<figure><img src="image_1.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

ADEME

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

AGENCE DE LA
TRANSITION
ECOLOGIQUE

# ÉVOLUTION DES PARTICULES FINES EN CHAMP PROCHE DU TRAFIC MARITIME

Projet PAREA, améliorer les connaissances sur les émissions de particules fines et de leurs précurseurs par le transport maritime à Marseille.

## RAPPORT

Juillet
2024

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

EXPERTISES

ARMINES

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

IMT Nord Europe
Ecole Mines-Telecom
IMT-Université de Lille

Laboratoire Chimie
Environnement

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

Centre d'Environnement
et de Recherche
en Environnement
Atmosphérique

AtmoSud
Inspirer un air meilleur
REMERCIEMENTS

Le projet PAREA constitue une collaboration étroite entre ARMINES/IMT Nord Europe (CERI Energie & Environnement), le Laboratoire de Chimie Environnement (LCE) de l'Université D'Aix Marseille, du Centre d'enseignement et de Recherche en environnement Atmosphérique (CEREA) de l'Ecole des Ponts et chaussée et de l'Association Agrée de Surveillance de la Qualité de l'Air de la région Provence-Alpes-Côte-d'Azur (AtmoSud).

Stéphane SAUVAGE, Professeur à ARMINES/IMT Nord Europe (CERI Energie & Environnement), porteur du projet PAREA, et l'ensemble des auteurs remercient l'ADEME pour l'aide financière accordée à la réalisation de ce projet, ainsi que leurs ingénieurs Philippe CAUNEAU et Laurence GALSOMIES pour le suivi du projet.

Les auteurs tiennent également à remercier chaleureusement le Port de Marseille pour leur avoir permis d'installer les instruments de mesure sur le port tout au long de la campagne. En particulier, nous remercions Eric BEROULE, Mickaël PARRA et Magali DEVEZE pour leur soutien administratif et technique dans la préparation et la réalisation de la campagne de terrain PAREA. Ils remercient également Irène XUEREF-REMY du laboratoire IMBE pour le prêt de son analyseur de CO/CO₂ (PICARRO G2401) et de bouteilles de gaz étalon, ainsi que pour son soutien technique.

Les auteurs remercient enfin toutes les personnes qui ont participé à la campagne de mesures, aux analyses et à la rédaction de ce rapport :

* Campagne de mesures, analyses, traitement de données, interprétation : L. Le Berre³, M. Dufresne¹,², S. Oppo L.⁴, M. Lab⁵, L. Tinel¹,², J. De Brito¹,², T. Salameh¹,², T. Leonardis¹,², B. Temime-Roussel³, L. Lanzi⁴, K. Hachemi⁴, R. Bourjot⁴, A. Stoerkel⁴, G. Gille⁴, F. Manieri⁴, N. Marchand³, B. D'Anna³, G.M. Lanzafame³, H. Wortham³, A. Armengaud⁴, Y. Roustan⁵, S. Sauvage¹,²

* Rédaction, vérification, Approbation : L. Le Berre³, M. Dufresne¹,², S. Oppo L.⁴, M. Lab⁵, L. Tinel¹,², J. De Brito¹,², T. Salameh¹,², B. Temime-Roussel³, N. Marchand³, B. D'Anna³, G.M. Lanzafame³, H. Wortham³, A. Armengaud⁴, F. Manieri⁴, Y. Roustan⁵, S. Sauvage¹,²

1 IMT Nord Europe, CERI Energie Environnement - 2 ARMINES, 60bd Saint Michel, 75272 PARIS, France - 3 Aix Marseille Univ, CNRS, LCE, Marseille, France - 4 AtmoSud, Marseille, France - 5 Ecole des Ponts et chaussée, CERA, Paris, France

CITATION DE CE RAPPORT

Le Berre L., M. Dufresne, S. Oppo L., M. Lab, L. Tinel, J. De Brito, T. Salameh, B. Temime-Roussel, N. Marchand, B. D'Anna, G.M. Lanzafame, H. Wortham, A. Armengaud, F. Manieri, Y. Roustan, S. Sauvage, 2024. Evolution des particules fines en champ proche du trafic maritime - PAREA. Rapport, 144 pages.

Cet ouvrage est disponible en ligne https://librairie.ademe.fr/
Toute représentation ou reproduction intégrale ou partielle faite sans le consentement de l'auteur ou de ses ayants droit ou ayants cause est illicite selon le Code de la propriété intellectuelle (art. L 122-4) et constitue une contrefaçon réprimée par le Code pénal. Seules sont autorisées (art. 122-5) les copies ou reproductions strictement réservées à l'usage privé de copiste et non destinées à une utilisation collective, ainsi que les analyses et courtes citations justifiées par le caractère critique, pédagogique ou d'information de l'œuvre à laquelle elles sont incorporées, sous réserve, toutefois, du respect des dispositions des articles L 122-10 à L 122-12 du même Code, relatives à la reproduction par reprographie.

Ce document est diffusé par l'ADEME
ADEME

20, avenue du Grésillé
BP 90 406 | 49004 Angers Cedex 01
Numéro de contrat : 1966C0015

Étude réalisée par Le Berre L., M. Dufresne, S. Oppo L., M. Lab, L. Tinel, J. De Brito, T. Salameh, B. Temime-Roussel, N. Marchand, B. D' Anna, G.M. Lanzafame, H. Wortham, A. Armengaud, F. Manieri, Y. Roustan, S. Sauvage pour ce projet cofinancé par l'ADEME

Projet de recherche coordonné par : Stéphane Sauvage
Appel à projet de recherche CORTEA 2019 : Connaissances, Réduction à la source et Traitement des Emissions dans l'Air

Coordination technique - ADEME : Philippe CAUNEAU (référent ingénieur) et Laurence GALSOMIÊS
Direction Villes et Territoires Durables (DVTD) Service Transports et mobilités (STM) et en co-suivi Service Qualité de l'air (SEQA)
# SOMMAIRE

<table><tr><td>RÉSUMÉ</td><td>6</td></tr><tr><td>ABSTRACT</td><td>7</td></tr><tr><td>1. CONTEXTE DU PROJET</td><td>8</td></tr><tr><td>2. METHODOLOGIE</td><td>11</td></tr><tr><td>2.1. Présentation de l'approche expérimentale</td><td>11</td></tr><tr><td>2.1.1. Choix des sites de mesure</td><td>11</td></tr><tr><td>2.1.2. Déploiement instrumental et assurance qualité</td><td>13</td></tr><tr><td>2.1.3. Base de données</td><td>14</td></tr><tr><td>2.2. Facteurs d'émissions</td><td>14</td></tr><tr><td>2.2.1. Identification des panaches</td><td>14</td></tr><tr><td>2.2.2. Calcul des facteurs d'émission pour chaque panache</td><td>17</td></tr><tr><td>2.3. Modèle « Positive Matrix Factorisation »</td><td>18</td></tr><tr><td>2.3.1. Paramétrisation du modèle PMF</td><td>19</td></tr><tr><td>2.3.1.1. Sélection des substance prises en compte</td><td>19</td></tr><tr><td>2.3.1.2. Matrice de concentrations</td><td>20</td></tr><tr><td>2.3.1.3. Matrice d'incertitudes</td><td>20</td></tr><tr><td>2.3.2. Détermination de la solution optimale du modèle PMF</td><td>20</td></tr><tr><td>2.3.2.1. Détermination du nombre de facteurs</td><td>20</td></tr><tr><td>2.3.2.2. Réduction de l'ambiguïté rotationnelle</td><td>21</td></tr><tr><td>2.3.2.3. Estimation de l'incertitude statistique</td><td>21</td></tr><tr><td>2.4. Modèles de dispersion atmosphérique</td><td>23</td></tr><tr><td>2.4.1. Domaines d'étude</td><td>23</td></tr><tr><td>2.4.1.1. Polair3D-SSH</td><td>23</td></tr><tr><td>2.4.1.2. Modèle PMSS</td><td>24</td></tr><tr><td>2.4.2. Préparation des données d'entrée</td><td>25</td></tr><tr><td>2.4.2.1. Conditions aux limites</td><td>25</td></tr><tr><td>2.4.2.2. Émissions hors maritime</td><td>25</td></tr><tr><td>2.4.2.3. Émissions maritimes</td><td>26</td></tr><tr><td>2.4.3. Préparation des champs météorologiques durant la campagne</td><td>28</td></tr><tr><td>2.4.3.1. Champs météorologiques pour le modèle PMSS</td><td>28</td></tr><tr><td>2.4.3.2. Champs météorologiques pour le modèle Polair3D-SSH</td><td>28</td></tr><tr><td>2.4.4. Paramétrisation des modèles dans un contexte de pollution maritime</td><td>29</td></tr><tr><td>2.4.4.1. PMSS, un modèle lagrangien appliqué pour la pollution portuaire</td><td>29</td></tr><tr><td>2.4.4.2. Polair3D-SSH, approche en panache sous-maille</td><td>29</td></tr><tr><td>2.4.5. Scores du modèle PMSS pendant la campagne PAREA</td><td>30</td></tr><tr><td>2.4.5.1. Modélisation des concentrations de PM<sub>2.5</sub></td><td>30</td></tr><tr><td>2.4.5.2. Modélisation des concentrations de NO<sub>x</sub></td><td>32</td></tr><tr><td>2.4.5.3. Modélisations des pics isolés sur les sites de la campagne de mesure</td><td>32</td></tr><tr><td>2.4.6. Évaluation du modèle Polair3D-SSH PinG pendant la campagne PAREA</td><td>35</td></tr></table>

## 3. PRINCIPAUX RESULTATS OBTENUS 38

<table><tr><td>3.1. Analyse descriptive préliminaire de la campagne</td><td>38</td></tr><tr><td>3.1.1. Conditions météorologiques observées lors de la campagne</td><td>38</td></tr></table>
<table><tbody><tr><td>3.1.2.</td><td>Conditions de circulation des navires</td><td>39</td></tr><tr><td>3.1.3.</td><td>Concentrations mesurées et dynamique temporelle</td><td>40</td></tr><tr><td>3.1.3.1.</td><td>Les polluants inorganiques et particulaires</td><td>40</td></tr><tr><td>3.1.3.1.</td><td>Les Composés Organiques Volatils</td><td>46</td></tr><tr><td>3.2.</td><td>Caractérisation physique et chimique des émissions de la source « navires »</td><td>48</td></tr><tr><td>3.2.1.</td><td>Facteurs d'émission</td><td>49</td></tr><tr><td>3.2.1.1.</td><td>Caractérisation de la phase gazeuse</td><td>51</td></tr><tr><td>3.2.1.2.</td><td>Caractérisation de la phase particulière</td><td>59</td></tr><tr><td>3.2.1.2.1.</td><td>Composition chimique massique de l'aérosol</td><td>62</td></tr><tr><td>3.2.1.2.2.</td><td>Distribution granulométrique</td><td>68</td></tr><tr><td>3.2.2.</td><td>Modèles Positive Matrix Factorisation (PMF)</td><td>71</td></tr><tr><td>3.2.2.1.</td><td>Profils de source identifiés pour les métaux</td><td>71</td></tr><tr><td>3.2.2.2.</td><td>Profils de source identifiés pour les COV</td><td>73</td></tr><tr><td>3.2.2.2.1.</td><td>Cas de PEB</td><td>73</td></tr><tr><td>3.2.2.2.2.</td><td>Cas de MRS-LCP</td><td>76</td></tr><tr><td>3.3.</td><td>Modélisation du champ proche au champ lointain</td><td>77</td></tr><tr><td>3.3.1.</td><td>Modélisation des concentrations</td><td>77</td></tr><tr><td>3.3.2.</td><td>Dépassement des seuils réglementaires pour la qualité de l'air</td><td>77</td></tr><tr><td>3.3.3.</td><td>Évolution chimique des panaches en champs proche et lointain</td><td>79</td></tr><tr><td>3.4.</td><td>Contribution de la source « navires » à la dégradation de la qualité de l'air</td><td>80</td></tr><tr><td>3.4.1.</td><td>Modélisation de dispersion</td><td>81</td></tr><tr><td>3.4.2.</td><td>Modèles sources-récepteur PMF</td><td>84</td></tr><tr><td>3.4.2.2.</td><td>COV</td><td>84</td></tr><tr><td>3.4.2.2.1.</td><td>Cas de PEB</td><td>84</td></tr><tr><td>3.4.2.3.</td><td>Cas de MRS-LCP</td><td>85</td></tr><tr><td>4.</td><td>RECOMMANDATIONS</td><td>87</td></tr><tr><td>5.</td><td>CONCLUSION / PERSPECTIVES</td><td>88</td></tr><tr><td></td><td>REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES</td><td>90</td></tr><tr><td></td><td>INDEX DES TABLEAUX ET FIGURES</td><td>98</td></tr><tr><td></td><td>SIGLES ET ACRONYMES</td><td>104</td></tr><tr><td></td><td>ANNEXES</td><td>106</td></tr></tbody></table>

<table><tbody><tr><td>ANNEXE 1.</td><td>Instrumentation déployée lors de la campagne intensive PAREA de juin 2021</td><td>107</td></tr><tr><td>ANNEXE 2.</td><td>Classification des catégories de navires</td><td>114</td></tr><tr><td>ANNEXE 3.</td><td>Concentrations des 145 composés mesurés en juin 2021 : Statistiques</td><td>115</td></tr><tr><td>ANNEXE 4.</td><td>Panaches identifies en juin 2021 : Statistiques</td><td>121</td></tr><tr><td>ANNEXE 5.</td><td>Facteurs d'émissions relatifs aux composés mesures en juin 2021 : Statistiques</td><td>124</td></tr><tr><td>ANNEXE 6.</td><td>Facteurs d'émissions : Revue de littérature</td><td>128</td></tr><tr><td>ANNEXE 7.</td><td>Inter-comparaisons des analyseurs permettant d'obtenir la masse de particules</td><td>133</td></tr><tr><td>ANNEXE 8.</td><td>Graphiques complémentaires</td><td>135</td></tr><tr><td>ANNEXE 9.</td><td>PMF matrice métaux - site PEB</td><td>137</td></tr><tr><td>ANNEXE 10.</td><td>PMF matrice métaux - site MRS-LCP</td><td>138</td></tr><tr><td>ANNEXE 11.</td><td>PMF matrice COV - site PEB</td><td>140</td></tr><tr><td>ANNEXE 12.</td><td>PMF matrice COV - site MRS-LCP</td><td>142</td></tr></tbody></table>
## RÉSUMÉ

Les émissions gazeuses liées au trafic maritime ont un impact avéré sur la qualité de l'air en particulier sur les zones côtières. La réglementation sur la composition des carburants utilisés a évolué notamment pour le soufre mais reste peu contraignante pour les particules fines et certains de leurs précurseurs. Les inventaires d'émissions prennent en compte le trafic maritime mais affichent une variabilité importante et une connaissance encore parcellaire quant à la composition des particules émises et des principaux précurseurs d'aérosols secondaires. Ce projet PAREA a pour but d'améliorer les connaissances sur les émissions du transport maritime. Sur la base d'une approche combinant observation et modélisation, l'objectif est de caractériser les particules fines émises par le trafic maritime en termes de tailles et de composition chimique, de caractériser les précurseurs de particules secondaires émis par le trafic maritime et de documenter l'évolution de ces caractéristiques en champs proches de la zone portuaire.

Une campagne de mesure intensive a été menée à Marseille pour l'obtention d'une base de données uniques de 145 composés gazeux et particulaires. La comparaison des concentrations mesurées sur le site de fond urbain et sur les sites implantés au cœur de la zone portuaire montrent clairement une influence des activités portuaires sur les niveaux de concentrations et notamment les maximas avec des évènements de pollution courts mais intenses.

Plus de 350 panaches de navires ont été identifiés pour déterminer des Facteurs d'Emissions (EF). Ces EF constituent des données précieuses, issus de mesures en champs proches et donc représentatives d'un ensemble de navires sur la zone portuaire de Marseille. Les résultats mesurés peuvent être jusqu'à cinq fois inférieurs à ceux utilisés dans les cadastres d'émissions, en particulier pour les NOₓ et le SO₂. Concernant la phase particulière, les quantités de particules émises par les navires peuvent varier d'un facteur 3 entre les différentes phases opérationnelles avec davantage d'émissions lors des phases de navigation et/ou de manœuvre comparativement aux phases de stationnement à quai. L'étude montre que la combinaison de la granulométrie et de la composition chimique des particules fournit des informations clés pour l'amélioration des inventaires d'émission et l'identification des différents types de carburants utilisés ainsi que l'emploi de systèmes d'épuration des fumées.

Une analyse factorielle a été conduite montrant que les émissions liées aux navires représentent environ 9% de la masse totale des métaux mesurés en champs proche (zone portuaire) et 4% en zone urbaine plus éloignée. En considérant la nature chimique, ces émissions contribuent spécifiquement à plus de 80% des concentrations en nickel (Ni) et en vanadium (V), métaux reconnus pour leurs effets néfastes sur la santé des populations. Cette même analyse menée sur les COV montre une contribution totale de 18% des concentrations en COV mesurés en champs proches et 11% en zone urbaine plus éloignée.

En deuxième approche, la modélisation déterministe a été mise en œuvre pour cartographier l'impact des activités maritimes à Marseille. Le constat est en cohérence avec celui des observations avec un impact chronique des navires peu important sur la ville mais l'occurrence de panaches de courte durée qui peuvent avoir localement un impact important. Le détail des contributions par famille d'espèce chimique montre que ces émissions peuvent avoir un impact différencié en zone éloignée pour la formation d'aérosols secondaires.

L'étude montre toute la difficulté pour l'obtention d'une bonne représentation des émissions de la sources trafic maritime et de ses impacts. L'amélioration des inventaires d'émissions en termes de spéciation chimique et d'évolution temporelle de cette source est essentielle pour évaluer des actions de remédiation.

<figure><img src="image_8.png" /></figure>
ABSTRACT

Emissions from maritime traffic have a proven impact on air quality, particularly in coastal areas. Regulations governing the composition of the fuels used have evolved, notably as regards sulphur, but gaps in emissions enforcement regulations remain on key pollutants such as fine particles and their precursors. Emissions inventories take maritime traffic into account but show considerable variability and a still patchy knowledge of the composition of particles emitted and of the main precursors of secondary aerosols. The aim of the PAREA project is to improve our knowledge of pollutants emissions from shipping. Based on an approach combining observation and modelling, the aim is to characterize the fine particles emitted by maritime traffic (size and chemical composition), their potential secondary precursors and to document their evolution in fields close to the port area.

An intensive measurement campaign was carried out in Marseille to build a unique database of 145 gaseous and particulate components. A comparison of concentrations measured at the urban background site and at the two selected sites located in the heart of the port area clearly shows the influence of port activities on concentration levels, and in particular in maxima with short but intense pollution events.

More than 350 ship plumes have been identified and used to determine Emission Factors (EF). These EFs are valuable data, derived from near-field measurements and therefore representative of a group of ships in the Marseille port area. Results show that the measured EF can be up to five times lower than those used in emission inventories, particularly for NOX and SO2. The quantities of particles emitted by ships can vary by a factor of 3 between the different operational phases, with more emissions during navigation and/or manoeuvring phases than during docking phases. The study shows that the combination of particle size and chemical composition measurements provides key information for improving emission inventories and identifying the different types of fuel used, as well as the use of exhaust gas cleaning systems.

A factorial analysis focused on trace metals has been carried out, showing that ship-related emissions account for around 9% of the total mass of metals measured in the near-field (port area) and 4% in more distant background urban areas. Of particular importance is that these emissions specifically contribute to over 80% of two toxicology relevant particulate metals nickel (Ni) and vanadium (V) concentrations. The additional factor analysis carried out on VOCs showed a total contribution of 18% of VOC concentrations measured in near-field areas and 11% in more distant urban areas.

As a second approach, deterministic modelling was used to map the impact of maritime activities in Marseille. The findings are consistent with those observed showing a low chronic impact on the city air quality but with the occurrence of short-lived plumes that can have a significant local impact. Details of contributions by family of chemical species show that these emissions can have a differentiated impact on the formation of secondary aerosols in remote areas.

The study shows how challenging it is to obtain a good representation of emissions from maritime traffic sources and their impacts on air quality. Improving emission inventories in terms of chemical speciation and temporal evolution of this source is essential to assess remediation actions.
# 1. Contexte du projet

A l'échelle internationale, le transport maritime représente plus de 80% en volume du fret total (UNCTAD, 2022). Après un léger recul en 2022, le transport maritime croît à nouveau en 2023 (+2,4 %) et continuera de croître sur 2024-2028. Ce mode de transport est très émetteur en polluants atmosphériques en gaz à effet de serre (GES) dont le dioxyde de carbone (CO₂), en oxydes d'azote (NOx), en dioxyde de soufre (SO₂) et en particules (PM). Il représente 2,89% des émissions anthropiques totales mondiales de CO₂ en 2018 (IMO, 2020). Selon une étude du Parlement européen, les émissions de GES provenant du transport maritime pourraient augmenter jusqu'à atteindre 17% des émissions mondiales de CO₂ en 2050 (Cames et al., 2015). Les émissions de polluants atmosphériques réglementés sont également significatives à l'échelle globale avec 5-7 Tg par an d'oxyde d'azote (NOx), de 4,7-6,5 Tg par an d'oxydes de soufre (SOx) et de 1,2-1,6 Tg par an de particules de diamètre aérodynamique inférieur à 10 µm (PM₁₀) (Corbett et al., 2007; Healy et al., 2009). Des études sur les particules fines issues de ces émissions ont montré la présence d'Hydrocarbures Aromatiques Polycycliques (HAP) et de métaux, des polluants à forts impacts sanitaires (Fridell et al., 2008; Murphy et al., 2009). Le transport maritime est également responsable de 2 % des émissions globales de Black Carbon (BC) (Lack and Corbett, 2012).

Ces émissions sont particulièrement préoccupantes à proximité des rivages et dans les ports avec pour conséquence directe une dégradation de la qualité de l'air dans les zones côtières (Corbett et al., 2007; González et al., 2011). La contribution significative des émissions des navires à l'échelle globale, et notamment dans les régions côtières et les villes portuaires, pointent le transport maritime comme secteur cible pour l'amélioration de la qualité de l'air à l'échelle locale et globale (Oeder et al., 2015).

Avec l'augmentation croissante du trafic maritime et de ses impacts, l'Organisation internationale Maritime (OMI) a mis en place la Convention Internationale pour la Prévention de la Pollution par les Navires (MARPOL). Cette convention concerne notamment la prévention de la pollution atmosphérique. Elle vise à limiter les émissions des principaux polluants présents dans les gaz d'échappement des navires en l'occurrence les SOx, les NOx, les COV et les gaz à longue durée de vie impactant la couche d'ozone. Cette réglementation ne s'applique que lorsque les navires naviguent dans des zones d'émissions réglementées (SECA) et est appliquée en Europe que depuis janvier 2015 avec une quantité maximale de soufre abaissée à 1,5 % puis 0,5 % depuis 2020 et jusqu'à 0,1 % pour les navires à quai plus de 2 heures dans les ports européens. En conséquence de cette régulation, la composition des carburants a évolué pour conduire à une réduction significative de la contribution du transport maritime sur les émissions de Soufre mais également sur les émissions de PM₂,₅ (particules de diamètre aérodynamique inférieur à 2,5 µm) (Contini et al., 2015). L'introduction mondiale de carburants à faible teneur en soufre pour les navires a permis de réduire la mortalité et la morbidité liées aux navires de 34 % et 54 % respectivement, dans les pays du monde entier (Sofiev et al., 2018).

La réglementation concerne également les NOx mais uniquement dans les cas des navires récents (construits après janvier 2016) et dans des zones d'émissions réglementées (NECA) avec un impact qui n'a pas encore été démontré. Il n'y a en revanche pas de limite applicable pour les émissions de PM et de COV. Toutefois, l'évolution des carburants peut amener des changements dans la composition des émissions comme par exemple pour les COV (Wu et al., 2020) ou pour la composition des particules (McCaffery et al., 2021; Timonen et al., 2022).

En France, le CITEPA intègre le secteur du transport maritime pour un bon nombre de polluants avec une approche descendante basée sur les ventes de carburants. Sur le plan régional, les associations agréées de la qualité de l'air comme Atmo Normandie, Atmo Haut-de-France ou AtmoSud produisent des inventaires prenant en compte le transport maritime, montrant notamment l'impact fort des zones portuaires sur la qualité de l'air, en particulier pendant les phases de manœuvre et de stationnement. L'évolution de l'inventaire réalisé par AtmoSud a mis en évidence une diminution des émissions du soufre à Marseille. En conséquences indirects, les émissions de PM₂,₅, NOx et CO₂ ont également diminué du fait de la réglementation, mais ces tendances restent toutefois contrariées par l'évolution de l'activité portuaire (AirPaca, 2017).

