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Mesurer la qualité de l’air pour mieux comprendre les impacts

Nous sommes tous exposés à la pollution atmosphérique, et la qualité de l’air nous affecte tous. Il n’y a aucun seuil de pollution qui n’ait pas d’impact sur la vie, que ce soit humaine, animale ou végétale.

Environnement
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Date  Juin 2020

Dès qu’il y a présence de polluants, il y a un impact sur la santé. On pense d’instinct aux maladies pulmonaires, mais la qualité de l’air que nous respirons tous les jours affecte tout le corps humain. La mauvaise qualité de l’air peut aussi augmenter les risques de développer ou d’aggraver la maladie d’Alzheimer, certains cancers, des maladies cardiaques, le diabète, des problèmes de circulation sanguine ou de peau, etc.

L’Organisation mondiale de la Santé (OMS) recommande depuis plusieurs années une diminution de la pollution par les matières particulaires PM10 de 70 à 20 microgrammes par mètre cube. À l’heure actuelle, l’OMS estime que 9 personnes sur 10 respirent un air contenant des niveaux élevés de polluants. Plusieurs études démontrent l’impact de la qualité de l’air sur la santé, même en Amérique du Nord et en Europe, où l’on pourrait croire que la qualité de l’air est meilleure qu’en Chine ou en Inde, par exemple. Une particule d’un diamètre inférieur à 2,5 microns, dite PM2,5, peut pénétrer profondément dans l’organisme et atteindre le cerveau, ce qui peut miner les capacités cognitives.

INO | Blogue Pollution de l'air à l'intérieur des habitations Image de l'Organisation mondiale de la santé

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Le problème avec la pollution atmosphérique, c’est qu’elle est souvent invisible à l’œil nu et inodore. Quand on observe du smog, il est déjà trop tard.

L’impact sur la santé est majeur. On estime que le taux de mortalité augmente de 4 % par tranche de 10 microgrammes par mètre cube de PM2,5, peu importe la cause. Le niveau d’augmentation passe à 6 % pour les maladies pulmonaires et cardiaques et à 8 % pour le cancer du poumon.

Au Canada, il est très difficile de mesurer l’impact réel de la qualité de l’air sur la population. Nous avons peu d’appareils dans les villes pour recueillir les données, notamment parce que les appareils réellement efficaces coûtent très cher. Au coût d’acquisition s’ajoutent les frais d’installation, d’exploitation et de maintenance. Les capteurs doivent être recalibrés trois à quatre fois par année. Par conséquent, la représentativité précise des mesures de la qualité de l’air à l’échelle locale n’est pas réalisable à moins de débourser des sommes très importantes pour augmenter la densité spatiale des mesures. Il est donc difficile d’informer une population spécifique de la qualité de l’air dans son quartier. Ce n’est possible que pour des changements importants de la qualité de l’air sur de grandes échelles spatiales.

Si les villes décident d’utiliser des capteurs moins dispendieux pour augmenter la densité des mesures, leurs données seront moins fiables à moyen et à long terme et moins précises à court terme. Les résultats obtenus ne refléteront donc pas la réalité en cas de changements faibles de la qualité de l’air. Et encore une fois, il sera difficile d’établir des liens entre de faibles changements locaux de la qualité de l’air sur la santé de la population d’un quartier donné.

Avec des données fiables et précises, en temps réel et en continu à une échelle locale, les villes branchées pourraient rapidement prendre des mesures correctives dans les secteurs problématiques. Elles pourraient aussi faire la promotion des quartiers où la qualité de l’air est meilleure. Des capteurs qui fourniraient de telles données pourraient également aider à développer des applications pour les gens dont la qualité de l’air influence le quotidien : les sportifs qui veulent prévoir une séance d’entraînement extérieure ou les personnes malades qui désirent sortir de chez elles, par exemple.

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À INO, nous cherchons un partenaire pour achever avec nous le développement de capteurs fiables et moins dispendieux, pour ainsi offrir aux villes la possibilité de relier plusieurs capteurs en réseau et ainsi, de cartographier très précisément la problématique à un coût abordable. Nos capteurs pourraient aisément s’intégrer à des systèmes existants pour villes intelligentes. Petits et peu énergivores, ils auraient une capacité d’autodiagnostic et pourraient signaler tout problème détecté à la centrale. De plus, ils n’auraient aucun besoin de calibration. Les coûts de maintenance s’en trouveraient considérablement réduits.

Si vous désirez en savoir plus sur la surveillance de la qualité de l’air dans les villes et si la qualité de vie des populations est au centre de vos préoccupations, n’hésitez pas à communiquer avec notre équipe. Nous vous offrons un accompagnement simple et bien structuré pour une solution sur mesure, selon vos besoins. Ensemble, nous pouvons agir dès maintenant pour améliorer notre environnement et notre qualité de vie dans les villes.

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Équipe technique

Les technologies optiques de INO contribuent à assurer une utilisation responsable des ressources grâce à la détection, à l’imagerie et à l’analyse avancées.  

INO développe des systèmes d’analyse d’échantillons de sols et de plantes agricoles afin d’aider les acteurs du secteur agricole à recueillir des données exactes sur les cultures, les sols et les conditions environnementales. En outre, INO est également présent dans l’industrie agroalimentaire et agricole, où elle fournit des solutions pour optimiser les processus de récolte et de production, automatiser les tâches de tri et d’emballage, réduire les coûts et les erreurs humaines, relever les défis liés à la main-d’œuvre qualifiée et produire de manière plus durable et plus efficace. 

INO collabore avec des fournisseurs d’équipements de divers secteurs afin d’aider ses clients à mener à bien leur transformation numérique et à atteindre leurs objectifs de l’industrie 4.0 en exploitant la puissance des capteurs optiques, des numériseurs 3D, des caméras intelligentes et des systèmes de vision pour améliorer leur productivité, leur efficacité et leur rentabilité. INO aide les fournisseurs d’équipements d’automatisation à améliorer la qualité de la production et à réduire les coûts de leurs clients grâce à des technologies comme la vision numérique, l’intelligence artificielle, l’imagerie térahertz, l’imagerie hyperspectrale et la tomographie par cohérence optique (TCO).  

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