Rapport de Recherche GRAPHYCS-2.

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Marc-Antoine BEAUDOIN
Alex MAVROVIC
Marc-Olivier PROULX
Sciences de la nature
groupe 2507

Projet de recherche sur la pollution lumineuse et les aérosols
Télédétection nocturne de l’épaisseur optique par le biais de l’observation de la pollution lumineuse

Rapport de laboratoire présenté à
M. Martin AUBÉ
Département de Physique
pour le cours
Projet de fin d'étude

Cégep de Sherbrooke
30 mai 2011

Résumé / abstract

Résumé

La mesure de l’épaisseur optique des aérosols (AOD) est de première importance dans le domaine de la physique atmosphérique. Les méthodes actuellement les plus utilisées pour effectuer ce type de mesures utilisent des photomètres solaires ou encore des satellites. Ces techniques sont rendues possibles grâce à l’observation, directe ou indirecte, de la lumière du soleil. Cela signifie qu’elles ne sont valides que le jour. Quelques essais ont été effectués afin de mesurer l’AOD la nuit. Ces méthodes, utilisant la lumière de certaines étoiles, n’est pas très efficace en ville, à cause de la pollution lumineuse. Notre technique propose d’exploiter la pollution lumineuse en l’utilisant comme source de lumière. Notre méthode implique l’utilisation d’un spectromètre (nommé SAND-3) et d’une série de programmes informatiques que notre équipe de recherche a développée dans les dernières années. Notre méthode est encore au stade de la validation. Pour ce faire, nous devons établir une relation entre l’AOD et l’intensité de la pollution lumineuse, en comparant nos mesures de pollution lumineuse avec les mesures d’AOD d’un appareil déjà en fonction. Lorsque la validation sera complétée, SAND-3 sera un système peu coûteux qui pourra complémenter les photomètres solaires en assurant la prise de données de nuit.

Abstract

Measuring the Aerosol Optical Depth (AOD) is very important for atmospheric physicists. Currently, standard techniques for retrieving AOD use solar photometers or satellite technologies. These methods use direct or indirect observation of sunlight. Therefore, they are only available during daylight. Few attempts have been made to measure AOD at night. These techniques use targeted stars as a reference, and are not very efficient in big cities, where light pollution hides most of these stars. Our method exploits light pollution by using it as the light source. It implies the use of a spectrometer (named SAND-3) and a suit of computer programs which has been developed by our research team in the past few years. Our method is still at the validation stage. To do so, we have to find a relationship between AOD and the intensity of light pollution, by comparing our light pollution measurements with AOD measurements made by an existing device. When the relationship validation will be completed, SAND-3 will become a cheap device that will complement solar photometers by providing night data.

Introduction

À travers les âges, dans de nombreuses civilisations, les étoiles et les constellations ont joué un rôle décisif dans la survie et l’évolution des peuples notamment dans l'établissement des calendriers, dans l’orientation maritime et terrestre, dans le positionnement et dans l’évaluation du cycle des saisons. Les astres guident encore les hommes sur terre, au travers les déserts et sur la mer. La vision du ciel étoilé est la pierre angulaire d'une abondance de mythologies, engendrant éventuellement les nombreuses religions marquant inexorablement l’humanité. Le mystère planant sur la voûte céleste a marqué la culture humaine à travers la poésie, la peinture et la littérature. Or, avec les années, la qualité du ciel la nuit s’est détériorée en raison des activités humaines qui produisent des quantités énormes d’aérosols, ce qui contribue à l’augmentation de la brillance du ciel nocturne.

Au cours des années passées, l’équipe du projet CERTEE a travaillé à la mise au point d’un appareil permettant de mesurer la pollution lumineuse ainsi que sur un modèle informatique de la pollution lumineuse, nommé ILLUMINA. Ce modèle prend en compte l’hétérogénéité des villes (chaque pixel ayant des caractéristiques individuelles lui étant attribuées), afin de mieux comprendre le phénomène de pollution lumineuse. Nous travaillerons principalement sur la prise et l’interprétation de données concernant la pollution lumineuse dans diverses conditions （comme la réflectance du sol, la lumnosité émise par la ville ou encore l’altitude）. La prise de données concernant la pollution lumineuse pour une ville servira à mesurer l’épaisseur optique de l’atmosphère. Bien que l’épaisseur optique ne soit pas directement proportionnelle à la quantité d’aérosols dans l’atmosphère, la connaître nous aidera à mieux comprendre les effets des aérosols.

