</td><td>3 18%</td></tr><tr><td>Manque de compétences des acteurs impliqués</td><td>3 18%</td></tr><tr><td>Mauvaise prise en compte des conditions de dépollution</td><td>1 6%</td></tr><tr><td>Pollution a posteriori d'une zone déjà dépolluée par une source à proximité</td><td>1 6%</td></tr></tbody></table>

Logiquement, la quantité de données disponibles est citée quasiment par l'ensemble des répondants, suivie de l'importance de la qualité des données. De nombreux problèmes d'échantillonnage et de saisie/report d'analyses sont avancés par les répondants. Certains problèmes découlent notamment d'une prise en compte insuffisante des besoins pour le dimensionnement des travaux de dépollution.

Finalement, l'hétérogénéité de la pollution et/ou du terrain est plusieurs fois mentionnée comme source d'incohérence, tout comme la mauvaise appréciation de l'origine ou du comportement des polluants.

### Eléments mentionnés par les répondants :

* Incohérences entre diagnostics et travaux :

* Des packs analytiques insuffisants ne permettant pas toujours de valider de manière certaine les filières de traitement, ce qui reporte le risque sur les entreprises de travaux.

* Imprécision dans les diagnostics, notamment concernant les coupes des sondages dont l'importance est souvent sous-estimée ; exemples : une couche de remblais qui va étonnamment très précisément de 0 à 1 m, l'absence de détail des couches rencontrées « remblais », l'oubli de préciser la présence d'eau, l'absence de mesures in situ pour détecter des volatils, des sondages à la tarière pour des recherches de COHV...

* Echantillonnage inadapté par rapport aux travaux (COHV, PCB...).

* Echantillons moyens prélevés parfois sur des couches de 2 m d'épaisseur voir plus !!! Constitution d'échantillons composites mélangeant différentes lithologies, voire différents sondages (même pas dans une même maille).
### Eléments mentionnés par les répondants (suite) :

* Souhaits du MO mal explicités ou compris => un diagnostic avant plan de gestion est réalisé dans le but de dimensionner les travaux. Souvent (par manque de temps, d'argent ou car le projet futur n'est pas connu), les diagnostics « de screening » ou de compréhension sont utilisés aux fins de définir la dépollution ... et il manque souvent les éléments pertinents ! Cela induit souvent l'absence d'une phase de sélection et de dimensionnement précis de la méthode de dépollution et des objectifs.

* Insuffisance du diagnostic :

* Nos clients n'ont pas toujours le budget et/ou le délai nécessaire pour établir des Diagnostics "approfondis".

* Erreurs de saisie :

* Identification des échantillons, décalage de lignes dans les tableaux (car d'un labo à l'autre les composés d'une même famille ne sont pas listés dans le même ordre), erreurs d'analyses en labo, entre labos, mélange entre LD et LQ, erreurs sur les plans ou de report des sondages...

#### 4.1.2. Nature des incohérences entre diagnostic et dépollution

La délimitation erronée de l'emprise de la zone polluée est la principale incohérence constatée. Ici encore, plusieurs témoignages soulignent l'existence d'incohérence entre les phases diagnostic et de travaux, pouvant conduire à des découvertes en phase travaux ou à une mauvaise appréciation de la nature des polluants. L'estimation d'une masse de polluants à traiter requiert en outre une bonne quantification des niveaux de concentration en polluants présents sur le site ; plusieurs répondants identifient comme nature d'incohérences des erreurs d'appréciation de ces niveaux. Notons que ces erreurs peuvent également découler d'un contrôle inadapté en cours de dépollution.

<table><thead><tr><td>Nature des incohérences</td><td>Nombre</td></tr></thead><tbody><tr><td>Erreur sur l'extension de la pollution (H/V)</td><td>12 71%</td></tr><tr><td>Niveaux de concentration erronés</td><td>8 47%</td></tr><tr><td>Mauvaise appréciation de la nature des polluants</td><td>6 35%</td></tr><tr><td>Contrôles inadaptés en cours de dépollution</td><td>3 18%</td></tr><tr><td>Découverte de nouvelles zones polluées</td><td>1 6%</td></tr><tr><td>Non détection de déchets et surtout de mâchefers</td><td>1 6%</td></tr><tr><td>Objectifs de dépollution inconnus / mal appréciés</td><td>1 6%</td></tr></tbody></table>

### Eléments mentionnés par les répondants :

* Attitude du BE :

* Pour sécuriser le client dans le cadre de négociations pour l'achat du terrain, le bureau d'études peut être amené à prendre des hypothèses relativement maximalistes sur l'extension des pollutions, ce qui amène à une surestimation des volumes par rapport à ceux gérés en phase chantier.

* Incohérences entre diagnostics et travaux :

* Pour les métaux, prendre en compte l'élément total plutôt que la fraction disponible / soluble ..., pour les mélanges organiques, somme des fractions lourdes / légères... alors que la méthode de dépollution devra être définie pour traiter une certaine partie de la pollution. Il arrive aussi que la présence d'un paramètre (non identifié au diagnostic) remette en cause le traitement envisagé (amiante dans les sols par ex.).

* En cours de travaux :

* Lors d'excavations, les zones les plus polluées sont souvent excavées en premier puis on élargit la fosse. Cette approche permet souvent de limiter les volumes d'excavation et donc biaise l'estimation initiale qui ne tient pas compte de la procédure d'excavation.
### Eléments mentionnés par les répondants (suite) :

* En cours de travaux

* Il est difficile de réceptionner sur la matrice sol (polluants distribués de manière hétérogène le plus souvent)... lorsque cela est possible la réception se fait sur une matrice globalisante (gaz des sols pour les venting par ex., nappe pour les méthodes par barrière hydraulique ou réactive) mais il serait peut-être plus opportun d'intégrer aussi un aspect bilan massique ou volumique sur les objectifs (quel % d'abattement du volume ou de la masse totale plutôt que de la concentration en quelques points).

* S'il s'agit d'estimer la masse de polluants en place (et non plus simplement le volume ou la masse de sols pollués), une mauvaise estimation des teneurs ou de la masse volumique des sols peut entraîner des erreurs importantes. Plus généralement, il est toujours plus facile (ou plus précis) d'estimer des volumes de sols pollués, pour lesquels il s'agit de déterminer "simplement" si les teneurs sont supérieures ou inférieures à des seuils, que d'estimer des masses de polluant en place qui nécessitent d'estimer précisément les teneurs.

#### 4.1.3. Ordre de grandeur des écarts de volumes/masses

Il ressort des questionnaires que l'on peut légitimement distinguer deux types d'écart entre estimation en phase diagnostic et réalité de la dépollution :

* Des écarts usuels et considérés comme « acceptables » par les répondants, de 10 à 25-30% et en moyenne 20%;

* Des écarts élevés, jugés significatifs, allant de 50 à 100%; trois répondants vont même jusqu'à mentionner des écarts de 180, 300 voire 1000%, qui correspondent vraisemblablement à des cas réellement « pathologiques ».

Ces ordres de grandeur pourront être comparés à ceux obtenus lors du retour d'expérience sur les 23 cas présentés au § 4.2.

### Eléments mentionnés par les répondants :

* Qualité des diagnostics et écarts auxquels il est raisonnable de s'attendre :

* Bon nombre de projets de dépollution se passent bien, avec maîtrise des coûts et du planning.

* Il semblerait que les pratiques se soient améliorées depuis quelques années, notamment grâce à la collecte d'un nombre plus important de données et grâce à une précaution accrue par rapport aux différentes raisons pouvant conduire à des biais d'échantillonnage.

* Globalement peu de différences d'estimations des coûts entre une phase projet et le coût final des travaux si et seulement si les investigations de dimensionnement ont été faites correctement. Les problèmes surviennent quand le maître d'ouvrage provisionne sur la base d'un bilan coût-avantage qui est une estimation de coût ne prenant pas en compte tous les frais annexes et donc n'est même pas d'un niveau avant-projet.

* Il faut systématiquement avertir le client qu'une définition à 10% près relève de la chance plutôt que de la science.

* La plupart du temps, on essaie de rester dans l'enveloppe initiale quitte à faire des calculs de risques résiduels sur le résiduel non traité.

* Comparabilité diagnostic/dépollution :

* La difficulté réside souvent dans le fait qu'on ne peut pas toujours comparer l'estimation avant travaux et le coût final après travaux car tout n'est pas lié à un problème de diagnostic (les possibilités de réemploi, ou bien les volumes eux-mêmes de terrassement du projet (et non juste des zones polluées) peuvent en effet avoir également été mal estimés).

* Les écarts sont bien notés en cas d'excavation, car on compare les volumes de terres avant /après. Lors des travaux in situ les écarts sont moins visibles car ils se confondent avec d'autres paramètres de la dépollution. D'une part on dispose rarement d'un bilan matière avant/après, d'autre part les dépassements sont souvent sur le temps de traitement qui lui dépend de la masse à sortir, de la perméabilité moyenne du site et des équipements que l'on a mis en place.

Il faut noter que plusieurs répondants soulignent à juste titre la qualité d'un bon nombre de dossiers de dépollution, ainsi qu'une amélioration notable des pratiques ; un répondant attribue cette
amélioration à une caractérisation plus complète des sites (plus grand nombre de données) et à une
meilleure maîtrise des conditions d'échantillonnage.

Finalement, un répondant soulève fort à propos la difficulté accrue de réconcilier des masses de
polluants prévues/dépolluées lors de traitements in situ.

4.1.4. Fréquence des cas conduisant à des écarts significatifs

La fréquence d'écarts significatifs varie de 1 cas sur 2 à 1 cas sur 10 (1 répondant mentionnant néanmoins 1 cas sur 100).

On peut estimer qu'en moyenne des écarts significatifs (supérieurs à 25-30% environ) sont observés dans approximativement 25% des cas.

4.1.5. Conséquences relatives à ces écarts

Les conséquences d'écarts significatifs entre volumes de terres polluées prévus (ou masses de polluants) et volumes dépollués sont essentiellement de trois ordres, cités de manière relativement équilibrée : conséquences financières, délais et litiges. L'ampleur des conséquences va souvent de pair avec l'ampleur du projet lui-même. Notons que la notion de « litige » est ambiguë et a pu être interprétée de différentes manières par les répondants, allant du problème avec un client à des conséquences judiciaires (plainte, tribunal). La fréquence de ces « litiges » doit donc être interprétée avec prudence.

Il est en outre intéressant de relever que ces conséquences sont génératrices de problèmes entre le donneur d'ordre et l'entreprise de travaux, le bureau d'étude n'étant en général plus impliqué sur le projet à ce stade.

<table>
   <thead>
    <tr>
     <td>
      Conséquence
     </td>
     <td>
      Réponses
     </td>
    </tr>
   </thead>
   <tbody>
    <tr>
     <td>
      Coût
     </td>
     <td>
      53%
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Délai
     </td>
     <td>
      47%
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Litige
     </td>
     <td>
      35%
     </td>
    </tr>
   </tbody>
  </table>

Autres conséquences mentionnées :

- Remise en cause de la faisabilité du projet

- Insatisfaction du MOA ou de l'entreprise de dépollution / BE,

- Déficit de crédibilité du BE

- Stress

Eléments mentionnés par les répondants :

* Biais en fonction du type de contrat et un effet d'échelle : plus le chantier est gros, plus les conséquences d'un écart prennent des proportions conséquentes :

o Budget qui gonfle, mais que nous maitrisons, puisque dans cette hypothèse, nous mettons en place un cahier des charges qui prend en compte cette possible variabilité...

o Délai qui augmente bien sûr, sauf lorsque le chantier est suffisamment vaste pour mettre en place un deuxième atelier... tout dépend également de l'échéancier indiqué dans le CCTP travaux, et ce que l'on y indique comme contrainte... Gérer l'imprévu quand on se doute qu'il va arriver, c'est prédisposer le Client face à la part non maitrisable de son dossier...

o Litiges... Ça ne nous est pas arrivé. Nous n'hésitons pas dans nos rapports à nous engager fortement sur ce que nous considérons comme convenablement délimité... lorsque nous n'avons pas "les billes" pour bien faire ce travail ou alors parce que ce n'est pas possible de bien le faire, nous n'hésitons pas à quantifier l'incertitude et à l'exprimer sous la forme d'une fourchette budgétaire... Le premier besoin du Client est de maitriser son budget. Les outils existent tous pour cela. Tenez par exemple, le dernier CCTP rédigé intègre "Des volumes de sols dits certains", des volumes de sols dit "incertains"... Il s'agit de dépolluer les sols au pourtour et au droit d'une vaste fosse de rétention... nous avons investigué tout le tour de l'ouvrage en réalisant des sondages à raison de 1 par maille de 15m X 15m... La fosse fait 4m de profondeur n'est pas accessible au moment de la campagne de sondages... Par rapport aux mailles qui l'entourent, nous avons deux possibilités... des mailles qui indiquent une gestion hors site de la matrice polluée et d'un autre côté, des mailles qui indiquent le contraire... Deux extrapolations sont possibles... Sur le cahier des charges, nous avons sécurisé le marché, aussi bien vis-à-vis du Client que de l'Entrepreneur... C'est de plus en plus et vraiment notre façon de fonctionner... Le service achat du Client s'y retrouve, l'entreprise répond avec un prix au plus proche de la réalité, ne s'estiment pas obligé de "bétonner" son offre car elle se sent en sécurité pour répondre...
## Eléments mentionnés par les répondants (suite) :

* Budget

* Prix au bordereau => le prix est fixé pour une prestation unitaire. si dépassement, le client doit trouver le budget manquant pour poursuivre.

* Prix au forfait => le prix est fixé pour la prestation dans sa globalité avec une tolérance +/- x%. L'entreprise qui réalise le chantier prend des risques en cas de dérive. s'il y a dépassement conséquent, il a litige/négociation qui peut engendrer des désaccords.

* Moyen technique et humain : location machine, logistique, disponibilité personnel, sous-traitance...

* Les marchés de dépollution ont tendance à être signés sur la base d'un forfait quantitatif et financier légèrement surestimé d'un point de vue quantitatif afin de compenser la baisse des prix unitaires. Les entreprises réalisent alors une campagne complémentaire de sondages avant le démarrage des travaux et affinent les estimations.

* Délais :

* Dépassement / impossibilité de respect, avec des conséquences potentiellement multiples : annulation/report de la vente ou du futur projet.

* Quasiment toujours car avenants à négocier, allers retours client - BE – Société travaux

* Litiges :

* Ce sont des sources de tension entre le client et le dépollueur ; le BE n'est jamais impliqué. Les conséquences portent sur la gestion contractuelle, l'allongement des délais et le dépassement des budgets, avec en point d'orgue « qui paye ? ».

* Absence de paiement, paiement revu à la baisse, délais de paiement, pénalité, arrêt de chantier.

* Cas extrême des conséquences peut aboutir à la procédure judiciaire.

* Les litiges viennent de plus en plus souvent devant les tribunaux mais les conflits sont ensuite réglés à l'amiable dans 80% des cas, sur la base du rapport de l'expert qui indique les responsabilités des uns et des autres : pas de budget suffisant par le maître d'ouvrage, défaut de conseil par le bureau d'étude, engagement de dépollution pour des sommes forfaitaires et globales, etc.

* Les litiges dépendent des clients, car certains savent et acceptent les incertitudes des diagnostics.

* Autres conséquences :

* Image de la société.
## 4.2. Description synthétique des cas

L'analyse porte sur **23 cas d'étude**. Certains d'entre eux ont donné lieu à plusieurs calculs des quantités en phase de diagnostic, par différentes méthodes d'estimation. D'autres ont subi plusieurs dépollutions, du fait de la présence de plusieurs types de substances, et par conséquent plusieurs estimations de quantités (volumes ou masses). Au bilan, il est possible de mener **28 comparaisons** entre estimations de diagnostic et calculs de dépollution.

Le Tableau 4 liste les cas recensés ainsi que leurs principales caractéristiques.

La **surface des zones d'intérêt** est, en moyenne, égale à 23 000 m², et varie de 800 m² à 115 000 m².

**Les polluants** suscitant un besoin de dépollution sont exclusivement des **hydrocarbures pétroliers** (HC) pour 8 cas d'étude, exclusivement des **COHV** pour 3 sites, exclusivement des **HAP** pour 2 sites et un **mélange de substances organiques et inorganiques** pour 9 cas (39%).

La dépollution s'est accompagnée d'une **excavation des terres pour 19 cas (83%)**, d'un traitement *in situ* pour 4 cas (17%). Ces proportions sont proches de celles estimées sur l'ensemble de l'Union Européenne (§ 2.3, 75% d'excavations, 25% de traitements *in situ*). Deux sites ont donné lieu à la fois à une excavation et un traitement *in situ*. Un cas concerne un traitement de nappe *in situ*.

