Inversions thermiques et concentrations de polluants atmosphériques dans la basse troposphère de Tunis

Temperature inversions and atmospheric pollution concentrations in the low troposphere of Tunis

Faculté des Lettres, des Arts et des Humanités, Université La Manouba (Tunisie), U.R. Biogéographie, Climatologie Appliquée et Dynamique Erosiv

^* tmelki2004@yahoo.fr

Résumé

Tunis est la plus grande concentration urbaine de la Tunisie. Elle connaît une très forte pollution atmosphérique due à des activités variées : industries, moyens de transports très divers (un aéroport international, deux ports de commerce, une activité ferroviaire intense et la moitié du parc automobile national). De surcroît, Tunis se niche dans un amphithéâtre topographique formé de collines assez élevées l’entourant en croissant. Dans ces conditions, les inversions thermiques, favorisant la concentration des polluants atmosphériques, représentent des situations atmosphériques à grands risques pour la santé publique. L’analyse des radiosondages de la station météo de Tunis Carthage (1996-2000) confirme que les inversions thermiques représentent un phénomène très fréquent dans la basse troposphère de la ville, à toutes les échelles temporelles. Tous les types confondus, les inversions thermiques (de rayonnement ou de subsidence, de surface ou d’altitude) représentent une fréquence relative très proche de 50% des jours de la période étudiée.

Des mesures de la pollution atmosphérique effectuées par la station de la qualité de l’air de Ben Arous, banlieue sud de la ville de Tunis, ont montré une grande influence des caractères thermodynamiques des masses d’air sur les concentrations des polluants atmosphériques. Les inversions thermiques, qui déterminent la majorité des pics de pollution de la zone d’étude, représentent un exemple de ces situations de stabilité verticale affirmée de la basse troposphère tunisoise. L’ozone (O₃), polluant secondaire dépendant dans sa formation et son évolution aussi bien de l’état de la pollution primaire initiale de l’atmosphère que des conditions météorologiques ambiantes, représente le meilleur exemple permettant l’illustration de ces interactions. L’étude d’un exemple précis a montré, par le biais des régressions linéaires multiples, l’influence des conditions météorologiques ambiantes sur les niveaux de concentration de l’ozone.

Abstract

Tunis is the greatest urban center in Tunisia. It suffers a strong atmospheric pollution caused by various pollutants: a large number of industries, different means of transport including an international airport, two commercial ports, very busy railroad traffic and a huge car park accounting for half the amount of cars in the country. In addition, Tunis nests in a topographic, crescent-shaped amphitheatre surrounding by high hills. In such conditions, temperature inversions cause the concentration of atmospheric pollutants and become a real danger to public health by creating an unhealthy atmospheric environment. The data provided by the radio sounding explorations carried out by Tunis-Carthage weather station proved that the temperature inversions represent a very frequent phenomenon in the low troposphere on all temporal scales. Regardless of their type (radiance or subsidence, surface or in altitude), these temperature inversions had occurred as frequently as 50% of the days in the period between 1996 and 2000.

Measurements of atmospheric pollution in Ben Arous, a southern suburb of Tunis, have shown a great influence of the air masses thermodynamics on atmospheric pollution concentrations levels. The temperature inversions, which determine the majority of the highest pollution levels in the studied zone, represent an obvious example of these situations with marked vertical low troposphere stability. The Ozone (O₃), secondary pollutant depending either in its formation or in its evolution on the primary atmospheric pollution state and on the surrounding weather conditions, represents the best example illustrating these interactions. The study of a precise example, by linear multiple regressions, allows to evaluate the statistic dependence between the ozone concentrations levels and the weather conditions.