Il existe plusieurs méthodes pour mesurer l’épaisseur optique de l’atmosphère. Certaines de ces méthodes utilisent la lumière du soleil, mais très peu peuvent fournir des mesures de nuit, lorsque la lumière du soleil n’est plus visible. Or, pour nos mesures, nous nous servirons de la pollution lumineuse comme source de lumière pendant la nuit. Il existe une relation entre la quantité de pollution lumineuse observable et l’épaisseur optique. Nous devrons donc prendre des mesures dans diverses conditions afin de pouvoir établir cette relation.

La première étape est donc de préparer l’appareil SAND-3 pour la prise de données. La récolte de données constitue la deuxième étape du projet. Nous devrons ensuite interpréter ces données et les intercalibrer (en les comparant aux valeurs d'AOD captées par un photomètre solaire juste avant ou après la prise de nos mesures) avec les mesures connues de l'épaisseur optique des aérosols. Les résultats obtenus nous serviront à tirer des conclusions sur la grosseur et quantité moyennes des aérosols dans l’atmosphère. Les conclusions pourraient permettre de mieux comprendre les effets des aérosols, et les humains pourraient tenter d’adapter leurs activités afin d’améliorer la qualité de l’air.

Les aérosols

Définition

Les aérosols sont de petites particules solides ou liquides en suspension dans l’atmosphère. Il est possible de distinguer deux différentes catégories, soit les aérosols d’origine naturelle et ceux d'origine anthropique. Les premiers, qui composent environ 90% de la quantité totale des aérosols (soit environ 3,3 gigatonnes), possèdent une composition chimique particulière en fonction de leur source d’émission. (Y. Fouquart, Pourquoi tant d'incertitudes sur les prévisions climatiques ?) En effet, les aérosols provenant de la poussière minérale relevée du sol majoritairement par les vents (particulièrement en zones désertiques), mais aussi par des activités humaines telles que l’utilisation d’automobiles sur des routes de terre, sont essentiellement composés d’oxydes, tels que le SiO₂, le Al₂O₃, le FeO, le Fe₂O₃ et le CaO, et de carbonates, tels que le CaCO₃ et le MgCO₃, qui constituent la croûte terrestre. Également, l’élévation des sels de mers, le second contribuant d’importance des aérosols atmosphériques, amène la création de particules constituées principalement de chlorure de sodium (NaCL), mais aussi de magnésium, de sulfate, de calcium et de potassium, soient les principaux éléments qui composent l’eau de mer en faisant abstraction de l’eau. Quant aux aérosols générés par les activités humaines, ils proviennent surtout des combustibles fossiles. Ces derniers sont composés en majorité de dioxyde de soufre (SO₂) et de carbones organiques qui se combinent avec les molécules d’eau de l’atmosphère afin de former des gouttelettes possédant un diamètre de quelques dixièmes de micromètres. Les aérosols d’origine anthropique peuvent se retrouver sous la forme de carbone noir et de composés organiques volatiles (VOC), soit des particules formées de carbone et d'hydrogène, en raison d’une combustion incomplète des énergies fossiles. Il est important de noter que les activités humaines engendrent une grande quantité de poussières minérales provenant notamment de l’agriculture avec le labourage et le moissonnage des terres, de même que de l’industrie avec le transport et la production de ciment.

Il est possible de distinguer les aérosols en fonction de caractéristiques particulières, telles que la taille, qui varie de 0,002 µm à environ 100 µm de diamètre. Aussi, les particules en suspension dans l’atmosphère peuvent être différenciées en fonction de leur caractère hygrophile ou hygrophobe, c’est-à-dire en fonction de leur capacité à absorber ou non l’humidité de l’atmosphère. Cette particularité est d’autant plus importante que l’hygroscopie des particules entraîne une augmentation de la taille et une diminution de l’indice de réfraction de ces dernières. En effet, lorsqu’une particule soluble, telle que le sel de mer, entre en contact avec les molécules d’eau, ces dernières s’agglomèrent sur l’aérosol, ce qui augmente nécessairement le diamètre de la particule créée et influence la façon dont la lumière va être diffusée par cette même particule. À cet égard, plus l’aérosol grossit, plus la déviation de la lumière est réduite en raison de la diffusion qui se fait vers l’avant. De plus, les grosses particules favorisent moins fortement la diffusion dans le bleu comparativement aux plus petites particules en raison du fait qu’elles ont comme caractéristique de diffuser de façon équivalente à toutes les longueurs d’ondes. Cette particularité permet notamment d’identifier la proportion de gros aérosols, majoritairement d’origine marine ou désertique, dans l’atmosphère.