Pour les sites traités par excavation, **le volume dépollué (calculé en dépollution) est en moyenne égal à 16 823 m³**, et varie de 333 à 80 370 m³. Pour les sites traités *in situ*, **la masse de polluants extraite (calculée en dépollution) est en moyenne égale à 1 292 kg**, et varie de 140 à 3 000 kg.

**Les estimations** des quantités de terres ou masses de polluants ont été menées dans 13 situations sur base exclusive d'une **méthode empirique (46%)**. Ce jugement a été complété dans 5 situations par des **méthodes déterministes (18%)** et dans 10 cas par une **approche géostatistique (36%)**. La proportion de sites traités avec des méthodes géostatistiques est plus importante que celle qui pourrait être trouvée sur l'ensemble des cas traités en France (chiffres non disponibles dans la littérature consultée), puisque l'accent a été mis sur ces méthodes dans la présente étude.

## DESCRIPTION SYNTHETIQUE DES CAS

* 23 jeux de données industrielles

* 28 comparaisons possibles diagnostic-dépollution

* 83% de dépollutions par excavation

* Estimations à 46% par méthode empirique, 36% par géostatistique, 18% par interpolation déterministe

* Grande variété des situations de pollution :

* Surfaces de 23 000 m² en moyenne, allant de 800 à 115 000 m²

* Pollutions par hydrocarbures, organohalogénés volatils, HAP ou mélanges de substances

* Volumes dépollués de 17 000 m³ en moyenne, allant de 300 à 80 000 m³

* Masses extraites de 1 300 kg ne moyenne, allant de 140 à 3 000 kg

* Situations peu à très complexes (pas de cas simples à un seul polluant dans un sol homogène)

L'**erreur d'estimation relative** est notre principal critère de comparaison entre volumes (ou masses) diagnostiqués et dépollués. Cette erreur correspond à la valeur absolue de l'écart entre l'estimation de diagnostic et le calcul de dépollution, normalisé par le calcul de dépollution qui est pris comme référence. Bien entendu, le volume dépollué comme la masse de polluants calculée après traitement *in situ* restent tous deux entachés d'erreurs et d'incertitudes. Pour autant, étant évalué à partir d'informations plus nombreuses, ce volume se rapproche vraisemblablement plus de la réalité du terrain que celui estimé en phase diagnostic. La fiabilité de l'estimation faite en dépollution sera néanmoins appréciée et prise en compte dans notre analyse des écarts.
L'erreur d'estimation relative est égale, en moyenne, à 26%, sur les 28 situations de comparaison possibles. L'erreur varie entre 1% et 84%. Un cas particulier présente une erreur extrême, égale à 436%, dont il n'a pas été tenu compte dans les statistiques (cas F basé uniquement sur 5 sondages initiaux). Il s'agit d'un cas « pathologique », non représentatif des situations classiquement rencontrées par les acteurs de la dépollution. L'origine de cet écart extrême est clairement liée à un manque de données pour estimer la masse de polluants à traiter in situ.

Par rapport au questionnaire, nous constatons que les cas se répartissent relativement bien entre d'une part des cas pour lesquels des erreurs usuelles/acceptables sont observés et, d'autre part, un certain nombre de cas présentant des niveaux d'écarts jugés significatifs ; à titre d'exemple, plus du tiers des situations a fait l'objet d'écarts supérieurs à 30%. Ce pourcentage de cas est légèrement plus élevé que ce qui ressort du questionnaire, mais reste néanmoins proche et cohérent.

L'estimation de diagnostic a sous-estimé la quantité à extraire en dépollution dans 16 situations (57%), surestimé dans les 12 autres (43%). Cela signifie que les erreurs de prédiction conduisent plus fréquemment lors de la dépollution à de mauvaises surprises et des pollutions imprévues ou sous-estimées.

## ERREURS RELATIVES D'ESTIMATION

* Définition : valeur absolue de la différence entre quantités (volumes, masses) estimées au stade diagnostic et quantités calculées en fin de dépollution, normalisé par le calcul de dépollution (pris comme référence)

* Erreurs de 26% en moyenne, 1% au minimum, 84% au maximum

* 57% de sous-estimations, 43% de sur-estimations

<table><caption>Tableau 4 : Tableau de synthèse des cas : indices de classification et erreurs d'estimation relatives.</caption><thead><tr><th>Cas</th><th>Type de polluants</th><th>Dépollution</th><th>Superficie (m2)</th><th>Vol pollué (m3) ou Masse polluant (kg)</th><th>Fiabilité (ou in situ)</th><th>Qualité Echant</th><th>Méthodo</th><th>Géostat ok</th><th>Complexité site</th><th>Ancienneté</th><th>Erreur relative (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>A</td><td>COHV</td><td>In situ</td><td>800</td><td>736 kg</td><td>1</td><td>3</td><td>3</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>2%</td></tr><tr><td>B</td><td>HC</td><td>Exca</td><td>73000</td><td>36000 m³</td><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td></td><td>0</td><td>0</td><td>1%</td></tr><tr><td>C_expert</td><td>COHV</td><td>In situ</td><td>73000</td><td>3000 kg</td><td>1</td><td>2</td><td>1</td><td></td><td>0</td><td>0</td><td>24%</td></tr><tr><td>C_gst_krig</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>13%</td></tr><tr><td>C_gst_simu</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>2%</td></tr><tr><td>D_expert</td><td>HAP, BAP, Nap</td><td>Exca</td><td>16400</td><td>4609 m³</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td></td><td>0</td><td>1</td><td>30%</td></tr><tr><td>D_gst</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0</td><td>0</td><td>3</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>3%</td></tr><tr><td>E</td><td>HC, HAP</td><td>Exca</td><td>20000</td><td>32920 m³</td><td>1</td><td>2</td><td>2</td><td></td><td>1</td><td>0</td><td>32%</td></tr><tr><td>F</td><td>COHV</td><td>In situ</td><td>1600</td><td>140 kg</td><td></td><td>3</td><td>1</td><td></td><td>1</td><td>1</td><td>7%</td></tr><tr><td>G-dét</td><td>HC</td><td>Exca</td><td>46600</td><td>13171 m³</td><td>1</td><td>2</td><td>1</td><td></td><td>0</td><td>2</td><td>37%</td></tr><tr><td>G-gst</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>0</td><td>0</td><td>2</td><td>30%</td></tr><tr><td>G-gst+support</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>1</td><td>0</td><td>2</td><td>8%</td></tr><tr><td>H</td><td>HAP, BAP, Nap</td><td>Exca</td><td>6200</td><td>9518 t</td><td>0</td><td>3</td><td>3</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>19%</td></tr><tr><td>I</td><td>HC, HAP, BTEX</td><td>Exca</td><td>36000</td><td>28537 m³</td><td>1</td><td>0</td><td>2</td><td></td><td>1</td><td>2</td><td>25%</td></tr><tr><td>J</td><td>HC</td><td>In situ</td><td>1000</td><td>333 m³</td><td>1</td><td>1</td><td>3</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>76%</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>K</td><td>HC, COHV, HAP, BTEX, PCB</td><td>Exca</td><td>25000</td><td>19840 m³</td><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td>1</td><td>0</td><td>84%</td></tr><tr><td>L</td><td>Métaux, Chlorobenzènes, COHV</td><td>Exca</td><td>14781</td><td>73000 m³</td><td>0</td><td>0</td><td>2</td><td>1</td><td>2</td><td>5%</td></tr><tr><td>M</td><td>HC, HAP, COHV, BTEX, Métaux</td><td>Exca</td><td>115000</td><td>13555 m³</td><td>1</td><td>3</td><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td>26%</td></tr><tr><td>N</td><td>HC, Métaux</td><td>Exca</td><td>15600</td><td>80370 m³</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td></td><td>26%</td></tr><tr><td>O</td><td>HC</td><td>Exca</td><td>2500</td><td>3743 m³</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>17%</td></tr><tr><td>P</td><td>HC</td><td>Exca</td><td>33000</td><td>2335 m³</td><td>0</td><td></td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>27%</td></tr><tr><td>Q</td><td>HC</td><td>Exca</td><td>4971</td><td>1504 m³</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>5%</td></tr><tr><td>R</td><td>HC, HAP, BTEX</td><td>Exca</td><td>1122</td><td>789 m³</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>1%</td></tr><tr><td>S</td><td>HC, BTEX (benzène)</td><td>Exca</td><td>9000</td><td>3600 m³</td><td>0</td><td>1</td><td></td><td>1</td><td>1</td><td>42%</td></tr><tr><td>T</td><td>HC, HAP sous forme de bitumes et fûts</td><td>Exca</td><td>2205</td><td>4935 m³</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>39%</td></tr><tr><td>U</td><td>HC, HAP sous forme de bitumes</td><td>Exca</td><td>20000</td><td>853 m³</td><td>0</td><td>1</td><td></td><td>1</td><td>2</td><td>72%</td></tr><tr><td>V</td><td>HC sous forme de bitumes</td><td>Exca</td><td>4690</td><td>4200 t</td><td></td><td>2</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>27%</td></tr><tr><td>W</td><td>HC sous forme de bitumes et fûts</td><td>Exca</td><td>8900</td><td>8293 m³</td><td>0</td><td>1</td><td>3</td><td>0</td><td>1</td><td>54%</td></tr></table>

Le Tableau 5 reprend aux pages suivantes les commentaires des donneurs d'ordre et/ou des bureaux d'étude relatifs aux niveaux d'erreurs observés, ainsi que quelques commentaires issus de l'équipe de projet. Ces informations sont extraites des fiches fournies dans l'Annexe B.

On note déjà ici que de faibles écarts ne se retrouvent pas systématiquement associés à de bonnes conditions d'échantillonnage. Ainsi, en dépit d'un nombre de données insuffisant, seulement 5% d'erreurs ont été constatés sur le cas L qui correspond à une situation de moindre complexité. A l'opposé, plusieurs cas présentant des écarts significatifs ont fait l'objet de diagnostics clairement insuffisants. On peut également relever l'utilisation de méthodes géostatistiques inappropriées sur certains cas, à l'origine d'écarts significatifs (cas J et W par exemple).