En plus des effets sur le climat et sur l'environnement, plusieurs études ont démontré l'impact sanitaire significatif associé aux émissions du transport maritime (De Meyer et al., 2008; Healy et al., 2009; Viana et al., 2020). Des études menées à différentes échelles mettent en évidence des corrélations significatives entre l'augmentation de la mortalité et du nombre d'hospitalisation, et les particules émises par les navires (Corbett et al., 2007; Tian et al., 2013). Comme attendu, les habitants des régions côtières sont les
plus exposés et des études estiment que la moitié de la pollution de l'air liée aux particules dans les zones côtières et portuaires provient des émissions de navires (Dalsøren et al., 2009; Oeder et al., 2015).

Des études de modélisation de la qualité de l'air ont montré l'influence du trafic maritime sur les niveaux de particules fines (Karl et al., 2020). Les particules directement émises par les navires constituent une problématique majeure puisque composées potentiellement de carbone suie, de métaux, de carbone organique incluant les hydrocarbures aromatiques polycycliques (Fridell et al., 2008; Moldanová et al., 2013; Murphy et al., 2009). En outre, la photo-oxydation des gaz co-émis ($SO_2$, $NO_x$, Composés Organiques Volatils (COV)) conduit à la formation rapide d'une fraction secondaire de l'aérosol.

Les études d'impact portent majoritairement sur les polluants réglementés. Mais pour déterminer les effets des émissions du trafic maritime sur la santé humaine, il est nécessaire de documenter de manière plus complète les polluants en termes de propriétés et de nature avec le nombre de particules Ultrafines (UFP), la composition en métaux, en hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP) et d'autres composés organiques (Merico et al., 2020; Vouitsis et al., 2023). Bien qu'un grand nombre de travaux ait porté sur les effets des PM<sub>2.5</sub> dans les zones côtières, seules quelques études traitent de l'effet du transport maritime sur les concentrations en nombre d'UFP et leur composition chimique dans les villes portuaires (Lauenburg et al., 2021; Viana et al., 2020).

En résumé, les émissions liées au trafic maritime sont très significatives et ont un impact avéré sur la qualité de l'air en particulier sur les zones côtières. La réglementation a évolué notamment pour le soufre mais reste peu contraignante pour les particules fines et certains de leurs précurseurs. De même, les motorisations de la flotte sont en cours d'évolution. Les inventaires d'émissions prennent en compte le trafic maritime mais affichent une variabilité importante et une connaissance encore parcellaire quant à la composition des particules émises et des principaux précurseurs d'aérosols secondaires.

La métropole marseillaise fait partie des villes côtières de la Méditerranée pour lesquelles la pression anthropique est à l'origine d'une pollution atmosphérique préoccupante. Plus largement, la région PACA se caractérise par une pollution photochimique à l'ozone parmi les plus fortes d'Europe. En termes d'impact sanitaire, les résultats du projet « Aphekom » (2008-2011) ont montré que le taux de mortalité et/ou d'hospitalisations pour des problèmes cardiovasculaires et respiratoires à Marseille sont significativement plus élevés que ceux rencontrés dans l'agglomération parisienne. Des études prédictives ont montré une influence importante du transport maritime sur la qualité de l'air dans le bassin méditerranéen occidental (Chrit et al., 2018). Le projet APICE (Common Mediterranean strategy and local practical Actions for the mitigation of Port, Industries and Cities Emissions) (MED Maritime Integrated projets, 2012a, 2012b, 2012c, 2012d) puis le projet européen CAIMANs (Cruise and passanger ship Air quality Impact Mitigation ActioNs) (MED Maritime Integrated projets, 2015) ont étudié l'impact du trafic maritime de passagers sur la qualité de l'air dans cinq grandes villes portuaires du nord de la Méditerranée : Barcelone, Marseille, Gênes, Venise et Thessalonique. Des simulations de panaches de polluants à haute résolution émis par le secteur touristique des navires de croisière et de passagers dans le bassin méditerranéen, ont mis en évidence un impact très significatif des émissions des navires sur la qualité de l'air au sein et à proximité des zones portuaires, montrant la nécessité de documenter la composition en polluants atmosphériques dans le champ proche des sources. Dans le cadre du projet européen SCIPPER, un système couplé de modélisation du transport de la chimie régionale-locale a été utilisé pour étudier les effets des émissions des navires sur les concentrations atmosphériques de particules fines et d'AOS dans la ville portuaire de Marseille. Les résultats sur juillet 2020 montrent un impact du trafic maritime dans la zone portuaire de 6 à 9% pour les AOS et de 27 à 51% pour la concentration du nombre total de particules (Karl et al., 2023).

Ce projet PAREA vise donc à améliorer les connaissances sur les émissions de particules fines et de leurs précurseurs par le transport maritime. Il a pour ambition de :

i) Caractériser les particules fines émises par le trafic maritime en termes de tailles et de composition chimique;

ii) Caractériser les précurseurs de particules secondaires émis par le trafic maritime;

iii) Documenter l'évolution de ces caractéristiques en champs proches de la zone portuaire.

Le projet combine approche expérimentale en champs proches des sources et modélisation déterministe pour apporter des connaissances nouvelles sur les propriétés physiques et la composition chimique des particules et des gaz réactifs issus du trafic maritime sur la zone portuaire de Marseille. L'analyse de la méthodologie et des résultats obtenus permettent d'émettre des recommandations à la fois pour la
surveillance opérationnelle des impacts du Traffic maritime et pour les orientations vers des mesures de
régulation complémentaires.

À noter qu'une partie de ces travaux constitue un des objectifs de la thèse ADEME de Lise Le Berre. Dans ce cadre, les résultats concernant la caractérisation chimique de la phase particulaire font l'objet d'un article scientifique soumis et en révision (Le Berre et al, under review.).
# 2. Méthodologie

## 2.1. Présentation de l'approche expérimentale

La caractérisation des particules et de leurs précurseurs est basée sur une approche orientée récepteur à savoir sur des observations à haute résolution temporelle depuis des sites implantés autour de la zone portuaire. L'évaluation des émissions se fait plus généralement à la cheminée des bateaux avec une représentation limitée au bateau étudié. Cette démarche expérimentale en champs proche est complémentaire en offrant l'intérêt d'une représentativité plus intégrée du trafic maritime sur la zone portuaire. Les paramètres qui ont été mesurés sont la physique (distribution granulométrique) et la chimie de l'aérosol (inorganiques, organiques métaux) ainsi que la composition chimique de la phase gazeuse (SO₂, CO₂, NOx, CH₄ et COV). Ces observations ont été complétées par toutes les informations relatives aux activités portuaires. L'évolution de ces caractéristiques en champs proche s'est appuyée sur deux démarches complémentaires à savoir une campagne de mesure intensive sur des sites sélectionnés et des simulations de l'évolution de panache sur les premiers kilomètres depuis les sources. Les sections suivantes précisent les choix méthodologiques pour la campagne de mesure, l'analyse des données et les simulations.

### 2.1.1. Choix des sites de mesure

La stratégie expérimentale a été basée sur une campagne d'observation menée en juin 2021 sur plusieurs sites représentatifs de la zone portuaire de Marseille et parallèlement sur un site *dit* urbain de fond représentatif de l'atmosphère urbaine de la ville de Marseille (Figure 1 et Figure 2). La stratégie d'échantillonnage fait suite à des pré-campagnes d'observation qui se sont déroulées en été en 2019 et 2020. Le choix des sites a tenu compte de la multiplicité des sources présentes sur la zone d'étude (autres activités, trafic automobile...), de la circulation des navires sur les différentes zones du port et des conditions météorologiques afin de maximiser les probabilités de capter des panaches de navires.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 1. Localisation des points de mesures de la campagne intensive « PAREA 2021 »</figcaption></figure>

Le site « Phares et Balises » (PEB) a été choisi afin de caractériser les émissions des navires accédant au port par la passe Nord. Il est implanté sur la digue du large au sein du site du service « Phares et Balises » (43°20'6.89" N ; 5°20'21.76" E ; 5 m d'altitude) à 150 m de la voie d'accès au port par la passe Nord mais également à moins de 700 m au Sud-Est du Terminale Croisière et à environ 800 m au Nord-Ouest des quais d'amarrage des ferries à destination de la Corse.

Le site « La Major » (MAJOR) a été retenu de façon à caractériser les émissions des navires accédant au port par la passe Sud. Il est implanté face à la cathédrale la Major le long du quai de la Joliette, principal axe routier d'accès au port (43°18'0.51" N ; 5°21'48.01" E ; 5 m d'altitude) à 250 m de la voie d'accès au port par la passe Sud mais également à moins de 200 m au Nord-Est de la gare croisière et à environ 250 m au Sud-Est des quais d'amarrage des navires en provenance et à destination du Maghreb.

<figure><img src="image_10.png" /></figure>
Le site « Marseille – Longchamp » (MRS-LCP) a été retenu comme site représentatif de la pollution de fond urbaine, potentiellement influencé par les émissions des navires (Chazeau et al., 2021). Il est implanté au cœur de la ville de Marseille au sein du parc « Longchamp » (43°18′18.84″ N ; 5°23′40.89″ E ; 71 m d'altitude) à un peu moins de 3 km des quais Sud du port et à 9 km du terminale croisière au Nord. Il est représentatif de l'exposition moyenne de la population aux diverses sources de pollutions de la ville (trafic routier, industries, gare ferroviaire...). Il sert de référence pour la surveillance de la qualité de l'air de Marseille depuis près de 20 ans mais également de plateforme de recherche dans de nombreux projets depuis 2017. Ce site, géré conjointement par le Laboratoire de chimie de l'environnement (LCE) et par l'association agréée de surveillance de la qualité de l'air de la région Provence-Alpes-Côte-d'Azur (AtmoSud), rassemble un ensemble complet d'instruments pour la surveillance des polluants (réglementés et non réglementés).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 2. Photographies de l'environnement des sites « Phares et Balises » (a), « Major » (b) et « Marseille – Longchamp » (c) lors de la campagne de mesures intensives 2021 (Le Berre, 2022)</figcaption></figure>
### 2.1.2. Déploiement instrumental et assurance qualité

Les sites PEB et Major ont été spécifiquement équipés d'un ensemble d'instruments de pointe pour documenter les propriétés physiques des particules ainsi que la composition chimique des particules et des gaz. La liste des équipements et leur principe de mesure sont présentés en ANNEXE 1. Chaque méthode de mesure comprend un programme d'assurance qualité pour garantir la fiabilité et la traçabilité métrologique des résultats. Il pourra s'agir de contrôles qualité spécifiques (blancs, étalons de travail, suivi de paramètres de fonctionnement...). La fréquence des étalonnages est précisée pour chaque instrument dans le Tableau 14 en ANNEXE 1. En complément de ces contrôles, des inter-comparaisons entre différents analyseurs ont été réalisés au cours de la campagne de mesures ou en dehors de celle-ci pour des raisons logistiques. Ces inter-comparaisons permettent de détecter des dysfonctionnements des instruments, d'évaluer le recouvrement entre des techniques complémentaires et de tenir compte de biais potentiels lors de l'interprétation des résultats. Ces éléments ont été présentés plus en détail dans le premier rapport intermédiaire du projet.

Outre ces trois sites, les évolutions spatiale et temporelle de paramètres qualité de l'air en champs proche de la zone portuaire ont été documentés avec le déploiement de micro-capteurs autonomes sur plusieurs sites pour la mesure en continue de la concentration en PM<sub>2.5</sub> et PM<sub>10</sub>, en dioxyde d'azote (NO<sub>2</sub>) et en ozone (O<sub>3</sub>). La carte d'implantation et photos de ces groupes de capteurs sont présentées Figure 3 et Figure 4.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 3. Implantation des groupes de micro-capteurs (PM<sub>10</sub>, PM<sub>2.5</sub>, O<sub>3</sub>, NO<sub>2</sub>) autour de la zone portuaire pendant la campagne intensive PAREA de juin 2021.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 4. Photos des implantations de capteurs autour de la zone portuaire de Marseille.</figcaption></figure>
### 2.1.3. Base de données

Les données ont fait l'objet d'un travail minutieux de validation technique sur chacun des instruments, puis de synchronisation et enfin de validations croisées en mettant en perspective l'ensemble des variables. Plusieurs bases de données ont été construites avec des pas de temps différents permettant différents types d'exploitations d'ensemble.

La campagne d'observation intensive a débuté le 1er juin 2021 pour se terminer le 30 juin. Le diagramme de disponibilité des données par instrument est reporté en ANNEXE 1. Sur l'ensemble de la période et en tenant compte de la résolution temporelle des instruments, le taux de disponibilité des données est supérieur à 90% conférant une bonne représentativité du mois de campagne et un très bon potentiel d'analyse.

## 2.2. Facteurs d'émissions

La méthode des facteurs d'émission est l'une des méthodes les plus courantes pour caractériser la composition physique et chimique d'une source d'émission (Hu et al., 2019; Marques et al., 2022; Pham et al., 2021) et plus particulièrement celle des navires (Ausmeel et al., 2019; Celik et al., 2020; Pirjola et al., 2014; Van Roy et al., 2022). Cette approche, décrite en détail par Celik et al. (2020), est basée sur la méthode du bilan carbone. Elle tient compte de la dilution du panache et permet ainsi de s'affranchir des contributions liées aux autres sources d'émissions.

### 2.2.1. Identification des panaches

Dans le cadre de mesures environnementales comme celles réalisées dans ce projet, l'étape clé préalable à la caractérisation physique et chimique des émissions des navires par la méthode des facteurs d'émissions est l'identification des panaches de navires. Cette étape consiste à ne sélectionner que les pics de pollution provenant de navires en croisant les données de mesures avec les données météorologiques et les données de suivi des navires (données AIS) (Ausmeel et al., 2019; Eger et al., 2023; Krause et al., 2023). Pour ce faire, un algorithme a été mis en œuvre. Les étapes et les critères utilisés dans ce dernier sont détaillés ci-après.

a) Sélection des pics de pollution susceptibles d'être associés à un navire sur la base des concentrations de cinq des principaux polluants considérés comme traceurs des émissions des navires : CO₂, NOx, BC, PN et O3 (Figure 5).

b) Estimation du bruit de fond atmosphérique de chacun des cinq polluants sélectionnés à l'aide d'un filtre passe-bas (médiane glissante sur une fenêtre de 60 minutes).

c) Soustraction du bruit de fond précédemment calculé aux concentrations mesurées afin d'éliminer les variabilités associées aux conditions météorologiques et aux processus chimiques longue distance pour chacun des cinq polluants sélectionnés.

d) Sélection des pics pour lesquels des variations de concentrations (diminution pour l'ozone associée à sa consommation ou augmentation pour les autres polluants) supérieures à 3 fois la moyenne de l'écart-type glissant du bruit de fond ont été observées pour au moins 3 des 5 polluants sélectionnés (70% des polluants en l'absence ponctuelle de mesures d'un ou plusieurs).

<figure><img src="image_14.png" /></figure>
<figure><img src="image_15.png" /></figure>

Figure 5. Illustration des étapes de sélection des pics de pollution susceptibles d'être associés à un navire sur la base des concentrations des cinq principaux polluants associés aux émissions de navires - illustration basée sur les mesures réalisées le 04/06/2021 entre 03h30 et 05h30 sur le site PEB.

1. Sélection des panaches pouvant être positivement attribués à un seul navire ou à une seule catégorie de navires.

Pour chaque panache présélectionné lors de la précédente étape, l'emplacement des navires et les données relatives à leur mouvement ont été croisés avec la vitesse et la direction du vent, conformément à la méthodologie décrite en Figure 6.
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 6. Représentation schématique de la méthodologie employée pour sélectionner les panaches pouvant être attribués positivement à un seul navire ou à une seule catégorie de navires.</figcaption></figure>

2. L'étape i concerne les cas spécifiques de vents faibles (vitesse du vent inférieure à 1,5 m/s) pour lesquels il est possible de capter un panache, quelle que soit la direction du vent, à condition que le navire passe à proximité du site de mesures. Les étapes ii à iv s'appuient sur la création de cônes de dispersion à partir de la position des navires et de la direction du vent (Figure 7) et ce afin de ne sélectionner que les navires dont les panaches sont susceptibles d'atteindre les sites de mesures (étapes ii et iv pour les navires en mouvement dans le port et étape iii pour les navires à quai 30 minutes avant leur départ ou après leur arrivée). La direction du vent utilisée pour ces cônes de dispersion est la moyenne des directions de vent mesurées sur le site de mesures pendant la durée du panache plus ou moins 15 degrés.

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 7. Illustration des étapes de sélection des panaches pouvant être positivement attribués à un seul navire ou à une seule catégorie de navires sur le site PEB.</figcaption></figure>

3. Critères supplémentaires appliqués

i. Les panaches qui n'ont pas pu être individualisés par un retour clair à la ligne de base ont été supprimés.

ii. Les panaches d'une durée inférieure à 1 minute n'ont pas été pris en compte.

iii. Les panaches dont le temps de séjour était supérieur à 30 minutes n'ont pas été conservés en raison de l'incertitude de leur attribution (le temps de séjours ayant été estimé à partir
de la vitesse moyenne du vent pendant la durée du panache et de la distance entre le site de mesures et le navire identifié).

iv. Cet algorithme ne permettant pas d'identifier les panaches provenant des navires à quai et n'ayant pas effectués de mouvement, certains panaches de navires de croisières à quai identifiés sur le terrain, ont été inclus manuellement dans la liste des panaches étudiés.

v. Sur le site MAJOR, des panaches émis par une multitude de navires de plaisance et/ou de navettes de passagers sortant du Vieux Port (partie du port de Marseille destinée à la plaisance) ont été ajoutés manuellement à la base de données lors de conditions de vents sud-ouest plaçant le site MAJOR sous les vents des émissions de ces navires et ce malgré l'impossibilité de les distinguer individuellement.

### 2.2.2. Calcul des facteurs d'émission pour chaque panache

Pour chaque panache attribué à un seul navire ou à une catégorie de navires, le facteur d'émission de chaque polluant X ($EF_x$), exprimé en grammes ou en nombre de particules par kilogramme de carburant utilisé, a été calculé à partir l'équation (1) (Diesch et al., 2013).

$$EF_x = \frac{\int_S^E ([X]_E - [X]_S) \cdot dt}{(\int_S^E ([CO_2]_E - [CO_2]_S) \cdot dt) \cdot \frac{M_C}{M_{CO_2}}} \cdot w_c \quad \text{Eq. (1)}$$

Où $w_c$ représente la fraction massique de carbone dans le fuel marin fixé à 0,865 kgC.(kgfuel)$^{-1}$ (Celik et al., 2020; Diesch et al., 2013; Ježek et al., 2015); $M_C/M_{CO_2}$ est la fraction massique de carbone dans le $CO_2$ ; $[X]$ la concentration en excès de la substance X considérée par rapport au bruit de fond et exprimée en µg/m³ pour les concentrations massiques et en 10¹² part.cm⁻³ pour les concentrations en nombre de particules ; $[CO_2]$ la concentration de $CO_2$ en excès exprimée en mg.m⁻³ ; et les indices S et E désignent respectivement le début et la fin du panache étudié.

Afin d'éviter toute subjectivité, les dates et heures de début et de fin des panaches (indices S et E) ont été déterminées de manière calculatoire à partir du point d'inflexion de la courbe des concentrations en fonction du temps, à savoir lorsque la dérivée de cette courbe s'annule. Elles ont été calculées séparément pour chaque polluant mesuré car des disparités de temps de réponse ont été observées entre les différents instruments employés comme Ježek et al. (2015) avaient pu le constater. De plus, pour déterminer les concentrations excédentaires par rapport au bruit de fond, la ligne de base à déduire du signal a été établie en calculant la moyenne des concentrations sur deux intervalles de temps de 30 secondes : l'un avant et l'autre après le panache.

Afin de réduire le risque d'erreurs dans l'estimation des facteurs d'émission, un outil dédié a été développé sous l'environnement Igor Pro 8 (Wavemetrics, Inc., Portland, OR, USA)(Le Berre et al., In prep.). La Figure 8 illustre cet outil et la méthodologie employée pour quantifier les concentrations excédentaires, ces dernières étant représentées par l'aire sous la courbe des concentrations une fois la ligne de base soustraite.
<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 8. Illustration de l'outil développé pour le calcul des facteurs d'émission. (a) Illustration de l'interface (b) Illustration de la méthodologie employée pour quantifier les concentrations excédentaires de NO d'un panache identifié le 19/06/2024 entre 04:30 et 04:45 sur le site PEB.</figcaption></figure>

L'emploi de la méthodologie décrite dans ce paragraphe 2.2 permet d'estimer les facteurs d'émission pour chacun des polluants mesurés durant la campagne de mesures présentée au paragraphe 2.1 et ainsi de caractériser la composition chimique et physique des émissions générées par le trafic maritime via l'élaboration de profil d'émission intégrant l'ensemble des polluants.

## 2.3. Modèle « Positive Matrix Factorisation »

Le modèle « Positive Matrix Factorisation » (PMF) (Paatero and Tapper, 1994; Paatero, 1997, 1999) est un modèle sources-récepteur couramment utilisé pour évaluer la contribution des sources à la pollution atmosphérique (Belis et al., 2019; Chazeau et al., 2022; Dufresne, 2022a; Lin et al., 2024; Manousakas et al., 2022) car il ne nécessite aucune connaissance préalable de la composition chimique des sources. Ce modèle repose sur un algorithme d'équilibre massique définit selon l'équation (2) et soumis à une contrainte de non-négativité (i.e. les éléments de $G_{p,t}$ et $F_{p,i}$ doivent être >0).

$$X_{i,t} = \sum_{p=1}^{p} G_{p,t} \cdot F_{p,i} + E_{i,t} \qquad \text{Eq. (2)}$$

Avec $X_{i,t}$ la concentration de l'espèce i dans l'échantillon t; $G_{p,t}$ la contribution de la source p dans l'échantillon t, $F_{p,i}$ la concentration de l'espèce i générée par la source p, et $E_{i,t}$ les résidus qui ne sont pas expliqués par le modèle.

En d'autres termes, cet algorithme permet d'expliquer la variabilité d'une matrice de données X intégrant les concentrations de i espèces chimiques au cours du temps t (dimension $(i \times t)$) à l'aide de :

* p combinaisons linéaires multivariées représentant les sources d'émissions appelées facteurs. Ces derniers sont décrits à l'aide de deux matrices :

* ✓ Une matrice $G_{p,t}$ de dimension $(p \times t)$ représentant la contribution massique de chaque source d'émission p au cours du temps t.

* ✓ Une matrice $F_{p,i}$ de dimension $(p \times i)$ représentant le profil ou la composition chimique de chaque source d'émission p (quantités des espèces i générées par la source p).

* Une matrice de résidus $E_{i,t}$ représentant la part non-expliquée par le modèle et déterminée par différence entre les observations/données et les résultats selon l'équation (3).

$$E_{i,t} = X_{i,t} - \sum_{p=1}^{p} G_{p,t} \cdot F_{p,i} \qquad \text{Eq. (3)}$$
En plus de la matrice des concentrations $X_{i,t}$, le modèle PMF est dépendant d'une matrice d'incertitudes ($\sigma_{i,t}$) associées à $X_{i,t}$, permettant d'estimer le poids statistique de chaque concentration de l'espèce chimique i au cours du temps t.

En effet, pour résoudre l'équation (2) et déterminer les matrices $G_{p,t}$ et $F_{p,i}$, le modèle PMF va, par itération, chercher à minimiser la matrice de résidus $E_{i,t}$ à l'aide d'une fonction objet Q définit à partir de la somme des carrés des résidus ajustés (Eq. (4)).

$$Q = \sum_{i} \sum_{j} \left( \frac{E_{i,t}}{\sigma_{i,t}} \right)^2 \qquad \text{Eq. (4)}$$

Avec $E_{i,t}$ les résidus du modèle pour l'espèce i à l'instant t, et $\sigma_{i,t}$ l'incertitude associée à la concentration de l'espèce i à l'instant t.