Il y a différents modes de diffusion selon la taille des aérosols. Principalement, il est question de diffusion de Rayleigh et de diffusion de Mie. La diffusion de Rayleigh se produit en présence de particules dont la taille est comparable à celle de la longueur d’onde. La diffusion a lieu dans toutes les directions et dépend de la longueur d’onde. Ce sont les longueurs d’ondes courtes qui diffusent le plus dans ce cas-ci. La diffusion de Mie a lieu sur des particules de grande taille comparée a la longueur d'onde. Plus la taille de la particule est grande, plus la diffusion se fait vers l'avant. Dans ce cas, la diffusion ne dépend pas de la longueur d’onde.

Sources des aérosols

Les particules en suspension dans l’atmosphère peuvent provenir de sources naturelles ou humaines. Il est possible de subdiviser ces deux catégories en sources primaires, c’est-à-dire des aérosols directement émis sous la forme de particules, ou secondaires, soit des aérosols qui sont créés suite à la solidification s’effectuant principalement dans les nuages et la brume de certains gaz d’origine volcanique ou industrielle, tels que le SO_x(sulfure) ou le NO_x(nitrate).

Ainsi, les principales sources naturelles primaires des aérosols sont la poussière minérale et le sel de mer soulevés par les vents, l’éruption de volcans et les feux de forêts, générant tous les deux une immense quantité de cendres et de suie dans l’atmosphère, ainsi que par la végétation par l’entremise du pollen et des spores surtout relâchés au printemps. D’autre part, les activités humaines sont à l’origine de la création d’une grande quantité d’aérosols (environ 30%), principalement en raison de la poussière générée par la circulation automobile et les industries, de même que par la combustion de carburants fossiles (tels que le pétrole, le charbon et le gaz naturels), qui constituait près de 80% de l’énergie consommée sur la planète en 2002 (Wikipédia, l'encyclopédie libre, Combustible fossile). Donc, en analysant les principales sources naturelles et anthropiques des aérosols, il est possible de déduire que la quantité de particules en suspension dépend directement des régions (les zones désertiques ou fortement industrialisées seront davantage touchées), de l’époque de l’année (le printemps sera caractérisé par une plus grande quantité de pollen dans l’air) et d’évènements exceptionnels (éruptions de volcans, feux de forêt, etc.).

Impacts des aérosols

On indique sous le nom de forçage radiatif la capacité d’une substance à favoriser la transmission de l’énergie radiative du Soleil vers la Terre. Lorsque cela amène un réchauffement atmosphérique, on dit qu'il s'agit d'un forçage radiatif positif. Le passage des rayons solaires peut aussi subir une réduction, ce qui entraine un refroidissement et est désigné sous le terme de forçage radiatif négatif. Selon la composition chimique des aérosols, l'un ou l'autre de ces deux phénomènes est observé. Par exemple, les aérosols composés de sulfates et de carbones organiques sont dits diffusants et ont tendance à abaisser la température alors que ceux composés principalement de carbone, de suie ou de poussière sont dits absorbants et amènent par le fait même un réchauffement. Ce type de forçage constitue l’effet direct des aérosols.

À l’inverse, il peut également être question d’effet indirect. Dans ce cas, l’impact du forçage des aérosols ne se fait pas sentir directement sur la température atmosphérique, mais plutôt sur les nuages (leur épaisseur augmente ainsi que leur durée). En effet, les aérosols sont des particules qui ont tendance à se combiner avec des molécules d’eau pour former de petites gouttelettes. Or, lorsque les aérosols sont présents en trop grande quantité, cela résulte en une accumulation de gouttelettes qui favorise la création d’un nuage très réfléchissant. En raison de cette particularité, les nuages ont tendance à réfléchir davantage le rayonnement solaire et causent ainsi un refroidissement climatique. De plus, les particules d’aérosols entourées de molécules d’eau sont trop petites pour permettre la précipitation. Ainsi, la durée de vie des nuages est augmentée, ce qui est observable par un accroissement de la couverture nuageuse terrestre. Tout dépendant de l’altitude de cette dernière, un refroidissement (altitude basse) ou un réchauffement (altitude élevée) du climat sera observé.