<table><caption>Tableau 5 : Tableau de synthèse des cas classés par erreur d'estimation relatives croissantes : commentaires des donneurs d'ordre et bureaux d'étude et recommandations de l'équipe de projet.</caption><thead><tr><th>Cas</th><th>Erreur relative (%)</th><th>Commentaires DO et BE</th><th>Commentaires / Recommandations équipe projet</th></tr></thead><tbody><tr><td>R</td><td>1%</td><td>B.E. : Ecart acceptable (~1%)</td><td>• La faible erreur d'estimation calculée est à modérer, compte-tenu du résultat de dépollution jugé peu fiable (pas de contrôles des sols à l'intérieur et à l'extérieur des zones d'intérêt).<br>• Certaines conditions d'investigation sont favorables : densité de 1 sondage pour 56 m2, de 1 échantillon pour 20 cm sur la verticale (autres conditions inconnues).</td></tr><tr><td>B</td><td>1%</td><td>D.O. : Très content de l'opération globale.<br>B.E. : Cas modèle, pas de retard !</td><td>• L'essentiel des critères favorables à la réduction des écarts sont remplis<br>• Facteur de réussite : interpolation combinée à interprétation minutieuse de la répartition de la pollution<br>• La géostatistique aurait permis de quantifier l'incertitude d'estimation</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>Cas</td><td>Érreur relative (%)</td><td>Commentaires DO et BE</td><td>Commentaires / Recommandations équipe projet</td></tr></thead><tbody><tr><td>C_gst simu</td><td>2%</td><td>B.E. : Comparaison de différentes méthodes d'estimation --> toutes les méthodes déterministes estiment des masses de polluants inférieures à celles fournies par une démarche géostatistique. La démarche géostatistique par simulations fournit une estimation de la masse plus proche de la « réalité ».</td><td><ul><li>De nombreux critères favorables à la réduction des écarts sont remplis</li><li>Augmenter la densité d'échantillonnage sur la verticale</li><li>Avantage de la géostatistique appliquée correctement par rapport aux autres méthodes</li></ul></td></tr><tr><td>A</td><td>2%</td><td></td><td><ul><li>La totalité des critères favorables à la réduction des écarts sont remplis</li><li>Eventuellement recouvrement homogène de la zone</li></ul></td></tr><tr><td>D</td><td>3%</td><td>D.O. : bilan mitigé, raison principale : difficultés liées aux données ont incité les géostatisticiens à appliquer des techniques sophistiquées, qui ont "perdu" les interlocuteurs dans des détails. B.E. : Nombreuses difficultés de modélisation liées à la qualité des données (support, localisation des zones dépolluées, identification des structures enterrées, etc...), et à l'hétérogénéité à petite distance de la pollution aux HAP.</td><td><ul><li>Augmenter la fiabilité des résultats de dépollution par des contrôles analytiques à l'intérieur des zones</li><li>Diagnostic : augmenter la densité de sondages, assurer un recouvrement homogène de la zone et un protocole de prélèvement homogène, et systématique sur la verticale</li><li>Compléter le jugement d'expert par une méthode d'interpolation</li></ul></td></tr><tr><td>Q</td><td>5%</td><td>B.E. : Ecart acceptable (~5%)</td><td><ul><li>La faible erreur d'estimation calculée est à modérer, compte-tenu du résultat de dépollution jugé peu fiable (pas de contrôles des sols à l'intérieur et à l'extérieur des zones d'intérêt).</li><li>Conditions d'investigation perfectibles : densité de 1 sondages pour 146 m2 à augmenter, recouvrement de la zone par les sondages à assurer par un maillage régulier ou systématique aléatoire.</li><li>Compléter le jugement d'expert par une méthode d'interpolation.</li></ul></td></tr><tr><td>L</td><td>5%</td><td>D.O. : Ecart considéré comme acceptable. B.E. : La couleur et texture des sols pollués du chantier fait qu'il est possible de trier les sols à l'avancement. Une maille rouge peut être subdivisée en 2 ou 3 sous-ensembles dont du propre.</td><td><ul><li>Faible nombre de données utilisées par rapport à toutes les campagnes disponibles.</li><li>Recommandations : Plus de sondages selon un maillage carré sans quoi rien n'est possible. Sensibilisation du client à l'incertitude des chantiers et à la relation entre qualité du diagnostic et fiabilité des prédictions, évitant les mauvaises surprises en phase chantier.</li><li>Compléter le jugement d'expert par une méthode d'interpolation.</li></ul></td></tr><tr><td>F-complet</td><td>7%</td><td>D.O. : Satisfaction amélioration de la qualité des eaux souterraines B.E. : Objectifs validés.</td><td><ul><li>Faible échantillonnage au stade du diagnostic initial, affiné ensuite.</li><li>Nature de la contamination</li></ul></td></tr><tr><td>G-gst+ support</td><td>8%</td><td>Sous-estimation non négligeable de l'estimation déterministe ainsi que du modèle géostatistique sans prise en compte de l'effet de support.</td><td><ul><li>Sous-estimation de la modélisation déterministe, qui ne comptabilise en volume pollué que les hauteurs de prélèvement analysées et supérieures au seuil de dépollution.</li><li>La prise en compte de l'effet de support lors de la modélisation géostatistique a permis de fournir une estimation réaliste des volumes contaminés, assortie d'une quantification de l'incertitude.</li></ul></td></tr><tr><td>O</td><td>17%</td><td>D.O. : Incohérence entre les conditions de prélèvement en phase diagnostic et lors des contrôles en flanc/fond de fouille. L'entreprise de travaux a commencé par la partie la moins polluée. Le suivi du donneur d'ordre n'a pas été suffisamment vigilant.</td><td><ul><li>Érreur d'estimation relativement acceptable pour ce cas relativement peu complexe, mais dont les investigations sont perfectibles: recouvrir la zone de manière homogène par un maillage régulier ou systématique aléatoire, homogénéiser le protocole de prélèvement.</li><li>Rare cas où les indices organoleptiques ont été utilisés pour estimer les volumes.</li><li>Ecarts liés à l'intégration de contraintes techniques lors de la dépollution, limitant localement cette dernière.</li><li>Problèmes de contrôle en flancs/fond de fouille.</li></ul></td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>Cas</td><td>Érreur relative (%)</td><td>Commentaires DO et BE</td><td>Commentaires / Recommandations équipe projet</td></tr></thead><tbody><tr><td>H</td><td>19%</td><td>Tonnage global bien estimé, inversion de répartition des tonnages entre les deux CET, volume incinéré double de la prédiction. Pas de surcoût vu que les écarts de classification ont joué dans le bon sens (plus de volumes dans les filières moins coûteuses).</td><td>• La prise en compte de l'effet de support dans la méthode géostatistique n'a pas amélioré les résultats. Les écarts observés sont probablement liés au protocole d'excavation adaptatif utilisé ; l'ingénieur ajuste en temps réel sur le terrain sa maille d'excavation (front de taille et profondeur) en fonction des mesures in situ (géologie, odeur, couleur, et mesure PID).<br/>• D'autres facteurs participent aussi à ces différences : dépollution des bordures du site, excavation en forme de puits...</td></tr><tr><td>I</td><td>25%</td><td>B.E. : Sous-estimation non négligeable de l'estimation déterministe ainsi que du modèle géostatistique initial (sans effet de support).</td><td>• La modélisation déterministe ne comptabilise en volume pollué que les hauteurs de prélèvement analysées et supérieures au seuil de dépollution --> sous-estimation très significative du volume pollué.<br/>• Recommandation : En cas d'excavation, se méfier d'estimations de volumes contaminés basées sur des modélisations des teneurs ponctuelles --> Prendre en compte l'effet de support !!</td></tr><tr><td>N</td><td>26%</td><td>D.O. : satisfait. Estimation sécuritaire. Le BE en charge du projet devient un partenaire privilégié pour ce type d'opération. B.E. : Sans commentaire particulier. Cas standard pour les pollutions de remblais sur ce type de site sensible.</td><td>• Site complexe mais bien investigué<br/>• Investigation : adapter la hauteur des échantillons à celle des mailles de dépollution (50 cm)<br/>• Compléter le jugement d'expert par une méthode géostatistique permettant de préciser l'intérêt d'un tri fin des terres en amont des travaux</td></tr><tr><td>M</td><td>26%</td><td>D.O. : Évaluation non réaliste du volume finalement dépollué car elle ne prend pas en compte les conditions de gestion du chantier de dépollution. B.E. : Commentaire de 2005 : L'intérêt principal des méthodes statistiques et probabilistes est de pouvoir quantifier l'incertitude associée à une prédiction, par un processus mathématique.</td><td>• La densité de sondages pourrait être augmentée (1 pour 383 m2) ainsi que celle des échantillons sur la verticale (1 pour 2 m)<br/>• Inconnues sur les conditions de mise en œuvre de la géostatistique (prise en compte du changement de support?)</td></tr><tr><td>P</td><td>27%</td><td>D.O.: satisfait de la justesse du volume traité. B.E.: densité d'échantillonnage en diagnostic trop faible pour commencer un traitement, chantier à risque, refus de contrôler en dehors des zones sources, et tri très précis dans les zones en cours de traitement.</td><td>• Nombreux critères défavorables à l'estimation des volumes : faible densité de sondages, recouvrement de la zone non assurée, estimation par jugement d'expert seul.<br/>• L'amélioration des conditions d'investigation et l'emploi de méthodes d'interpolation permettrait d'améliorer les résultats<br/>• Les écarts sont probablement sous-estimés en raison de contrôles en dépollution limités aux fouilles. Contrôle en dehors des fouilles nécessaire pour avoir une vision correcte de l'état complet de pollution du site.</td></tr><tr><td>V</td><td>27%</td><td>D.O.: Sous-estimation inacceptable des volumes. Chantier de dépollution initial arrêté. Tiers expert : une concentration des sols en bitume n'a pas de sens en soi car il s'agit toujours d'une boulette de produit pur mélangée par l'opérateur à une teneur très variable de sols.</td><td>Densité insuffisante de données. Caractère en « tout ou rien » de la pollution non prise en compte. Sondages d'investigation pas assez profonds.<br/>Recommandations : Diagnostic à baser sur de grandes tranchées. Ne pas se limiter aux seuls remblais, regarder dessous. En dépollution considérer des grandes mailles avec crïblage et stockage en tas avant élimination.</td></tr><tr><td>E</td><td>32%</td><td>D.O.: Sous-estimation du volume de terres à traiter tout à fait significative pour un tel projet (explosion du budget de dépollution). Avec du recul, le D.O. pense qu'il aurait mieux valu privilégier un plus grand nombre de sondages, plus rapprochés, quitte à faire moins d'analyse par sondage.<br/>Une mauvaise classification des sols dans la zone centrale vers 3-6m a aussi été observée, probablement liée à l'interpolation déterministe (ponctuelle, 1 analyse valant pour la maille).</td><td>• Ecarts expliqués par impacts très localisés, difficiles à identifier (p.ex. canalisation), estimation par interpolation sans changement de support, valorisation partielle des résultats des divers diagnostics<br/>• Intégrer l'ensemble des données disponibles et prendre en compte le changement de support dans la modélisation</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>Cas</td><td>Erreur relative (%)</td><td>Commentaires DO et BE</td><td>Commentaires / Recommandations équipe projet</td></tr></thead><tbody><tr><td>T</td><td>39%</td><td>D.O. : Fort écart – Mal accepté.<br/>La géophysique n'a pas détecté des fosses à goudron bétonnées.<br/>Il faudrait soigner les diagnostics avec un maillage resserré et des tranchées.<br/>B.E. : Technique utilisée (électrique) inopérante pour la détection de bitume pur.</td><td><ul><li>Augmenter localement le nombre de sondages et utiliser la pelle mécanique.</li><li>Prévoir des tris et contrôles importants en dépollution</li></ul></td></tr><tr><td>S</td><td>42%</td><td>D.O. : Sous-estimation, inacceptable.<br/>B.E. : Sans commentaire. Profil bas.</td><td><ul><li>Augmenter la densité de sondages, assurer l'homogénéité des conditions de prélèvement et le recouvrement homogène de la zone, ainsi que des prélèvements systématiques sur la verticale.</li><li>Compléter le jugement d'expert par une méthode d'interpolation.</li></ul></td></tr><tr><td>W</td><td>54%</td><td>D.O. : Surestimation inacceptable. La présentation de volumes précis mais finalement peu réalistes a déplu. Par contre, le krigeage est jugé intéressant pour orienter les excavations.</td><td><ul><li>Difficultés à travailler avec des teneurs sur une pollution en « tout ou rien » (bitumes).</li><li>Approche géostatistique basée sur le seuillage d'une carte de probabilité n'est pas adapté à l'estimation de volumes contaminés. Effet de support ignoré.</li><li>Recommandation : Avoir une approche d'investigation plus qualitative que quantitative au moyen de rainurages à la pelle mécanique. Les sondages sont trop ponctuels et ne permettent pas de détecter des fûts par exemple.</li></ul></td></tr><tr><td>U</td><td>72%</td><td>D.O. : Quantités à dépolluer moindres que prévu. Comme le traitement était sur site, cela n'a pas eu de conséquences financières.<br/>La géophysique ne sera plus préconisée sur des pollutions au bitume.<br/>B.E.: Diagnostic réalisé en plusieurs phases, sur plus de 10 ans d'intervalle.<br/>Implantation imprécise des sondages (pertes d'information, erreurs de positionnement...).<br/>Recommandations : Réaliser un levé précis (géomètre) des points de sondage.<br/>Prévoir une base de données + SIG+ géostatistique.</td><td><ul><li>Site très complexe avec HAP, avec conditions d'investigation et d'estimation très défavorables.</li><li>Augmenter la densité de sondages, assurer l'homogénéité de recouvrement de la zone par une maillage régulier ou systématique aléatoire, prélever des échantillons systématiquement sur la verticale.</li><li>Compléter le jugement d'expert par une méthode d'interpolation.</li></ul></td></tr><tr><td>J</td><td>76%</td><td>D.O. : Traitement in situ considéré comme peu efficace.<br/>Sondages complémentaires préconisés par la géostat ont permis de réduire l'incertitude.</td><td><ul><li>L'approche géostatistique (sélection des mailles présentant une probabilité donnée de dépasser le seuil de dépollution) n'est pas adaptée au calcul de volumes.</li><li>Optimiser la répartition des sondages dans le plan et échantillons sur la verticale pour assurer un recouvrement homogène de la zone d'intérêt.</li></ul></td></tr><tr><td>K</td><td>84%</td><td>D.O. : Très satisfait de la réhabilitation malgré l'écart entre les volumes de terres polluées estimés par le BE et les volumes réellement rencontrés sur le terrain.</td><td><ul><li>Cas particulièrement complexe, donc difficile à estimer.</li><li>Les investigations ne remplissent qu'une partie des facteurs identifiés comme éléments favorables.</li><li>Combiner le jugement d'expert à une méthode d'interpolation.</li></ul></td></tr></tbody></table>
### 4.3. Analyse comparative des cas

Une analyse statistique de l'impact de chacun des critères de comparaison sur l'erreur relative de prédiction est tout d'abord proposée. Ensuite, afin d'intégrer l'effet conjoint de plusieurs facteurs, les relations entre plusieurs groupes de facteurs et les niveaux d'écarts sont discutées.

Il convient de bien garder à l'esprit le nombre limité de cas lors de l'interprétation des résultats obtenus.

#### 4.3.1. Analyse statistique par facteur

* **Différences entre dépollutions in situ et ex situ (excavation) :**

Une petite partie des cas rassemblés ont été dépollués in situ (17% des cas). Les conditions de traitement et de contrôle de l'efficacité d'une intervention in situ étant très différentes de celles d'une dépollution par excavation, se pose la question de l'effet de ce mode de traitement sur les écarts entre l'estimation des masses de polluants en place en diagnostic et le calcul des masses de polluants extraites en dépollution.

Les statistiques des écarts relatifs par type de dépollution sont les suivantes. Le nombre de valeurs par classe est indiqué entre parenthèses à droite de la moyenne (certains cas offrent plusieurs comparaisons possibles) :

<table><thead><tr><td>Dépollution</td><td>Moyenne des écarts</td></tr></thead><tbody><tr><td>In situ (kg de polluants)</td><td>21% (6)</td></tr><tr><td>Excavation (m³ de terres polluées)</td><td>29% (24)</td></tr></tbody></table>

**Les cas traités in situ présentent donc des erreurs relatives d'estimation plus faibles que celles ayant été calculées sur les cas dépollués par excavation. Un examen des critères d'évaluation des sites montre que :**

* Les sites traités in situ sont beaucoup plus densément investigués que les sites dépollués par excavation. La densité d'investigation est de 1 sondage pour 25 - 75 m² pour les sites traités in situ, alors qu'elle est de 1 sondage pour 250 - 300 m² en moyenne pour les cas traités par excavation.

* Les masses de polluants à extraire ont été estimées en diagnostic par des méthodes déterministes ou géostatistiques.

* Les sites traités in situ sont contaminés par des COHV (à l'exception d'un cas contaminé aux HC).

* La complexité de la situation de pollution est moyenne et liée essentiellement à la nature des polluants. Elle ne se démarque donc pas de celle observée dans les cas de traitement par excavation.

Même si cela est à prendre avec précaution vu le faible nombre de cas, il semblerait donc que les moyens mis en œuvre pour caractériser les sites amenés à être traités in situ soient plus importants que les sites dépollués par excavation. Le niveau de technicité apparaît aussi plus élevé.

Ces différences constatées entre les cas traités in situ ou par excavation ont conduit à analyser ensemble ou séparément les jeux de données dans la suite de l'analyse. Les statistiques obtenues en séparant les deux types de dépollution sont précisées ci-dessous lorsqu'elles se différencient de celles obtenues avec la totalité des cas.

* **Influence de la complexité de la situation de pollution sur l'erreur d'estimation :**

Différents facteurs ont été pris en compte pour apprécier la complexité de la situation de pollution : la multiplicité des activités ayant siégé sur le site au cours du temps, le nombre de groupes de substances qui ont été éliminés, l'hétérogénéité du terrain et la complexité du comportement des substances dans le sous-sol, liée à leurs propriétés physico-chimiques. Rappelons que les cas rassemblés sont tous plutôt complexes, cette complexité étant plus ou moins grande (pas de cas simples).

Le calcul des moyennes des erreurs relatives d'estimation par facteur de complexité fournit les résultats suivants :
<table><thead><tr><th rowspan="2">Facteur de complexité</th><th>Forte complexité</th><th>Moindre complexité</th></tr><tr><th>Moyenne des écarts</th><th>Moyenne des écarts</th></tr></thead><tbody><tr><td>Multiples activités</td><td>29% (15)</td><td>23% (13)</td></tr><tr><td>Multiples polluants</td><td>35% (10)</td><td>21% (18)</td></tr><tr><td>Lithologie</td><td>37% (10)</td><td>21% (18)</td></tr><tr><td>Comportement des polluants</td><td>25% (20)</td><td>30% (8)</td></tr></tbody></table>

Les facteurs pour lesquels la différence entre complexité forte/moindre est la plus importante sont le nombre de substances (moyenne des écarts égale à 35% lorsque la complexité implique notamment de multiples polluants) et la complexité de la lithologie (moyenne des écarts égale à 37% pour les lithologies les plus complexes).

Un indice de complexité limité à ces 2 facteurs a donc été construit. Il prend la valeur 0 si le cas est mono-polluants avec une lithologie simple (un seul type de terrain, ou 2 types de terrain de constitution homogène), 1 si un des 2 facteurs au moins est complexe (multi-polluants et/ou 2 ou 3 types de terrain de constitution hétérogène). Les moyennes des erreurs d'estimation calculées en fonction des valeurs prises par cet indice sont les suivantes :

<table><thead><tr><td>Complexité nb polluants - lithologie</td><td>Moyenne des écarts</td></tr></thead><tbody><tr><td>Faible (indice : 0)</td><td>21% (14)</td></tr><tr><td>Forte (indice : 1)</td><td>32% (14)</td></tr></tbody></table>

Les erreurs d'estimation apparaissent en moyenne plus fortes (32%) dans des situations très complexes liées au nombre de polluants et à la lithologie, que dans des situations peu complexes (erreurs en moyenne égales à 21%).

S'agissant de la nature des polluants, notons également que les cas ayant donné lieu aux écarts les plus significatifs sont tous concernés par une pollution en HAP sous forme de bitumes (cas T, U, V, W).

* Influence de la fiabilité du résultat de dépolution sur l'erreur d'estimation :

L'analyse des cas rassemblés montre que les volumes de sols calculés en dépolution se basent sur des contrôles effectués en cours de travaux, dont le nombre et le type sont très variables. La fiabilité du calcul de dépolution étant dépendante de l'intensité de ces contrôles, un indice de fiabilité a été construit, et les statistiques des erreurs d'estimation relatives ont été calculées par niveau de fiabilité. Les résultats obtenus sont les suivants (nombre de cas systématiquement indiqué entre parenthèses ; notons que la fiabilité n'a pu être évaluée pour plusieurs cas, par manque d'information) :

<table><thead><tr><td>Niveau de fiabilité</td><td>Moyenne des écarts</td></tr></thead><tbody><tr><td>Mauvais à médiocre (indice : 0)</td><td>19% (10)</td></tr><tr><td>Bon à très bon (indice : 1)</td><td>29% (13)</td></tr></tbody></table>

On constate que les sites dont le calcul de dépolution apparaît le plus fiable, c'est-à-dire basé sur un plus grand nombre de contrôles, présentent les plus forts écarts entre estimation de diagnostic et calcul de dépolution. Plusieurs explications peuvent être trouvées à ce constat :

1. De plus grandes erreurs d'estimation sont révélées lorsque plus de contrôles sont effectués,

2. Les sites subissant le plus grand nombre de contrôles sont des sites plus complexes, donc plus difficiles à estimer,

3. Les contrôles intensifs réalisés en phase travaux peuvent découler d'un souhait de compenser des sites faiblement investigués, dont l'estimation de diagnostic est donc peu fiable,

4. Des contrôles intensifs en phase travaux peuvent sembler moins nécessaires lorsque le site a été finement caractérisé en diagnostic.

La première explication ne peut être prouvée, mais est probable.

La comparaison des indices de complexité des sites dont le calcul de dépolution est fiable, avec ceux dont le calcul est jugé moins fiable, ne fait pas apparaître de différence significative, ce qui incite à rejeter la deuxième explication.
On recense 5 sites dont la fiabilité est bonne (indice 1) et les conditions d'investigation en diagnostic sont insatisfaisantes (indice 0). La moyenne des écarts observés sur ces sites est de 45%. Il y a par ailleurs 6 sites dont la fiabilité est bonne, et les conditions d'investigation en diagnostic sont satisfaisantes (indice 1). La moyenne des écarts pour ces sites est de 18%. Ces différences sembleraient étayer la troisième hypothèse.

Un seul site présente à la fois une fiabilité insatisfaisante des résultats de dépollution et des conditions satisfaisantes d'investigation de diagnostic insatisfaisantes (écart : 19%), ce qui ne permet pas d'évaluer la pertinence de l'hypothèse 4. Quelle que soit l'explication, il a été jugé utile de tenir compte de ce constat dans l'analyse et l'interprétation des résultats, en séparant dans certains cas les deux jeux de données.

* **Influence de l'ancienneté de l'intervention sur l'erreur d'estimation :**

Un indice d'ancienneté de l'intervention a été construit pour évaluer l'influence de la durée et de la période d'intervention (diagnostic et dépollution) sur le site sur les calculs estimatifs des quantités à dépolluer. L'indice est égal à 0 si l'intervention est récente et courte (>2010 et moins de 5 ans), 2 si l'intervention est ancienne et longue (<2010 et > 5 ans), 1 en situation intermédiaire.