Une des difficultés inhérentes au modèle PMF est qu'il n'existe pas de solution unique pour un même minimum de la quantité Q. En effet, pour un même nombre de facteur p, des divergences dans les profils de sources modélisés peuvent modifier leur contribution à la masse totale, et pourtant produire des solutions mathématiquement valides (Paatero et al., 2002). Cet inconvénient est nommée ambiguïté rotationnelle. L'application de la contrainte de non-négativité permet de réduire cette ambiguïté rotationnelle, mais un très grand nombre de solutions peut exister sans enfreindre cette contrainte. Une méthode pour contrôler ces rotations est de contraindre la solution avec des informations sur les profils chimiques des facteurs ou leurs évolutions temporelles. Cela consiste à appliquer des contraintes aux matrices $G_{p,t}$ et $F_{p,i}$, en forçant par exemple certaines espèces chimiques d'un facteur à une valeur de 0, un facteur avec un profil de source de référence ou encore en forçant l'évolution temporelle d'un facteur avec une variable externe. Les solveurs PMF « Multilinear Engine » (ME) ont été développés dans cet objectif (Amato et al., 2009; Amato and Hopke, 2012; Paatero, 1999; Paatero and Hopke, 2009). La dernière version de ces solveurs nommée ME-2 permet d'appliquer ces contraintes avec une approche « a-value » (Canonaco et al., 2013; Lanz et al., 2008; Paatero and Hopke, 2009; Rai et al., 2020b, 2020a) définie par les équations (5) et (6). Cette approche consiste à contraindre les éléments de $G_{p,t}$ et $F_{p,i}$ en appliquant des profils de référence ou des séries temporelles connues avec un degré de liberté (défini par le scalaire a) pour lequel les résultats ($G'_{p,t}$ et $F'_{p,i}$) peuvent varier au cours des différentes itérations du modèle.

$$G'_{p,t} = G_{p,t} \pm a \times G_{p,t} \qquad \text{Eq. (5)}$$

$$F'_{p,i} = F_{p,i} \pm a \times F_{p,i} \qquad \text{Eq. (6)}$$

La mise en place d'un modèle PMF s'articule autour de deux phases : la paramétrisation du modèle et la détermination de la solution optimale.

L'outil employé pour réaliser les PMF de ce projet est « Source Finder Professional » (SoFi Pro, Datalystica Ltd) (Canonaco et al., 2013) développé sous l'environnement Igor Pro 8 (Wavemetrics, Inc., Portland, OR, USA). Il permet de résoudre l'algorithme PMF avec le solveur ME-2 offrant la possibilité si nécessaire d'appliquer des contraintes aux facteurs pour réduire l'ambiguïté rotationnelle des solutions.

### 2.3.1. Paramétrisation du modèle PMF

La sélection des substances à inclure dans le modèle PMF et la préparation des matrices de données d'entrée constituent les étapes fondamentales de la paramétrisation du modèle.

#### 2.3.1.1. Sélection des substance prises en compte

L'approche la plus courante pour sélectionner les espèces à inclure en entrée d'une PMF repose sur le pourcentage de données au-dessus de la limite de détection (DL) (Phillips-Smith et al., 2017; Rai et al., 2021, 2020b; Wang et al., 2018). Certains éléments peuvent cependant être rajoutés lorsqu'ils présentent une très bonne corrélation avec un autre élément intégré dans la matrice sur l'ensemble de la période ou lors de pics de pollution (Belis et al., 2019; Rai et al., 2020a). Des éléments peuvent également être écartés lorsqu'ils ne présentent pas de variations temporelles sur l'ensemble de la période (Belis et al., 2019). La méthode de sélection des substances étant toutefois spécifique au jeu de données et à la famille de
contaminants (COV ou Eléments Traces Métallique (ETM) par exemple), celle-ci sera détaillée spécifiquement pour chaque modèle PMF déployé.

### 2.3.1.2. Matrice de concentrations

Pour établir la matrice des concentrations ($X_{i,t}$), les concentrations de chaque espèce i sélectionnée au cours du temps t, ont été directement intégrées à la matrice de données. Toutefois, lorsque la concentration d'un élément i est inférieure à sa limite de détection ($DL_i$), les concentrations ont été remplacée par la $DL_i$ divisée par 2, i étant l'élément considéré (Phillips-Smith et al., 2017; Ryder et al., 2020; Su et al., 2020).

$$X_{i,t} = \begin{cases} \frac{DL_i}{2} & \text{si } X_{i,t} < DL_i \\ X_{i,t} & \text{si } X_{i,t} > DL_i \end{cases} \qquad \text{Eq. (7)}$$

### 2.3.1.3. Matrice d'incertitudes

La matrice d'incertitudes ($\sigma_{i,t}$) est couramment déterminée en tenant compte des limites de détection de chaque espèce i ($DL_i$) et de l'incertitude analytique spécifique à l'espèce i à l'instant t ($a_{i,t}$) (Reff et al., 2007; Ryder et al., 2020). Toutefois, lorsque la concentration d'un élément i est inférieure à sa limite de détection ($DL_i$), l'incertitude est déterminée en utilisant une fraction de la ($DL_i$). Cette fraction $\beta$ est souvent fixée à 5/6. Cette valeur a été introduite par Polissar et al. (1998) et définie à partir de concentrations pour lesquelles l'erreur relative en chaque point de la matrice était majoritairement inférieure à 50%.

$$\sigma_{i,t} = \begin{cases} \alpha \times DL_i & \text{si } x_{i,j} < DL_i \\ \sqrt{DL_i^2 + a_{i,j}^2} & \text{si } x_{i,j} > DL_i \end{cases} \qquad \text{Eq. (8)}$$

Si les incertitudes analytiques spécifiques à l'espèce i sont incertaines, ce qui est souvent le cas lorsque les concentrations sont proches de la $DL_i$, en particulier si la partie systématique de l'erreur (bruit de fond ou blanc) n'est pas prise en compte ou est mal estimée, il est recommandé d'appliquer une pondération supplémentaire à la matrice d'incertitudes basée sur le rapport signal sur bruit (S2N) (Paatero and Hopke, 2003; Visser et al., 2015). Les incertitudes analytiques étant également spécifiques au jeu de données et à la famille de contaminants, l'application ou non de cette pondération supplémentaire sera détaillée spécifiquement pour chaque modèle PMF déployé.

## 2.3.2. Détermination de la solution optimale du modèle PMF

La difficulté majeure de la modélisation PMF réside dans l'identification de la solution optimale. Comme mentionné précédemment, l'analyse factorielle ne mène pas à une solution unique mais à une multitude de solutions mathématiquement valides même avec un nombre identique de facteurs. Il est donc crucial de :

1) déterminer le nombre de facteurs qui reflète au mieux la réalité environnementale;

2) minimiser l'ambiguïté rotationnelle pour réduire le nombre de solutions possibles et

3) estimer l'incertitude de la solution choisie.

Dans la suite de ce rapport chaque exécution d'un modèle PMF sera dénommée « run ».

### 2.3.2.1. Détermination du nombre de facteurs

Le nombre de facteurs p à prendre en compte dans la solution optimale est déterminé à partir de runs exploratoires non contraints pour des solutions de 2 à n facteurs. La valeur de n étant spécifique au jeu de données et à la famille de contaminants, celle-ci sera définie pour chaque modèle PMF déployé.

L'évaluation des runs exploratoires s'effectue en observant l'évolution des quatre paramètres suivants au fur et à mesure que le nombre de facteurs augmente :
* le ratio $Q/Q_{exp}$ défini comme la fonction objet Q (Eq (4)) normalisée par le degré de liberté de la solution du modèle ($Q_{exp}$) définit selon l'équation (9). Des variations importantes du ratio $Q/Q_{exp}$ indiquent une diminution significative des résidus et une amélioration de la variabilité expliquée par le modèle. Dans le cas d'un faible nombre d'échantillons ou d'incertitudes sur les concentrations élevées il arrive que Q soit plus petit que $Q_{exp}$. Dans ce cas, il est intéressant de regarder pour quel nombre de facteurs les courbes de Q et $Q_{exp}$ se croisent.

$$Q_{exp} \approx i \cdot t - p \cdot (i + t) \qquad \text{Eq. (9)}$$

Avec i le nombre d'espèces chimiques, t le nombre d'échantillons et p le nombre de facteurs.

* La variation inexpliquée du modèle (UEV) définie selon l'équation (10) indique la quantité non expliquée par les facteurs de chaque espèce i (Canonaco et al., 2013). La UEV peut-être déclinée pour les données avec $S2N>2$ (UEV<sub>real</sub>) ou pour les données bruitées (UEV<sub>noisy</sub>). Selon (Canonaco et al., 2021), une espèce i peut être considérée comme expliquée si la UEV de cette espèce est inférieure à 25%.

$$UEV_i = \frac{\sum_{t=1}^{t} (|E_{i,t}| / \sigma_{i,t})}{\sum_{t=1}^{t} (\sum_{p=1}^{p} (|G_{p,t} \cdot F_{p,i}| + E_{i,t}) / \sigma_{i,t})} \qquad \text{Eq. (10)}$$

* La distribution des résidus ajustés afin de détecter une éventuelle sous-estimation ou surestimation systématique du modèle. Il est important de noter que Paatero and Hopke (2003) ont défini qu'une solution était fiable statistiquement lorsque les résidus ajustés étaient compris entre -3 et +3.

* La corrélation entre la somme totale des concentrations des espèces i mesurées et la somme totale des concentrations modélisées pour chaque pas de temps t. Plus le nombre de facteurs est grand plus cette corrélation est élevée mais il est possible d'observer un plateau indiquant qu'un facteur supplémentaire améliore peu le résultat.

Pour finaliser la détermination du nombre de facteurs p à prendre en compte dans un modèle PMF donné, une exploration approfondie des solutions comportant p-1 à p+1 facteurs est systématiquement réalisée. Cette dernière comprend notamment :

* Une investigation de l'évolution temporelle des facteurs y compris les profils journaliers ;

* Une étude des corrélations entre les facteurs eux-mêmes ou avec des variables externes ;

* Une comparaison des profils chimiques des facteurs avec ceux rapportés dans la bibliographie ;

* L'analyse des provenances géographiques des différents facteurs en s'appuyant sur des fonctions de probabilité conditionnelle bivariée basées sur la vitesse et la direction du vent.

Cette démarche permet de s'assurer que le nombre de facteurs p sélectionnés pour le modèle PMF ne se limite pas à reproduire fidèlement la matrice de données, mais garantit également que chaque facteur revêt une signification physique tangible.

### 2.3.2.2. Réduction de l'ambiguïté rotationnelle

Comme mentionné précédemment, la réduction de l'ambiguïté rotationnelle passe principalement par l'application de contraintes aux matrices $G_{p,t}$ et $F_{p,i}$. Ces contraintes étant spécifiques au jeu de données et à la famille de contaminants (COV ou ETM), celle-ci sera détaillée spécifiquement pour chaque modèle PMF déployé.

### 2.3.2.3. Estimation de l'incertitude statistique

Une fois la solution optimale déterminée, l'incertitude de la solution choisie est évaluée à l'aide d'une méthode d'analyse dite « bootstrap ». Cette méthode consiste à séparer la matrice de concentrations $X_{i,t}$ en plusieurs blocs réarrangés aléatoirement pour former une nouvelle matrice $X'_{i,t}$ et à effectuer un nouveau run sur cette nouvelle matrice. Ce rééchantillonnage perturbe les données d'entrée en incluant
des copies de certains blocs tout en en excluant d'autres. Étant donné que ce bootstrap est appliqué à minima 100 fois, la variation des facteurs identifiés sur l'ensemble des runs permet d'estimer l'incertitude statistique.

Un point crucial lors de l'application de la stratégie bootstrap sur le modèle PMF est la présence d'une variabilité suffisante pour retrouver les facteurs attendus. Si, par exemple, le bootstrap est appliqué à des données d'entrée PMF à haute résolution temporelle, il peut arriver que, pour un nombre insuffisant de run lors d'un bootstrap, les points reflétant par exemple les heures de pointes de circulation des navires soient finalement peu représentés et qu'il y ait peu de variabilité disponible pour séparer la source « navires » des autres. Par conséquent, lorsque l'on ne réalise que 100 bootstrap, on peut également utiliser la stratégie de bootstrap bloquée (Norris et al., 2007), dans laquelle des blocs de données, par exemple des jours entiers, sont rééchantillonnés ensemble. Dans ce cas, l'échelle de temps des données bootstrap bloquées doit être du même ordre que celle de la variabilité pertinente pour l'identification des facteurs.

Il devient difficile d'explorer complètement un run PMF lorsque des centaines ou plusieurs milliers de run sont effectués, l'outil SoFi Pro (Canonaco et al., 2013) offre la possibilité de réduire la complexité d'un run PMF en définissant des critères tels que l'élément dominant dans un facteur, la corrélation entre un facteur et une variable externe ou un profil journalier spécifique peuvent être appliqués. Ces critères étant spécifiques aux jeux de données et à la famille de contaminants, ils seront détaillés pour chaque modèle PMF déployé. Ainsi, au lieu d'inspecter l'ensemble des runs PMF, seuls les scores des critères définis sont inspectés.

Les runs présentant des scores/caractéristiques pertinents sont ensuite conservés pour calculer une solution moyenne intégrant une incertitude statistique.

L'emploi d'un modèle PMF tel que présenté dans ce paragraphe 2.3 a pour but, à partir de la variabilité des composés mesurés, d'identifier des profils chimiques attribuables à des sources d'émission (dont le trafic maritime) et d'évaluer leur contribution.
## 2.4. Modèles de dispersion atmosphérique

L'objectif de la mise en œuvre d'outils de modélisation de dispersion atmosphérique est de cartographier l'impact des activités maritimes à Marseille pendant la campagne PAREA. Il existe trois approches pour modéliser la dispersion atmosphérique : l'approche eulérienne, gaussienne et lagrangienne. La combinaison de l'ensemble de ces approches permet de répondre à des finalités différentes mais complémentaires au regard de la problématique étudiée.

Dans le cadre de ce projet, nous proposons de déployer ces trois approches, afin de modéliser l'évolution de la composition chimique des aérosols en champs proches de la zone portuaire. L'amélioration de l'état de l'art sera notamment possible en mettant en œuvre les modèles et testant leur aptitude à reproduire les concentrations mesurées lors de la campagne.

Ce déploiement de moyens induit d'intégrer aux modèles de nombreuses données mesurées ou estimées. Le but de cette section est d'expliquer l'ensemble des éléments et hypothèses considérées pour permettre de réaliser la modélisation des concentrations mesurées lors de la campagne et plus globalement en 2021.

La mise en perspective des concentrations modélisées et de celles mesurées aux stations de mesures (permanentes et de la campagne), est également une étape détaillée dans cette section. Ces scores de modélisation sont indispensables pour la lecture des résultats de contributions des activités maritimes à Marseille qui aura lieu dans le chapitre 3.

Deux modèles ont été déployés afin de répondre aux objectifs du projet :

* **Le modèle eulérien Polair3D-SSH couplé au modèle à bouffées gaussiennes de la plateforme Polyphemus**: il permet d'appliquer une approche en « panache sous maille » (« Plume-in-Grid », PinG) : un ensemble de bouffées permet de reconstituer un panache et permet de suivre plus finement chaque émission ponctuelle, notamment les émissions provenant des navires en manœuvre et à quai dans le port. En outre, le couplage du modèle PinG et du module de chimie multiphasique SSH-aerosol permet de prendre en compte la production et la destruction d'espèces gazeuses et particulaires au sein du panache qui évoluent et se mélangent avec un environnement décrit par le modèle eulérien. Cette approche de modélisation permet donc d'analyser finement les polluants secondaires et la composition chimique des particules présentes dans les panaches de navires.

* **Le modèle 3D Parallel Micro Swift Spray (PMSS)**: ce modèle combine deux modèles haute-résolution, SWIFT qui est un modèle d'interpolation de champs météorologiques qui prend explicitement en compte les obstacles du bâti et SPRAY qui est un modèle lagrangien de dispersion, où les particules lagrangiennes suivent le mouvement turbulent de l'air comme des traceurs passifs. Utilisé à 15 mètres de résolution sur l'ensemble de la campagne PAREA, il permettra de disperser uniquement les panaches de navires dans le but de visualiser précisément l'étendue de l'impact des émissions maritimes située dans le port de Marseille.

### 2.4.1. Domaines d'étude

#### 2.4.1.1. Polair3D-SSH

L'imbrication de domaine est utilisée afin de réduire la dépendance vis-à-vis des conditions de bord. C'est à dire qu'au domaine d'étude visé, de résolution 1km x 1km, sont ajoutés deux domaines parents de résolution 10 km et 3 km qui seront modélisés en amont et génèrent des conditions de bord pour le domaine d'étude. Chaque domaine est centré sur le territoire de Marseille, avec 2 500 cellules par niveau vertical (50 x 50). Les niveaux verticaux sont répartis sur 14 couches entre 0 et 12 km. Le domaine d'étude final de simulation est illustré sur la Figure 9 et les caractéristiques des trois domaines de simulation sont données dans le Tableau 1.
<table><caption>Tableau 1. Caractéristiques des domaines de simulations utilisés pour le modèle Polair3D-SSH.</caption><thead><tr><td>Domaine</td><td>Nombre de mailles</td><td>Latitude/Longitude minimum</td><td>Pas d'espace (Lat/Lon)</td><td>Pas de temps (sec)</td></tr></thead><tbody><tr><td>d01</td><td>50 x 50</td><td>40.437 / 2.283</td><td>0.11 / 0.144</td><td>600</td></tr><tr><td>d02</td><td>50 x 50</td><td>42.783 / 4.717</td><td>0.022 / 0.029</td><td>180</td></tr><tr><td>d03</td><td>50 x 50</td><td>43.011 / 5.094</td><td>0.009 / 0.014</td><td>60</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 9. Domaine de simulation utilisé pour le modèle Polair3D-SSH.</figcaption></figure>

### 2.4.1.2. Modèle PMSS

Le domaine de simulation a été dimensionné dans l'optique de pouvoir représenter la dispersion de la totalité des émissions situées à quai dans le GPMM (Figure 10). Dans la ville de Marseille, la limite extrême a été arrêtée à la station Marseille-Longchamp (MRS-LCP), station de référence de la pollution de fond urbaine de la ville.

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 10. Domaine de modélisation PMSS représenté dans le cadre jaune et bâtiments considérés dans PMSS représentés en blanc.</figcaption></figure>
La résolution des mailles du domaine a été fixée à 15 mètres, afin de pouvoir rendre compte des phénomènes de turbulences pouvant avoir lieu entre et derrière les obstacles mais également de garantir un temps de calcul raisonnable pour les tests de modélisation de la campagne d'un mois. Les caractéristiques du domaine utilisé pour la modélisation de la campagne PAREA sont dans le Tableau 2.

<table><caption>Tableau 2. Caractéristiques du domaine de modélisation PMSS.</caption><thead><tr><td>Longitudes (en m)</td><td>Latitudes (en m)</td><td>Nombre de mailles</td><td>Projection</td><td>Niveaux verticaux (en m)</td></tr></thead><tbody><tr><td>887605.462-<br/>894451.976<br/>= 6 840m</td><td>6246223.349-<br/>6254205.799<br/>= 7 982m</td><td>456 x 532 = 242<br/>592</td><td>Lambert93<br/>EPSG=2154</td><td>0, 5, 10, 16, 26, 39, 59, 87, 128,187, 272., 395, 573, 829, 1200</td></tr></tbody></table>

## 2.4.2. Préparation des données d'entrée

Le but de cette section est de présenter l'ensemble des données et hypothèses considérées pour l'utilisation des modèles.

### 2.4.2.1. Conditions aux limites

Les conditions initiales et les conditions de bord utilisées par les modèles Polair3D-SSH sont issues des réanalyses de la composition atmosphérique produites par l'ECMWF (https://www.copernicus.eu/en/access-data/copernicus-services-catalogue/cams-global-reanalysis-eac4) et mises à disposition sur la plateforme Atmosphere Data Store (ADS). Après analyse des premières simulations et comparaisons aux données des stations disponibles dans le domaine d01, nous avons constaté que les conditions de bord surestimaient les pics de concentrations en poussière minérales particulaire. Nous avons donc appliqué une correction qui a été calculée à partir de trois pics mal modélisés durant la campagne et répartie sur toutes les classes de taille de ces particules.

### 2.4.2.2. Émissions hors maritime

Pour la région Sud, les émissions de polluants atmosphériques intégrées dans le modèle Polair3D sont issues de l'inventaire des émissions réalisées par AtmoSud. Plusieurs échelles sont disponibles pour l'utilisation de ces données :

* Les émissions annuelles à l'échelle communales : disponibles sur le site internet de CIGALE<fnref n="1" />, ces émissions mises à jour chaque année (en mars 2024, le dernier inventaire disponible sur la région est celui de l'année 2021). Elles sont calculées pour l'ensemble des secteurs d'activités anthropiques de la région et respectent les méthodologies décrites dans le guide PCIT2².

* Les émissions annuelles à l'échelle kilométrique : ce format cadastré des émissions a le même mode de calcul que celles disponibles dans CIGALE, seule la répartition géographique diffère. Suivant les secteurs d'activités, les émissions peuvent être ponctuelles (secteurs maritime et industriel notamment), linéiques (secteur routier ou ferroviaire) ou surfaciques (émissions biogéniques par exemple). Ces émissions sont produites uniquement tous les 3 ans et uniquement sur certaines années. Pour les besoins du modèle Polair3D-SSH, les émissions anthropiques kilométriques de 2017 ont été utilisées, année disponible au moment de la réalisation de la préparation des données d'entrée. Des profils temporels pour déconvoluer les émissions annuelles et obtenir des émissions horaires nécessaires au modèle, ont été utilisés.

Pour mieux représenter les concentrations de polluant durant la campagne, on réalise des corrections des émissions anthropiques sur les oxydes d'azote ($NO_x$). Ces corrections sont calculées en réalisant une série de modélisation avec les émissions datées de 2017 et en comparant leurs statistiques aux mesures en stations. Cette correction diminue d'un facteur 2.88 les émissions de $NO_x$ provenant du cadastre

<footnote n="1">¹https://cigale.atmosud.org/</footnote>

<footnote n="2">² Ce guide fait partie du référentiel technique national, conformément à l'arrêté du 16 avril 2021 relatif au dispositif national de surveillance de la qualité de l'air ambiant.</footnote>
AtmoSud. Par ailleurs, Les émissions biogéniques sont calculées avec le modèle MEGAN (Guenther et al., 2006). Pour les sels marins, le taux de génération de sel de mer est celui décrit par Jaeglé et al., 2011.

### 2.4.2.3. Émissions maritimes

Les émissions issues des activités du port de Marseille sont calculées sur la base des données d'escales fournies par le GPMM. Ces données en 2021 détaillent le type de navire (porte conteneur, ferry, paquebot...) qui a fait escale dans le port, ses ports de provenance et de destination, ainsi que les dates et heures d'arrivée et de départs des navires. Sans la connaissance du numéro IMO du navire permettant de l'identifier, nous ne pouvons pas modéliser les émissions en tenant compte des caractéristiques précises du navire (nombre de moteurs, technologies d'atténuation des émissions, nombre et hauteur de cheminée...). Nous considérons donc des hypothèses moyennes par type de navire grâce à la base de données IHS Markit. En effet, dans cette base figure les caractéristiques physiques et techniques des navires à l'échelle mondiale. En 2021, une extraction des caractéristiques techniques des navires transitant dans les ports de la région Provence-Alpes-Côte d'Azur a été réalisée. Ensuite, une moyenne des caractéristiques des navires par type de navire a été calculée afin permettant de réaliser le calcul des émissions quand l'IMO du navire n'est pas connu.

Pour la modélisation de la campagne de mesure en juin 2021, la moyenne de la hauteur des cheminées de navire par type de navire a été estimée lors de l'extraction des caractéristiques des navires.

<table><caption>Tableau 3 : Moyenne des hauteur de cheminées par type de navire pour les navires transitant en région Provence-Alpes-Côte d'Azur (Source : IHS Markit)</caption><thead><tr><td>Type de navire</td><td>Nombre de navire - extraction</td><td>Hauteur cheminée (m)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Tanker</td><td>148</td><td>28.81</td></tr><tr><td>Porte conteneur</td><td>1</td><td>43.57</td></tr><tr><td>Cargo</td><td>2</td><td>33.63</td></tr><tr><td>Ferry</td><td>415</td><td>23.2</td></tr><tr><td>Paquebot</td><td>1316</td><td>47.34</td></tr><tr><td>Autres</td><td>1</td><td>28.64</td></tr><tr><td>Plaisance</td><td>21</td><td>30.12</td></tr></tbody></table>

À noter que les émissions de plaisance du Vieux-Port ne sont pas prises en compte dans le calcul de l'inventaire des émissions maritimes car ce dernier est situé en dehors de la zone du GPMM.