Ces derniers impacts ne sont pas à prendre à la légère. En effet, étant donné que les aérosols ont majoritairement tendance à avoir un forçage radiatif négatif, et ainsi, à entraîner un refroidissement atmosphérique, ils contrebalancent l’impact des gaz à effet de serre, qui sont plutôt à l’origine d’une augmentation de la température. Ainsi, les particules en suspension dans l’atmosphère permettent d’atténuer le réchauffement planétaire à une proportion estimée à 50%. (Chimistes pour l'environnement, Aérosols atmosphériques et changements climatiques). De plus, l’augmentation de la durée de vie des aérosols est à l’origine d’une diminution des précipitations, autant à l’état solide que liquide. Or, cette baisse entraîne une perturbation dans le cycle naturel de l’eau. L’augmentation du nombre de nuages et de leur capacité à réfléchir la lumière solaire affecte la photosynthèse des plantes, laquelle nécessite une grande quantité d’énergie lumineuse, ce qui se traduit par une diminution de la productivité agricole.

De surcroît, une augmentation de la quantité d’aérosols est synonyme d’un accroissement du nombre de décès chez les personnes les plus à risque (souffrant de dysfonction repsiratoire), souvent les enfants et les personnes âgées, en raison de la prolifération de maladies respiratoires. Selon leur taille, les aérosols peuvent avoir un impact plus ou moins important sur la santé des populations, plus particulièrement sur les populations urbaines. En effet, les plus grosses particules ont tendance à rester bloquées dans les voies respiratoires supérieures alors que les plus petites peuvent pénétrer à l’intérieur des alvéoles pulmonaires et, par le fait même, causer davantage de dommages au niveau des bronchioles et des alvéoles.

Améliorations possibles

Afin de diminuer la quantité de particules en suspension dans l’atmosphère, il faut bien évidemment tenter de réduire le nombre d’aérosols d’origine humaine et non ceux émis par des voies naturelles, qui sont très difficiles, voire impossibles, à contrôler. L’une des principales améliorations en ce sens serait la réduction des émissions générées par les combustibles fossiles, qui correspondent, tel qu’indiqué plus haut, à près de 80% de l’énergie consommée sur la planète. En effet, la combustion de ces matériaux rejette dans l’air une grande quantité de particules de carbone, qui empêchent le rayonnement solaire d’atteindre le sol et contribuent à un refroidissement du climat (il ne faut pas confondre les particules de carbone avec le gaz de dioxyde de carbone, qui provoque une augmentation de la température globale de l'atmosphère). Ainsi, afin de diminuer la quantité de combustibles fossiles utilisés, il est impératif de réduire leur utilisation ou de les remplacer par des procédés écologiques et durables dans les trois grands domaines où ils sont toujours largement en demande, soit le transport, l’industrie et la production d’électricité.

Il faut aussi noter que plus les aérosols atmosphériques sont de grande taille (entre 1 et 3 microns), plus ils ont tendance à diffuser la lumière vers l'avant. Or, les particules considérées comme étant de « gros » aérosols sont celles provenant de poussières d'origine marine ou désertique, ce qui fait en sorte qu’il est difficile de compter sur une réduction de la quantité de gros aérosols émis pour diminuer l’impact de ces particules en général. Par contre, il serait beaucoup plus utile de concevoir une réglementation sur les aérosols de couleur sombre, par exemple la suie, car ~~ces~~ ceux-ci sont plus efficaces pour absorber les rayons lumineux et ont donc un plus grand impact sur le réchauffement atmosphérique. Ainsi, des mesures environnementales peuvent être envisagées afin de diminuer la quantité de suie qui provient de la combustion incomplète de combustibles fossiles (essence, kérosène, etc.) ou encore de biomasses (bois, végétaux, etc.).

Incertitudes sur les aérosols

L’indice de réfraction de chaque type de particule et par le fait même son forçage radiatif sont sujets à de très grandes incertitudes étant donné que ce résultat (le forçage radiatif) est calculé en tenant compte de la taille, de la composition chimique, de la géométrie et du nombre de chaque type d’aérosols. Or, ces grandeurs sont, au départ, sujettes à une grande variabilité. La différence entre la réalité et les modèles engendre de nombreuses incertitudes sur les sources véritables des aérosols et leurs impacts sur l'environnement et la santé (l'impact sur le rayonnement solaire est un impact environnemental).