Les erreurs d'estimation calculées par niveau d'ancienneté sont les suivantes :

<table><thead><tr><td>Niveau d'ancienneté</td><td>Moyenne des écarts</td></tr></thead><tbody><tr><td>Récent (indice : 0)</td><td>25% (10)</td></tr><tr><td>Moyen (indice : 1)</td><td>28% (9)</td></tr><tr><td>Ancien (indice : 2)</td><td>29% (7)</td></tr></tbody></table>

Le niveau d'ancienneté n'apparaît pas un facteur discriminant pour les erreurs d'estimation des cas rassemblés.

* **Influence de la méthode d'estimation en phase diagnostic :**

Plusieurs statistiques associées aux écarts relatifs entre estimation de diagnostic et calcul de dépollution calculées en fonction de la méthode d'estimation employée sont données dans le tableau ci-dessous, pour l'ensemble des cas rassemblés :

<table><thead><tr><td>Méthode d'estimation</td><td>N</td><td>Min</td><td>Q50</td><td>Max</td><td>Moyenne</td><td>Ecart-type</td></tr></thead><tbody><tr><td>Méthode empirique seule</td><td>13</td><td>1%</td><td>27%</td><td>72%</td><td>27%</td><td>19%</td></tr><tr><td>...ou complétée par méth. déterministe</td><td>5</td><td>1%</td><td>25%</td><td>84%</td><td>30%</td><td>33%</td></tr><tr><td>...ou complétée par méth. géostatistique</td><td>10</td><td>2%</td><td>16%</td><td>76%</td><td>23%</td><td>24%</td></tr><tr><td>→ dont Géostatistique correcte</td><td>6</td><td>2%</td><td>6%</td><td>26%</td><td>10%</td><td>10%</td></tr></tbody></table>

Les calculs effectués mettent en évidence plusieurs résultats :

o Les erreurs d'estimation moyennes les plus fortes sont observées lorsque des méthodes empiriques (ou par jugement d'expert), ont été appliquées ou bien en combinant ces méthodes avec des méthodes déterministes. Cela est d'autant plus vrai si l'on s'intéresse aux médianes, qui estiment de manière plus robuste la tendance centrale de ces écarts.

o Les méthodes géostatistiques produisent des erreurs d'estimation plus réduites.

o L'efficacité des méthodes géostatistiques est particulièrement marquée lorsque celles-ci sont appliquées dans les règles de l'art (p.ex. choix d'une méthode appropriée, prise en compte de l'effet de support, dégroupement en cas de besoin, etc.).
Ces calculs ont été répétés en limitant le jeu de données aux situations où les résultats de dépollution sont fiables (contrôles intensifs en phase travaux) et où le traitement a été exécuté *in situ* (niveau de technicité plus élevé du diagnostic) :

<table><thead><tr><th>Méthode d'estimation</th><th>Nb de cas</th><th>Médiane des écarts</th><th>Moyenne des écarts</th></tr></thead><tbody><tr><td>Méthode empirique seule</td><td>3</td><td>37%</td><td>33%</td></tr><tr><td>...ou complétée par méth. déterministe</td><td>4</td><td>29%</td><td>36%</td></tr><tr><td>...ou complétée par méth. géostatistique</td><td>6</td><td>30%</td><td>40%</td></tr><tr><td>→ dont Géostatistique correcte</td><td>3</td><td>2%</td><td>4%</td></tr></tbody></table>

Le nombre de situations par méthode est très faible dans ce sous-ensemble (3 à 6 cas pour calculer une moyenne des erreurs d'estimation), ce qui limite la représentativité des statistiques. On note néanmoins ici encore des écarts nettement plus faibles lorsqu'une approche géostatistique correctement mise en œuvre vient compléter un jugement d'expert classique.

* *Influence de la qualité des investigations en diagnostic :*

La qualité globale des investigations en diagnostic est qualifiée par un indice prenant des valeurs allant de 0 à 1 à mesure que la qualité augmente. Les moyennes et médianes des erreurs d'estimation calculées en fonction des valeurs prises par cet indice sont fournies ci-dessous, pour l'ensemble des situations puis en se limitant aux cas de traitement *in situ* et aux résultats de dépollution fiables.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Qualité des investigations</th><th colspan="3">Toutes situations</th><th colspan="3">Dépollutions fiables et traitement in situ</th></tr><tr><th>Nb</th><th>Médiane</th><th>Moyenne</th><th>Nb</th><th>Médiane</th><th>Moyenne</th></tr></thead><tbody><tr><td>0 (médiocre)</td><td>16</td><td>26%</td><td>32%</td><td>5</td><td>39%</td><td>45%</td></tr><tr><td>1 (bonne)</td><td>11</td><td>19%</td><td>18%</td><td>8</td><td>19%</td><td>19%</td></tr></tbody></table>

Dans les deux cas, les erreurs d'estimation apparaissent en moyenne d'autant plus faibles que la qualité des investigations est bonne.

### 4.3.2. Analyse statistique multi-facteurs

En vue d'estimer correctement les quantités de terres ou masses de polluants à traiter, les analyses statistiques uni-variées menées précédemment tendent à démontrer :

* l'importance de la qualité des conditions d'investigation,

* l'efficacité des méthodes géostatistiques, qui produisent globalement des écarts plus faibles et moins dispersés que les autres approches.

Ces conclusions, et en particulier celle aux méthodes géostatistiques, peuvent être mises en doute puisque l'influence de ces facteurs sur les estimations a été évaluée en ne tenant pas compte de l'influence des autres facteurs.

Les bons résultats obtenus avec la géostatistique sont peut-être dus à une meilleure qualité de l'investigation de diagnostic. Ou bien les sites sur lesquels la géostatistique a été appliquée présentent peut-être une moindre complexité de la situation de pollution, et sont donc plus faciles à modéliser.

Pour répondre à ces questions, des sites présentant un même niveau de complexité et une même qualité d'investigation ont été recherchés parmi les sites dont le calcul des terres excavées en phase travaux est jugé fiable, ou bien parmi les sites traités *in situ*.

Trois sites ont ainsi été identifiés. Ils sont de complexité moyenne et deux sur trois présentent une bonne qualité d'échantillonnage (cas C et G). Leurs données de diagnostic ont été utilisées pour exécuter plusieurs estimations, par différentes méthodes, ce qui permet de comparer leur efficacité :
* Méthode empirique seule ou complétée par une méthode géostatistique avec erreur méthodologique (application de seuils à une carte krigée) et une méthode géostatistique appliquée dans les règles de l'art pour le cas C,

* Méthode empirique seule ou complétée par une approche géostatistique correcte pour le cas D,

* Méthode empirique complétée par une méthode déterministe et également deux approches géostatistiques, d'une part avec erreur méthodologique (non prise en compte de l'effet de support) et d'autre part dans les règles de l'art pour le cas G.

<table><thead><tr><td>Cas</td><td>Empirique</td><td>+ déterministe</td><td>+ géostatistique erronée</td><td>+ géostatistique correcte</td></tr></thead><tbody><tr><td>C</td><td>24%</td><td></td><td>13% (krigeage)</td><td>2% (simulations)</td></tr><tr><td>D</td><td>30%</td><td></td><td></td><td>3%</td></tr><tr><td>G</td><td></td><td>37%</td><td>30% (sans effet de support)</td><td>8% (avec effet de support)</td></tr></tbody></table>

Les erreurs d'estimations calculées pour ces différentes méthodes confirment que, pour un même niveau de complexité (moyenne) de la pollution et une même (bonne) qualité d'échantillonnage, les méthodes géostatistiques constituent la meilleure alternative, parmi les méthodes d'estimation à disposition. L'efficacité de la méthode est particulièrement élevée lorsqu'elle est appliquée dans les règles de l'art.

Notons que l'on peut également argumenter que le jugement d'expert peut aussi fournir d'excellents résultats lorsqu'il est bien réalisé, ce qui est indubitable. Un des avantages néanmoins dans le cas présent est que les critères permettant d'assurer que la réalisation de l'étude géostatistique a été effectuée dans les règles de l'art sont objectifs et clairement identifiés.

Cet avantage de la géostatistique est-il remis en cause dans des situations où la qualité des conditions d'investigation est moindre ? Parmi les cas rassemblés, il n'existe pas de situations de même niveau de complexité et de mauvaise qualité d'investigation, dont les quantités à dépolluer auraient été estimées avec une approche géostatistique et d'autres types de méthodes. Ce point ne peut donc pas être vérifié avec les données disponibles. Sur les cas rassemblés, on constate en effet que les méthodes géostatistiques ont plutôt été utilisées sur des sites qui ont fait l'objet d'investigations de qualité légèrement meilleure.

<table><thead><tr><td>Méthode d'estimation</td><td>Proportion de cas bien investigués</td></tr></thead><tbody><tr><td>Méthode empirique seule</td><td>33% (4 cas sur 12)</td></tr><tr><td>...ou complétée par méth. déterministe</td><td>20% (1 cas sur 5)</td></tr><tr><td>...ou complétée par méth. géostatistique</td><td>50% (4 cas sur 8)</td></tr></tbody></table>

Cela signifie-t-il que la perspective d'une utilisation de la géostatistique incite à de meilleures pratiques d'investigation ou en tout cas à porter plus de vigilance à cet point ? Les outils de l'analyse exploratoire, première étape d'une étude géostatistique, conduisent en effet à une analyse critique des données, pouvant mettre en lumière des schémas d'échantillonnage et des protocoles inappropriés. En outre, on peut penser que les personnes sensibilisées à la géostatistique le sont également à l'importance de la qualité des conditions d'investigation. Ce biais ne semble toutefois pas affecter le site C, puisque la géostatistique y a été appliquée a posteriori, sur des données qui n'avaient pas été collectées dans l'objectif d'appliquer ce type de méthode. Les résultats de l'estimation géostatistique apparaissent pourtant meilleurs, en termes d'écarts relatifs au calcul de dépollution, que ceux obtenus par les autres méthodes.

Nous nous sommes finalement intéressés à l'effet conjoint de la complexité et de la qualité des investigations sur la qualité de la prédiction des volumes. Les moyennes des erreurs d'estimation ont ainsi été calculées par niveau de complexité et en fonction de la qualité de l'échantillonnage.
Les calculs ont été effectués sur l'ensemble des cas rassemblés et sur la sélection des cas dont les résultats de dépollution sont fiables.

<table><thead><tr><th colspan="5">Complexité de la situation de pollution</th></tr><tr><th colspan="2">Tous les cas</th><th colspan="2">Cas fiables seulement</th></tr><tr><th></th><th>0</th><th>1</th><th>0</th><th>1</th></tr></thead><tbody><tr><th rowspan="2">Qualité des investigations</th><th>0</th><td>22% (6)</td><td>38% (10)</td><td>39% (2)</td><td>50% (3)</td></tr><tr><th>1</th><td>20% (8)</td><td>14% (3)</td><td>19% (6)</td><td>17% (2)</td></tr></tbody></table>

Malgré le nombre limité de cas, on note que les meilleures prédictions sont logiquement observées pour les sites les moins complexes et ayant fait l'objet d'un échantillonnage de qualité. En outre, pour une même qualité d'échantillonnage, on aurait pu s'attendre à ce que l'erreur d'estimation augmente avec la complexité de la situation de pollution ; cela n'est pas le cas, ce qui pourrait s'expliquer par un nombre de cas insuffisant ou une qualité d'investigation meilleure pour les cas complexes.

N'ayant que peu de prise sur la complexité de la situation, cela montre d'autant plus l'importance de la qualité de l'échantillonnage pour réduire le risque d'incohérences entre diagnostic et dépollution.

## ANALYSE COMPARATIVE DES CAS

### ERREURS RELATIVES D'ESTIMATION MOYENNES :

* Plus faibles pour les cas traités in situ (21%) que pour les cas de dépollution par excavation (29%)

* Plus fortes dans des situations très complexes liées au nombre de polluants et à la lithologie (nombre et hétérogénéité des sols) (32%) que dans des situations peu complexes (21%)

* Les plus élevées concernent les cas de pollutions aux hydrocarbures sous forme de bitumes (30% à 75%)

* Plus élevées en cas de résultats de dépollution fiables (29%) qu'avec des résultats peu fiables (19%)

* Plus faibles lorsque la qualité des investigations est bonne (18%) que lorsque celle-ci est médiocre ou mauvaise (32%)

* Sensiblement plus faibles lorsqu'une méthode géostatistique est adoptée (23%), notamment lorsqu'elle est appliquée dans les règles de l'art (10%), qu'avec une méthode empirique (27%); les résultats sont également moins dispersés avec la géostatistique (données insuffisantes pour conclure sur les méthodes déterministes)

* Avantage de la géostatistique confirmé pour des cas de complexité (moyenne) et de conditions d'investigation (bonnes) équivalentes (pas de données pour l'évaluer en situations très complexes ou dans de mauvaises conditions d'investigation)

* L'ancienneté des diagnostics n'apparaît pas comme un facteur déterminant
## 5. Synthèse et recommandations

Avant de synthétiser l'analyse qui vient d'être menée et de proposer des recommandations opérationnelles issues de ce travail, soulignons quelques limites inhérentes à la méthodologie développée dans le cadre du projet. Tout d'abord, bien que leur nombre soit déjà conséquent, les 23 cas recensés ne permettent pas de répondre de manière significative et irréfutable à l'ensemble des questions posées, tant les facteurs jouant un rôle sur la qualité des prédicitions de volumes/masses sont nombreux. Ensuite, l'évaluation elle-même de ces facteurs contient une part d'arbitraire inéluctable.

### 5.1. Synthèse

Les données recueillies, combinées aux retours du questionnaire qualitatif, apportent plusieurs enseignements et renforcent certaines connaissances empiriques.

* Ordre de grandeur des écarts entre diagnostic et dépollution

Sur base des résultats du questionnaire, on peut avancer que des écarts significatifs entre diagnostic et dépollution, supérieurs à 25%, sont observés dans approximativement 25% des cas. Cela montre qu'une majorité de chantiers se passe bien, sans mauvaises surprises pouvant prêter à des conséquences lourdes, que ce soit en termes de délais, de budgets ou allant jusqu'à des litiges. Par rapport à cette proportion d'écarts significatifs formulée par les acteurs des sites et sols pollués via le questionnaire, les 23 cas recensés conduisent à des écarts légèrement plus importants, de plus de 30% dans 1/3 des situations. Ceci n'est pas étonnant, plusieurs cas ayant été mis à disposition de l'étude justement en raison des problèmes qu'ils avaient pu soulever.

L'estimation de diagnostic a sous-estimé la quantité à extraire en dépollution dans 16 situations (57%), surestimé dans les 12 autres (43%). Cela signifie que les erreurs de prédiction conduisent plutôt plus fréquemment lors de la dépollution à de mauvaises surprises et des pollutions imprévues ou sous-estimées.

* Comparabilité des volumes de terres (ou masses de polluants) entre diagnostic et dépollution

Il est rapidement apparu que la comparaison entre la prédiction de volumes en phase diagnostic et les volumes finalement dépollués constitue déjà en soi un exercice délicat. **En effet, toute estimation est entachée d'incertitudes et d'erreurs, même en phase de dépollution ; le calcul réalisé en phase dépollution ne peut donc être considéré comme la référence absolue.** En outre, de nombreux facteurs viennent entacher la fiabilité d'une telle comparaison : différence de périmètre entre diagnostic et travaux, changement d'objectifs ou prise en compte de nouveaux polluants, mise en évidence de pollution résiduelle lors de la dépollution ou au contraire volonté explicite de ne pas dépolluer l'ensemble de la pollution, notamment au droit d'infrastructures dans le cas de sites en activité, nature et exhaustivité des contrôles réalisés en cours de dépollution, etc.

Cette comparaison s'avère encore plus délicate dans le cas de traitements *in situ* ; en effet, dans ces situations, les masses de polluants ne peuvent être estimées que de manière indirecte, par suivi de l'évolution dans le temps des concentrations dans l'air ou l'eau extraits par exemple.

Finalement, en présence de plusieurs filières d'élimination des terres, la cohérence du volume contaminé global entre diagnostic et dépollution n'est pas incompatible avec d'éventuelles erreurs pour certaines filières ou d'erreurs sur les polluants impliqués.

C'est cette situation qui nous a conduit à définir un **critère de fiabilité des résultats de dépollution, en fonction de l'intensité des contrôles** effectués en cours et en phase de réception des travaux, et à mener les comparaisons avec la totalité des cas, ou bien les seuls cas dont les résultats de dépollution sont jugés fiables. Une attention particulière a également été portée à la définition de la zone d'intérêt de chacun des cas.

* Facteurs favorables/défavorables pour la prédiction

**La complexité de la situation de pollution joue un rôle primordial sur la qualité des prédicitions** menées en phase diagnostic. A ce titre, il est notable que les cas ayant donné lieu aux écarts les plus significatifs correspondent tous à des pollutions par des hydrocarbures lourds et des HAP sous forme de bitumes, par nature délicat à caractériser.