La méthodologie appliquée pour le calcul des émissions du secteur maritime est celle recommandée par le guide méthodologique pour l'élaboration des inventaires du LCSQA (guide PCIT2²). Il a été pris en compte dans la méthode de calcul par escale dont les données nécessaires sont : les horaires de départ et d'arrivée du navire ainsi que la catégorie du navire. Les émissions de polluant sont estimées suivant les différentes phases de mouvement des navires faisant escale sur le port de Marseille. La liste des différentes phases est représentée à la Figure 11

Les émissions sont découpées selon les phases suivantes :

* Émissions en phase de croisière :

* Émissions en phase d'approche (ou de manœuvre) ;

* Émissions à quai ou sur rade.

Les données recueillies pour chaque escale comprennent une durée de temps et une estimation du temps de manœuvre permettant de calculer la consommation de chaque navire en fonction de son type. En effet, la combustion de carburant indispensable à la propulsion des navires et à l'alimentation des équipements embarqués constitue la principale source d'émissions du secteur maritime. Ainsi, avec la consommation et le facteur d'émission approprié, il est possible d'estimer les émissions du secteur maritime.
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 11. Représentation des différentes phases de navigation</figcaption></figure>

À noter que les déplacements des navires pour changer de quai au sein du port, ne sont pas pris en compte dans l'inventaire des émissions maritimes d'AtmoSud.

La liste des polluants pour lesquels les émissions sont calculées est :

* Polluants gazeux : NOₓ, NH₃, CO et SOₓ;

* Particules : PM₁₀, PM₂.₅, TSP et carbone suie;

* COV : Benzène, fluoranthène, dibenzo(ah)anthracene...;

* Gaz à effet de serre : CO₂, CH₄ et N₂O;

* Métaux : Arsenic, plomb, cuivre, mercure... .

Dans l'approche en « panache-sous-maille » du modèle Polair3D-SSH, les navires en manœuvres sont représentés comme des sources ponctuelles mobiles. Chaque navire émet une série de bouffées dont les positions et les heures d'émission sont calculées grâce aux horaires de départ et d'arrivée des navires ainsi que leurs trajectoires utilisées. Une bouffée est émise chaque minute et l'hypothèse est faite que les navires ont une vitesse et un taux d'émission uniformes dans le temps.

Cette hypothèse est sujette à débat. Plusieurs paramètres rentrent donc en jeu pour réduire les approximations réalisées dans le calcul des émissions maritime. L'utilisation des données AIS couplées au calcul des émissions associées permettrait de minimiser les erreurs de plusieurs manières : La validité et la précision des données seraient renforcées puisque les systèmes de surveillance collectent automatiquement et plus régulièrement les données émises par les navires.

Les taux d'émissions pourraient ainsi être calculés en fonction de la vitesse des navires et du régime moteur du navire, disponible dans cette base de données.

Ainsi, on se débarrasserait de l'hypothèse de vitesse et de taux d'émission uniforme qui sont peu réalistes, notamment proche du port, lorsque la vitesse de navire est plus faible et les moteurs faiblement chargés, mais également en cas de décélération et d'utilisation plus importante des moteurs (phase de manœuvre).

Pour le modèle eulérien Polair3D-SSH, ce sont les émissions kilométriques du cadastre 2017 qui ont été utilisées pour les cartes larges échelles. En revanche, pour les modèles à bouffées gaussienne combiné à Polair3D et PMSS, nous avons utilisé les émissions maritimes 2021 de Marseille, calculées au moyen des données d'escales fournies par le GPMM. Cette démarche vise à être au plus près des conditions réelles survenant dans le port pendant la campagne PAREA.
### 2.4.3. Préparation des champs météorologiques durant la campagne

Des données météorologiques observées (essentiellement direction et vitesse de vent) ont été recueillies auprès du GPMM. La résolution temporelle des relevés est de 15 minutes, permettant d'avoir une analyse précise des dynamiques de vent ayant lieu sur le port.

#### 2.4.3.1. Champs météorologiques pour le modèle PMSS

S'agissant du modèle PMSS, il peut interpoler les données de mesures météorologiques et générer des champs de vent à haute résolution qui prennent en compte le bâti ainsi que la topographie du lieu afin de reproduire au mieux les turbulences et dynamiques ayant lieu en zone urbaine. Pour simuler la qualité de l'air pendant la campagne PAREA, les champs de vent des six stations météorologiques du GPMM ainsi que les paramètres météorologiques relevés à la station de mesure de Marseille Longchamp, ont été intégrés aux données d'entrée du modèle (Figure 12).

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 12. Cartographie de la position des stations météorologiques dont les données ont été interpolées dans le modèle PMSS</figcaption></figure>

L'interpolation des données des stations météorologiques par le modèle s'effectue selon la méthode de Cressman 2D, une méthode d'assimilation bidimensionnelle simple qui pondère les données de vent en fonction de la distance au point de maillage. Ensuite, le modèle va créer des zones de recirculation et de sillage derrière et à proximité des obstacles afin que le vent incident puisse s'écouler en prenant en compte le bâti. Enfin, le champ de vent obtenu sera ajusté en conservant la masse et en limitant l'écart avec la mesure aux stations grâce à la minimisation de cette fonction :

$$ \Gamma(V, \lambda) = \int_{\Omega} (u - u_0)^2 + (v - v_0)^2 + \frac{1}{s}(w - w_0)^2 d\Omega + \int_{\Omega} \lambda \left( \frac{\partial u}{\partial x} + \frac{\partial v}{\partial y} + \frac{\partial w}{\partial z} \right) d\Omega \quad \text{Eq. (11)} $$

Où S est le coefficient de stabilité atmosphérique, λ le multiplicateur de Lagrange, u,v et w les composantes du vent et Ω le volume interne au domaine modélisé.

Le calcul de la turbulence a été activé et suit le modèle de Louis<fnref n="3" />, en conditions stables et instables. Les sorties du modèle PSWIFT sont des champs de vent météorologiques à une résolution spatiale de 15 mètres, une résolution temporelle de 15 minutes, sur l'ensemble du domaine d'étude.

#### 2.4.3.2. Champs météorologiques pour le modèle Polair3D-SSH

La météorologie a été calculée avec le modèle méso-échelle WRF sur trois domaines imbriqués de différentes résolutions (Figure 13 et Tableau 4) du 1er juin au 29 juin 2021. Ce modèle a été configuré pour produire les variables météorologiques (direction et vitesse de vent, hauteur de couche limite...) nécessaires au modèle Polair3D-SSH sur 35 niveaux verticaux répartis jusqu'à 50 hPa à un pas de temps horaire. Le modèle résout explicitement les équations de la mécanique des fluides et de la thermodynamique assurant la conservation de la masse : échanges et transferts radiatifs, turbulences,

<footnote n="3">³ Louis J.F., Tiedtke M. and Geleyn J.F. [1982]. A short history of the PBL parameterization at ECMWF. Proceedings, ECMWF Workshop on Planetary Boundary Layer Parameterization, Reading, UK. Pages 59-80.</footnote>
convection et microphysique des nuages. Le modèle WRF est forcé à ses limites par les données météo issues du modèle climatique GFS<fnref n="4" /> réanalysées toutes les 6 heures sur une grille de 1° de résolution.

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 13. Cartographie des emprises spatiales des domaines utilisés dans le modèle météorologique WRF.</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 4. Caractéristiques des domaines utilisés dans le modèle météorologique WRF.</caption><thead><tr><th>Domaine</th><th>Abréviation</th><th>Résolution (en km)</th><th>Longitudes</th><th>Latitudes</th><th>Nombre de mailles</th><th>Projection</th></tr></thead><tbody><tr><td>Sud</td><td>PACA9</td><td>9</td><td>1.779°E-10.463°E</td><td>40.015°N-46.316°N</td><td>nx=79 et ny=79 → 6241</td><td>Lambert conformal ref_lat = 43.2476°</td></tr><tr><td>Bouches-du-Rhône</td><td>BdR3</td><td>3</td><td>4.505°E-6.370°E</td><td>42.646°N-43.995°N</td><td>nx=51 et ny=51 → 2601</td><td>refiem = 5.89301° truelat1 = 44.138° truelat2 = 44.138°</td></tr><tr><td>Marseille</td><td>Mars1</td><td>1</td><td>5.033°E-5.831°E</td><td>42.969°N-43.523°N</td><td>nx=66 et ny=63 → 4158</td><td>standiem = 5.893°</td></tr></tbody></table>

Pour reproduire au mieux la dynamique des vents ayant lieu pendant la campagne de mesure, une phase d'assimilation des données de mesure a été réalisée avec le module OBSGRID. Fourni dans la version WRFV3[1], ce module est basé sur le schéma de Cressman qui assigne à chaque observation un rayon d'influence qui peut être défini. Il s'utilise en amont de WRF.

### 2.4.4. Paramétrisation des modèles dans un contexte de pollution maritime

#### 2.4.4.1. PMSS, un modèle lagrangien appliqué pour la pollution portuaire

Le modèle Spray contenu dans PMSS utilise les sorties du modèle Swift ainsi que les données d'émissions maritimes pour calculer les champs 3D de concentrations de polluants. Dans cette approche lagrangienne, la dispersion des polluants est modélisée en suivant l'évolution de la trajectoire de particules fictives auxquelles sont associées une quantité de matière. Cette dispersion repose sur la résolution des équations d'advection-diffusion en particulier la forme non linéaire de l'équation de Langevin. La position de la particule au pas de temps suivant dépend du mouvement déterministe dû au vent mais également de la prise en compte du mouvement turbulent. Dans le cadre de ces travaux avec PMSS, les transformations chimiques n'ont pas été prises en compte de même que le dépôt sec.

#### 2.4.4.2. Polair3D-SSH, approche en panache sous-maille

Le modèle eulérien suit les concentrations de polluant sur un maillage tridimensionnel pour discrétiser l'espace représenté. Une concentration unique par polluant est attribuée à chacune des cellules pour un

<footnote n="4">⁴ https://rda.ucar.edu/datasets/ds083-2/</footnote>
pas de temps donné. Cela implique qu'une variation de concentration d'un polluant, par exemple attribuable à l'apport de masse de ce polluant par une source présente dans cette cellule, sera instantanément répercuté de façon homogène dans l'ensemble du volume de la cellule (on parle de dilution "numérique"). Cette approche induit principalement des erreurs dans le cas de source plus petite que la taille des cellules (au mieux de l'ordre du km² dans les modèles régionaux de Chimie-Transport) car l'injection, qui a une échelle représentative d'espace de l'ordre du m² dans le cas de la présente étude, est alors trop rapidement diluée. Afin de pallier ces erreurs de modélisation, il peut être coupler au modèle eulérien un modèle à bouffées Gaussiennes afin de créer un modèle multi-échelle, approche communément appelée "panache sous maille" ou "Plume-In-Grid" (PinG).

L'approche des modèles à bouffées Gaussiennes permet de résoudre les équations de transport et les processus de transformation chimique individuellement pour chaque bouffée émise. Un ensemble de bouffées permet de reconstituer un panache sans avoir à reposer sur les hypothèses de stationnarité et d'homogénéité spatiale des modèles de panache Gaussien. La représentation de la turbulence reste néanmoins simplifiée et ne permet notamment pas une description fine de l'effet du bâti. Le couplage des composantes du modèle PinG avec le module de chimie SSH-aerosol permet de prendre en compte la production et la destruction d'espèces gazeuses et particulaires au sein du panache qui évoluent et se mélangent avec un environnement décrit par le modèle eulérien. Cette approche de modélisation permet donc d'analyser finement les polluants secondaires et la composition chimique des particules présentes dans les panaches des navires.

### 2.4.5. Scores du modèle PMSS pendant la campagne PAREA

Pour évaluer les performances du modèle vis-à-vis des mesures relatives à la campagne, les sorties du modèle ont été exportées à un pas de temps horaire pour les NOx et PM<sub>2.5</sub>, dans la seconde couche verticale située à 5 mètres au-dessus du sol. Seules les émissions liées aux activités maritimes ont été considérées, ainsi, nous ajoutons aux concentrations simulées $C_i^{sim}(t)$, une concentration de fond $C_i^{fond}$, estimée grâce à la station de mesure de Longchamp pour les PM<sub>2.5</sub> et à la station de mesure de Verneuil pour les NOx :

$$C_i^{\text{mod}} = C_i^{\text{fond}}(t) + C_i^{\text{sim}}(t) \qquad \text{Eq. (12)}$$

Où t est le temps de l'export, où $C_i^{\text{mod}}$ est la concentration de l'espèce i modélisée à la position de la station et où $C_i^{\text{sim}}$ est la concentration du panache simulé de l'espèce i extraite à la position de la station.

#### 2.4.5.1. Modélisation des concentrations de PM<sub>2.5</sub>

Pour les concentrations de PM<sub>2.5</sub>, la concentration de fond $C_i^{fond}$ aux résultats de modélisations provient du site de Marseille Longchamp, station de mesure du fond urbain de Marseille. En comparant les concentrations horaires de la simulation et des mesures, les nuages de point violet de la Figure 14 sont obtenus. Une régression linéaire a été tracée pour chaque site et montre pour les deux localisations une large sous-estimation des concentrations horaires de PM<sub>2.5</sub>. Un certain nombre d'indicateurs statistiques a été calculé au Tableau 5 et permet de voir que le modèle est plus fiable et précis au site de la Major mais est mieux corrélaté avec la mesure au site de Phares et Balises. Une correction linéaire a été calculée afin de corriger les résultats du modèle et améliorer la qualité des concentrations estimées. Les résultats de la correction sont les nuages de points bleus.
<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 14. Représentation graphique des mesures de concentrations horaires de PM<sub>2.5</sub> (à gauche) à la station Phare et Balise (PEB) et (à droite) à la station de MAJOR en fonction des concentrations horaires modélisées (en violet modélisation brute, en bleu modélisation corrigée) par PMSS au même point.</figcaption></figure>

Pour corriger les modélisations des concentrations de PM<sub>2.5</sub> de la station de la Major, le modèle de correction a été calculé en ne considérant que les concentrations modélisées inférieures à 40 µg/m<sup>3</sup>, permettant de s'affranchir des deux valeurs aberrantes et de construire un modèle statistique plus pertinent pour les concentrations de la simulation.

<table><caption>Tableau 5. : Score des modélisations des concentrations de PM<sub>2.5</sub> à l'endroit de la station Phare et Balise (PEB) et Major et coefficients de correction testé. MSE Mean Squared Error : RMSE : Root Mean Squared Error, NRMSE : Normalized Root Mean Squared Error, R<sup>2</sup>: Correlation modélisation-mesure</caption><thead><tr><th></th><th>PEB</th><th>PEB corrigée</th><th>Major</th><th>Major corrigée</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre de données</td><td colspan="2">686</td><td colspan="2">620</td></tr><tr><td>MSE</td><td>35.38</td><td>18.28</td><td>13.15</td><td>11.93</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>5.95</td><td>4.28</td><td>3.63</td><td>3.42</td></tr><tr><td>NRMSE</td><td>15.66%</td><td>11.25%</td><td>13.25%</td><td>12.63%</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0.70</td><td>0.70</td><td>0.63</td><td>0.63</td></tr><tr><td>Modèle de correction (a et b)</td><td colspan="2">1.41067 et 0.15914</td><td colspan="2">1.03122 et 1.11774</td></tr></tbody></table>

Un travail a également été réalisé pour évaluer la capacité du modèle à détecter les dépassements du seuil OMS aux 5 stations (permanentes et de la campagne) afin de produire des cartes de fréquence de dépassement de ce seuil les plus justes possibles. Nous avons comparé aux points des stations, les dépassements mesurés par les stations et les dépassements estimés pas le modèle brut et par le modèle corrigé avec les coefficients calculés à la Major. L'analyse des fréquences de dépassement du seuil OMS de 15 µg/m<sup>3</sup> (Tableau 6) montre que les résultats de modélisation PMSS brutes ont des meilleures estimations pour les stations éloignées du port. La correction apportée au modèle dégrade les scores sur les stations hors de l'enceinte portuaire.

<table><caption>Tableau 6. Fréquence de dépassement du 15 µg/m<sup>3</sup> des concentrations journalières de PM<sub>2.5</sub> estimées par la mesure et la modélisation par 5 stations de mesure.</caption><thead><tr><th></th><th>PEB</th><th>La Major</th><th>Marseille Verneuil</th><th>Marseille Saint-Louis</th><th>Marseille Longchamp</th></tr></thead><tbody><tr><td>Mesure</td><td>10</td><td>6</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Modélisation brute</td><td>1</td><td>2</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Modélisation corrigée</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td><td>2</td></tr></tbody></table>
Ainsi, dans la suite du rapport, nous avons choisi d'utiliser les résultats bruts, sans application de la correction, afin d'avoir la meilleure qualité de résultats en ville plutôt que dans le port.

### 2.4.5.2. Modélisation des concentrations de NOₓ

Pour les concentrations de NOₓ, la concentration de fond $C_{fond}$ ajoutée aux résultats de modélisation provient du site de Marseille Verneuil, station permanente du terminal Ferry. En comparant les concentrations horaires de la simulation et des mesures, les nuages de point violet sont obtenus et présentés Figure 15. Ces nuages plus étalés et moins uniformes que pour les PM₂.₅, ont des corrélations proches de zéro. Un certain nombre d'indicateurs statistiques ont été calculés au Tableau 7 et permettent de voir que le modèle n'est pas fiable pour représenter les concentrations de NOₓ aux sites de mesure. Ce constat peut être expliqué par la difficulté de trouver une valeur de fond de NOₓ, polluant réactif. A noter, que plusieurs valeurs de NOₓ de fond ont été testées sans amélioration notable des scores. Une correction linéaire a quand même été réalisée afin d'améliorer le biais du modèle. Les résultats de la correction sont les nuages de points bleus.

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 15. Représentation graphique des mesures de concentrations horaires de NOₓ (à gauche) à la station Phares et Balises (PEB) et (à droite) à la station de MAJOR en fonction des concentrations horaires modélisées (en violet modélisation brute, en bleu modélisation corrigée) par PMSS au même point.</figcaption></figure>

Pour corriger les modélisations des concentrations de NOₓ de la station de la MAJOR et de PEB, le modèle de correction a été calculé en ne considérant que les concentrations modélisées inférieures à 200 µg/m³.

<table><caption>Tableau 7. Score des modélisations des concentrations de NOₓ à l'endroit de la station Phares et Balises (PEB) et Major</caption><thead><tr><th></th><th>PEB</th><th>PEB corrigée</th><th>Major</th><th>Major corrigée</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre de données</td><td>676</td><td>676</td><td>683</td><td>683</td></tr><tr><td>MSE</td><td>9720.51</td><td>1878.66</td><td>3671.43</td><td>1035.47</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>98.59</td><td>43.35</td><td>60.59</td><td>32.18</td></tr><tr><td>NRMSE</td><td>53.89%</td><td>23.70%</td><td>24.73%</td><td>13.13%</td></tr><tr><td>R2</td><td>0.05</td><td>0.05</td><td>0.10</td><td>0.10</td></tr><tr><td>Modèle de correction (a et b)</td><td colspan="2">0.36020 et 13.5465</td><td colspan="2">0.31429 et 16.2554</td></tr></tbody></table>

### 2.4.5.3. Modélisations des pics isolés sur les sites de la campagne de mesure

Lors de la campagne de mesures, un travail important a été réalisé pour isoler les pics liés aux navires qui ont été mesurés par les stations PEB et MAJOR (section 2.2.1). Afin d'évaluer la pertinence des modèles à représenter les émissions maritimes, un croisement des résultats de modélisation lors de ces pics a été réalisé.

Le travail d'identification de ces pics nous a permis, pour la majorité des panaches, de connaître leur durée, le navire émetteur et la phase opérationnelle dans laquelle il était au moment du pic. Toutes ces informations sont précieuses pour savoir si les modèles arrivent correctement à reproduire la dynamique subie par les émissions de navires. Ces dernières, émises à plusieurs dizaines de mètres, sont soumises à
une physique complexe (diffusion, turbulence, dépôt...) qui dépend beaucoup des conditions météorologiques en entrée.

Pour le modèle PMSS, le pas de temps des concentrations en sortie de 15 minutes nous a contraint à réaliser cette comparaison uniquement sur les panaches ayant duré a minima 15 minutes, c'est-à-dire que le signal sur la station de mesure a au moins égalé ce pas de temps. Nous avons choisi d'extraire les résultats sur les concentrations modélisées de PM<sub>2.5</sub>, polluants dont les scores de modélisation sont les plus élevés. Nous avons mis en regard les concentrations quart-horaires de PM<sub>2.5</sub> mesurées sur les stations de mesure lors de pic avec celles modélisées au même moment.

Dans le cas de PMSS, seules les émissions de navires ont été modélisées ainsi la méthode de comparaison a été la suivante :

* Si au point des stations, des concentrations étaient présentes, liées par définition uniquement aux émissions de navires du port, alors on appliquait l'équation (12).

* Si des concentrations n'étaient pas présentes, alors une concentration à zéro a été reportée signifiant l'absence de pic à cet endroit pour le modèle.

À noter qu'aucune correction n'a été appliquée aux concentrations du modèle, ce sont les modélisations brutes de PM<sub>2.5</sub> qui seront étudiées dans la suite de cette section. L'ensemble de la comparaison des pics relevés lors de la campagne PAREA est présenté Figure 16.
<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 16. Concentrations de PM<sub>2.5</sub> modélisées au site de Phare et Balise (haut) et à la Major (bas) en fonction des mesures de PM<sub>2.5</sub> pendant des pics liés aux navires.</figcaption></figure>

À la station de PEB, proche de la passe nord et du terminal croisière, le taux de réussite de modélisation des pics de navires est de 70%. Lorsque les pics sont associés à des navires à quai, ce ratio atteint 73%. Les pics associés à la manœuvre ou à une phase non identifiée, sont moins fréquents mais aussi moins bien modélisés par PMSS. À noter, une sous-estimation des concentrations des PM<sub>2.5</sub> pour les pics les plus importants, visibles également sur les scores de la section 2.4.5.1.

Pour la station de la Major, qui a recensé le plus de pics de navires, le taux de réussite de la modélisation des pics de navires est de 50%. Les pics associés à des navires à quai sont tout aussi bien modélisés qu'à PEB, bien que moins importants en nombre. Les pics associés à la manœuvre sont pour ce site tous modélisés. En revanche, ceux associés aux navires en partance du port ou encore ceux dont l'origine est
indéterminée, sont faiblement représentés dans PMSS. À cette station, le travail d'identification du navire émetteur a été plus compliqué comme le traduit la catégorie « Mixed ». Cette catégorie est associée aux pics pouvant provenir des ferrys dans la passe Sud ou des émissions de bateaux de plaisance transitant à proximité du Vieux Port. Or, l'inventaire des émissions utilisé ne contient pas les émissions liées aux bateaux de plaisance, en cause, le détail de ces escales difficiles à obtenir. L'ensemble des taux de réussites par catégorie de pic est disponible au Tableau 8.

<table><caption>Tableau 8. Taux de réussite de la modélisation PMSS des pics mesurés lors de la campagne PAREA, aux sites de Phares et Balises et la Major.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Phase opérationnelle</th><th colspan="3">Phare et Balise</th><th colspan="3">La Major</th><th rowspan="2">Total</th></tr><tr><th>Nb de pics mesurés</th><th>Nb pics modélisés</th><th>Taux de réussite</th><th>Nb de pics mesurés</th><th>Nb pics modélisés</th><th>Taux de réussite</th></tr></thead><tbody><tr><td>A quai</td><td>26</td><td>19</td><td>73%</td><td>10</td><td>7</td><td>70%</td><td>72%</td></tr><tr><td>En navigation/navire spécifique</td><td>2</td><td>2</td><td>100%</td><td>7</td><td>3</td><td>43%</td><td>56%</td></tr><tr><td>En manœuvre</td><td>3</td><td>2</td><td>67%</td><td>8</td><td>8</td><td>100%</td><td>90%</td></tr><tr><td>En navigation et en manœuvre</td><td>5</td><td>2</td><td>40%</td><td>4</td><td>1</td><td>25%</td><td>33%</td></tr><tr><td>En navigation : tout navire</td><td></td><td></td><td></td><td>26</td><td>8</td><td>31%</td><td>31%</td></tr><tr><td>Total</td><td>36</td><td>25</td><td>70%</td><td>55</td><td>27</td><td>50%</td><td>57%</td></tr></tbody></table>

Ce travail de comparaison des pics mesurés de navires, avec les résultats bruts du modèle PMSS, nous a permis d'évaluer que le modèle reproduisait environ la moitié des pics liés au navires (57 % d'entre eux). S'agissant des pics reliés à des navires à quai ou en manœuvre dans le port, ce taux atteint respectivement 72 % et 90 %. Ces émissions à quai et en manœuvre sont bien représentées dans l'inventaire des émissions maritimes d'AtmoSud puisque ce dernier fournit la position exacte des émissions dans le port et aux horaires précis relevés par le GPMM.