Un questionnement demeure toujours en ce qui concerne l’augmentation de la couverture nuageuse causée par les aérosols puisque ces derniers produisent des processus contraires (une grande couverture nuageuse bloquant la lumière du Soleil, mais gardant du fait même la lumière donc la chaleur de l’atmosphère terrestre). D’une part, les aérosols sont majoritairement à l’origine d’un refroidissement atmosphérique en raison de la diminution du rayonnement solaire atteignant la surface terrestre, ce qui entraine une diminution de l’évaporation à la surface des océans et ainsi du nombre de nuages formés. D’autre part, l’agglomération des particules en suspension avec des molécules d’eau atmosphériques est à l’origine de l’augmentation du nombre de nuages réfléchissant le rayonnement infrarouge en provenance du sol et entrainant donc par le fait même un réchauffement de l’atmosphère. Finalement, il est très difficile d’estimer les sources précises des aérosols, car leur nombre et leur composition varie grandement dans l’espace et dans le temps, tout dépendant des évènements naturels qui se produisent à certains endroits et non à d’autres (éruptions volcaniques, feux de forêt…), des conditions climatiques, du nombre d’usines et des émissions de ces dernières.

Méthodes de mesure de l’épaisseur optique actuellement utilisées

L’étude des effets optiques des aérosols varie grandement en fonction du moment de la journée où les observations sont effectuées, c'est pourquoi il est important de mettre au point des appareils fonctionnant efficacement de jour et de nuit. Lorsque la quantification des propriétés optiques des aérosols est réalisée de jour, deux méthodes différentes sont préconisées. La première méthode efficace développée consiste en la photométrie solaire, qui tient son nom de l’instrument utilisé lors de ce procédé, soit un photomètre. Ce dernier a pour principale fonction de déterminer la transparence du milieu atmosphérique grâce à la mesure de l’épaisseur optique, soit de la quantité de lumière absorbée par les composants du milieu qu’elle traverse. Il est à noter que plus la visibilité atmosphérique est réduite, plus l’épaisseur optique est importante. Par exemple, dans le cas où le ciel est couvert d’un brouillard opaque, et donc que la visibilité est faible, la condensation importante des molécules d’eau gazeuses amène l’absorption d’une très grande quantité de lumière, ce qui réduit la transparence de l’air et entraîne l’obtention d’une épaisseur optique très élevée.

Pour déterminer précisément le degré d’absorption des composantes atmosphériques et donc la transparence de l’air, le photomètre est constitué d’un détecteur chargé de pointer le soleil tout au long de sa trajectoire durant la journée, lorsque le ciel est dégagé. Par la suite, étant donné que la quantité de lumière présente au plus haut point de l’atmosphère est une donnée connue, il est possible de déterminer la quantité de lumière qui a été absorbée lors de son parcours (et donc la transparence du ciel) à partir des données recueillies au sol, qui mesurent la lumière ayant réussi à traverser en entier la couche atmosphérique. Actuellement, de nombreux photomètres situés au sol et regroupés en réseaux tels qu'AERONET (voir le troisieme paragraphe de la section historique de la pollution lumineuse) permettent de déduire ponctuellement l’épaisseur optique des aérosols atmosphériques, et par conséquent leur quantité relative.

Une seconde technique permet d’obtenir un résultat semblable de jour, mais sur un plus grand espace grâce à une technique connue sous le nom de l’inversion satellitaire sur des cibles sombres. Cette méthode repose essentiellement sur l’hypothèse que la réflexion de la lumière par le sol est faible et non variable. Par conséquent, cette technique est très performante pour détecter la quantité d’aérosols présents au-dessus d’une masse très sombre, telle que l’océan ou une région caractérisée par une dense végétation. Pour ce faire, des capteurs tels que MODIS (Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer développé par la NASA) ont été mis au point. La principale qualité de ce dernier est le fait qu’il possède un canal qui capte une bande dans la longueur d’onde du bleu et un autre canal très près de l’infrarouge. Ainsi, la présence d’un filtre qui reçoit les longueurs d’onde bleues facilite la détection des aérosols, car à cette longueur d’onde la quantité de lumière réfléchie par le sol est minimisée tandis que celle déviée par les aérosols atmosphériques est augmentée. De plus, grâce au canal près de l’infrarouge, cet appareil est programmé pour éliminer facilement l’impact de l’énergie lumineuse dégagée par la végétation et donc de mettre en évidence la quantité de lumière uniquement attribuable au rayonnement solaire ayant réussi à traverser la couche atmosphérique.