Outre cette complexité qui ne peut qu'être anticipée ou à défaut constatée, il a été montré que **l'échantillonnage est le premier facteur permettant de limiter le risque d'erreur de prédiction de volumes de terres ou de masses de polluants.**
S'agissant des méthodes d'estimation, de très bonnes prédictions ont été identifiées dans certains cas quelle que soit la méthode d'estimation mise en œuvre : méthode empirique (ou par jugement d'expert) seule ou complétée par une approche déterministe ou une estimation géostatistique. Pour autant, les prédictions basées sur les jugements d'expert donnent lieu à la plus grande dispersion des écarts entre diagnostic et dépollution. A contrario, l'estimation géostatistique semble conduire aux écarts à la fois les moins élevés et les moins dispersés lorsqu'elle est menée dans les règles de l'art en respectant quelques recommandations méthodologiques objectives. Le nombre très limité de cas impliquant une approche déterministe empêche toute conclusion.

Ajoutons que l'expertise du professionnel SSP, si elle est systématiquement utilisée, devient de plus en plus cruciale lorsque la complexité de la situation augmente ou que les conditions d'investigation se dégradent.

Finalement, comme le note un des membres du comité d'experts, ces résultats confortent largement l'intuition selon laquelle « un expert compétent utilisant judicieusement la géostatistique sur un site bien investigué donnera l'estimation de volume la plus fiable ».

Inversement, il est important d'affirmer avec clarté que toute prédiction de volumes/masses sur un site complexe mal investigué ne pourra qu'être source de sérieuses désillusions.

## 5.2. Recommandations

L'analyse des cas rassemblés permet de tirer un certain nombre d'enseignements et de dégager des recommandations opérationnelles pour améliorer la cohérence entre les estimations en phase diagnostic et la dépollution. Les facteurs ayant une influence sur la qualité des estimations sont hiérarchisés dans les paragraphes suivants par ordre d'importance décroissante, afin d'identifier les points sur lesquels l'effort doit être porté en priorité pour améliorer la qualité des décisions prises à l'issue des diagnostics.

Ces recommandations sont à considérer en gardant à l'esprit :

* d'une part qu'il est toujours possible d'avoir de la chance en réalisant une bonne prédiction en dépit de conditions défavorables et de pratiques critiquables (situation complexe, caractérisation insuffisante...);

* d'autre part, que malgré des pratiques exemplaires, le risque d'une « erreur radicale » [9] n'est jamais exclus et inhérent à tout exercice de prédiction ou d'estimation ; ce type d'erreur résulte en général de pollutions très localisées ou à des niveaux non caractérisés ;

* que d'autres pratiques peuvent être pertinentes, mais que celles qui sont suggérées ci-dessous apparaissent appropriées pour une large gamme de situations de pollution.

### 1. Complexité de la situation de pollution

L'étude montre que le niveau de complexité de la situation de pollution a une influence déterminante sur les écarts qui peuvent être attendus entre prédiction en phase diagnostic et résultat de dépollution. Des erreurs d'estimation significatives sont inévitables dans les contextes de pollution les plus complexes. Le risque d'observer de telles erreurs peut être limité sous certaines conditions d'investigation, mais il ne peut pas être réduit de la même façon que dans des contextes de pollution plus simples. Etant entendu qu'il n'est pas possible d'influer sur cette complexité, il est crucial de se prémunir contre un risque élevé d'erreur par un effort d'investigation raisonnable et des moyens de contrôle accrus lors des travaux de dépollution.

Les situations sont particulièrement complexes, et donc difficiles à estimer, lorsque plusieurs types de substances et/ou des terrains hétérogènes doivent être dépollués. La nature des substances à traiter et le nombre d'activités à l'origine de la contamination apparaissent comme des facteurs moins déterminants.

Les situations les plus difficiles à estimer révélées par l'étude sont les cas de pollution aux hydrocarbures lourds (HAP), présents sous forme de « boulettes » dans le sol. Les écarts observés dépassent alors les 30% pour atteindre près de 75% dans certains sites.

### 2. Conditions d'investigation en diagnostic

Plusieurs guides méthodologiques et normes recensent déjà un certain nombre de bonnes pratiques liées aux investigations et ce travail n'a pas vocation à s'y substituer. Pour autant, l'étude permet de
dégager des conditions d'investigation favorisant la réduction des erreurs d'estimation en diagnostic en vue du dimensionnement de la poche de pollution :

* Le protocole d'investigation est homogène,

* Les sondages sont répartis selon un maillage ou couvrent la zone d'intérêt de manière homogène,

* Les échantillons sont prélevés systématiquement sur la verticale, en évitant de mélanger différentes longueurs pour les prélèvements,

* La densité de sondages doit idéalement être d'au moins 1 sondage pour 100 m² de terrain,

* Le nombre d'échantillons prélevés dans chaque sondage est au minimum de 1 par mètre sur la verticale.

L'analyse des cas montre que si 4 ou 5 de ces critères sont respectés, alors les erreurs d'estimation sont de 18% en moyenne, au lieu de 32%. Le résultat est encore plus net lorsque l'on considère uniquement les cas pour lesquels le résultat de dépollution est jugé fiable (voir ci-dessous) : les erreurs sont de 19% en moyenne, au lieu de 45% si 3 de ces conditions au plus sont garanties.

Dans le cas de pollutions ou terrains très hétérogènes, sans risques de pertes par volatilisation, le recours à la pelle mécanique pourra en outre permettre de mieux caractériser la pollution en place.

## RECOMMANDATIONS : INVESTIGATIONS DE DIAGNOSTIC

* Protocole d'investigation homogène

* Sondages répartis selon un maillage ou recouvrant de manière homogène la zone d'intérêt

* Au moins 1 sondage pour 100 m² de terrain

* Prélèvement systématique d'échantillons sur la verticale

* Au moins 1 échantillon par mètre sur la verticale

## 3. Méthode d'estimation en diagnostic

La qualité des investigations qui auront pu être menées en phase de diagnostic a une influence prioritaire sur le résultat d'estimation : celui-ci sera médiocre quelle que soit la méthode d'estimation choisie si les conditions d'investigation le sont aussi.

L'étude révèle néanmoins l'avantage de certaines pratiques d'estimation. Si les approches empiriques (par jugement d'expert) donnent dans certains cas de très bons résultats, on note une dispersion très forte des écarts relevés pour ces méthodes ; il est en outre illusoire de vouloir identifier les facteurs de réussite d'un tel jugement d'expert, par nature subjectif.

La mise en œuvre d'une approche géostatistique, en complément du jugement d'expert, contribue à une amélioration de la cohérence entre diagnostic et dépollution sous réserve qu'elle soit appliquée dans les règles de l'art.

Les facteurs de succès d'une estimation géostatistique identifiés par l'étude sont :

* Le choix d'une méthode adaptée au problème posé. Le krigeage, classique pour la cartographie des concentrations, n'est par exemple pas adapté au problème de l'estimation de volumes de terres dépassant des seuils. La génération de simulations conditionnelles et leur post-traitement doit lui être préféré.

* La modélisation du changement de support survenant entre la phase de diagnostic et la phase de dépollution, notamment en cas d'excavation. L'estimation des volumes à extraire doit prendre en compte la taille des mailles d'excavation, bien que les échantillons de diagnostic soient de plus petite taille.
Les méthodes déterministes associées au jugement d'expert apparaissent ici moins favorables qu'un jugement d'expert seul ou associé à un traitement géostatistique. Les cas recensés sont cependant trop peu nombreux pour généraliser ce constat à l'ensemble des sites pollués.

Afin d'aller plus loin, le tableau de la page suivante affine la pertinence des différentes méthodes d'estimation envisageables en fonction de la complexité de la situation de pollution et des conditions d'investigation. S'agissant de la complexité, rappelons que les 23 situations de pollutions étudiées sont dans leur grande majorité complexes à très complexes. Pour les situations simples et des conditions d'investigations favorables, l'approche empirique par jugement d'expert sera vraisemblablement adaptée et pourra éventuellement être enrichie par une approche géostatistique si les données sont en nombre suffisant. Lorsque les conditions d'investigation de tels cas simples sont défavorables, toute approche quantitative (déterministe ou géostatistique) ne pourra être envisagée qu'avec prudence et le jugement d'expert pourra quant à lui juste permettre de pallier partiellement les médiocres conditions d'investigation.

## RECOMMANDATIONS : METHODE D'ESTIMATION EN DIAGNOSTIC

<table><caption>Tableau 6 : Evaluation de la pertinence des différentes méthodes d'estimation envisageables en fonction de la complexité de la situation de pollution et des conditions d'investigation ; vert : méthode adaptée, jaune : méthode moyennement adaptée, orange : méthode à proscrire et/ou situation à vraiment éviter dans la mesure du possible (cas en bas à droite).</caption><thead><tr><th></th><th colspan="2">Complexité de la situation de pollution</th></tr><tr><th></th><th>Moyenne</th><th>Forte</th></tr></thead><tbody><tr><th rowspan="6" scope="rowgroup">Conditions d'investigation</th><td><strong>Favorables</strong><br>Empirique :<br>Des conditions d'investigations favorables peuvent laisser espérer qu'un jugement d'expert puisse fournir de bons résultats si la complexité de la situation reste moyenne.</td><td>Empirique :<br>Des conditions d'investigations vraiment favorables peuvent encore laisser espérer qu'un jugement d'expert puisse fournir des résultats acceptables si la complexité est élevée.</td></tr><tr><td>+Déterministe :<br>Dans pareille situation, l'approche déterministe aura comme unique valeur ajoutée une aide à la visualisation de la répartition spatiale des concentrations, notamment à 3 dimensions.</td><td>+Déterministe<br>La complexité élevée de la situation de pollution ne pourra usuellement pas être prise en compte par une approche déterministe d'interpolation.</td></tr><tr><td>+Géostatistique :<br>Les conditions d'investigations permettent dans ce cas de compléter le jugement d'expert par une estimation géostatistique plus quantitative et une évaluation des incertitudes associées aux quantités à dépolluer.</td><td>+Géostatistique :<br>Les conditions d'investigations permettent de compléter le jugement d'expert par une estimation géostatistique plus quantitative et une évaluation des incertitudes associées aux quantités à dépolluer. Ces incertitudes seront crucales à évaluer en raison de la complexité élevée de la situation.</td></tr><tr><td><strong>Défavorables</strong><br>Empirique :<br>Le jugement d'expert pourra partiellement pallier des conditions d'investigation médiocres lorsque la complexité de la situation reste moyenne.</td><td><strong>Situation à éviter absolument</strong><br>En cas de situations de pollution très complexes, des conditions d'investigation particulièrement réfléchies et favorables sont indispensables, tout comme des contrôles accrus en dépollution.</td></tr><tr><td>+Déterministe :<br>Les conditions d'investigation défavorables doivent conduire à proscrire des interpolations rapides déterministes et automatiques.</td><td>Si les conditions d'investigation sont défavorables, il faut alors accepter un risque important d'écart très significatif entre diagnostic et dépollution, et ce quelque soit la méthode d'estimation mise en œuvre.</td></tr><tr><td>+Géostatistique :<br>Les possibilités de modélisation plus riche offertes par la géostatistique permettront dans certains cas de pallier les défauts ou biais d'investigation.</td><td>Le jugement d'expert sera néanmoins à privilégier, éventuellement complété dans certains cas par une approche géostatistique afin de quantifier, avec prudence, les incertitudes associées aux estimations de volumes/masses.</td></tr></tbody></table>
4. Valorisation des informations indirectes

L'étude révèle que des données renseignant de manière indirecte sur le niveau de pollution des sols, telles que les valeurs mesurées au PID ou au XRF, les diagraphies MIP, ou bien encore les observations organoleptiques, ne sont généralement pas utilisées explicitement pour estimer les quantités de terres ou masses de substances à dépolluer. Leur utilisation est souvent limitée au choix des échantillons sur le terrain, voire dans certains cas dans une approche empirique par jugement d'expert et de façon implicite. Ces informations permettraient pourtant de réduire les erreurs d'estimation, sous réserve de corrélation entre ces informations et les concentrations en substances constituant la variable d'intérêt.

De même, on constate que les estimations sont souvent menées à partir d'un nombre limité de polluants d'intérêt ou indicateurs de pollution (1 ou 2), en ne tenant pas compte de la corrélation qui peut exister avec d'autres substances ou paramètres physico-chimiques qui ont été mesurés. Là encore ces informations gagneraient à être intégrées dans la modélisation pour réduire les erreurs.

RECOMMANDATIONS : INFORMATIONS INDIRECTES

* Etudier la corrélation entre teneurs en polluants et informations indirectes

* Intégrer les données indirectes dans l'estimation de diagnostic en cas de « bonne » corrélation

5. Fiabilité des résultats de dépollution

L'étude conduit à un résultat inattendu relatif aux calculs des quantités effectivement dépolluées au terme d'un chantier de dépollution par excavation, qui constituent la référence à laquelle est comparée l'estimation de diagnostic. Le niveau de fiabilité de ces calculs est variable selon la nature et l'intensité des contrôles effectués en cours de dépollution.

Selon les sites, des contrôles analytiques peuvent en effet être menés :

o Dans et en bordure de fouilles,

o A l'intérieur des fouilles,

o En dehors des fouilles.

Les volumes de sols pollués résiduels peuvent de plus être estimés dans certains sites, à partir de compléments d'investigation. Mais ces contrôles ne sont pas systématiquement effectués.

Pour les besoins de l'étude, un résultat de dépollution a été jugé fiable si au moins 3 de ces 4 contrôles avait été effectué. Les statistiques des erreurs d'estimation se sont révélées de fait significativement différentes, selon que toutes les données, ou bien uniquement celles relatives aux résultats fiables de dépollution, étaient considérées.

Bien que ce ne soit pas l'objet de la présente étude, ce résultat montre qu'il serait probablement utile de mettre en place de bonnes pratiques de contrôle de la dépollution, afin d'augmenter la fiabilité des résultats de dépollution.

Le contrôle de l'efficacité des traitements *in situ* est effectué différemment, souvent par la combinaison d'un bilan de masse et d'investigations complémentaires des sols en place après traitement. Se posent dans ce cas, non seulement la question de la fiabilité des résultats de dépollution, mais aussi celle de la méthodologie à adopter pour comparer les résultats de bilans de masse en dépollution avec les estimations de diagnostic menées à partir de quantités de substances dans les sols en place.
# RECOMMANDATIONS : CONTRÔLES EN DEPOLLUTION

* Contrôles en bordure et fond de fouille

* Contrôles de la qualité des terres excavées

* Contrôles à la périphérie de la zone de traitement

* Absence de pollution résiduelle ou quantification de cette dernière si elle a été détectée

## 5.3. Retour sur les cas d'étude

Une fois établies ces recommandations générales à partir de l'analyse statistique des informations rassemblées sur les cas d'étude, un retour sur les fiches détaillées de présentation des cas a été mené pour évaluer dans quelle mesure ces critères avaient été appliqués et quelle en a été la répercussion sur l'écart entre estimation de diagnostic et résultat de dépollution.

Cet exercice a permis de valider la pertinence des facteurs de succès identifiés par l'analyse statistique des cas, et de fournir un avis d'expert sur chacune des fiches sur « ce qui aurait dû » être fait pour améliorer, le cas échéant, la prédiction. Nous invitons le lecteur à consulter les fiches pour prendre connaissance de ces recommandations spécifiques.

Quelques cas d'étude sont ici mis en lumière pour illustrer et moduler les recommandations formulées ci-dessus.

* Le cas A est un exemple de cas modèle, pour lequel tous les critères de réduction de l'incertitude ont été remplis. L'écart entre estimation de diagnostic et résultat de dépollution est de 2%, en sous-estimation. Il s'agit d'une ancienne blanchisserie dont le terrain calcaire et marno-calcaire est atteint par des hydrocarbures chlorés (perchloréthylène). Le site a été dépollué par la combinaison d'un traitement in situ par venting et d'un traitement hors site après excavation des sols. La totalité des facteurs de succès identifiés dans la présente étude est respectée :

* Le cas est moyennement complexe (sachant que tous les sites de l'étude sont plutôt complexes),

* Le site a subi un traitement in situ, ce qui induit une intensité et un niveau de technicité des investigations élevés (en tout cas sur les quelques situations étudiées),

* Les investigations de diagnostic remplissent 4 des 5 facteurs identifiés comme favorables à la réduction des écarts : densité de sondage de 1 pour 40 m², protocole d'échantillonnage homogène, échantillons prélevés de manière systématique et orientée sur la verticale, plus d'1 échantillon prélevé par mètre sur la verticale,

* En complément du jugement d'expert, l'estimation de diagnostic a été réalisée par des méthodes géostatistiques mises en œuvre dans les règles de l'art.