S'agissant de ceux moins bien identifiés dans leur phase (catégories Overall et Mixed) ou plus éloignés du port (catégories Cruise et Departure), leur reproduction par le modèle est moins bonne. Ceci peut être expliqué par l'absence de modélisation de la phase croisière ou d'approche mais également par les émissions des navires de plaisance, non prises en compte dans cet exercice.

### 2.4.6. Évaluation du modèle Polair3D-SSH PinG pendant la campagne PAREA

Pour l'évaluation du modèle Polair3D-SSH PinG, on compare aux mesures en stations les concentrations modélisées dans le premier niveau vertical, entre 0 et 30 m par pas de temps horaire. En raison d'instabilités numériques survenant à certains moments de la simulation qui n'ont pu être résorbées dans les délais du projet, nous limitons l'analyse des concentrations aux périodes non affectées. Ces périodes instables, bien qu'éparses, totalisent environ 24 heures et touchent les concentrations de NO₂ et de certaines particules. On compare les simulations aux mesures faites sur les sites de la campagne, PEB, Major et Longchamp, mais également à trois autres stations du réseau de surveillance d'AtmoSud, Marignane, St-Louis et Aubagne (bien que ces dernières ne disposent pas forcément de données pour tous les polluants) dont les mesures sont stockées dans la base de données AQe-reporting<fnref n="5" />. Les scores

<footnote n="5">⁵ Base de données AQe-reporting (https://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/aqereporting-9/folder_listing)</footnote>
statistiques, calculés en moyenne pour toutes les stations présentes dans le domaine de simulation sur la base des concentrations horaires, sont reportés dans le Tableau 9.

<table><caption>Tableau 9. Scores statistiques des modélisations des concentrations avec Polair3D-SSH PinG. Observation (moyenne sur la période), Simulation (idem) et RMSE (Root Mean Square Error) sont exprimées en µg/m³. La MNBE (Mean Normalized Bias Error) et la corrélation (temporelle) sont exprimées en %.</caption><thead><tr><th></th><th>NO<sub>2</sub></th><th>NO<sub>x</sub></th><th>O<sub>3</sub></th><th>PM<sub>2.5</sub></th><th>PM<sub>10</sub></th><th>BC</th><th>SO<sub>2</sub></th></tr></thead><tbody><tr><th>Nb de sites</th><td>6</td><td>6</td><td>4</td><td>5</td><td>5</td><td>3</td><td>4</td></tr><tr><th>Observation</th><td>22.2</td><td>31.3</td><td>79.0</td><td>9.0</td><td>14.0</td><td>0.9</td><td>2.1</td></tr><tr><th>Simulation</th><td>21.2</td><td>26.3</td><td>95.9</td><td>11.4</td><td>14.5</td><td>2.9</td><td>3.6</td></tr><tr><th>MNBE</th><td>51.8%</td><td>50.0%</td><td>50.4%</td><td>57.2%</td><td>29.4%</td><td>276%</td><td>198%</td></tr><tr><th>RMSE</th><td>15.5</td><td>27.2</td><td>56.9</td><td>9.1</td><td>9.6</td><td>2.6</td><td>3.5</td></tr><tr><th>Corrélation</th><td>44.6%</td><td>44.5%</td><td>32.5%</td><td>19.0%</td><td>6.8%</td><td>42.9%</td><td>14.7%</td></tr></tbody></table>

L'analyse de la comparaison des résultats de simulation aux observations indique une représentation satisfaisante des niveaux moyens de concentration de NO₂, O₃, PM₁₀ et de PM₂.₅ (Tableau 8). Les concentrations en SO₂ apparaissent surestimées, mais restent à un niveau globalement faible et n'ont donc pas fait l'objet d'une correction spécifique. La dynamique temporelle des PM₂.₅ montre des périodes de pic surestimés dans la modélisation tandis que la comparaison des concentrations modélisées de carbones suies montre une forte surestimation moyenne. Cette surestimation couplée à une bonne représentation des niveaux moyens de PM₂.₅ et de PM₁₀ indique que la spéciation des émissions de particules attribue probablement une trop grande part aux suies, au détriment d'autres composés.

Les mesures météorologiques aux stations (vitesse et direction du vent) ont également été comparées aux résultats du modèle météo régional utilisé pour les simulations. Nous avons constaté des différences assez importantes, notamment en ce qui concerne la direction du vent. Ces différences rendent peu pertinente la comparaison à plus fines échelles temporelles et spatiales des panaches modélisés avec les pics identifiés lors de la campagne. De plus, les incertitudes sur les caractéristiques des émissions des panaches, telles que la hauteur ou la vitesse verticale d'émission, la température des émissions, accentuent les difficultés de comparaison.

L'analyse comparative de l'approche eulérienne « classique » et de l'approche en « panache sous-maille » (Figure 19 et Figure 20) aux observations de la station PEB indique néanmoins un apport de cette dernière qui apparaît plus proche des observations sur les NOₓ et le NO₂, mais aussi pour l'ozone. En phase particulaire, les suies (contribution primaire) sont également mieux représentées par l'approche « PinG », alors que l'impact apparaît moins sensible sur les composés inorganiques secondaires (sulfate, ammonium et nitrate) et les composés organiques. La sous-estimation des sulfates (Figure 19) semble faire écho à la surestimation du SO₂ (Tableau 8). Ce qui peut correspondre à une oxydation trop lente de ces derniers malgré le bon niveau apparent d'oxydant (l'oxydation de SO₂ étant la source principale de sulfates dans l'atmosphère). Cela semble donc plutôt indiquer une sous-estimation de l'oxydation en phase aqueuse. La sous-estimation des particules organiques à PEB va dans le sens d'une sur-représentation des carbones suies dans la spéciation des émissions de particule. La comparaison aux observations du site de fond urbain Longchamp montre également une bonne représentation des concentrations de NO₂ et NOₓ. L'impact du modèle utilisé reste cependant assez faible pour les PM₂.₅ et les PM₁₀, signe que les émissions maritimes contribuent plus visiblement aux NOₓ.
<figure><img src="image_27.png" /></figure>

Figure 17. Distribution des concentrations horaires (en µg/m³) mesurées (à gauche pour chaque panneau) et simulées pour différents polluants en phase particulaire (suies, sulfate, ammonium, nitrate et composés organiques). Les limites horizontales des boîtes correspondent aux percentiles 10, 25, 50, 75 et 90.

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

Figure 18. Distribution des concentrations horaires (en µg/m³) mesurées (à gauche pour chaque panneau) et simulées pour différents polluants en phase gazeuse. Les limites horizontales des boîtes correspondent aux percentiles 10, 25, 50, 75 et 90.

Pour le modèle Polair3D-SSH-PinG, la comparaison aux observations montre une bonne représentation des concentrations moyennes de NOx, d'O3 et de particules (PM2.5 et PM10). Cependant, la surestimation des suies couplée à la sous-estimation des particules organiques tend à montrer que la spéciation des émissions de particules utilisée n'est pas représentative de la réalité.

En outre, nous avons pu constater que, malgré une bonne description à l'échelle régionale, les champs météorologiques simulés et les incertitudes sur la position des navires dans l'inventaire des émissions ne permettent souvent pas de comparer directement les panaches modélisés aux mesures de pics réalisées en station. Enfin le manque d'information, notamment de l'identification des navires dans l'inventaire rendent le lien avec les pics identifiés par les mesures trop difficile, particulièrement pour les navires à quai.
# 3. Principaux résultats obtenus

## 3.1. Analyse descriptive préliminaire de la campagne

### 3.1.1. Conditions météorologiques observées lors de la campagne

Une grande diversité de conditions météorologiques a pu être observée durant la campagne avec des périodes de vents de Sud-Est, de Sud-Ouest et quelques périodes de Mistral (Vent fort de secteur Nord-Ouest). Des phénomènes de brises de terre et de mer ont également été constatés. L'analyse de ces données a permis d'estimer la probabilité, pour les différents sites de mesures, d'être sous le vent des principales zones d'émissions des navires (Tableau 10).

<table><caption>Tableau 10. Probabilité des 3 sites de mesures d'être sous le vent des principales zones d'émissions des navires lors de la campagne de mesures intensives 2021.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Site de mesures</th><th rowspan="2">Principales zones d'émissions</th><th colspan="2">Probabilité d'être sous les vents des émissions de navires (%)</th></tr><tr><th>Campagne 2021 (1er au 30 juin)</th><th>Statistiques Eté 2017-2020</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">PEB</td><td>Accès au port – passe Nord</td><td>17 %</td><td>22 %</td></tr><tr><td>Terminaux Croisières et conteneurs</td><td>10 %</td><td>18 %</td></tr><tr><td>Autres zones d'émissions</td><td>15 %</td><td>4 %</td></tr><tr><td rowspan="2">MAJOR</td><td>Accès au port – passe Sud et Gare croisière J4</td><td>13 %</td><td>15 %</td></tr><tr><td>Autres zones d'émissions</td><td>8 %</td><td>18 %</td></tr><tr><td rowspan="2">MRS-LCP</td><td>Zones d'émissions au Nord du port</td><td>11 %</td><td>7 %</td></tr><tr><td>Zones d'émissions au Sud du port</td><td>15 %</td><td>11 %</td></tr></tbody></table>

La comparaison de ces probabilités avec celles obtenues sur les périodes estivales 2017-2020 permet de mettre en évidence que, lors de la campagne :

* La probabilité du site PEB d'être exposé aux émissions des principales zones d'émissions du port est plus élevée que celle estimée à partir des données estivales 2017-2020 (35 % contre 30 %). La répartition des probabilités entre les principales zones d'émissions du port est néanmoins différente en raison de la plus faible présence de Mistral (vent de secteur Nord-Ouest) et de la présence de vents de secteur sud-est, habituellement peu rencontrés en été. Le site PEB a donc été moins de temps que prévu sous les vents des zones d'émissions des terminaux croisières et de l'accès au port par la passe nord (20 % lors de la campagne contre 25 % prévu). En contrepartie, il a plus été sous les vents des autres zones d'émissions situées au sud du site (15 % du temps lors de la campagne contre 4 % prévu).

* La probabilité du site MAJOR d'être exposé aux émissions des principales zones d'émissions du port est quant à elle plus faible que celle estimée à partir des données estivales 2017-2020 (21 % contre 33 %). La plus faible proportion de Mistral lors de la campagne n'a permis au site d'être sous les vents des autres zones d'émissions situées au nord du site que 8 % du temps (contre 18 % prévu).

Le site MRS-LCP, situé à un peu moins de 3 km des quais sud du port et à 9 km des terminaux croisières au Nord, a de façon générale été plus fréquemment que prévu sous les vents des émissions du port (26 % du temps lors de la campagne contre 18 % prévu).

Les écarts entre les probabilités pour les sites de mesure d'être sous le vent des différentes zones d'émission du port, calculées pendant la campagne, et celles déterminées statistiquement à partir des conditions météorologiques estivales observées entre 2017 et 2020, n'altèrent pas la qualité des mesures réalisées, mais influencent uniquement la probabilité de capter un panache.
### 3.1.2. Conditions de circulation des navires

En 2020, le trafic maritime mondial, et par conséquent celui de Marseille, a connu une forte baisse en raison des restrictions liées à la pandémie du Covid-19, en particulier pour les navires de croisière (~92 % à Marseille (Port de Marseille Fos, 2022)) qui sont restés à quai pendant un peu plus d'un an. Cependant, en 2021, une forte reprise du trafic a été enregistrée, à l'exception du trafic des grandes croisières, qui n'a repris qu'en juillet, et les niveaux de 2019 ont été à nouveau atteints en 2022 (Port de Marseille Fos, 2022, 2023).

Au total, en juin 2021, le port de Marseille a enregistré près de 800 arrivées et départs de (à l'exclusion des pilotines, des bateaux de plaisance et des navettes de passagers), ce qui correspond à une moyenne d'environ 30 navires par jour (Figure 19). La majorité de ces navires était dédiée au transport de passagers (40 % dont 35 % de ferries et 5 % de navires de croisières). Les cargos, consacrés au transport de marchandises, constituaient 25 % de l'activité, tandis que les remorqueurs et les navires de ravitaillement représentaient respectivement 20 % et 10 % des escales. Les autres navires (5 %) sont principalement destinés au sauvetage en mer. A noter que même si les navires de grandes croisières, n'ont pas circulé en juin 2021, sept d'entre eux étaient maintenus à quai et effectuaient régulièrement des rotations à l'extérieur du port afin de faire tourner les moteurs.

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 19. Nombre cumulé de départs et d'arrivées de navires sur le port de Marseille en juin 2021 en fonction de leur catégorie (à l'exclusion des pilotines, des navires de plaisance et des navettes de passagers) (Marine Traffic, 2021).</figcaption></figure>

En considérant l'ensemble des navires sans distinction de catégories, les arrivées se font principalement tôt dans la matinée alors que les départs s'effectuent principalement en fin de journée (Figure 20). Néanmoins, selon la catégorie de navires, des disparités peuvent apparaître. En effet :

* Pour les navires transportant des passagers :

* Les arrivées de ferries s'effectuent essentiellement entre 04:00 et 06:00 UTC (près de 70 %) alors que les arrivées des navires de croisières s'étalent tout au long de la journée;

* Les départs de ferries s'opèrent principalement entre 16:00 et 18:00 UTC (près de 80 %) alors que ceux des navires de croisières s'échelonnent comme les arrivées tout au long de la journée.

* Pour les cargos, les arrivées et les départs s'opèrent de jour comme de nuit avec deux pics respectifs :

* Le matin entre 03:00 et 07:00 UTC pour les arrivées (près de 50 %);

* En fin de journée entre 15:00 et 19:00 UTC pour les départs (près de 50 %).

* Pour les remorqueurs, les arrivées et les départs sont réparties de façon homogène de jour comme de nuit;

* Pour les navires de ravitaillement, les arrivées se font essentiellement le matin entre 04:00 et 09:00 UTC (~60 %) et les départs entre 10:00 et 18:00 UTC (~75 %);

* Les autres navires majoritairement destinés au sauvetage en mer opèrent principalement de jour entre 04:00 et 15:00 UTC (~95 %) sans distinction entre arrivée et départ.
<figure><img src="image_30.png" /></figure>

Figure 20. Nombre cumulé d'arrivée (a) et de départs (b) de navires sur le port de Marseille en juin 2021 en fonction de leur catégorie (à l'exclusion des pilotines, des navires de plaisance et des navettes de passagers) et de l'heure de la journée (Marine Traffic, 2021).

### 3.1.3. Concentrations mesurées et dynamique temporelle

Au total près de 145 composés ont été mesurés lors de cette campagne de mesures incluant 45 Eléments Traces Métalliques (ETM ou métaux) et 80 Composés Organiques Volatiles (COV).

#### 3.1.3.1. Les polluants inorganiques et particulaires

L'analyse statistique des données collectées en juin 2021, détaillée en ANNEXE 3, permets de souligner plusieurs observations importantes :

* De manière générale, les concentrations moyennes mesurées sur les deux sites implantés au cœur de la zone portuaire (site PEB et site MAJOR) sont comparables aux niveaux enregistrés sur le site MRS-LCP, lequel sert de référence pour la pollution urbaine de fond reflétant l'influence de diverses sources sans qu'une source spécifique ne prédomine. Seules les concentrations moyennes des PM<sub>2.5</sub>, des PM<sub>1</sub> et des NO<sub>x</sub> sont plus élevés au port avec des concentrations 1,5 à 2 fois plus élevées à proximité du port qu'en plein cœur de Marseille. L'influence sur les concentrations en NO (composé traceur de la proximité d'une source de combustion) laisse à penser que les mouvements des navires font partie des activités portuaires d'influence. Les niveaux de COV mesurés à PEB sont pour la plupart des composés du même ordre de grandeur voire plus faible qu'à MRS-LCP. En revanche, il faut noter des concentrations maximales des composés aromatiques (ethylbenzène, xylènes, éthyltoluènes et triméthylbenzènes) observés sur PEB beaucoup plus élevés que sur MRS-LCP indiquant des pics importants associés ponctuellement aux activités portuaires.

* De plus, l'étude des concentrations maximales, traduisant des évènements court mais intenses, met en lumière que les PM<sub>2.5</sub>, les PM<sub>1</sub> et les NO<sub>x</sub> ne sont pas les seuls polluants impactés par la proximité des activités portuaires. En effet, les concentrations maximales du SO<sub>2</sub> et de certains métaux (As, Cd, Co, Fe, Ni, Sb, Se, Sn, V, Zn et Zr) sont 2 à 10 fois plus élevées à proximité du port que dans le centre-ville de Marseille. Il est important de noter que l'absence de mesures de la composition chimique des particules sur le site de référence MRS-LCP en juin 2021 (panne instrumentale) ne permet pas d'évaluer l'impact potentiel des activités portuaires sur les sulfates ou les aérosols organiques par comparaison statistique.
De plus, les Figure 21 et Figure 22, qui illustrent respectivement l'évolution temporelle des principaux polluants surveillés ainsi que la distribution granulométrique des particules sur les trois sites étudiés mettent en évidence une forte variabilité des niveaux de concentrations en polluants gazeux et particulaires à associer à la fois aux fluctuations des conditions météorologiques (direction et vitesse du vent) et de l'intensité des activités locales émettrices de polluants. Ce phénomène est particulièrement notable dans le cas de l'activité portuaire pour les sites PEB et MAJOR bien que cela ne concerne que certains composés spécifiques. En effet, comme le met en évidence l'évolution des profils journaliers des principaux polluants (Figure 23) sur le site PEB (les profils obtenus sur le site MAJOR sont similaires), la corrélation entre ces profils et le profil journalier des arrivées et départs de navires (Figure 20) est contrastée :

* Elle peut être très marquée (cas du NO, du BC, du nombre de particules ultrafines (PN), du Vanadium (V) ou encore du Nickel (Ni)). L'augmentation de la dispersion des concentrations, des maximas et l'écart entre les concentrations moyennes et médianes, sur les périodes d'arrivées et de départs de navires, témoignent de l'importance de la contribution de leurs émissions aux concentrations mesurées sur le port. Pour le diamètre moyen des particules, lors des arrivées et départs des navires la dispersions des diamètres de particules se resserre vers de plus fines particules (~50 nm). Cette observation confirme l'intérêt d'étudier les particules submicroniques dans le cadre de l'étude de l'impact des émissions maritimes sur la qualité de l'air.

* Pour les autres substances (cas du dioxyde de soufre pour la phase gazeuse et des sulfates ou de la matière organique pour la phase particulaire), une corrélation est observée mais celle-ci est beaucoup moins marquée. Pour le dioxyde de soufre ($SO_2$), les concentrations moyennes et les extrema connaissent également une légère augmentation lors des périodes d'arrivées et de départs des navires. Cette augmentation est particulièrement remarquable le matin mais s'étend sur une période plus longue que pour les autres composés, ce qui laisse supposer la contribution d'autres sources. Cette situation pourrait être liée à la levée des brises de mer, qui ramènent vers Marseille les émissions des zones industrielles de Fos et Lavéra, précédemment dispersées vers la mer par les brises de terre nocturnes. Concernant le soufre particulaire (sulfate), son cycle journalier ne suit pas celui du soufre en phase gazeuse et présente une augmentation des concentrations dans l'après-midi principalement gouvernée par son cycle de formation photochimique. Il est à noter que la réduction des teneurs en soufre dans les carburants mise en place ces dernières années (teneur de 0,1 % pour les navires à quai depuis 2015 et 0,5 % pour les navires en navigation depuis 2020) pourrait expliquer la faible intensité des concentrations en soufre générées par les navires au regard des autres sources de soufre et notamment du sulfate secondaire. En effet, comme en témoigne l'évolution du cycle du journalier du soufre gazeux entre avant et après la mise en place de la nouvelle réglementation (voir Figure 67 en ANNEXE 8), ce dernier n'est, contrairement à avant, plus un très bon traceur des émissions des navires. Dans le cas de l'aérosol organique (OA), les concentrations moyennes augmentent légèrement lors des périodes d'arrivées et de départs des navires mais elles accroissent principalement la nuit (variabilité des concentrations et extrema plus importants) en raison du régime de brise de terre nocturne qui ramène les émissions de la ville sur le site de mesures. L'OA n'est donc pas un bon traceur des émissions des navires.

<figure><img src="image_31.png" /></figure>
<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Figure 21. Évolution temporelle des principaux polluants lors de la campagne « PAREA 2021 » sur les sites de mesures implantés au cœur de la zone portuaire (site PEB (a) et site MAJOR (b)) ainsi que sur le site représentatif de la pollution urbaine de fond (site MRS-LCP (c)).</figcaption></figure>
<figure><img src="image_33.png" /></figure>

Figure 22. Evolution temporelle de la distribution granulométrique des particules lors de la campagne « PAREA 2021 » sur les sites de mesures implantés au cœur de la zone portuaire (site PEB (a) et site MAJOR (b)) ainsi que sur le site représentatif de la pollution urbaine de fond (site MRS-LCP (c)). L'axe des y correspond au diamètre des particules $D_p$ en nm et la barre de couleur indique la concentration $dN/d\log D_p$ (part.cm$^{-3}$).
<figure><img src="image_34.png" /></figure>

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

<figure><img src="image_36.png" /></figure>

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>Figure 23. Profils journaliers du monoxyde d'azote (NO), du Black Carbon (BC), des particules ultrafines et de leur diamètre moyen, du vanadium (V), du nickel (Ni), du dioxyde de soufre (SO₂), des sulfate (SO₄²⁻) et de l'aérosol organique (OA) lors de la campagne « PAREA 2021 » sur le site PEB.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Figure 24. Graphiques de fonctions de probabilité conditionnelle bivariée (CBPF) mettant en évidence la localisation des sources générant les concentrations les plus élevées pour (a) le NO, (b) les PN, (c) le BC, (d) le V, (e) le Ni, (f) le SO₂, (g) le SO₄²⁻ et (h) l'OA lors de la campagne « PAREA 2021 » sur les sites de PEB et MAJOR. L'axe radial</figcaption></figure>
indique la vitesse du vent en m/s, et la barre de couleur indique la probabilité qu'une espèce soit supérieure au 80ème
percentile du composé.

L'influence des activités portuaires peut également être mise en évidence grâce à la fonction de probabilité conditionnelle bivariée (CBPF) (Uria-Tellaetxe and Carslaw, 2014), appliquée aux différents polluants. Cette méthode, largement utilisée pour identifier et localiser des sources d'émissions (Adotey et al., 2022; Ryder et al., 2020; Toscano et al., 2022), illustre graphiquement la probabilité que les concentrations d'un composé dépassent son 80ème percentile en fonction des vitesses et des directions du vent, représentées en coordonnées polaires. Les graphiques CBPF des composés identifiés précédemment comme potentiels traceurs de l'activité portuaire sont présentés en page suivante (Figure 24).

Ces CPBF révèlent que les concentrations les plus élevées sont souvent enregistrées lorsque les sites de mesures sont situés sous les vents des terminaux d'amarrage ou des voies d'accès des navires au port, à l'exception de l'aérosol organique (OA). Pour l'OA, les concentrations les plus élevées sont observées lorsque le site de mesures est exposé aux émissions des navires mais également, et de façon plus fréquente, lorsqu'il est sous les vents des émissions de la ville.

Ainsi, même pour des composés comme les sulfates (SO4²⁻) et l'aérosol organiques (OA), identifiés comme traceurs moins spécifiques des émissions de navires lors de l'analyse du cycle journalier des concentrations, l'analyse des concentrations maximales indique que les émissions des navires peuvent ponctuellement influencer significativement les concentrations de ces polluants.

### 3.1.3.1. Les Composés Organiques Volatils

#### COV mesurés sur PEB

80 COV (oxygénés et hydrocarbonés combinés) ont été mesurés sur PEB à l'aide de deux TD-GC-FID et d'un PTR-ToF-MS. Les concentrations mesurées présentent un profil journalier durant la campagne de mesure avec des niveaux élevées la nuit et plus faibles le jour (Figure 25). L'évolution temporelle du NO est également présentée. Le NO montre des pics beaucoup plus brefs que les COV. La durée de vie faible du NO (quelques secondes) indique des émissions proches de la station de mesure.

