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The goal of this work is the development of a methodology allowing the assessment of road traffic exhaust and non-exhaust contributions (resuspension of road dusts, from brakes, tyres and road-surface-wear, from the corrosion of vehicle components...) to PM10 in an urban site. The approach used source apportionment modelling by PMF (Positive Matrix Factorization) with a chemical data set including chemical tracers. These data are obtained thanks to filter samples collected during short-time periods (4h temporal resolution). This study also includes the simultaneous sampling of chemical species on an urban background site (Grenoble-Les Frênes, France) and on a roadside site (Grenoble-Echirolles, France). This combination leads to accurate determination of traffic indicators sources. Finally, the source apportionment using PMF applied to this database gives possible contribution of sources to PM10. Results show that the road traffic source contribution to PM10 (exhaust + non-exhaust sources) was on average 34% and ranged from about 57% during the rush hours to 14% during less busy periods. Non-exhaust contribution is on average equivalent to the exhaust one.L'objectif de cette étude est de tester une méthodologie permettant de déterminer les contributions respectives aux teneurs atmosphériques en PM10 des émissions Îhiculaires à l'échappement et hors échappement (abrasion des freins, des pneus et de la route, remise en suspension des poussières de la chaussée...) dans un milieu urbain. La stratégie adoptée est d'appliquer une méthode de déconvolution des sources par un modèle statistique d'analyses multivariées (PMF, Positive Matrix Factorization) sur un jeu de données chimiques obtenues avec des filtres collectés sur des durées réduites (4h) et comprenant des traceurs spécifiques. Les prélèvements ont été réalisés simultanément sur un site de fond urbain (Grenoble-Les Frênes, France) et sur un site de proximité automobile (Grenoble-Échirolles, France). La discrimination des sources et la quantification de leur contribution par PMF sont ensuite obtenues sur la base de données établie. Les résultats montrent que les émissions Îhiculaires à l'échappement et hors échappement contribuent en moyenne à 34 % des PM10 et jusqu'à 57 % durant les heures de pointe, contre seulement 14 % durant les heures creuses. Sur la période de mesure, les émissions hors échappement sont en moyenne équivalentes aux émissions à l'échappement pour le site d'étude de proximité trafic

pollution atmosphérique

Estimation de la contribution des émissions véhiculaires à l’échappement et hors échappement aux teneurs atmosphériques en PM10 par Positive Matrix Factorization (PMF)