## LE CAS MODELE : 2% D'ERREUR EN SOUS-ESTIMATION

### CARACTERISTIQUES

* Ancienne blanchisserie

* Marno-calcaires

* Perchloréthylène

* Traitement in situ (venting) combiné à une excavation des sols

### FACTEURS DE SUCCES

* Situation moyennement complexe

* Niveau de technicité élevé

* 4 des 5 critères de qualité d'investigation :

* Protocole homogène

* 1 sondage pour 40 m²

* Echantillonnage systématique et orienté sur la verticale
* > 1 échantillon par mètre

* Géostatistique dans les règles de l'art

* A contrario, aucun des facteurs de succès n'est réuni sur le cas U, et l'erreur d'estimation y est élevée : **72% en surestimation**. Ce site est un ancien dépôt de produits pétroliers et usine de bitumes émulsionnés, implanté sur des remblais, limons, sables et marnes. Les sols souillés aux hydrocarbures lourds ont été excavés pour un traitement sur site en biopile. Or les phases de diagnostic cumulent des éléments identifiés comme particulièrement défavorables à une bonne estimation des volumes :

* Le cas est parmi les plus complexes, car plusieurs types de substances (HC, HAP) et plusieurs types de terrain devaient être dépollués. De plus, ce sont les cas de pollution aux HAP qui présentent les plus grandes erreurs d'estimation.

* La densité de sondages est de 1 pour 286 m² (soit nettement inférieure au 1 pour 100 m² recommandé), le recouvrement de la zone d'intérêt par les sondages n'est pas homogène (zones sur- et sous-échantillonnées), le protocole de prélèvement est hétérogène et l'échantillonnage sur la verticale est orienté (le nombre d'échantillons sur la verticale n'est pas connu).

* L'estimation a été exclusivement réalisée par un jugement d'expert.

En dépit du caractère particulièrement complexe de la situation de pollution, certaines pratiques auraient probablement pu améliorer l'estimation de diagnostic :

* Une densité plus grande de sondages avec le recours à une pelle mécanique afin de mieux caractériser les terrains traversés et la nature de la pollution (boulettes),

* Un protocole de prélèvement homogène,

* Un recouvrement homogène de la zone d'intérêt par un maillage régulier ou systématique aléatoire de sondages,

* Des prélèvements systématiques d'échantillons sur la verticale,

* Une estimation des quantités de terres à traiter par une méthode d'interpolation venant compléter le jugement d'expert, les méthodes géostatistiques ayant l'avantage de permettre l'estimation de l'incertitude affectant les estimations de quantités.

## LE CONTRE-EXEMPLE : 72% D'ERREUR EN SUR-ESTIMATION

### CARACTERISTIQUES

* Ancien dépôt pétrolier et usine à bitumes

* Remblais, limons, sables et marnes

* Hydrocarbures lourds, HAP

* Traitement sur site par biopile

### FACTEURS D'ECHEC

* Situation très complexe

* Critères de qualité d'investigation non remplis :

* Protocole hétérogène

* 1 sondage pour 286 m²

* Zones sur-échantillonnées et lacunaires

* Echantillonnage orienté sur la verticale

* Estimation par méthode empirique
* Certains cas présentent en revanche une situation moins contrastée. Ainsi, l'erreur d'estimation est forte pour le cas J, 76% en surestimation, alors que certains critères favorables à une bonne estimation sont remplis : le cas ne présente pas de forte complexité, puisqu'un seul type de substances (hydrocarbures lourds) dans un seul type de terrain devait être traité, la seule complexité venant de l'hétérogénéité des remblais constituant le terrain. La densité de sondages en investigation était de 1 pour 24 m², soit nettement plus que le 1 pour 100 m² recommandé, et le protocole de prélèvement y était homogène. De plus, une approche géostatistique a été utilisée pour estimer les volumes à excavater. On relève néanmoins des voies d'amélioration possibles à ce qui a été pratiqué sur le site de cette ancienne chaufferie :

* Le nombre de prélèvements de sol sur la verticale était un peu faible (1 échantillon pour 1.4 m) par rapport au nombre identifié comme favorable dans le cadre de la présente étude (1 échantillon par mètre au minimum) ;

* Le recouvrement homogène de la zone d'intérêt n'était pas assuré (zones lacunaires et sur-échantillonnées), un maillage régulier ou systématique aléatoire permettant de pallier cet inconvénient ;

* Un échantillonnage systématique sur la verticale serait plus favorable que l'échantillonnage orienté qui a été pratiqué ;

* Enfin, une utilisation appropriée des méthodes géostatistiques (application du seuil de dépollution à chaque simulation, puis calcul des probabilités de dépassement du seuil à partir de la distribution des volumes obtenue) permettrait de réduire les écarts entre estimation et résultat de dépollution.

UNE SITUATION MOINS CONTRASTEE : 76% D'ERREUR EN SUR-ESTIMATION

CARACTERISTIQUES

* Ancienne chaufferie

* Hydrocarbures pétroliers

* Remblais hétérogènes

* Traitement in situ + excavation

FACTEURS DETERMINANTS

FACTEURS FAVORABLES :

* Situation peu complexe

* Critères de qualité d'investigation :

* Protocole homogène

* 1 sondage pour 24 m²

* Estimation par méthode géostatistique

FACTEURS DEFAVORABLES :

* Critères de qualité d'investigation non remplis :

* Zones sur-échantillonnées et lacunaires

* Echantillonnage orienté sur la verticale

* Densité faible de 1 échantillon pour 1.40 m

* Erreurs d'application de la géostatistique

* La situation est également moins contrastée pour le cas B d'une ancienne usine de fabrication automobile, dépolluée hors site après excavation des terres. L'erreur d'estimation y est très faible (1% en très légère sous-estimation), bien que 3 des critères identifiés comme favorables à une réduction des écarts, et apparaissant en premier lieu particulièrement déterminants, ne soient pas remplis : la densité
d'échantillonnage dans le plan (1 sondage pour 183 m²) et sur la verticale (1 échantillon pour 3 m), est plus faible que celle reconnue comme favorable à une diminution de l'erreur d'estimation, et l'estimation n'a pas été menée à l'aide de méthodes géostatistiques, mais par des méthodes déterministes. Mais on relève que ce cas est relativement simple dans la mesure où la dépollution concernait un unique type de polluants, des hydrocarbures lourds, dans un unique de terrain, des remblais. De plus, la répartition de la pollution a fait l'objet d'une interprétation minutieuse, en complétant la première estimation fournie par la méthode d'interpolation déterministe, par la connaissance détaillée du site de l'ingénieur de terrain. Ce cas semble témoigner que les recommandations relatives aux investigations issues de l'analyse statistique des cas peuvent être relaxées lorsque le cas est relativement simple, sans que cela ait des conséquences négatives sur l'erreur d'estimation. Elle prouve également que d'autres méthodes d'estimation que les méthodes géostatistiques peuvent être pertinentes, avec pour seul inconvénient par rapport à une approche géostatistique, l'impossibilité de quantifier de manière rigoureuse l'incertitude d'estimation.

* Enfin, quelques sites présentent de faibles erreurs d'estimation, alors que les facteurs de succès ne sont majoritairement pas réunis. Il s'agit à plusieurs reprises de situations où les résultats de dépollution ne sont pas fiables, selon les critères adoptés dans la présente étude. Le cas Q illustre cette situation. L'erreur d'estimation est de 5%, mais le résultat de dépollution est peu fiable car seuls des contrôles en bordure et fond de fouilles ont été réalisés.
## 6. Conclusion

Le projet présenté dans ce rapport avait pour but d'évaluer les méthodologies les plus pertinentes pour l'optimisation de la quantité de terres à dépolluer sur un site.

Pour ce faire, l'étude s'est appuyée sur deux sources d'information complémentaires :

* un questionnaire qualitatif qui a permis de recueillir la perception d'acteurs des sites et sols pollués par rapport aux incohérences entre diagnostics et dépollutions rencontrées dans le cadre de leur activité ;

* 23 fiches de cas qui ont été récoltées et analysées à partir de sites ayant été à la fois diagnostiqués et dépollués, et pour lesquels une réconciliation des deux phases a pu être menée.

Bien que ce matériel reste limité et qu'il ait été délicat d'en généraliser certaines conclusions, il a été source de nombreux enseignements. En outre, la convergence du questionnaire, des fiches de cas et d'un séminaire réunissant une quinzaine d'experts du domaine des sites et sols pollués apporte un crédit certain à ces enseignements.

On constate en premier lieu que les pratiques ont positivement évolué et que dans 75% des cas environ, les écarts entre diagnostic et dépollution sont acceptables pour les acteurs de la profession. 25% des cas conduisent pour autant à des écarts significatifs, supérieurs à 25-30% et pouvant même dépasser les 100%. Ces écarts découlent de plusieurs facteurs qui peuvent être hiérarchisés par ordre d'importance décroissante : complexité de la situation de pollution (nombre et type de polluants, historique du site, lithologie), conditions d'investigation (quantité / qualité), méthode d'estimation des quantités mise en œuvre, nature des contrôles lors de la dépollution. Ne pouvant avoir de prise sur la complexité de la situation, c'est donc bien en influant avant tout sur la qualité des conditions d'investigation que les donneurs d'ordre pourront apprécier avec fiabilité l'ampleur et la localisation des pollutions en place.

Ce travail a également mis en évidence la difficulté de comparer objectivement les résultats obtenus lors du diagnostic et en dépollution, qui s'explique par plusieurs raisons : différence de périmètre entre diagnostic et travaux, changement d'objectifs ou prise en compte de nouveaux polluants, nature et exhaustivité des contrôles réalisés en cours de dépollution, etc.

Ensuite, l'étude a permis d'élaborer des recommandations opérationnelles à plusieurs niveaux : conditions d'investigation, méthode d'estimation des volumes de terres / masses de polluants, nature des contrôles en cours de dépollution. S'agissant des méthodes d'estimation, l'étude souligne l'importance de choisir l'approche la plus adaptée à la fois à la complexité de la situation et au niveau de précision de la caractérisation mise en œuvre. La géostatistique apparaît comme l'approche donnant, lorsqu'elle est appliquée dans les règles de l'art et en complément d'un indispensable jugement d'expert, les prédictions de volumes / masses les plus fiables. Sa mise en œuvre ne se justifie pour autant pas forcément dans le cas de situations de pollution simples et correctement caractérisées, pour lesquelles un jugement d'expert peut déjà apporter à moindre coût une réponse suffisante. Il importe surtout de garder à l'esprit l'importance de ce jugement d'expert qui, dans tous les cas, doit compléter les outils mis en œuvre afin de valider la plausibilité de leurs résultats.

Finalement, mentionnons que les résultats obtenus dans le cadre du projet gagneraient à être régulièrement enrichis de nouveaux cas, fournissant ainsi une base de connaissance précieuse pour l'évolution des pratiques en caractérisation et dépollution des sites pollués en France.
Bibliographie

[1] Note ministérielle Sites et sols pollués du 8 février 2007. *Modalités de gestion et de réaménagement des sites pollués*.

[2] Colombano S., H.Leprond et D.Hube (2012) Le plan de gestion : des textes de 2007 à leur mise en œuvre, Présentation lors de la *Journée Technique n°7 d'information et de retour d'expérience de la gestion des sites et sols pollués*, Paris, 8 octobre 2012.

[3] Blanc C., F. Lefevre, G. Boissard, M. Scamps et B. Hazebrouck (2012) *Guide de réutilisation hors site des terres excavées en technique routière et dans des projets d'aménagement*. BRGM/RP-60013-FR, 53 p.

[4] Coussy S., L. Rouvreau, C. Blanc, M. Scamps et J. Windholtz (2013) *Guide de caractérisation des terres excavées dans le cadre de leur réutilisation hors site en technique routière et dans des projets d'aménagement*.

[5] Chilès JP., Demougeot-Renard H., Fouquet de C., D'Or D., Garcia M., Le Loc'h G., Jeannée N., et Peraudin JJ. (2005) *Géostatistique appliquée aux sites et sols pollués. Manuel méthodologique et exemples d'application*, Manuel GeoSiPol.

[6] RECORD (2013) *Retour d'expérience critique sur l'utilisation de méthodes géostatistiques pour la caractérisation des sites et sols pollués*, n°11-0514/1A, 135 p.

[7] Demougeot-Renard H., Jeannée N., et Germain P. (2014) Pour une intégration raisonnée de la géostatistique lors de la caractérisation des sites et sols pollués. *Environnement & Technique*, N°336, Mai 2014, pp. 59-63.

[8] UPDS (2014) *Rapport de synthèse des travaux du GT Pollution Concentrée*, Version décembre 2014, 79 p.

[9] Matheron G. (1978) *Estimer et choisir*, Les cahiers du centre de Morphologie Mathématique de Fontainebleau, Fascicule 7, 175 p.
ANNEXES
# Annexe A : Notions géostatistiques

L'annexe présente une synthèse des principaux concepts géostatistiques pertinents pour la caractérisation des sites et sols pollués. Une présentation plus approfondie de la démarche peut être trouvée dans les références suivantes :

* Chilès, J. P., Demougeot-Renard, H., de Fouquet, C., Garcia, M., Jeannée, N., G., L. L., & Peraudin, J. J. (2005) *Géostatistique appliquée aux sites et sols pollués. Manuel méthodologique et exemples d'application*, 139 pages.

* RECORD (2013) *Retour d'expérience critique sur l'utilisation de méthodes géostatistiques pour la caractérisation des sites et sols pollués*, 135 pages, n°11-0514/1A.

Les méthodes géostatistiques ont été développées dans les années cinquante pour les besoins de l'industrie minière. Leur formalisme a été mis en place une décennie plus tard à l'Ecole des Mines de Paris par le professeur G.Matheron, créateur puis directeur du Centre de Géostatistique en 1967. Les années suivantes ont connu le développement de diverses méthodes et l'élargissement des domaines d'application de la géostatistique. De nouveaux centres de recherche sont apparus, et la géostatistique est devenue un outil incontournable dans certains domaines tels que l'exploitation pétrolière ou minière. L'application de la géostatistique aux sites et sols pollués a été initiée il y a une vingtaine d'années avec de premiers travaux de recherche sur des cas de pollutions chimiques présentés dans le cadre de la conférence geoENV (international conference on geostatistics for environmental applications) au début des années 90'.

## A.1 Principaux concepts et méthodes géostatistiques

La géostatistique désigne un ensemble de méthodes et un formalisme mathématique qui permettent de décrire quantitativement des phénomènes présentant une variabilité spatiale et/ou temporelle. Elle diffère de la statistique classique par le fait qu'elle prend en compte la localisation des données. Sur la base d'une étude des données disponibles de la variable d'intérêt, elle permet d'en estimer les valeurs en tout point du domaine d'étude, là où on ne dispose d'aucune information. Elle permet en outre de fournir une estimation de l'incertitude de la valeur estimée en chaque point (Figure 3).

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3 : Quelle estimation en un point à partir des données voisines ? Et quelle incertitude associée ? Dans les deux cas présentés, l'estimation pourra être la même ; en revanche l'incertitude associée sera différente car la continuité spatiale n'est pas identique.</figcaption></figure>

### A.1.1 Analyse exploratoire et variographique

La première étape après la collecte des données consiste à en réaliser une analyse exploratoire permettant le contrôle qualité de ces données, leur validation ainsi qu'une première interprétation des niveaux de pollution. Différents outils sont disponibles à cet effet: plans de position, histogrammes, statistiques classiques, nuages de corrélation, variogrammes, etc. Les principaux outils permettant d'étudier les variables prises individuellement sont présentés ci-dessous.

* Plan de position

Il permet de représenter l'emplacement des mesures sur le site et souvent de détecter la présence de coordonnées aberrantes pour certains échantillons/sondages ; utilisé avec une échelle de couleurs, il fournit déjà une première appréciation des zones présentant des valeurs élevées pour la contamination considérée ainsi que le repérage d'éventuelles valeurs anormales.
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4 : Plan de position de données associé à une échelle de couleurs.</figcaption></figure>

### Histogramme et statistiques classiques

En général associé à des statistiques classiques telles que le minimum, le maximum, la moyenne, l'écart-type, la médiane et quelques quantiles, l'**histogramme** permet d'apprécier la distribution des données : présence de valeurs extrêmes, dissymétrie avec beaucoup de valeurs faibles et peu de valeurs fortes par exemple, mais aussi bimodalité pouvant révéler la présence de plusieurs populations distinctes...

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 5 : Histogramme et statistiques typiques de données de pollution.</figcaption></figure>

### Analyse variographique

L'intérêt de la géostatistique consiste en particulier à prendre en compte la continuité (structure) spatiale de la variable que l'on souhaite cartographier. Les situations sont très diverses : la dissémination aérienne de poussières à partir d'une cheminée induira probablement un phénomène de contamination des sols très continu, avec une décroissance régulière de la pollution dans la direction principale des vents. Une contamination peu mobile inhérente à des remblais déposés sans logique sur un site risque fort d'être très peu continue, des matériaux contaminés pouvant côtoyer des matériaux sains sans que cela soit prévisible.