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>Figure 25 : Concentrations en COV totaux (rouge), Hydrocarbonés non méthaniques (HCNM) totaux (bleu) et NO (noir) mesurés sur le site PEB lors de la campagne « PAREA 2021 »</figcaption></figure>

Les composés oxygénés sont très majoritaires concernant les concentrations mesurées à PEB représentant à eux-seuls 86% des concentrations mesurées sur le site contre 14% pour les HCNM (Figure 26). Cette observation met en avant la nécessité de déployer des appareils capables de mesurer ces composés en particulier.
<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Figure 26 : Concentration moyenne (en µg/m³) et parts relatives des différentes familles de COV mesurées à PEB lors de la campagne « PAREA 2021 »</figcaption></figure>

## COV mesurés sur MRS-LCP

Sur MRS-LCP, un total de 53 COV (exclusivement hydrocarbonés) ont été mesurés à l'aide de deux TD-GC-FID. Les concentrations mesurées à MRS-LCP présentent un profil chimique quasi identique lorsque les résultats de la campagne de juin 2021 sont comparées avec des mesures réalisées en juin 2019, confirmant la bonne représentativité des mesures effectuées durant les deux campagnes de mesure. En comparaison avec les concentrations mesurées à PEB, l'amplitude de variations des concentrations en HCNM mesurées sur MRS-LCP est similaire à celle de PEB. Toutefois les cycles journaliers sont moins marqués (Figure 27). Ceci s'explique par la localisation de la station de mesure qui est affectée par les COV émis par les activités anthropiques dans tous les secteurs de vent alors que le site de PEB présente une variabilité plus contrastée suivant les secteurs de vent.

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Figure 27 : Concentrations en COV (bleu) et en NO (noir) mesurées sur MRS-LCP lors de la campagne « PAREA 2021 »</figcaption></figure>

<figure><img src="image_47.png" /></figure>
La comparaison des concentrations mesurées sur le site de fond urbain (MRS-LCP) et sur les sites implantés au cœur de la zone portuaire (PEB et MAJOR) ainsi que l'étude de leur évolution temporelle et de leur provenance montre clairement une influence des activités portuaires sur les niveaux de concentrations et notamment les maximas.

L'analyse approfondie des résultats de cette campagne de mesures permettra de définir le profil physique et chimique des émissions des navires (Cf. paragraphe 3.2), de valider les modèles de dispersion employés (Cf. paragraphe 3.3) et de quantifier la contribution des navires à la dégradation de la qualité de l'air en champs proche et lointain (Cf. paragraphe 3.4).

## 3.2. Caractérisation physique et chimique des émissions de la source « navires »

La caractérisation physique et chimique des émissions de la source navires, également connue sous le terme de profils d'émission, a été établie à partir des résultats des mesures réalisées sur les sites implantés le long des quais au cœur de la zone portuaire (sites PEB et MAJOR). Cette caractérisation s'est appuyée sur deux stratégies complémentaires :

* **Méthode des facteurs d'émission (FE)** (décrite au paragraphe 2.2)

Cette méthode a été appliquée à l'ensemble des composés mesurés lors de la campagne à l'exception des Eléments Traces Métalliques (ETM ou métaux) et des Composés Organiques Volatiles Non Méthanique (COVNM). Pour ces deux familles de composés, l'approche par la méthode FE s'est révélée inadaptée pour différentes raisons :

* **Pour les ETM** : Bien que le pas de temps de mesure (30 minutes) ait été défini pour se rapprocher de la durée réelle des panaches (durée moyenne comprise entre 2 et 14 minutes), tout en maintenant des limites de détection (DL) raisonnables, celui-ci ne permet pas une quantification des métaux associés aux panaches émis par les navires. En effet, comme l'illustre la Figure 28, chaque panache détecté se résume à une élévation d'un seul point de concentration par rapport au bruit de fond contrairement aux autres composés mesurés avec un pas de temps plus fin.

* **Pour les COV** : Deux types d'analyseurs ont été utilisés lors de la campagne de mesures :

- Des GC-FID pour mesurer les COVNM en C2-C12 et en C6-C16 avec une résolution temporelle d'une heure. La résolution de ces analyseurs est, tout comme pour les métaux, insuffisante pour quantifier les COVNM dans les panaches de navire par la méthode des FE.

- Un PTR-ToF-MS pour mesurer des COVNM à l'état de trace avec une résolution temporelle de 10 secondes. Malgré, une résolution temporelle adaptée à la durée des panaches, la faible occurrence de la présence de COVNM en quantité suffisante pour être quantifiés (élévation des concentrations supérieure à 3 fois le bruit de fond), n'a pas permis d'obtenir un profil statistiquement fiable (Cf. détail au paragraphe 3.2.1.1).

* **Modélisation factorielle PMF** (décrite au paragraphe 2.3)

Face aux limitations rencontrées pour les ETM et les COVNM avec la méthode des FE, la méthode PMF a été privilégiée pour élaborer les profils d'émission de ces deux familles de composés.
<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>Figure 28. Panache de navire détecté le 11/06/2021 sur le site PEB lors de la campagne « PAREA 2021 ». Evolution temporelle (a) des concentrations principaux polluants (b) de la distribution granulométrique des particules, (c) des concentrations d'une sélection de métaux et (d) des concentrations d'une sélection de COVNM mesurés à l'aide du PTR-ToF-MS.</figcaption></figure>

### 3.2.1. Facteurs d'émission

Au total, un peu plus de 350 panaches de navires cumulant près de 85 heures d'observations ont été identifiés grâce à l'analyse croisée des conditions météorologiques, du positionnement des navires et des concentrations mesurées à haute résolution temporelle lors de la campagne.

L'étude détaillée des navires à l'origine de ces panaches en considérant leurs conditions opérationnelles au moment de l'émission, révèle que les panaches identifiés couvrent :

* **Plus de 50 navires différents**

Cette diversité de navires témoigne de l'efficacité des mesures fixes pour capter un large éventail de navires contrairement à d'autres méthodologies telles que les mesures directes à la cheminée, les mesures dans les panaches (à l'aide de drones ou de navires suiveurs) ou encore les mesures sur banc d'essai en laboratoire qui tendent à limiter l'échantillonnage à un nombre réduit de navires (Celik et al., 2020; Grigoriadis et al., 2021).

* **7 catégories de navires distinctes**

Parmi ces catégories, les ferries et les navires de croisière se distinguent nettement en nombre. Cette prédominance reflète fidèlement la répartition du trafic maritime du port de Marseille, ces deux catégories représentant 40 % des escales de navires recensées à Marseille en juin 2021 (en excluant les pilotines, les navires de plaisance, et les navettes de passagers). Les autres catégories, classées ci-après par fréquence décroissante, les cargos, les remorqueurs, les navires de ravitaillement.

* **3 phases opérationnelles : « à quai », « en manœuvre » et « en navigation »**

Les panaches identifiés proviennent majoritairement de navires « en navigation » ou « à quai » (84 % des panaches). Les 16 % restant sont répartis uniformément entre les panaches issus de navires « en manœuvre » et ceux pour lesquels une distinction claire des phases opérationnelles n'était pas possible, notamment dans les cas de navires ayant alterné rapidement entre manœuvre et navigation. Cette répartition varie cependant selon le type de navire. Pour les navires de croisière, la phase « à quai » est prédominante (90%), tandis que pour les autres catégories, c'est la phase « en navigation » qui prédomine (80 %) à l'exception des navires de ravitaillement où une répartition équilibrée entre « en navigation » et « en manœuvre » est observée.

* **Une gamme de vitesse de navigation restreinte**

En dehors de la phase « à quai », la plupart des panaches (95%) ont été détectés alors que les
navires naviguaient dans le port ou à proximité de celui-ci à une vitesse inférieure à 10 nœuds (vitesse limite réglementaire à l'intérieur du port (Marseille Fos Port, 2023). Cette vitesse réduite représente généralement une charge moteur inférieure à 25 % (Jeong et al., 2023; Knudsen et al., 2022; Lack and Corbett, 2012) ce qui dans certaines études est considéré comme une phase « manœuvre » (Grigoriadis et al., 2021; Jeong et al., 2023; Kuittinen et al., 2021).

* Des panaches âgés de moins de 10 minutes

L'âge de chaque panache, ou plus précisément son temps de résidence dans l'atmosphère avant sa mesure a été estimé par approximation. Sans considérer la vitesse de sortie à l'échappement, cette estimation s'est basée sur la vitesse moyenne du vent durant l'évènement et sur la distance séparant le navire du site de mesures au moment où la concentration des polluants était maximale. Il a ainsi été constaté que l'âge de la grande majorité des panaches (90%) n'excédait pas 10 minutes, avec des distances parcourues le plus souvent inférieures à 750 mètres.

Les répartitions des panaches identifiés par catégories de navires en fonction des paramètres décrits précédemment (phase opérationnelle, vitesse des navires et âge des panaches) sont présentées en ANNEXE 4.

Cette étude intègre un échantillon des panaches de plus de 50 navires, couvrant principalement leurs activités portuaires, telles que le stationnement, les manœuvres d'accostage et d'appareillage, l'entrée et la sortie du port, et ce dans un périmètre de moins de 750 mètres des côtes. Cette zone est particulièrement intéressante, car c'est là que les émissions des navires impactent le plus la qualité de l'air des villes portuaires et la santé des populations (Toscano, 2023; Viana et al., 2020).

La suite de cette partie s'attache à définir les profils chimiques des phases gazeuses et particulaires de ces panaches.
### 3.2.1.1. Caractérisation de la phase gazeuse

Les facteurs d'émissions (EF) des composés caractéristiques de la phase gazeuse des panaches de navires identifiés lors de la campagne sont illustrés sous forme de diagramme en boîte en Figure 29 (pour les analyses statistiques détaillées se référer au Tableau 18 de l'ANNEXE 5). Les Composés Organiques Volatiles Non Méthaniques (COVNM) et l'ammoniac (NH₃) ne sont pas inclus dans ces diagrammes car leurs valeurs médianes et leurs percentiles sont inférieures aux limites de détection, à l'exception des COVNM aromatiques en C8 et du toluène. Ces exceptions seront présentées plus en détail dans la suite de ce paragraphe.

<figure><img src="image_49.png" /></figure>

**Figure 29.** Distribution des facteurs d'émission (EF) des composés caractéristiques de la phase gazeuse exprimés en g.(kg fuel)¹ de l'ensemble des panaches identifiés lors de la campagne « PAREA 2021 ». Pour chaque diagramme en boîte, la boîte colorée représente l'intervalle entre le 25ème percentile (P25) et le 75ème percentile (P75), la barre d'erreur verticale représente l'intervalle entre le 10ème percentile (P10) et le 90ème percentile (P90), la ligne horizontale noire représente la médiane, le cercle blanc représente la moyenne et les points gris représentent les extrema.

La grande variabilité des facteurs d'émission observée dans cette étude concorde avec celle identifiée dans la littérature, comme en témoignent les références compilées en ANNEXE 6. Cette variabilité est accentuée lorsque les EF sont comparés sans tenir compte des caractéristiques spécifiques des navires ou des carburants employés. En effet, des recherches approfondies ont révélé l'impact de paramètres clés sur les EF. Par exemple, Sugrue et al. (2022) ont observé que les EF des NOₓ sont plus élevés lors de la phase opérationnelle « à quai » et diminuent à mesure que la vitesse des navires augmente durant la phase « en navigation » alors que Grigoriadis et al. (2021) ont constaté que les EF des NOₓ dépendent essentiellement du type de moteur (deux temps ou quatre temps) et de son âge. Celik et al. (2020) ont,

<footnote>* Nombre de panaches étudiés - ** Nombre de panaches quantifiés - *** Durée totale des panaches quantifiés (heure) **** Nombre de navires différents des panaches quantifiés</footnote>
quant à eux, démontré que les EF du SO₂ diminuent avec l'augmentation de l'humidité absolue de l'air. De façon générale, la relation entre les EF et les paramètres des navires ou les conditions atmosphériques est extrêmement complexe et varie selon le navire et la région géographique.

La suite de ce paragraphe compare les facteurs d'émission (EF) des différents composés analysés avec ceux rapportés dans la littérature ainsi qu'avec ceux employés dans l'estimation des cadastres d'émission pour les modélisations de dispersion atmosphérique (ces références sont compilées en ANNEXE 6). Il se concentre également sur l'identification des paramètres qui influencent ces EF. Afin de faciliter la lisibilité des représentations graphiques :

* Les phases « en manœuvre » et « en navigation » ont été regroupées en un seul groupe dénommé « en manœuvre / en navigation ». Ce regroupement, incluant les panaches associés à l'une et/ou l'autre de ces phases, a été réalisé en raison des similitudes observées concernant les facteurs d'émissions de la majorité des polluants étudiés. Ce choix est conforté par le fait que les vitesses des navires (généralement inférieures à 10 nœuds dans ces phases) sont souvent considérées dans certaines études comme appartenant à un seul et même groupe (Grigoriadis et al., 2021; Jeong et al., 2023; Kuittinen et al., 2021) et qu'elles permettent de distinguer les sous-groupes. En effet, les navires « en manœuvre » ont principalement des vitesses inférieures à 5 nœuds, tandis que celles des navires « en navigation » sont principalement supérieures à 7 nœuds.

* Les catégories de navire suivantes - navires de ravitaillement, navettes de passagers, pilotines, remorqueurs et navires destinés au sauvetage en mer - ont toutes été regroupées sous l'appellation « autres navires ». Ce regroupement résulte de la faible diversité des navires représentés et/ou du faible nombre de panaches identifiés. La catégorie des bateaux de plaisance y a également été ajoutée afin de maintenir une cohérence entre la caractérisation de la phase gazeuse et celle de la phase particulière. En effet, comme les bateaux de plaisance ont été identifiés uniquement sur le site MAJOR, aucune caractérisation chimique de la phase particulière n'a pu être réalisée pour cette catégorie.

Lorsque des écarts statistiquement significatifs seront observés au sein de ces regroupements, ils feront l'objet d'une discussion dans le corps du texte.

La distribution des facteurs d'émission des panaches étudiés ne suit pas une loi normale, par conséquent les résultats sont systématiquement présentés sous forme de médiane [25ème - 75ème percentiles]. Les évaluations de significativité lors de la comparaison de groupes ont été réalisées à l'aide des tests statistiques de Kruskal-Wallis suivi de tests post-hoc Dunn avec correction de Bonferroni.

* **Oxydes d'azote (NOₓ)**

La médiane des facteurs d'émission de NOₓ (EFNOₓ) des panaches étudiés (37 g/kgfuel [28-48]) est comparable à la gamme basse des valeurs rapportées dans la littérature pour les navires utilisant du fuel (moyenne de 57 ± 26 g/kgfuel) et 2 fois plus faible que la valeur prise en compte dans les cadastres d'émission qui représente elle la gamme haute des valeurs de la littérature (80,0 g/kgfuel). Seul 2 % des 350 EF déterminés à partir des panaches de navires dépasse cette valeur de 80 g/kgfuel.

La médiane des EFNO (14 g/kgfuel [9-16]) est nettement inférieure aux valeurs rapportées dans la littérature (moyenne de 70 ± 34 g/kgfuel). Pour comprendre cette différence, il est important de rappeler que les EF de la littérature proviennent souvent de mesures réalisées directement à l'échappement des moteurs des navires, où les émissions de NOₓ sont constituées à plus de 90 % de NO (Zhao et al., 2020). Cet équilibre est rapidement modifié dans l'atmosphère, où le NO s'oxyde rapidement en NO₂. Cette réaction d'oxydation est pilotée par l'ozone (O₃) (voir réaction (R1) dans les panaches au début de leur dispersion car les concentrations initiales de NO dans les gaz d'échappement sont beaucoup plus élevées que les concentrations ambiantes d'O₃ (voir Figure 28a). Cela réduit localement les concentrations d'ozone (O₃) et diminue le ratio NO/NOₓ.

$$ \mathrm{NO} + \mathrm{O}_3 \longrightarrow \mathrm{NO}_2 + \mathrm{O}_2 \quad (\mathrm{R}1) $$

C'est pourquoi la majorité des études ne rapporte explicitement que le facteur d'émission de NOₓ. Néanmoins, certaines études prenant en compte cette oxydation (mesures environnementales) rapportent des EFNO du même ordre de grandeur que ceux déterminés dans le cadre de la présente étude (7 ± 1 g/kgfuel (Celik et al., 2020) et 16 ± 11 g/kgfuel (Diesch et al., 2013)).

L'analyse des paramètres identifiés dans la littérature comme influençant les performances des moteurs de navires en termes d'émissions de NOₓ, tels que la phase opérationnelle, la vitesse des navires / charge moteur, la catégorie de navire / puissance moteur, l'âge du moteur ou encore celui
du panache (Celik et al., 2020; Grigoriadis et al., 2021; Huang et al., 2018; Peng et al., 2020; Sugrue et al., 2022); a permis de mettre en évidence que les paramètres influençant le plus les EFNOx dans la présente étude étaient l'âge du panache (ou temps de résidence) et dans une moindre mesures la catégorie de navires.

Comme l'illustre la Figure 30, en journée, plus l'âge du panache augmente plus les ratios NO/NOx et les EFNOx diminuent alors que la nuit ces variables restent stables. Le jour, le ratio NO/NOx qui témoigne du vieillissement du panache diminue rapidement de 0,9 à l'émission (Zhao et al., 2020) à 0,4 pour les plus jeunes panaches pour atteindre 0,3 pour des âges de panaches supérieurs à 15 minutes. Cette dernière valeur se rapproche de la valeur correspondant à l'équilibre photochimique (0.2) suggérée par Celik et al. (2020), pour des panaches âgés de plus de 30 minutes. De plus, la diminution diurne des EFNOx d'un facteur 2 entre les plus jeunes et les plus vieux panaches suggère l'existence de puits de NOx impliquant des réactions photochimiques avec des radicaux tels que OH, HO2 et RO2 ou avec des COV (Celik et al., 2020). Ces réactions pourraient mener à la formation d'acide nitrique et, à travers des réactions hétérogènes, à la production d'aérosols contenant des nitrates ou des organo-nitrates.

<figure><img src="image_50.png" /></figure>

* Nombre de panaches étudiés - ** Nombre de panaches quantifiés - *** Durée totale des panaches quantifiés (heure) **** Nombre de navires différents des panaches quantifiés

**Figure 30.** Distribution (a) des ratios NO/NOx et (b) des facteurs d'émission (EF) de NOx en fonction de l'âge du panache exprimé en minute. Pour chaque diagramme en boîte, la boîte colorée représente l'intervalle entre le 25ème percentile (P25) et le 75ème percentile (P75), la barre d'erreur verticale représente l'intervalle entre le 10ème percentile (P10) et le 90ème percentile (P90), la ligne horizontale noire représente la médiane, le cercle blanc représente la moyenne et les points gris représentent les extrema.

De plus, comme l'illustre la Figure 31, les catégories incluses dans le groupe « autres catégories » présentent des EFNOx plus faibles que les navires de croisières, les cargos et les ferries. En réalité, ce sont les deux catégories « bateaux de plaisance » et « navettes de passagers » incluses dans ce groupe qui présentent des EFNOx 1,5 fois plus faibles que toutes les autres catégories confondues (31 g/kgfuel [23-35] contre 40 g/kgfuel [32-51]) et ce probablement en raison de la faible puissance moteur de ces navires (Sinha et al., 2003) ou du carburant employé qui dans le cas des bateaux de plaisance peut-être de l'essence. Cette figure illustre également, l'absence de variation significative des EF en fonction de la phase opérationnelle et confirme que les EFNOx des navires « à quai » ou avec une charge moteur < 30% sont du même ordre de grandeur (Grigoriadis et al., 2021). À noter que pour les ferries « à quai », les EF observés sont plus faibles en raison de la faible quantité de panaches identifiés combinée à une plus forte proportion de panaches âgés de plus de 10 minutes identifiés le jour.
<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>Figure 31. Distribution des facteurs d'émission (EF) de NOₓ en fonction de la catégorie et de la phase opérationnelle des navires. Pour chaque diagramme en boîte, la boîte colorée représente l'intervalle entre le 25ème percentile (P25) et le 75ème percentile (P75), la barre d'erreur verticale représente l'intervalle entre le 10ème percentile (P10) et le 90ème percentile (P90), la ligne horizontale noire représente la médiane, le cercle blanc représente la moyenne et les points gris représentent les extrema.</figcaption></figure>

Concernant l'âge du moteur issu des données de suivi des navires (Automatic Identification System (AIS)), l'analyse des EFNOₓ n'a pas permis de démontrer l'influence des réglementations Tier sur la production de NOₓ imposées par la convention MARPOL (Tier 0 moteurs construits avant 2000, Tier I avant 2011, Tier II avant 2016 et Tier III après 2016). Ce résultat suggère, à l'instar de Knudsen et al. (2022) et Sugrue et al. (2022), que ces réglementations influencent peu les émissions de NOₓ notamment dans le cas de faibles charges moteurs et pour les catégories de navires Tier 0 et Tier 1 (catégories les plus représentées (90% des panaches étudiés pour lesquels l'âge moteur était connu)).

## Dioxylde de soufre (SO₂)

La médiane des facteurs d'émission de SO₂ (EFSO₂) des panaches étudiés (0,4 g/kgfuel [<0,1-0,7]) est comparable aux valeurs rapportées dans la littérature pour les navires utilisant du fuel avec des teneurs en soufre < 0,1 % (moyenne de 1,1 ± 1,0 g/kgfuel) mais plus de 5 fois plus faible que la valeur prise en compte dans les inventaires d'émission (2,0 g/kgfuel) qui représente la gamme haute des valeurs de la littérature.

L'analyse des paramètres susceptibles d'influencer les EFSO₂ (catégorie de navire, phase opérationnelle, puissance moteur, âge du panache...) révèle que les émissions de SO₂ dépendent principalement de la catégorie de navires et de la phase opérationnelle. En effet, comme l'illustre la Figure 32, les navires équipés de moteur de plus 10 000 kWh (croisières, ferries et cargos) émettent davantage de SO₂ que les navires disposant de moteurs de moins de 4 000 kWh (autres catégories). De plus, les navires « à quai », qui utilisent leurs moteurs auxiliaires génèrent moins de SO₂ que les navires « en navigation » et/ou « en manœuvre » employant principalement leur moteur principal. Concernant les phases « en navigation » et/ou « en manœuvre », une distinction notable des émissions de SO₂ est observée entre les arrivées et les départs avec des émissions plus élevées lors des arrivées. Cette distinction est d'autant plus prononcée quand le nombre de panaches identifiés dans ces phases est élevé, comme c'est le cas pour les ferries. Pour les croisières, les cargos et les navires de ravitaillement (inclus dans le regroupement « autres navires »), la même tendance est observée, bien que le nombre de panaches à l'arrivée et au départ soit moins important. Deux hypothèses pourraient expliquer l'écart des émissions de SO₂ entre arrivées et départs. Cet écart pourrait refléter la période transitoire durant laquelle le navire opère le changement de carburant requis dans la rade de Marseille (passage de carburants avec une teneur en soufre de 0,5 % à 0,1 % en réponse aux réglementations). Une autre hypothèse serait liée à l'utilisation des scrubbers en boucle ouverte, dont l'arrêt est imposé dans la rade de Marseille. En effet, l'usage des scrubbers à boucle ouverte est interdit partout en France, dans la bande littorale des 3 milles nautiques depuis le 01/01/2022. Lors de l'arrêt de ce type de scrubber, une augmentation temporaire des émissions de SO₂ est observée (Teinilä et al., 2018).

<footnote>* Nombre de panaches étudiés</footnote>

<footnote>** Nombre de panaches quantifiés</footnote>

<footnote>*** Durée totale des panaches quantifiés (heure)</footnote>

<footnote>**** Nombre de navires différents des panaches quantifiés</footnote>
<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>Figure 32. Distribution des facteurs d'émission (EF) de SO₂ en fonction de la catégorie et de la phase opérationnelle des navires. Pour chaque diagramme en boîte, la boite colorée représente l'intervalle entre le 25ème percentile (P25) et le 75ème percentile (P75), la barre d'erreur verticale représente l'intervalle entre le 10ème percentile (P10) et le 90ème percentile (P90), la ligne horizontale noire représente la médiane, le cercle blanc représente la moyenne et les points gris représentent les extrema</figcaption></figure>

En conclusion, comme de nombreuses études ont pu le mettre en exergue (Grigoriadis et al., 2021; Huang et al., 2018; Zhao et al., 2020), les émissions de SO₂ dépendent principalement de la teneur en soufre dans le combustible employé. Lors de la campagne, tous les panaches de navires « à quai » présentaient des teneurs en soufre < 0,1 %. Pour les navires « en navigation », les teneurs en soufre étaient systématiquement < 0,5 % et seuls 10 % des panaches mesurés présentaient des teneurs en soufre supérieures à 0,1 % incluant principalement des navires à l'arrivée.