De nuit, en revanche, très peu de techniques pour mesurer les aérosols ont été développées à ce jour. L’une d’elles est la télédétection par laser, connue aussi sous l’acronyme LIDAR, qui provient de l’expression anglaise « Light Detection And Ranging ». Cette technologie est composée d’un système laser, qui émet une onde lumineuse dans l’atmosphère, laquelle est ensuite rétrodiffusée en partie vers l’appareil. Ce dernier possède un télescope capable de recueillir des informations concernant la nature des particules rencontrées par l’onde lumineuse et la distance à laquelle elles se retrouvent par rapport au système. Cette technique permet d’obtenir une grande précision dans les mesures, mais, en contrepartie, est aussi extrêmement coûteuse. La photométrie stellaire est également utilisée pour la détection nocturne des aérosols. Elle permet de mesurer la quantité de lumière en provenance des étoiles qui est absorbée par les aérosols.

La pollution lumineuse

Historique

La notion de pollution du ciel nocturne apparaît dans les années 1980, mais le phénomène commence à s’étendre dès le XVIIe siècle. En 1667, Louis XIV entreprend l’éclairage de toutes les rues de la capitale française. L’objectif est d’assurer la sécurité de son peuple en réduisant les vols et les crimes, le reste de l’Europe emboîtera rapidement le pas. Au siècle suivant, avec le progrès de la technique, ce sont les phares qui commencent à pousser par centaines sur les côtes et déjà on observe des comportements étranges chez certains animaux. Les fanaux attirent les oiseaux par milliers et ceux-ci tournoient autour de cette nouvelle fascination, parfois même jusqu’à un épuisement fatal.

L’éclairage suit le rythme effarant de la révolution industrielle jusqu’au début du XXème siècle entaché par les guerres les plus dévastatrices de l’histoire humaine. Au cours des 500 dernières années, les nuits d’Europe n’ont jamais été aussi sombres que lors des première et seconde guerres mondiales. Les zones occupées ainsi que les zones de résistances étaient sous le couvert de règlementations militaires strictes; aucune luminosité ne devait être perceptible du ciel une fois le Soleil couché. Suite à la capitulation de l’Axe, la modernisation reprend de plus belle et on peut à nouveau commencer à observer un inquiétant halo diffus en bordure des grandes villes.

Ce sont les astronomes, gênés dans l'observation du ciel nocturne, qui ont été les premiers à se regrouper pour dénoncer cette nouvelle problématique. Le premier appareil de mesure de l’épaisseur optique développé par Léon Foucault, le photomètre, avait pour mandat de comparer le pouvoir éclairant de deux types de gaz d'éclairage pour Paris. En 1995, le problème écologique commence à faire surface et l'on voit apparaître les premiers colloques et symposiums où chercheurs et naturalistes traitent du problème de la pollution lumineuse en tentant d'exposer ses impacts environnementaux et sur la santé. À ce moment, les premières études étant encore très récentes, c'est avec difficulté que les spécialistes avancent des hypothèses puisque les données manquent. Depuis, les recherches et les données empiriques se multiplient et permettent une analyse plus approfondie de la pollution lumineuse. C’est l’International Dark-Sky Association. , fondé en 1988, qui fût le premier organisme à s’intéresser à la pollution lumineuse, principalement à ses effets néfastes. Il s’impose encore aujourd’hui comme la référence en matière de combat contre la pollution lumineuse. Le réseau International AERONET mis sur pied par la NASA en 1993 se veut quant à lui une banque de données précieuse. Les quelque 450 sites d’observations sont munis d’un photomètre solaire qui accumule les données sur divers paramètre en lien avec la pollution lumineuse le jour. Les données de tous les appareils sont déposées sur le web sur le site du projet AERONET. Les techniques et les méthodes restent encore imparfaites et limitées puisqu'aucun appareil, à l'exception de SAND 2 développé par Martin Aubé et son équipe, ne mesure la pollution lumineuse la nuit de façon efficace. Ici, il faut bien considérer que la nuit représente la moitié du temps de la journée, mais aussi une période où les facteurs climatiques changent de façon importante: chute de la température, de l'humidité et de la pression. Il est justifié de croire que ces facteurs ont un impact direct ou indirect (changement important au niveau de la quantité et de la composition des aérosols en suspension dans l'atmosphère donc de l'impact que ceux-ci ont sur la lumière) sur la pollution lumineuse.