Cette continuité spatiale est appréhendée par le **variogramme**, d'abord calculé expérimentalement puis modélisé.

Le variogramme expérimental est construit à partir de la **nuée variographique**, qui représente, pour chaque couple de mesures, le demi-écart au carré de la différence des valeurs en fonction de la distance entre les points de mesure.
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 6 : Plan de position et nuée variographique avec mise en évidence de deux paires de points.</figcaption></figure>

Le variogramme expérimental est alors obtenu en moyennant, par classe de distance sur la nuée variographique, la contribution apportée en termes de variabilité par l'ensemble des couples de mesure. Une tolérance de calcul sur la distance est utilisée pour permettre la construction du variogramme expérimental :

$$y^*(h) = \frac{1}{2N(h)} \sum_{x_j - x_i \sim h} [z_j(x+h) - z_i(x)]^2$$

$h$ représente la distance de calcul du variogramme, $z_i$ et $z_j$ les valeurs de la variable et $N(h)$ représente le nombre de couples distincts de points tels que $x_j - x_i \sim h$.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 7 : Construction du variogramme expérimental à partie de la nuée variographique.</figcaption></figure>

En présence d'un phénomène structuré (continu), la variabilité spatiale augmente avec la distance et tend à se stabiliser à partir d'une distance appelée « distance de corrélation maximale » ou **portée**. Les mesures séparées par une distance supérieure ne présentent plus de corrélation spatiale.

Le variogramme expérimental est donc calculé pour des distances multiples du pas de calcul et est seulement connu de manière discrète. Afin de connaître la variabilité quelle que soit la distance et la direction (en cas d'anisotropie) considérées, il est nécessaire de trouver un modèle théorique de variogramme qui, tout en respectant certaines conditions mathématiques, ajuste de manière satisfaisante le variogramme expérimental.

Il est alors important d'adopter un principe d'économie en recherchant le modèle le plus simple possible respectant l'interprétation de la structure spatiale.

D'autre part, deux caractéristiques importantes d'un variogramme doivent être identifiées :

* Le comportement à l'origine traduit le degré de régularité de la régionalisation. Il peut être discontinu (effet de pépite), linéaire (phénomènes continus mais non dérivables) ou parabolique (phénomènes très réguliers). La modélisation de la structure spatiale pour les petites distances étant prépondérante dans les calculs d'estimation qui vont suivre, il est important de caler la modélisation au plus près des premiers points du variogramme expérimental.
* La présence d'un **palier**, valeur de la variabilité si elle se stabilise à partir d'une certaine distance appelée portée, est synonyme de stationnarité d'ordre 2 et représente la distance maximale de corrélation.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 8 : Variogramme expérimental (points) et modélisation de la structure spatiale (trait épais).</figcaption></figure>

La modélisation d'un variogramme expérimental nécessite souvent l'utilisation conjointe de plusieurs composantes : on parle de **structures gigognes** qui sont la combinaison de plusieurs schémas élémentaires. Souvent, les différentes structures ont une signification physique. Une discontinuité importante à l'origine, du fait d'une forte variabilité à petite distance, peut provenir d'erreurs de mesure ou de positionnement, voire d'une microstructure non captée par la maille d'échantillonnage. Des portées différentes correspondent souvent à des comportements physiques à des échelles différentes.

En pratique, cette décomposition, et donc la modélisation du variogramme expérimental, n'est pas unique : plusieurs modèles peuvent être acceptables. Il faut donc employer à bon escient le principe d'économie en essayant de ne pas complexifier à outrance la modélisation du variogramme, tout en gardant une interprétation cohérente et compatible avec l'information disponible.

De plus, la présence de distributions très dissymétriques pour les teneurs (majorité de valeurs très faibles, voire inférieures à la limite de détection, et quelques valeurs élevées) peut rendre délicate l'identification de la structure spatiale du phénomène, i.e. l'analyse variographique. Dans pareil cas, il est fréquent de recourir à une transformation préliminaire des données, par exemple logarithmique, afin d'atténuer le poids des quelques valeurs fortes dans l'analyse.

### A.1.2 Cartographie par krigeage

Une fois l'analyse exploratoire menée jusqu'à l'obtention d'un modèle de variogramme, une cartographie par **krigeage** de la variable d'intérêt peut être réalisée. L'interpolation par krigeage en un point $x_0$, notée $\hat{z}(x_0)$, est obtenue par une combinaison linéaire pondérée des n données mesurées aux points $x_i$ :

$$ \hat{z}(x_0) = \sum_{i=1}^{n} \lambda_i z(x_i) $$

Le krigeage se différencie uniquement des autres interpolateurs classiques (p.ex. méthode d'inverse des distances) dans le choix des coefficients $\lambda_i$, appelés poids de krigeage, qui dépendent :

* des distances entre les données et la cible $x_0$ (tout comme les interpolateurs classiques),

* des distances séparant les données entre elles (prenant en compte d'éventuels regroupements),

* de la structure spatiale du phénomène.

La résolution du système de krigeage permet de trouver ces poids tout en :
* garantissant le non-biais de l'estimation,

* minimisant la variance de l'erreur d'estimation $Var[Z - Ŷ]$, ce qui revient intuitivement à minimiser le risque d'erreur.

En ce sens, le krigeage constitue le **meilleur estimateur linéaire sans biais**.

En chaque point du domaine de modélisation, l'estimation par krigeage est accompagnée d'une quantification de l'incertitude associée, appelée variance de l'erreur de krigeage. Elle est nulle si l'estimation est réalisée sur un point de donnée et augmente à mesure que l'on s'éloigne des données, indiquant une plus grande incertitude dans la valeur estimée.

Cette variance (ou écart-type) de krigeage décrit l'incertitude qui découle de la variabilité spatiale du phénomène. Il importe de garder à l'esprit que cet écart-type peut s'avérer notablement inférieur à l'écart-type de reproductibilité analytique. En effet, dans le cas recommandé où l'ensemble des échantillons est analysé par un unique laboratoire, la part de variance liée à une mauvaise reproductibilité (écarts observés sur un même échantillon par des laboratoires différents) ne peut être évaluée. Par contre, une mauvaise répétabilité (écarts observés sur un même échantillon par le même laboratoire) pourra conduire à l'observation d'un effet de pépite lors du calcul du variogramme expérimental.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 9 : Cartographie par krigeage et écart-type d'erreur de krigeage associé.</figcaption></figure>

Dans la pratique, l'estimation en un point donné peut être réalisée à partir de tous les points disponibles (voisinage unique) ou uniquement à partir des points situés dans un certain voisinage du point cible (voisinage glissant) pour limiter les lourdeurs calculatoires mais sans effet néfaste sur la cartographie finale (le poids de krigeage attribué à des données très éloignées du point cible tend vers 0).

### A.1.3 Analyse de risque

* Limites du krigeage

Par construction, le krigeage est un interpolateur qui ne reproduit pas la variabilité réelle d'un phénomène (effet de « lissage »). En effet, le krigeage vise à minimiser le risque d'erreur en chaque point et ne peut donc en même temps reproduire la variabilité réelle.

Or dans la pratique et dans les cadres réglementaires actuels, la prise de décision sur site pollué repose sur une analyse de risque, au niveau local ou global. Il s'agit alors de déterminer les secteurs présentant des dépassements de valeurs de référence (seuils), et il s'avère essentiel dans ce cas de reproduire la variabilité du phénomène. L'application de seuils à des images « lissées » de la réalité conduirait en effet à sur- ou sous-estimer l'ampleur des secteurs contaminés, et par suite les surfaces, volumes ou masses de matériaux associés.

* Simulations géostatistiques

La géostatistique fournit une réponse cohérente aux questions qui font appel à des opérateurs non linéaires comme l'application d'un seuil ou le calcul d'un volume exposé à un dépassement de ce seuil. Parmi les méthodes utilisables, les **simulations** sont les plus souples. Elles donnent la
possibilité de simuler en chaque point de l'espace un scénario pour la variable étudiée de telle façon que la distribution statistique de la variable, mise en évidence par l'histogramme, et les caractéristiques de la variabilité spatiale, au travers du variogramme, soient reproduites. Une simulation est ainsi une image possible du phénomène là où le krigeage s'intéresse à fournir l'image la plus probable. Le krigeage lisse ainsi le phénomène étudié tandis qu'une simulation en reproduit toute la variabilité. La simulation est, par ailleurs, dite **conditionnelle** lorsqu'elle est calée aux données et retrouve les valeurs des mesures en ces points.

De nombreuses techniques de simulation ont été développées ; la plupart d'entre elles travaillent dans un cadre gaussien. Cette hypothèse étant rarement observée en pratique, on réalise au préalable une transformation de la variable étudiée en une variable gaussienne par une fonction de transformation, telle que l'anamorphose. Ce qui revient intuitivement à déformer l'histogramme de départ en un histogramme gaussien. Les simulations sont alors réalisées sur cette transformée gaussienne, les simulations finales des teneurs étant déduites des simulations gaussiennes par application de la fonction de transformation inverse (anamorphose inverse).

* Estimations globales

Les simulations apportent une information très riche et permettent de calculer des grandeurs globales comme le volume total dépassant un certain seuil en calculant ce volume pour chaque simulation puis en estimant les caractéristiques statistiques de la distribution de volumes équiprobables obtenue (post-traitement) : moyenne, médiane, variance, intervalle de confiance.

De cette façon, la Figure 10 illustre le post-traitement de surfaces dont les concentrations en polluant dépassent un seuil donné. Sur cet exemple, il est raisonnable de s'attendre à traiter environ 99 m² (valeur médiane) de surface dépassant le seuil considéré avec un intervalle de confiance à 90 % compris entre 80 et 116 m².

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 10 : Post-traitement des surfaces dont les concentrations en polluant dépassent un seuil donné (histogramme cumulé inverse). Indication de quelques quantiles particuliers.</figcaption></figure>

* Analyses locales, probabilités de dépassement de seuil

L'intérêt des simulations réside dans le fait de calculer un grand nombre de scénarios, permettant ainsi un raisonnement en probabilités. En chaque point cible ou pour chaque maille d'estimation, on a ainsi un histogramme des valeurs possibles (équi-probables), dont la moyenne converge vers le krigeage. En calculant point à point la proportion de réalisations dépassant l'objectif de qualité, on obtient une carte d'estimation de la probabilité de dépassement de ce seuil.
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 11 : Carte de probabilité de dépassement de seuil.</figcaption></figure>

D'autres cartes peuvent être utiles au projet d'assainissement :

- Cartes de quantiles p qui représentent les valeurs telles que les vraies valeurs ont p% de chance d'être plus faibles ;

- Cartes d'intervalle de confiance qui représentent la largeur d'un intervalle compris entre deux quantiles.

Notons que ces cartes de quantiles apportent une réponse à certaines contraintes transcrites dans le droit de l'environnement, notamment concernant la gestion du percentile à 95%.

L'utilisation des simulations permet donc de décider des zones à assainir en fonction des seuils retenus et des niveaux de confiance souhaités, d'estimer les quantités de terre à excavuer ou à traiter, et donc de prévoir la durée, le coût et la logistique associés.

Ces deux types de résultats, analyses locales et estimations globales, sont complémentaires et interviennent respectivement pour localiser les zones contaminées à excavuer ou à traiter, et pour obtenir des quantifications d'un point de vue global pour la prise de décision en amont des travaux.

Remarque : Contrairement aux estimations globales, les estimations locales peuvent être directement obtenues à partir des propriétés théoriques de la distribution gaussienne par la méthode de l'espérance conditionnelle et donc sans passer par la mise en œuvre de simulations.

- Support de mesure, d'estimation, d'excavation...

Tout au long de la phase de modélisation des concentrations, une attention particulière doit être portée à la question du **support**. Celui-ci caractérise le volume que l'on considère, aussi bien au moment de l'échantillonnage qu'au moment des cartographies ou du traitement des terres.

Au moment de l'échantillonnage, il faut veiller à ce que le volume de prélèvement soit le plus homogène possible pour l'ensemble des échantillons. Lorsque des volumes différents ont été utilisés, au cours de campagnes différentes par exemple, le traitement conjoint des différents types d'échantillons ne peut pas être réalisé directement.

La question du support devient cruciale lors de l'estimation de volumes de terres polluées. Selon le support choisi (taille de la maille de traitement), le volume de terres excédant un seuil varie comme illustré ci-dessous **(effet de support)**. Ainsi, la maille considérée dans l'analyse géostatistique doit être en accord avec la maille choisie pour le traitement des terres.
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 12 : L'effet de support : variation du volume excédant un seuil en fonction de la maille considérée.</figcaption></figure>

Lorsque l'on réalise des cartes de probabilité de dépassement de seuil, il est également important de prendre en compte ce support puisque la variabilité et donc la probabilité de dépassement de seuil changent avec le support d'estimation.

* Sensibilité du modèle géostatistique aux paramètres

Qu'il vise à l'obtention d'une cartographie par krigeage ou à la réalisation de simulations en vue d'une analyse de risque, le modèle géostatistique repose sur le choix de certains paramètres clés, qui sont estimés à partir d'une connaissance parcellaire de la pollution. Le choix du modèle de variogramme est le plus important, même si en pratique le choix du voisinage d'estimation peut également jouer un rôle sur la qualité des résultats. Comment s'assurer que ces paramètres sont « bien » choisis ?

Il importe tout d'abord de s'assurer, avant tout calcul de variogramme, que l'on dispose de « suffisamment » de mesures, dans la pratique plus d'une vingtaine. En deçà de ce nombre, le risque de fluctuations associées à l'estimation du variogramme est trop important. Le krigeage comme les simulations sont particulièrement sensibles au choix du modèle de variogramme aux petites distances : effet de pépite ou non, régularité du variogramme à l'origine. Au-delà de l'information apportée par les mesures, la connaissance a priori du phénomène et de son hétérogénéité peuvent aider au choix de ce modèle de variogramme. En cas de doute entre plusieurs modèles de variogrammes, il est alors recommandé de tester ces derniers. Plusieurs méthodes sont alors possibles : tout d'abord, la **validation croisée** consiste à retirer une à une chaque donnée et à la réestimer à partir des N-1 données restantes. Répétée pour chaque modèle de variogramme, la validation croisée permet d'évaluer si un des modèles retrouve mieux lors de l'estimation les valeurs mesurées. Il est également conseillé d'observer l'impact pratique du choix du modèle sur l'estimation par krigeage et l'incertitude associée afin d'en évaluer la sensibilité.

Ces éléments permettent de réduire dans la pratique, les risques liés à un choix de paramètres géostatistiques inappropriés.

## A.2 Quels outils pour quels objectifs ?

Deux grands types de méthodes géostatistiques ont été présentés au paragraphe précédent : le krigeage et les simulations. De nombreuses variantes de ces méthodes sont disponibles à l'heure actuelle et répondent aux diverses situations rencontrées dans les domaines d'application. Des développements méthodologiques sont également encore en cours.

De son côté, la caractérisation des sites et sols pollués, nécessaire à leur gestion dans des contextes multiples (pollution accidentelle, cession-acquisition d'un site, gestion/orientation de déblais en vue d'un projet immobilier, démantèlement d'une installation nucléaire, prévision de dragage d'une rivière ou d'un port afin d'y restaurer de bonnes conditions de navigation) poursuit divers objectifs.

- Optimisation d'une stratégie d'échantillonnage : comment atteindre un niveau de connaissance suffisant, par rapport à un objectif d'étude, avec un minimum de données positionnées au mieux ?
- Levée de doute (identification de sources, de points chauds, ...);

- Compréhension de la pollution et de sa répartition spatiale grâce à l'analyse exploratoire des données et aux cartographies;

- Évaluation de la compatibilité des terres avec l'usage futur du site;

- Calcul de volumes, masses ou surfaces contaminées au-delà d'un seuil;

- Orientation de l'excavation ou du traitement des terres et des matériaux (ex. béton) contaminés;

Ces objectifs permettent eux-mêmes de répondre à des objectifs plus généraux tels que la description de bruits de fond, la contractualisation d'engagements respectifs des parties prenantes ou bien encore, in fine, l'estimation du risque sanitaire.

Se pose alors la question de l'intérêt de la géostatistique en appui à la réalisation de ces tâches, et le cas échéant des méthodes les plus appropriées. Ce sujet est discuté dans les lignes suivantes pour chacun de ces objectifs de caractérisation.

Notons que, pour plusieurs de ces thèmes, les fiches recto-verso contenues dans le manuel méthodologique de l'association GeoSiPol (2005) présentent à la fois les pratiques actuelles ainsi que les apports attendus de la méthodologie géostatistique.