## Monoxyde de carbone (CO)

La médiane des facteurs d'émission de CO (EFco) des panaches étudiés (5,4 g/kgfuel [<1,3-9,3]) est comparable aux valeurs rapportées dans la littérature pour les navires utilisant du fuel dont la teneur en soufre est < 0,1 % (moyenne de 5,7 ± 8,6 g/kgfuel) et à la valeur prise en compte dans les cadastres d'émission (7,5 g/kgfuel) pour ce type de carburant.

L'analyse des paramètres susceptibles d'influencer les EFco (catégorie de navire, phase opérationnelle, puissance moteur, âge du panache...) révèle que les émissions de CO dépendent principalement de la phase opérationnelle (Figure 33).

<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>Figure 33. Distribution des facteurs d'émission (EF) de CO en fonction de la phase opérationnelle des navires. Pour chaque diagramme en boîte, la boite colorée représente l'intervalle entre le 25ème percentile (P25) et le 75ème percentile (P75), la barre d'erreur verticale représente l'intervalle entre le 10ème percentile (P10) et le 90ème percentile (P90), la ligne horizontale noire représente la médiane, le cercle blanc représente la moyenne et les points gris représentent les extrema</figcaption></figure>
Les navires « à quai » émettent moins de monoxyde de carbone (CO) comparativement aux navires « en navigation » et/ou « en manœuvre ». Les émission de CO n'étant pas ou peu influencées par le type de carburant (Petzold et al., 2011), la dépendance des émissions de CO aux phases opérationnelles des navires est attribuable à la charge moteur. L'augmentation de la charge moteur entraîne une élévation de la température de combustion, la rendant plus efficace et réduisant ainsi les émissions de CO (Agrawal et al., 2010; Zetterdahl et al., 2016). Les navires « à quai », qui utilisent principalement leurs moteurs auxiliaires fonctionnant à une charge moteur stable et optimale, émettent donc moins de CO que les navires « en navigation » et/ou « en manœuvre » qui utilisent leur moteur principal à des charges plus faibles et moins stables. L'effet de la température de combustion se reflète aussi au sein de la phase « en navigation » et/ou « en manœuvre », avec des émissions plus importantes observées au départ qu'à l'arrivée, en raison du démarrage récent des moteurs et des conditions de combustion incomplète qui en résultent. Par ailleurs, des panaches présentant des facteurs d'émission particulièrement élevés (30-100 g/kg<sub>fuel</sub>) ont été observés. Ces niveaux élevés sont probablement liés à des changements de régime moteur lors de phases d'accélération ou de décélération (Bai et al., 2020; Huang et al., 2018; Jiang et al., 2021) car ces panaches sont systématiquement captés à la sortie du port.

* Méthane (CH₄)

La médiane des EF des panaches étudiés (0,4 g/kg<sub>fuel</sub>) est comparable aux EF de la littérature pour les navires utilisant du fuel (moyenne de 0,2 ± 0,4 g/kg<sub>fuel</sub>) et à la valeur prise en compte dans les cadastres d'émission (0,3 g/kg<sub>fuel</sub>). Toutefois, la moyenne (1,3 ± 0,3 g/kg<sub>fuel</sub>) est plus élevée en raison de panaches qui présentent des EF plus élevés. Près de 10% des panaches présentent des EF > 1,0 g/kg<sub>fuel</sub>. L'analyse des différents paramètres des navires à notre disposition (phase opérationnelle, vitesse de circulation, catégorie de navire...) ne permet pas de mettre en évidence de différence significative entre le cluster avec des EF > 1,0 g/kg<sub>fuel</sub> et le cluster présentant des EF comparables à ceux de la littérature. L'analyse de la distribution des EF des NOₓ et du SO₂ dans ces 2 clusters ne permets pas d'identifier de navires employant des carburants composés de méthane tel que le GNL ou le GTL pour lesquels les EF de ces composés sont plus faibles.

Au regard des connaissances de la zone d'étude plusieurs hypothèses peuvent être envisagées pour expliquer les EF plus élevés, celles-ci pouvant être combinées :

* Certains panaches pouvant être issus de multiples navires de même catégories (cas principalement des navires « à quai »), un des navires pourraient employer un moteur hybride à 2 carburants (fioul + GNL) ou un moteur fonctionnant au gaz naturel ou au GNL et augmenter le facteur d'émission sans que celui-ci soit du niveau d'un navire fonctionnant au GNL. Cette hypothèse serait la plus probable pour les EF des navires de croisière « à quai » souvent issus de plusieurs navires.

* Une autre hypothèse envisagée est celle de capter des démarrages moteurs lors desquels une combustion incomplète ponctuelle engendrerait des émissions de CH₄ plus importantes. Toutefois l'absence de corrélation entre le CH₄ et le CO (traceur d'une combustion incomplète (Latarche, 2021)) ne favorise pas cette hypothèse.

* Une pilotine fonctionnant au GTL (carburant composé de méthane liquéfié) accompagne systématiquement les navires lors de leur entrée ou de leur sortie du port et ce dès l'entrée du chenal jusqu'au quai d'amarrage ou inversement. Ainsi, une des hypothèses potentielles pour les navires « en navigation » est de capter simultanément les émissions du navire et les émissions de la pilotine fonctionnant au GTL. Le facteur d'émission de CH₄ ainsi calculé sous-estime les émissions de CH₄ de la pilotine car les concentrations sont rapportées aux concentrations totales de CO₂ émises par la pilotine et le navire (tirées principalement par celle du navire) mais à l'inverse surestime les EF du CH₄ du navire entrant ou sortant du port.

* L'hypothèse d'émissions océaniques diffuses de CH₄ a également été envisagées dans le cas des navires « en navigation », en raison de la faible profondeur des fonds au droit des site de mesures (inférieur à 10 m (Pairaud et al., 2011), de la température de l'eau et des conditions météorologiques en cette période de l'année. Des études spécifiques sur le méthane émis par les océans montrent que les émissions diffuses océaniques proches des côtes (< 2 000 m) contribue au flux diffusif de méthane le plus important en raison de la sursaturation des eaux de surface (Vogt et al., 2023). Cette sursaturation à proximité des côtes est à la fois liée aux émissions du plancher océanique et à la méthanogenèse du cycle microbien des composés de la matière organique dissoute dans l'eau et notamment du diméthylsulfure (DMS) (Weber
et al., 2019). Le brassage de l'eau liée au passage d'un navire pourrait accroître ces émissions diffuses. Toutefois, l'absence de DMS dans les panaches présentant des niveaux de CH₄ plus élevés ne favorise pas cette hypothèse.

* **Composés Organiques Volatiles Non Méthanique (COV)**

Pour la majorité des COV, les moyennes, médianes et percentiles des EF des panaches étudiés, basées sur les mesures environnementales mises en œuvre, sont inférieurs aux limites de détection (DL) qui varient entre 5 et 200 mg/kgfuel selon les composés (Tableau 18 de l'ANNEXE 5). Ces résultats corroborent les EF rapportés dans la littérature, où les EF, exclusivement dérivés de mesures directes à l'émission, sont généralement inférieurs à 30 mg/kgfuel (Agrawal et al., 2008b, 2010; Huang et al., 2018; Timonen et al., 2022).

En revanche, pour certains composés tels que les aromatiques en C8 et le toluène, les percentiles 90 sont supérieurs aux limites de détection ce qui indique que ces composés peuvent dans certains cas être émis en plus grande quantité et ce qui induit une valeur moyenne principalement gouvernée par les maximas. Néanmoins, les limites de détection et les incertitudes de mesures de ces composés ne permettent pas de statuer de façon fiable sur les cas engendrant de plus grandes quantités. Il semblerait toutefois qu'au regard des paramètres examinés (vitesse de circulation, catégorie de navire, âge du panache...), la phase opérationnelle et par conséquent les moteurs et le combustible utilisés, exerce l'influence la plus marquée. En effet, l'examen des EF selon la phase opérationnelle, détaillé dans le Tableau 19 de l'ANNEXE 5, révèle que :

* Pour le toluène, les EF des navires en phase « manœuvre » sont supérieurs aux autres phases opérationnelles. Huang et al. (2018) et Timonen et al. (2022) ont également mis en évidence ce phénomène lors de l'étude des émissions de navires (Cargo et Ro-ro Ferry) au cours de leurs différentes phases de navigation. L'étude de Huang et al. (2018) a même permis de mettre en évidence que, en phase « manœuvre », la quantité de toluène émise était quatre fois plus élevée lors de l'utilisation de carburant à faible teneur en soufre (0,4%) que pour des carburants à teneurs en soufre plus élevée (1,1%).

* Les aromatiques en C8 sont, quant à eux, émis en plus grande quantité lors des phases « à quai » et en « manœuvre » comme ont également pu le mettre en évidence Huang et al. (2018) et Timonen et al. (2022).

* **Ammoniac (NH₃)**

Les facteurs d'émission de l'ammoniac des panaches analysés sont systématiquement inférieurs à la limite de détection de 0,1 g/kgfuel à l'exception de deux panaches dont les EF sont très proches de cette limite, avec des valeurs de 0,12 et 0,15 g/kgfuel. Ces valeurs sont en accord avec les données de la littérature, qui rapportent une moyenne de 0,07 ± 0,14 g/kgfuel (tous types de carburants confondus).

> Les facteurs d'émission des composés gazeux émis par les navires, tels que déterminés dans cette étude, sont cohérents avec les valeurs documentées dans la littérature et sont donc représentatifs des flottes étudiées à l'échelle internationale. Cependant, ils peuvent être jusqu'à cinq fois inférieurs à ceux utilisés dans les cadastres d'émissions, en particulier pour les oxydes d'azote (NOx) et le dioxyde de soufre (SO₂).

La Figure 34 illustre la composition massique médiane de la phase gazeuse selon la phase opérationnelle des navires qui est le paramètre permettant le plus fréquemment d'expliquer les variations des EF des différents composés gazeux. Cette visualisation offre une vue d'ensemble du profil d'émission gazeux des navires (CO₂ exclu).
<figure><img src="image_54.png" /></figure>

Figure 34. Contributions relatives des facteurs d'émission des composés caractérisant la phase gazeuse hors dioxyde de carbone en fonction de la phase opérationnelle des navires (navires de plaisance exclu car cette catégorie de navires n'est représentée que pour la phase gazeuse) pour toutes les opérations, les phases à quai (Hotelling), les phases de manœuvre et de croisière, arrivées et départs. Le chiffre en gras au-dessus de chaque diagramme en bâtons indique la valeur absolue du facteur d'émission total des composés étudiés en g/kg<sub>fuel</sub> pour la phase opérationnelle considérée et N indique le nombre de panaches considérés.

Les émissions gazeuses des navires sont majoritairement composées d'oxydes d'azote (NOx : 86%) et de monoxyde de carbone (CO : 12%). Le dioxyde de soufre (SO2) et le méthane (CH4) constituent chacun environ 1%. Les autres composés, comme les composés organiques volatiles non méthaniques (COVNM), représentent moins de 0,1% de la phase gazeuse, mais peuvent représenter jusqu'à 10% dans certaines conditions opérationnelles.
### 3.2.1.2. Caractérisation de la phase particulaire

La phase particulaire des émissions des navires a été caractérisée à la fois en masse et en nombre de particules. Tout comme pour les composés caractéristiques de la phase gazeuse, les facteurs d'émissions (EF) du nombre de particules (PN) issus des mesures des compteurs de particules (CPC) et de la masse des particules obtenues à partir des mesures de la granulométrie des particules (SMPS) sont illustrés sous forme de diagramme en boîte en Figure 35 (pour les analyses statistiques détaillées, se référer au Tableau 18 de l'ANNEXE 5). La distribution des facteurs d'émission des panaches étudiés ne suit pas une loi normale, par conséquent les résultats sont systématiquement présentés sous forme de médiane [25ème - 75ème percentiles]. Les évaluations de significativité lors de la comparaison de groupes ont été réalisées à l'aide des tests statistiques de Kruskal-Wallis suivi de tests post-hoc Dunn avec correction de Bonferroni lorsque les différents groupes étudiés n'ont pas la même tendance centrale.

<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>* Nombre de panaches étudiés - ** Nombre de panaches quantifiés - *** Durée totale des panaches quantifiés (heure) - **** Nombre de navires différents des panaches quantifiés</figcaption></figure>

Figure 35. Distribution des facteurs d'émission (EF) des particules en nombre (PN) et en masse (PM), exprimés respectivement en part.(kg fuel)¹ et en g.(kg fuel)¹, de l'ensemble des panaches identifiés lors de la campagne « PAREA 2021 ». Pour chaque diagramme en boîte, la boîte colorée représente l'intervalle entre le 25ème percentile (P25) et le 75ème percentile (P75), la barre d'erreur verticale représente l'intervalle entre le 10ème percentile (P10) et le 90ème percentile (P90), la ligne horizontale noire représente la médiane, le cercle blanc représente la moyenne et les points gris représentent les extrema.

La médiane des facteurs d'émission du nombre de particules (EF<sub>PN</sub>) des panaches étudiés (6,7 10<sup>15</sup>.part/kg<sub>fuel</sub> [4,2-10,8]) est comparable aux valeurs rapportées dans la littérature pour les navires utilisant du fuel avec des teneurs en soufre < 0,1% (moyenne de 8,1 ± 14,1 10<sup>15</sup>.part/kg<sub>fuel</sub>).

Concernant les facteurs d'émission de la masse de particules (EF<sub>PM</sub>), le choix de retenir l'analyseur SMPS pour les estimer est fondé sur les comparaisons réalisées entre les différents analyseurs permettant d'obtenir la masse des particules (voir ANNEXE 7). Ces inter-comparaisons ont montré que l'OPC pouvait sous-estimer les concentrations en PM₁ jusqu'à un facteur 3, particulièrement lorsque les sites de mesures étaient sous les vents de panaches de navires et ce en raison de son incapacité à mesurer les particules de diamètre inférieur à 250 nm. En conséquence, l'OPC n'a pas été jugé approprié pour déterminer les EF<sub>PM</sub> des navires. Bien que le SMPS et le HR-ToF-AMS associé au MAAP aient montré une forte corrélation, seul le SMPS a été retenu, malgré son pas de temps relativement élevé (2 minutes), car le HR-ToF-AMS n'était déployé que sur le site PEB. Le calcul des EF<sub>PM₁</sub> et EF<sub>PM₂.₅</sub> à partir de l'OPC a néanmoins permis de mettre en évidence que les PM₂.₅ émises par les navires sont principalement constituées de PM₁, contribuant en moyenne à plus 80% des PM₂.₅. La médiane des facteurs d'émission de la masse de particules panaches étudiés ainsi obtenue (1,0 g/kg<sub>fuel</sub> [<0,4-2,25]) est comparable à la gamme haute des valeurs rapportées dans la littérature pour les navires utilisant du fuel avec des teneurs en soufre < 0,1% (moyenne de 0,6 ± 0,2 g/kg<sub>fuel</sub>). En tenant compte du ratio PM₁/PM₂.₅, les EF estimés s'alignent également sur la valeur prise en compte dans les cadastres d'émission pour les PM₂.₅ (1,4 g/kg<sub>fuel</sub>).
L'analyse des paramètres susceptibles d'influencer les facteurs d'émission du nombre de particules (PN) et de la masse de particules (PM₁) (catégorie de navire, phase opérationnelle, puissance moteur, âge du panache...) révèle une dépendance statistiquement significative des émissions à la phase opérationnelle. En effet, comme l'illustre la Figure 36, les navires « à quai » génèrent plus de PN et moins de PM₁ que lorsqu'ils sont « en navigation » et/ou « en manœuvre » :

* La médiane des EF des PN est de 9,9 10¹⁵.part/kgfuel [7,9-12,1] « à quai » et de 5,2 10¹⁵.part/kgfuel [3,4-8,1] « en navigation » et/ou « en manœuvre » ;

* La médiane des EF des PM₁ est de 0,6 g/kgfuel [<0,4-0,9] « à quai » et de 1,7 g/kgfuel [0,8-3,3] « en navigation » et/ou « en manœuvre ».

À noter qu'aucun biais systématique lié à l'âge (ou temps de résidence) des panaches n'est observé. La répartition des panaches dans les différentes classes d'âge de panaches est similaire pour les navires « à quai » et ceux « en navigation » et/ou « en manœuvre ».

<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>Figure 36. Distribution des facteurs d'émission (EF) (a) des PN et (b) des PM₁ en fonction de la catégorie et de la phase opérationnelle des navires. Pour chaque diagramme en boîte, la boîte colorée représente l'intervalle entre le 25ᵉ percentile (P25) et le 75ᵉ percentile (P75), la barre d'erreur verticale représente l'intervalle entre le 10ᵉ percentile (P10) et le 90ᵉ percentile (P90), la ligne horizontale noire représente la médiane, le cercle blanc représente la moyenne et les points gris représentent les extrema</figcaption></figure>

Ces variations s'expliquent principalement par l'usage « à quai » des moteurs auxiliaires fonctionnant à un régime moteur stable et optimal avec un carburant distillé à faible teneur en soufre (< 0.1 %) tandis que les navires « en navigation » et/ou « en manœuvre » dans l'enceinte du port mobilisent leur moteur principal à une charge moteur plus faible (< 25 %) et moins stable. Ces observations indiquent que les émissions de PN et de PM₁ sont influencées par la charge moteur (Anderson et al., 2015b; Grigoriadis et al., 2021; Zetterdahl et al., 2016) et le régime moteur (Diesch et al., 2013).

L'évolution différenciée de la masse et du nombre de particules observée en Figure 36 entre les navires « à quai » et « en manœuvre/navigation » a également été mis en évidence par Anderson et al. (2015b) et Chu-Van et al. (2018). Cette évolution inhabituelle est attribuable à la distribution des tailles de particules (voir paragraphe 3.2.1.2.2) et non à la formation de particules. À quai, les particules sont principalement de diamètre inférieur à 50 nm, tandis qu'en navigation et/ou manœuvre un mode autour de 100 nm apparaît et peut même devenir prédominant, contribuant ainsi davantage à la masse totale de PM₁ que les particules plus fines.

De plus, comme pour le dioxyde de soufre, une différence est observée entre les émissions de PN et de PM₁ lors des arrivées et des départs, les arrivées présentant des émissions plus élevées (Figure 36). Cependant, pour les navires de croisière cette tendance ne se vérifie pas, mais le faible nombre de panaches identifiés pour cette catégorie durant ces phases opérationnelles rend ce résultat incertain. Dans l'analyse de l'évolution du SO₂ deux hypothèses avaient été envisagées pour expliquer les écarts entre arrivées et départs : la transition de carburant et l'arrêt de scrubbers à boucle ouverte. Le fait que
cette distinction entre les arrivées et les départs soit également marquée tant pour le nombre que pour la masse des particules suggère que la transition de carburant soit l'hypothèse la plus probable. En effet, les émissions de PM<sub>2.5</sub> diminuent avec la teneur en soufre du carburant (Celik et al., 2020; Diesch et al., 2013; Grigoriadis et al., 2021) mais également avec l'amélioration de la qualité du carburant (passage de fuel résiduel à fuel distillé) (Gysel et al., 2017; McCaffery et al., 2021).

Enfin, la Figure 36 indique également que « en navigation » et/ou « en manœuvre », les ferries et les cargos équipés de moteur de plus 10 000 kWh émettraient davantage de particules en masse et en nombre que les autres navires disposant de moteurs de moins de 4 000 kWh. Il faut noter que le fonctionnement à faible charge des gros moteurs en phase de manœuvre n'est pas optimal et potentiellement plus émetteur. Concernant les navires de croisière, équipés de moteurs similaires à ceux des ferries et des cargos, il est difficile de conclure avec certitude au regard du faible nombre de panaches identifiés lors de ces phases opérationnelles, d'autant que « à quai » les facteurs d'émission des navires de croisière sont comparables à ceux de des ferries.

L'âge des panaches semble également avoir un impact sur le nombre et/ou la masse des particules comme l'illustre la Figure 37 :

* Concernant le nombre de particules (PN), les panaches les plus jeunes (de moins de 5 minutes pour les navires « à quai » et de moins de 2 minutes pour les navires « en navigation » et/ou « en manœuvre »), présentent des facteurs d'émission plus élevés (respectivement d'un facteur 1,5 et 2 supérieurs) comparés à ceux des panaches plus âgés. Cette observation suggère l'apparition de processus d'accumulation et/ou de coagulation des particules, qui réduisent le nombre de particules mais augmentent leur taille moyenne (Celik et al., 2020; Lack et al., 2009).

* Pour la masse des particules (PM₁), une tendance à la hausse, est observée seulement pour les navires « à quai ». Les résultats des tests statistiques de Kruskal-Wallis indiquent toutefois que tous les groupes présentent une tendance centrale similaire, signifiant une stabilité de la masse de l'aérosol pour la gamme d'âge de panaches étudiés dans cette étude (< 30 min). Ainsi, les augmentations de masse totale d'aérosol dues au vieillissement photochimique, observées par plusieurs auteurs à l'aide de réacteurs simulant l'oxydation atmosphérique sur des périodes de 2 à 6 jours (Lanzafame et al., 2022; Timonen et al., 2022), ne sont pas perceptibles pour des panaches dont l'âge est au maximum de 30 minutes. La grande variabilité des facteurs d'émission des PM₁ dans les différentes classes d'âge ne permet cependant pas de conclure avec certitude de l'absence de vieillissement.

<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>Figure 37. Distribution des facteurs d'émission (EF) (a) des PN et (b) des PM₁ en fonction de la phase opérationnelle et de l'âge des panaches. Pour chaque diagramme en boîte, la boîte colorée représente l'intervalle entre le 25<sup>ème</sup> percentile (P25) et le 75<sup>ème</sup> percentile (P75), la barre d'erreur verticale représente l'intervalle entre le 10<sup>ème</sup> percentile (P10) et le 90<sup>ème</sup> percentile (P90), la ligne horizontale noire représente la médiane, le cercle blanc représente la moyenne et les points gris représentent les extrema</figcaption></figure>
### 3.2.1.2.1. Composition chimique massique de l'aérosol

Les facteurs d'émissions (EF) des composés caractéristiques de la phase particulaire des panaches de navires identifiés lors de la campagne sont illustrés sous forme de diagramme en boîte en Figure 38 (pour les analyses statistiques détaillées, se référer au Tableau 18 de l'ANNEXE 5). Le chlorure (Cl⁻) n'est pas inclus dans ces diagrammes, car sa médiane et ses percentiles sont inférieures aux limites de détection. Il convient de souligner que le nombre de panaches pour lesquels les composés ont été quantifiés à l'aide de l'analyseur HR-ToF-AMS (aérosol organique, sulfates, nitrates, ammonium et chlorure) est près de 2 fois moins important que pour le Black Carbon, en raison du déploiement de cet analyseur exclusivement sur le site PEB.

<figure><img src="image_58.png" /></figure>

<caption>Figure 38. Distribution des facteurs d'émission (EF) des composés caractéristiques de la phase particulaire exprimés en mg.(kg fuel)¹ de l'ensemble des panaches identifiés lors de la campagne « PAREA 2021 ». Pour chaque diagramme en boîte, la boîte colorée représente l'intervalle entre le 25ᵉme percentile (P25) et le 75ᵉme percentile (P75), la barre d'erreur verticale représente l'intervalle entre le 10ᵉme percentile (P10) et le 90ᵉme percentile (P90), la ligne horizontale noire représente la médiane, le cercle blanc représente la moyenne et les points gris représentent les extrema.</caption>

Pour le Black Carbon (BC), l'aérosol organique (OA) et les sulfates ($SO_4^{2-}$), les médianes des facteurs d'émission des panaches étudiés sont respectivement de 298 mg/kgfuel [163-592], 863 mg/kgfuel [543-1742] et 50 mg/kgfuel [<28-174]). Ces valeurs sont comparables aux moyennes rapportées dans la littérature pour les navires utilisant du fuel avec des teneurs en soufre < 0,1% (respectivement de 238 ± 305 mg/kgfuel, 624 ± 335 g/kgfuel et 120 ± 50 mg/kgfuel (Tableau 20 en ANNEXE 6)). Pour les nitrates ($NO_3^-$) et l'ammonium ($NH_4^+$), les médianes des facteurs d'émission des panaches étudiés sont inférieures aux limites de

<footnote>* Nombre de panaches étudiés - ** Nombre de panaches quantifiées - *** Durée totale des panaches quantifiées (heure) - **** Nombre de navires différents des panaches quantifiées</footnote>
quantification (respectivement de 5,4 mg/kg<sub>fuel</sub> et 5,0 mg/kg<sub>fuel</sub>) mais restent en accord avec les valeurs rapportées dans la littérature pour les navires utilisant du fuel avec des teneurs en soufre < 0,1 % (moyennes respectivement de 3 ± 6 mg/kg<sub>fuel</sub> et 2 ± 3 mg/kg<sub>fuel</sub> (Tableau 20 en ANNEXE 6)).

Les facteurs d'émission des composés particulaires émis par les navires, tels que déterminés dans cette étude, sont en général comparables avec les valeurs documentées dans la littérature.

Pour chaque composé, la distribution des facteurs d'émission est étudiée en fonction de la phase opérationnelle et des autres paramètres identifiés précédemment comme influençant les émissions en masse des particules notamment la catégorie des navires (Figure 39) et l'âge des panaches (Figure 40). Comme pour les composés gazeux, les évaluations de significativité lors de la comparaison de groupes ont été réalisées à l'aide des tests statistiques de Kruskal-Wallis suivi de tests post-hoc Dunn avec correction de Bonferroni.

## Black Carbon (BC)

L'analyse des paramètres susceptibles d'influencer les émissions de BC révèle qu'elles dépendent principalement de la phase opérationnelle. Les navires « en navigation » et/ou « en manœuvre » génèrent plus de BC (médiane de 479 mg/kg<sub>fuel</sub> [261-801]) que les navires « à quai » (médiane de 165 mg/kg<sub>fuel</sub> [105-247]) (Figure 39-a). Ce phénomène est lié, comme pour de nombreux composés, à la faible charge moteur et à sa moindre stabilité lors de la navigation et des manœuvres ayant lieu dans l'enceinte du port (Sugrue et al., 2022; Zhao et al., 2020). Comme pour le dioxyde de soufre, pour ces phases opérationnelles, une distinction est également observée entre les arrivées et les départs, probablement en raison du changement de carburant requis lors de l'entrée au port, passage à un carburant plus raffiné en réponse aux réglementations (Grigoriadis et al., 2021; Huang et al., 2018; McCaffery et al., 2021).

De nombreuses études ont été menées sur la relation entre le BC et le CO, la plupart d'entre elles montrent des corrélations élevées entre ces deux composés (Guo et al., 2017; Taketani et al., 2022; Zhou et al., 2009) et la pente de la régression linéaire (ΔBC/ΔCO) est souvent utilisée pour identifier des sources telles que les véhicules essence/diesel ou la combustion de biomasse (Guo et al., 2017) mais aucune de ces études ne fait référence aux émissions des navires. La corrélation entre les EF<sub>BC</sub> et EF<sub>CO</sub> des panaches identifiés dans la présente étude est faible (R<sup>2</sup> < 0,1) indiquant que les émissions de ces composés évoluent de façon différenciée probablement en raison de l'usage de carburants différents. En effet, l'étude de Zhao et al. (2020) a mis en évidence une très forte corrélation entre les EF de deux composés pour un cargo et un carburant HFO (R<sup>2</sup>=0,91) obtenus à différentes charges moteur mais l'analyse de la corrélation pour ce même navire avec un autre type de carburant (MDO) montre une moins bonne corrélation (R<sup>2</sup>=0,4), si l'on introduit une multitude de navires avec des carburants différents (ensemble des EF compilés en ANNEXE 6 la corrélation est également faible (R<sup>2</sup> < 0,1)).

Enfin, pour ce composé, l'analyse des EF en fonction de l'âge des moteurs a permis de démontrer l'influence des réglementations Tier imposées par la convention MARPOL sur la production de BC (Tier 0 moteurs construits avant 2000, Tier I avant 2011, Tier II avant 2016 et Tier III après 2016). En effet, une diminution statistiquement significative est observée (Figure 68 en ANNEXE 8) entre les navires de classe Tier 0 et Tier I (catégories les plus représentées (90 % des panaches étudiés pour lesquels l'âge moteur était connu)). Bien que la diminution semble se poursuive pour les classes Tier II et Tier III, le faible nombre de panaches dans ces catégories rend cette baisse non significative sur un plan statistique. Ce résultat corrobore les résultats de Sugrue et al. (2022) et suggère que ces réglementations influencent les émissions de carbone suie (BC) et ce même dans le cas de faibles charges moteurs. Il est important de noter que la répartition des 4 classes Tier est similaire dans les différentes phases opérationnelles et classe d'âge des panaches, éliminant ainsi tout biais systématique qui pourrait altérer les interprétations précédentes.

Les tests statistiques effectués sur les autres paramètres (catégorie de navires (Figure 39-a) et âge des panaches (Figure 40-a)) indiquent que tous les groupes présentent une tendance centrale similaire.
## Aérosol Organique (OA) et Sulfates ($SO_4^{2-}$)

Les émissions d'aérosol organique et de sulfates dépendent également principalement de la phase opérationnelle. Les navires « en navigation » et/ou « en manœuvre » génèrent plus d'OA et de sulfates que les navires « à quai » :

* La médiane des EF de l'OA est de 611 mg/kgfuel [470-800] « à quai » et de 1 603 mg/kgfuel [1 095-3 382] « en navigation » et/ou « en manœuvre » (Figure 39-b);

* La médiane des EF des sulfates est de <28 mg/kgfuel [<28-50] « à quai » et de 171 mg/kgfuel [55-466] « en navigation » et/ou « en manœuvre » (Figure 39-c),

Ces variations s'expliquent principalement par l'usage « à quai » des moteurs auxiliaires fonctionnant à un régime moteur stable et optimal avec un carburant distillé à faible teneur en soufre (< 0.1 %)) tandis que les navires « en navigation » et/ou « en manœuvre » dans l'enceinte du port mobilisent leur moteur principal à une charge moteur plus faible (< 25 %) et moins stable avec des carburants contenant potentiellement un peu plus de soufre.

Pour l'OA, comme pour le BC, une différence est observée entre les émissions à l'arrivée et au départ des navires, les arrivées présentant des émissions 1,3 fois plus élevées (Figure 39-b). Cette distinction résulte probablement du changement de carburant requis à l'entrée du port, avec un passage à un carburant plus raffiné (Gysel et al., 2017; McCaffery et al., 2021). Toutefois, ce phénomène n'est pas constaté pour les sulfates (Figure 39-c) ce qui pourrait être mis en relation avec les résultats de l'étude de Gysel et al. (2017) qui mettent en évidence que la diminution des émissions de sulfates due à la réduction de la teneur en soufre des carburants peut être minime notamment pour des carburants pour lesquels la teneur en soufre est déjà faible.

De plus, lorsqu'ils sont « en navigation » et/ou « en manœuvre », les ferries présentent :

* Des EF d'OA 2 fois plus élevés que les autres catégories : 664 mg/kgfuel [425-1 059] contre 321 mg/kgfuel [200-555]) (Figure 39-b);

* Des EF de sulfates 4 fois plus élevés que les autres catégories : 358 mg/kgfuel [195-582] contre 86 mg/kgfuel [<28-174]) (Figure 39-c).

Cette observation n'étant pas identique pour les navires de puissance moteur équivalente, l'hypothèse envisagée est que cette catégorie de navire emploierait un carburant et/ou un système d'épuration des fumées différent des autres catégories pendant la navigation et/ou les manœuvres.

Les tests statistiques effectués sur l'âge des panaches de l'OA et des sulfates (Figure 40-b,c) indiquent, quant à eux, que tous les groupes présentent une tendance centrale similaire.

## Nitrates ($NO_3^-$) et Ammonium ($NH_4^+$)

Les facteurs d'émission de ces composés sont souvent inférieurs aux limites de quantification (plus de 50% des mesures), et cela reste vrai même la nuit pour les nitrates. En conséquence, les analyses statistiques concernant l'influence des différents paramètres indiquent une tendance centrale similaire pour tous les groupes, indépendamment du paramètre analysé. Les faibles facteurs d'émission de nitrates et l'absence de variation significative de ces derniers en fonction de l'âge du panache (Figure 40-d) ne soutiennent pas l'hypothèse précédemment émise dans le rapport, qui postulait l'existence de puits de $NO_x$ impliquant des réactions photochimiques susceptibles de conduire à la production d'aérosols nitrés. Toutefois, selon Celik et al. (2020), ce phénomène pourrait être attribuable aux températures ambiantes élevées observée lors de la campagne de mesures, qui ne favoriseraient pas la présence de cette espèce dans la phase particulaire.
<figure><img src="image_59.png" /></figure>

<figure><img src="image_60.png" /></figure>

<figure><img src="image_61.png" /></figure>

<figure><img src="image_62.png" /></figure>

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

Phase opérationnelle des navires

<figure><img src="image_64.png" /></figure>

* Nombre de panaches étudiés

** Nombre de panaches quantifiés

*** Durée totale des panaches quantifiés (heure)

**** Nombre de navires différents des panaches quantifiés

<caption>Figure 39. Distribution des facteurs d'émission (EF) en fonction de la catégorie et de la phase opérationnelle des navires pour (a) le BC, (b) l'OA, (c) les sulfates, (d) les nitrates et (e) l'ammonium. Pour chaque diagramme en boîte, la boîte colorée représente l'intervalle entre le 25<sup>ème</sup> percentile (P25) et le 75<sup>ème</sup> percentile (P75), la barre d'erreur verticale représente l'intervalle entre le 10<sup>ème</sup> percentile (P10) et le 90<sup>ème</sup> percentile (P90), la ligne horizontale noire représente la médiane, le cercle blanc représente la moyenne et les points gris représentent les extrema.</caption>
<figure><img src="image_65.png" /></figure>

<figure><img src="image_66.png" /></figure>

<figure><img src="image_67.png" /></figure>

<figure><img src="image_68.png" /></figure>

<figure><img src="image_69.png" /></figure>

Age des panaches (min)

< 2

2-5

5-10

10-30

* Nombre de panaches étudiés

** Nombre de panaches quantifiés

*** Durée totale des panaches quantifiés (heure)

**** Nombre de navires différents des panaches quantifiés

<caption>Figure 40. Distribution des facteurs d'émission (EF) en fonction de la phase opérationnelle et de l'âge des panaches pour (a) le BC, (b) l'OA, (c) les sulfates, (d) les nitrates et (e) l'ammonium. Pour chaque diagramme en boîte, la boîte colorée représente l'intervalle entre le 25<sup>ème</sup> percentile (P25) et le 75<sup>ème</sup> percentile (P75), la barre d'erreur verticale représente l'intervalle entre le 10<sup>ème</sup> percentile (P10) et le 90<sup>ème</sup> percentile (P90), la ligne horizontale noire représente la médiane, le cercle blanc représente la moyenne et les points gris représentent les extrema.</caption>
La Figure 41 synthétise la composition chimique massique des émissions particulaires des navires. Elle représente la composition massique médiane des émissions selon la phase opérationnelle des navires, paramètre permettant le plus fréquemment d'expliquer les variations des EF des différents composés particulaires.

<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>Figure 41. Facteurs d'émission médians des navires pour les composés caractérisant la phase particulière en fonction de la phase opérationnelle des navires. Le chiffre N indique le nombre de panaches considérés.</figcaption></figure>

La quantité massique de particules émises par les navires peut varier d'un facteur 3 entre les différentes phases opérationnelles et présente une plus grande variabilité lors des phases de navigation et/ou de manœuvre que lorsque les navires sont à quai. Toutefois, les particules émises par les navires, toutes phases opérationnelles confondues, sont majoritairement composées de matière organique (OA : 75%), de black carbon (BC : 21%) et de sulfates ($SO_4^{2-}$ : 4%). Cette composition peut cependant varier selon les phases opérationnelles. Lors des manœuvres, la proportion de carbone suie augmente à 34%, tandis que la proportion de sulfates atteint 8% en navigation et diminue à 2% à quai.

La composition chimique des PM₁ observée suggère que les panaches identifiés proviennent principalement de navires n'employant pas de système de réduction sélective catalytique (SCR) ni de carburant de type HFO (Heavy Fuel Oil) combiné avec un système d'épuration, communément appelé scrubber, mais plutôt des carburants de type VLSFO (Very-Low Sulfur Fuel Oil), ULSFO (Ultra-Low Sulfur Fuel Oil) ou MGO (Marine Gaz Oil) pouvant néanmoins être combinés à des scrubbers. Fossum et al. (2024) ont récemment identifié 2 profils de composition de particules différents pour les émissions de navires à l'aide d'une PMF réalisée à partir de mesures effectuées dans le port de Dublin. Le profil dit O-Ship caractéristique des émissions de navires employant des carburants à basse teneur en soufre (ULSFO ou MGO), est majoritairement composé d'OA (OA : 77% - BC : 9% - $SO_4^{2-}$ : 7% - $NO_3^-$ : 3% $NH_4^+$ : 3%) tandis que le profil dit S-Ship, caractéristique des émissions de navires employant des carburants à haute teneur en soufre (HFO) mais équipés de système d'épuration, est majoritairement composé de sulfates ($SO_4^{2-}$ : 57% - OA : 35% - BC : 6% - $NO_3^-$ : 1% $NH_4^+$ : <1%). Le profil chimique des particules observé à Marseille pendant la campagne est donc semblable au profil O-Ship identifié par Fossum et al. (2024).

La Figure 42 présente le ratio entre $NH_4^{+}$mesuré et $NH_4^{+}$prédit, ratio traceur de l'acidité des particules (Zhang et al., 2007), pour les panaches de navires « à quai » et ceux des navires « en navigation » et/ou « en manœuvre », ainsi que pour les périodes définissant le bruit de fond avant et après chaque panache :
* La pente proche de 1 pour les particules du bruit de fond atmosphérique (Figure 42-(a-i) et Figure 42-(b-i)) indique une neutralisation complète des anions. L'ammoniac en phase gazeuse provenant du trafic routier de la ville et des activités agricoles semble être en concentration suffisante (3 ppb [2.3-3.7] (Tableau 16-ANNEXE 3)) pour neutraliser ces espèces ;

* Pour les navires « en navigation » et/ou « en manœuvre » (Figure 42-(b-ii)), la pente proche de 0, similaire à celle observé par Fossum et al. (2024), suggère que le sulfate mesuré est principalement sous forme d'acide sulfurique. Les concentrations environnementales d'ammoniac sont insuffisantes pour neutraliser le sulfate émis par les navires. Cet effet est d'autant plus marqué lorsque les émissions de sulfates sont élevées (EF > 250 mg/kgfuel). En effet, lorsque les EF de sulfates sont inférieurs à ce seuil, une neutralisation partielle s'opère ;

* Pour les navires à « quai » (Figure 42-(b-i)), la pente proche de l'ordre de 0,5 suggère comme pour les navires « en navigation » et/ou « en manœuvre » émettant peu de sulfates (EF < 250 mg/kgfuel) une neutralisation partielle des anions.

<figure><img src="image_71.png" /><figcaption>Figure 42. Corrélation entre NH₄ mesuré et NH₄ prédit permettant d'évaluer la balance ionique ou neutralisation de l'aérosol pour (a) les navires « à quai » et (b) les navires « en circulation » et/ou « en manœuvre » pendant (i) les périodes définissant le bruit de fond avant et après chaque panache et (ii) la durée des panaches (chaque point est coloré en fonction du facteur d'émission en sulfates du panache considéré).</figcaption></figure>

### 3.2.1.2.2. Distribution granulométrique

De la même manière que pour les composés présentés précédemment, la distribution granulométrique moyenne des particules dans les panaches, ou leur répartition selon la taille, a été définie grâce au calcul
des facteurs d'émission pour les diverses classes de taille de l'analyseur SMPS, allant de 15 à 660 nm. Toutefois, étant donné la résolution temporelle de 2 minutes de l'analyseur SMPS (temps nécessaire pour scanner toutes les classes de particules étudiées), des précautions additionnelles ont été adoptées dans le calcul des facteurs d'émission :

* Contrairement aux autres composés, le début et la fin de chaque panache n'ont pas été identifiés à partir des points d'inflexion de la courbe des concentrations des différentes classes, mais à partir de ceux des concentrations obtenues avec l'analyseur CPC, qui compte le nombre total de particules indépendamment de leur taille, et offre une résolution temporelle plus précise (10 secondes);

* Étant donné que la durée d'un panache peut s'approcher du temps de balayage du SMPS, une vérification supplémentaire du facteur d'émission a été nécessaire. Pour chaque panache, le nombre total de particules mesuré par le SMPS et le CPC ont été comparés. Seuls les panaches affichant un coefficient de corrélation supérieur à 0,7 entre les mesures des deux analyseurs ont été retenus pour l'analyse de la distribution granulométrique;

Pour assurer la comparabilité des distributions granulométriques entre les différents panaches, les facteurs d'émission pour chaque classe de particules ont été normalisés par rapport au facteur d'émission maximal observé dans chaque panache. Les variations significatives des EF entre les panaches nécessitent cette normalisation.

La Figure 43 illustre la distribution granulométrique de l'ensemble des 158 panaches retenus. Elle met en exergue une distribution bimodale avec (1) un mode prévalant, observé systématiquement et centré autour de 30 nm, et (2) un mode non systématique et/ou moins abondant (au regard des maximas et des écarts entre les moyennes et la médianes) centré autour de 110 nm.

<figure><img src="image_72.png" /><figcaption>Figure 43. Distribution granulométrique de l'ensemble des panaches identifiés lors de la campagne « PAREA 2021 ».</figcaption></figure>

<figure><img src="image_73.png" /></figure>
Parmi les paramètres de navires examinés (catégorie de navire, vitesse de circulation, puissance totale du moteur, âge du moteur...), la phase opérationnelle et par conséquent le combustible utilisé, exercent l'influence la plus marquée sur cette distribution (Figure 44).

<figure><img src="image_74.png" /><figcaption>Figure 44. Distribution granulométrique des panaches identifiés lors de la campagne « PAREA 2021 » en fonction de la phase opérationnelle (a) « à quai » et (b) « en navigation » et/ou « en manœuvre ».</figcaption></figure>

Cette distribution granulométrique des particules se présente sous forme :

* Unimodale (30 nm) pour les navires « à quai » qui utilisent principalement leurs moteurs auxiliaires avec un combustible distillé à faible teneur en soufre (< 0,1 %);

* Bimodale (35 nm – 100 nm) pour les navires « en navigation » et/ou « en manœuvre » qui utilisent principalement leur moteur principal. Le mode 35 nm est généralement le plus abondant tandis que l'intensité du mode 100 nm varie selon les panaches. Il est important de noter que ce mode est particulièrement marqué pour les ferries, une catégorie de navires du port de Marseille, pour laquelle il est connu que certains sont équipés de scrubbers.

Ces observations sont cohérentes avec la littérature, bien que les causes exactes de la distribution (unimodale ou bimodale) puissent varier d'une étude à l'autre, la présence du mode 30 nm est unanime. Selon des analyses de morphologie des particules réalisées par microscope électronique à transmission (Aakko-Saksa et al., 2023; Alanen et al., 2020), les particules de 30 nm seraient sphériques et non volatiles et proviendraient de la combustion du carburant ainsi que des huiles lubrifiantes. Le mode centré sur 100 nm pourrait, quant à lui, être lié à :

* une combustion incomplète lors des phases de manœuvre favorisant la formation de suie et la coagulation des particules (Diesch et al., 2013);

* la présence d'un système de traitement de type scrubber lorsque le mode 100 nm est dominant (Jeong et al., 2023; Kuittinen et al., 2021; Winnes et al., 2020);

* l'utilisation de combustible de type HFO (HFO, VLSFO, ULSFO) lorsque le mode 100 nm n'est pas dominant (Anderson et al., 2015b; Fossum et al., 2024).

Fossum et al. (2024) ont même montré que (1) les panaches des navires « à quai » qui employaient principalement un combustible de type MGO dans leur étude, présentaient une distribution granulométrique unimodale et centrée autour de 30 nm alors que (2) pour les panaches des navires « en navigation » et/ou « en manœuvre » dans le port qui utilisaient un combustible de type ULSFHO, la distribution était bimodale avec les deux modes retrouvés dans la présente étude. Le type de carburant et la présence ou non de système de traitement n'étant pas renseignées par le système AIS, ces hypothèses n'ont pas pu être vérifiées.

L'analyse de l'évolution du diamètre modal des particules avec le vieillissement des panaches, illustrée en Figure 45, met en évidence une augmentation marginale du diamètre qui suggère que, hormis la dilution naturelle qui réduit progressivement les concentrations de particules dans les panaches, aucun autre processus physico-chimique n'ait lieu sur les échelles de temps étudiées (moins de 30 minutes). Toutefois, bien que cette augmentation du diamètre modal ne soit pas statistiquement significative, sa corrélation avec la diminution statistiquement significative des EF<sub>PN</sub> laisse supposer l'existence de phénomènes de condensation ou de coagulation, qui contribueraient à augmenter le diamètre modal des particules. Par ailleurs, les comparaisons entre les nombres de particules mesurés à l'aide de l'analyseur CPC (2.5 nm (PEB) ou 7 nm (MAJOR) – 2.5 µm) et de l'analyseur SMPS (15 nm – 660 nm) révèlent des coefficients directeurs supérieur 1,3 pour 30 % des panaches analysés. Ce constat suggère que pour ces panaches,
30% des particules avaient un diamètre inférieur à 15 nm principalement en lien avec l'âge du panache. Toutefois, une analyse plus approfondie de ces panaches a démontré que cette sous-estimation des particules de diamètre inférieur à 15 nm était due à l'étalement du mode à 30 nm plutôt qu'à la présence d'un mode inférieur à 15 nm que Lack et al. (2009) avaient pu observer pour des panaches âgés de moins de 4 minutes.

<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>Figure 45. Distribution des diamètres modaux des particules en fonction de la phase opérationnelle des navires et de l'âge des panaches. Pour chaque diagramme en boîte, la boîte colorée représente l'intervalle entre le 25<sup>ème</sup> percentile (P25) et le 75<sup>ème</sup> percentile (P75), la barre d'erreur verticale représente l'intervalle entre le 10<sup>ème</sup> percentile (P10) et le 90<sup>ème</sup> percentile (P90), la ligne horizontale noire représente la médiane, le cercle blanc représente la moyenne et les points gris représentent les extrema</figcaption></figure>

L'analyse de la distribution granulométrique des particules émises par les navires souligne l'importance de surveiller spécifiquement la fraction PM₁ et notamment les particules de taille inférieure à 150 nm, gamme qui inclut les deux modes granulométriques susceptibles d'être retrouvés et potentiellement caractéristiques des carburants employés par les navires.

### 3.2.2. Modèles Positive Matrix Factorisation (PMF)

Comme évoqué précédemment la caractérisation du profil d'émission pour les ETM et les COV n'ayant pas été possible via la méthode des facteurs d'émission, des modèles sources-récepteur PMF ont été employés pour chacune de ces 2 familles selon la méthodologie décrite au paragraphe 2.3 sur le site PEB.

#### 3.2.2.1. Profils de source identifiés pour les métaux

La Figure 46 présente les 3 profils d'émissions « navires » qui ont pu être identifiés pour les métaux :

* **Profil « navires en navigation »**

Principalement observé, le long des voies d'accès au port, ce profil se distingue par d'importantes concentrations en vanadium (V) et nickel (Ni) qui contribuent à plus de 90 % des concentrations totales de V et de Ni (la contribution relative est illustrée par les points noirs sur la Figure 46) avec un ratio V/Ni de l'ordre de 0,8. Alors que la masse de ce profil (représentée par les barres colorées) est dominée par le soufre (S : 30 %) et dans une moindre mesure par le V, le Ni ainsi que certains métaux identifiés dans l'analyse descriptive préliminaire (Ca, Fe). Le ratio V/Ni retrouvé dans ce profil est en adéquation avec le ratio retrouvé par Fossum et al. (2024) dans le profil PMF O-ship caractéristique des émissions de navires employant des carburants à basse teneur en soufre (ULSFO ou MGO) et dans de récentes études environnementales étudiant l'impact de la mise en place des nouvelles réglementations sur le teneur en soufre (Tauchi et al., 2022; Yu et al., 2021).

* **Profil « spécifique à certaines catégories »**

Majoritairement détecté lorsque le site se trouvent sous le vent de certaines catégories de navires tels que les cargos ou les ferries qui arrivent au port à des heures définies, plutôt la nuit pour les