### A.2.1 Optimisation d'une stratégie d'échantillonnage

La **stratégie d'échantillonnage**, c'est-à-dire le nombre, la localisation, le phasage et les conditions de prélèvement d'échantillons des milieux à caractériser est une question cruciale se posant à plusieurs reprises en cours d'évaluation de site.

Toute campagne d'échantillonnage 1) répond à des objectifs d'étude précis (quels prélèvements pour quels résultats ?) qui doivent être exprimés le plus clairement possible, et 2) est mise en œuvre sous diverses contraintes (temps, coût, technique...). La stratégie retenue constitue donc généralement un compromis entre contraintes et objectifs.

On regroupe généralement les différentes stratégies en deux grandes familles :

- Les échantillonnages probabilistes : fondés sur des considérations statistiques de l'échantillonnage, ils permettent ensuite des inférences statistiques sur l'ensemble du site à partir des données;

- Les échantillonnages préférentiels : mettant en jeu l'expertise des praticiens, ils nécessitent des connaissances préalables de la zone à investiguer, et le traitement statistique ou géostatistique des données récoltées est ensuite plus délicat.

Quelle que soit la stratégie d'échantillonnage adoptée, les données collectées pourront faire l'objet d'une étude géostatistique. Certaines configurations nécessiteront parfois des traitements particuliers (ex. dégroupement en cas de resserrements locaux de données, pour réduire le biais sur les statistiques). D'autres permettront de réduire plus facilement l'incertitude d'estimation. Il est également possible de rationnaliser, voire d'optimiser les échantillonnages en s'appuyant sur des outils géostatistiques. La géostatistique fournit en effet plusieurs outils aidant à la définition d'échantillonnages complémentaires, tels que :

- La carte de variance de krigeage qui fait ressortir les zones dans lesquelles l'incertitude associée à l'estimation est la plus importante et où de nouveaux échantillons pourraient être collectés.

- La carte de probabilité de dépassement de seuil qui, elle, met en évidence les zones pour lesquelles la prise de décision par rapport à un seuil donné est assortie d'une forte incertitude. Ainsi il devient intéressant de procéder à un échantillonnage complémentaire dans les zones où le risque de dépassement du seuil est intermédiaire.

### A.2.2 Levée de doute

Lors de la phase initiale de caractérisation, une **levée de doute** permet d'évaluer rapidement la présence ou non d'une contamination, d'identifier les sources et de quantifier sommairement le risque encouru.

Pour réaliser cette levée de doute, un échantillonnage non probabiliste est en général choisi et quelques mesures ou prélèvements sont positionnés par jugement.
A ce stade, une modélisation géostatistique n'est que rarement utile, le résultat analytique ayant pour objectif de valider ou d'infirmer la suspicion de pollution.

A.2.3 Cartographie de la contamination afin de comprendre la répartition spatiale de la pollution

Dans le but de **comprendre** la répartition et l'extension spatiale de la pollution, des **cartographies de contamination** sont réalisées.

Pour les réaliser, il est important de définir une stratégie d'échantillonnage adaptée, puis les données sont analysées d'un point de vue statistique et géostatistique (analyse exploratoire et variographique).

En fonction des données disponibles et de la continuité spatiale de la contamination, l'interpolation peut ensuite être réalisée en réalisant un krigeage ou un cokrigeage (cas mutivariable). Les estimations géostatistiques sont associées à des cartographies d'incertitudes, permettant d'apprécier la confiance que l'on a concernant les cartes obtenues.

A.2.4 Évaluation de la compatibilité des terres avec les usages futurs (analyse de risques)

Afin d'évaluer la **compatibilité des terres avec les usages futurs** du site, une analyse de risque doit être réalisée. En plus des cartographies de contamination qui permettent de comprendre la répartition de la pollution, des outils d'aide à la décision sont nécessaires.

Le recours à des simulations géostatistiques est alors courant et permet par exemple l'obtention de cartes de probabilité de dépassement de seuil, aidant à distinguer les zones présentant un risque acceptable sans mesures particulières, des zones qui devront être traitées ou excavées.

A.2.5 Calcul de volumes, de masses ou de surfaces contaminées

Si l'on souhaite connaître le volume ou la masse d'un polluant dépassant une certaine teneur globalement sur un site, les **simulations géostatistiques** constituent à ce jour le seul outil opérationnel. Elles permettent par exemple d'estimer un volume probable assorti d'un intervalle de confiance. Ainsi, de nouveau, toutes les incertitudes sont quantifiées, aidant à planifier au mieux les phases de chantier, aussi bien en termes de coût que de délais.

A.2.6 Orientation de l'excavation ou du traitement des matériaux solides

Lors des phases de chantier, les outils géostatistiques peuvent également être mis à profit. Ainsi, en ayant pris en compte la maille (support) d'excavation des matériaux et après avoir choisi un risque acceptable, des cartes de probabilité de dépassement peuvent être calculées pour différents seuils afin de faire apparaître pour chaque maille la classe à laquelle celle-ci appartient, correspondant à des filières de dépollution/valorisation/mise en décharge.

Dans le cas de fortes incertitudes, les cartes de probabilité de dépassement sont également utilisées pour souligner les zones dans lesquelles l'incertitude est plus grande vis-à-vis d'un seuil fixé et où d'éventuels tris en cours de dépollution gagneront à être mis en œuvre.

A.2.7 Evaluation de la pollution résiduelle

Une fois la dépollution réalisée, il est possible d'utiliser le modèle géostatistique pour évaluer l'importance de la pollution résiduelle laissée en place, ainsi que l'incertitude associée. Ces éléments peuvent venir documenter une analyse des risques résiduels.
# Annexe B : Fiches de cas

## Préliminaire : Abréviations utilisées dans les fiches

### Abréviations

<table><tr><td>AMO</td><td>assistance à maître d'ouvrage</td></tr><tr><td>BAP</td><td>benzo(a)pyrène</td></tr><tr><td>BE, B.E.</td><td>bureau d'étude</td></tr><tr><td>CCTP</td><td>cahier des clauses techniques particulières</td></tr><tr><td>CET2</td><td>centre enfouissement technique de déchets de classe 2</td></tr><tr><td>COHV</td><td>composés organiques halogénés volatils</td></tr><tr><td>COV</td><td>composés organiques volatils</td></tr><tr><td>CV</td><td>chlorure de vinyle</td></tr><tr><td>cis12DCE</td><td>cis-1,2-dichloréthylène</td></tr><tr><td>DO, D.O.</td><td>Donneur d'ordre</td></tr><tr><td>EM</td><td>mesures géophysiques électromagnétiques</td></tr><tr><td>ESR</td><td>évaluation simplifiée des risques</td></tr><tr><td>HAP</td><td>hydrocarbures aromatiques polycycliques</td></tr><tr><td>HCT</td><td>Indice hydrocarbures totaux (C10-C40)</td></tr><tr><td>ISDD</td><td>installation de stockage de déchets inertes</td></tr><tr><td>ISDND</td><td>centre de stockage de déchets ultimes</td></tr><tr><td>MO</td><td>maître d'ouvrage</td></tr><tr><td>PCE</td><td>perchloréthylène</td></tr><tr><td>PID</td><td>détecteur de photoionisation</td></tr><tr><td>TCE</td><td>trichloréthylène</td></tr><tr><td>VDSS</td><td>valeur de définition de la source sol</td></tr><tr><td>VME</td><td>valeur (limite) moyenne d'exposition aux postes de travail</td></tr></table>
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 1 Plan de localisation des sondages réalisés en diagnostic (gauche), profil géologique (haut droite) et schéma conceptuel (bas droite) de l'ancienne blanchisserie implantée en Région parisienne.</figcaption></figure>

<table><thead><tr><th colspan="2">Caractéristiques générales</th></tr></thead><tbody><tr><td>Activité(s) à l'origine de la pollution<br/>Période(s) d'activité</td><td>Activité de nettoyage à sec</td></tr><tr><td>Période(s) et durée(s) d'activité</td><td>1983 – 2004 (21 ans)</td></tr><tr><td>Surface du site (parcelle)</td><td>1200 m²</td></tr><tr><td>Types de substances justifiant une<br/>dépollution</td><td>Hydrocarbures chlorés (PCE principalement)</td></tr><tr><td>Gammes de concentrations par<br/>milieu atteint (sol, eau souterraine,<br/>eau surface, air intérieur,<br/>sédiments,...)</td><td><table><thead><tr><th colspan="2">PCE dans les sols en mg/kg ms</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre</td><td>320</td></tr><tr><td>Minimum</td><td>0.06</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>4.16</td></tr><tr><td>Médiane</td><td>3.50</td></tr><tr><td>Maximum</td><td>434011.00</td></tr></tbody></table></td></tr><tr><td>Types de terrains atteints par la<br/>pollution</td><td>Terrains calcaires et marno-calcaires</td></tr><tr><td>Caractéristiques de la (des) nappe<br/>(s) atteinte (s) par la pollution</td><td>Accumulation d'eau sur le toit de l'aquiclude marneux, entre 7 et<br/>8 m de profondeur</td></tr><tr><td>Occupation du site et de ses<br/>environs</td><td>Site en zone urbaine, entouré de petits pavillons et immeubles. Il<br/>comportait un seul bâtiment, occupant les deux tiers de sa</td></tr></tbody></table>
surface, mais celui-ci a été démoli en 2008.

## Etudes et travaux réalisés sur le site pollué

<table><tr><td>2001</td><td>Teneurs anormales mesurées par l'Agence Régionale de la Santé dans l'air des caves et lieux de vie des pavillons voisins du site</td></tr><tr><td>2004</td><td>Diagnostic mettant en évidence des teneurs anormales en PCE, trichloréthylène (TCE), cis-1,2-Dichloréthylène (cis12DCE) et chlorure de vinyle (CV) dans les sols entre 0 et 1 m de profondeur, et dans les eaux souterraines</td></tr><tr><td>2006 - 2011</td><td>Diagnostics complémentaires pour délimiter la source de pollution et son panache dans- et à l'extérieur- du site<br>Evaluation quantitative des risques sanitaires<br>Plan de gestion</td></tr><tr><td>2012 - 2013</td><td>Dépollution par venting et excavation des terres sous tente</td></tr><tr><td>> 2014</td><td>Surveillance après dépollution</td></tr></table>

## Caractéristiques de la dépollution

<table><tr><td>Type(s) de dépollution</td><td>In situ par venting + Hors site par excavation des terres</td></tr><tr><td>Technique(s) de dépollution</td><td>1) Venting sur site et hors site<br>2) Excavation des terres sous tente, malaxage et dégazage, puis réintégration dans la fouille<br>3) Venting final in situ</td></tr><tr><td>Description détaillée des objectifs fixés à la dépollution</td><td>Dépollution de la zone source (~ 800 m² x 8 m)<br>Teneurs en PCE < 25 mg/kg ms dans les sols</td></tr></table>

## Estimations des quantités et localisation de la pollution en diagnostic

<table><tr><td>Type de méthode d'estimation utilisée</td><td>Géostatistique (Figure 2)</td></tr><tr><td>Méthode précise d'estimation</td><td>Simulations conditionnelles des teneurs en PCE dans les sols (échantillons standards et méthanol)</td></tr><tr><td>Dimension</td><td>3D</td></tr><tr><td>Spécificités des données utilisées</td><td><table><tr><td>Nombre</td><td>214</td></tr><tr><td>Types</td><td>Analyses labo du PCE dans les sols</td></tr><tr><td>Support</td><td>Echantillonnage discriminé sur 10cm de carotte, après sélection au PID. Echantillonnage orienté sur très fortes et sur très faibles valeurs PID</td></tr><tr><td>Répartition dans l'espace</td><td>Répartition irrégulière des sondages dans la parcelle concernée par le site et son voisinage.<br>Echantillons prélevés jusqu'à 10 m de profondeur, sur la base de mesures au PID :<br>- 1 ou plusieurs échantillons prélevés</td></tr></table></td></tr></table>
<table><tr><td></td><td></td><td>dans les zones de fortes valeurs au PID<br/>- 2 échantillons, au-dessus et au-dessous de la zone identifiée comme polluée au PID, pour « borner » la zone polluée.<br/>Echantillons plus nombreux à faible profondeur (&lt; 5 m).</td></tr><tr><td>Données indirectes utilisées dans l'estimation ?</td><td>Non</td><td>Des mesures au PID ont été prises systématiquement sur la verticale en chaque sondage, et ont servi à délimiter la/les zones polluées.</td></tr><tr><td>Densité des données utilisées</td><td colspan="2">1 donnée directe PCE pour 3.75 m<sup>2</sup><br/>1 donnée directe PCE pour 30 m<sup>3</sup></td></tr><tr><td>Points à vérifier (infos internes à GV-eOde)</td><td colspan="2"><table><tr><td>Y a-t' il eu transformation/back-transformation des données en distribution gaussienne ?</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Dégroupement réalisé en cas de clusters ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Vérifier si un changement de support diag-dépol a été modélisé.</td><td>Non</td></tr><tr><td>En cas d'excavation des sols, un facteur de foisonnement des sols a-t' il été appliqué dans l'estimation ?</td><td></td></tr></table></td></tr></table>

Estimations des quantités et localisation de la pollution en dépollution

<table><thead><tr><th>Méthode d'estimation utilisée</th><th>Bilan de masse de polluants extraits dans les phases de venting</th></tr></thead><tbody><tr><td>Spécificités des données utilisées</td><td><table><tr><td>Nombre</td><td><u>Contrôle du venting :</u><br/>2 PID posés aux entrées-sorties des bacs à charbon actif + Analyses de l'air pour corrêler les valeurs PID (facteur calculé par analyse air x débit x durée)</td></tr><tr><td>Types</td><td><u>Contrôle du venting :</u><br/>Gaz extrait des aiguilles de venting (concentrations et débits hebdomadaires à journaliers)<br/><u>Contrôle de l'excavation :</u><br/>Teneurs mesurées dans les lots de matériaux excavés et traités, avant remblaiement (un lot : 70 m<sup>3</sup>, teneur en PCE &lt; 10 mg/kg ms)</td></tr><tr><td>Support</td><td>1) Intégration des teneurs air dans le temps, 1 mesure PID toutes les heures corrélée avec des mesures laboratoires mensuelles<br/>2) 1 mesure de PCE sur les sols traités par lot 70 m3, moyen représentatif composé de 10 aliquotes</td></tr><tr><td>Répartition dans l'espace</td><td>1 mesure de PCE sur les sols traités par lot 70 m3,<br/>1 analyse de fond de fouille par 75m2 et pas d'analyse de bord de fouilles du fait de</td></tr></table></td></tr></tbody></table>
la mise en place de palplanches pour soutènement.

## Comparaison des estimations de diagnostic et résultats de dépollution

Estimation globale (masses de polluants, volumes ou tonnages de terres par filière, etc...)

Diagnostic (géostatistique)

Masse de polluants initiale :
- 720 kg (médiane des valeurs simulées)
- 650 à 790 kg (intervalle de confiance à 90%)

Dépollution (bilan de masse)

Masse de polluants extraite :
- 736 kg
- Nous considérons avoir enlevé quasiment 100% du stock de polluant dans les terres excavées, car le traitement mené a permis d'atteinte des teneurs de l'ordre de 5mg/kg dans les sols (méthanol)
- Incertitude non calculée

Estimation locale (localisation des zones les plus polluées)

Diagnostic

Nombre élevé de sondage et d'échantillon permettant de bien localiser la zone source

Dépollution

Mesures en fonds de fouilles (pas en paroi car blindage)
Mesure de gaz de sol sur le site et hors site, pour valider l'extraction de la zone source

Appréciation du donneur d'ordre sur ces résultats

Très bonne appréciation : déroulement sans encombre malgré la complexité. Bonne tenue des plannings, de la qualité des rejets et des objectifs atteints : résultats sol, air des sols et air ambiant après traitement

Appréciation du bureau d'étude/de la société de dépollution sur ces résultats

Diagnostic très précis avec un grand nombre d'échantillons par rapport à la taille du site.
Il est très important de réaliser un diagnostic précis avant de se lancer dans la dépollution.
Chantier complexe exigu, instrumenté (détecteurs PID dans les chapiteaux, en entrée et sortie des unités de traitement, et suivi de la qualité de l'air ambiant autour des chapiteaux, suivi de la qualité de l'air dans le voisinage) avec une très bonne protection des opérateurs, qui s'est bien déroulé.

Impacts des écarts éventuels

## Avis d'expert sur les raisons des écarts ou similitudes observés entre estimations de diagnostic et résultats de dépollution

Liste hiérarchisée des éléments pouvant expliquer les écarts ou la similitude des résultats

L'erreur d'estimation est très faible (2% en sous-estimation) et la totalité des facteurs favorisant une bonne estimation sont remplis :

- Le cas est moyennement complexe (sachant que tous les sites de l'étude sont complexes),

- Le site a subi un traitement in situ, ce qui induit généralement une intensité et un niveau de technicité des