Définition

Le terme pollution lumineuse désigne un phénomène de présence nocturne anormale ou gênante de lumière causé par l’être humain et les conséquences de l'éclairage artificiel nocturne sur la faune, la flore et les écosystèmes qui en découlent ainsi que les effet soupçonnés ou confirmés sur la santé humaine.

Depuis peu, la pollution lumineuse s'applique également à un nouveau domaine, celui de la lumière polarisée, qui représente des rayonnements de lumière modifiés. L'expression ‘‘Pollution par la lumière polarisée’’ (ou PLP) a été dissociée du reste de la pollution lumineuse parce que celle-ci se distingue par le fait qu’elle est diurne. La lumière émise par le Soleil est légèrement polarisée et peut le devenir davantage (par exemple : lorsque les photons sont perturbés (en entrant en contact) par l’eau ou la vapeur d’eau). Certaines espèces du règne animal peuvent percevoir cette polarisation (évidemment l’homo sapien sapien ne possède pas cette faculté) et l’utiliser pour se guider notamment lors des migrations. La PLP englobe la lumière artificielle polarisée émise par l’être humain ainsi que les modifications portées à la polarisation de la lumière naturelle

La pollution lumineuse est souvent associée au gaspillage d'énergie puisque l'éclairage mal adapté ou superflu engendre une dépense énergétique évitable qui provoquera immanquablement une mauvaise gestion des ressources et des problèmes écologiques. L'éclairage diffus du ciel n’est d’aucune utilité pour l'être humain et elle a un coût. Ce coût est évalué à 1,5 milliard de dollars par an aux États-Unis selon l'association internationale Dark-Sky.

Sources

La luminosité nocturne est causée par des sources naturelles et humaines. La Lune, les étoiles, les aurores boréales et la luminescence du ciel en sont les principales sources naturelles. Pour ce qui est des sources anthropiques, on retrouve les lampadaires (probablement la plus grande source), les panneaux publicitaires, les édifices éclairés, les aéroports, les ports, les phares, etc. Celles-ci sont problématiques, car l’éclairage n’est pas uniquement dirigé là où il est nécessaire (c’est le cas des lampadaires isotropiques). La lumière perdue est réfléchie et dispersée par les aérosols en suspension dans l’atmosphère, ce qui cause une augmentation de la pollution lumineuse dans le cas où l’observateur se trouve à proximité de la source lumineuse et une diminution la quantité de lumière nocturne incidente pour un observateur situé à grande distance. Ainsi, il est plus difficile d’admirer le ciel nocturne dans les villes qui ne gèrent pas bien l’éclairage à cause d’un halo lumineux de couleur orange brunâtre qui augmente la luminance générale du ciel au-dessus de la ville.

Origine du problème

L’humain a instinctivement peur du noir, c’est pourquoi la demande d’éclairage la nuit est si grande. Pour une question de sécurité, les lampadaires sont en fonction à toute heure de la nuit. L’éclairage des aires publiques est manifestement abusif, la plupart des sources de lumière sont inutiles et/ou inappropriées. Elles sont inutiles lorsqu’elles fonctionnent et que personne n’en a besoin, par exemple dans une rue déserte. Elles sont inappropriées lorsque leurs orientations ne sont pas concentrées vers l’endroit visé, ou lorsqu'elles sont désuètes comme le sont lampes à vapeur de mercure à haute pression ou encore les luminaires sphériques et les ballasts qui consomment une grande quantité d'énergie.

La raison principale de l’éclairage excessif des panneaux publicitaires et des vitrines de magasins est qu’ils sont conçus pour attirer l’attention, ils doivent donc être assez éclatants pour capter le regard. Le faible coût de l’électricité dans les pays producteurs ainsi que l’absence de lois contrôlant la quantité, l’orientation et l’efficacité des sources de lumière (sauf quelques exceptions comme la RICE qui est une région contrôlée par des lois) entraînent une surconsommation de l’éclairage ce qui augmente considérablement la pollution lumineuse.

Impacts

1) Sur la flore

Des effets néfastes sur les algues et les plantes qui subissent un éclairage artificiel pour un cycle anormalement long ou encore qui perçoivent une quantité non-négligeable de lumière polarisée ont été observés. En effet, la noirceur est essentielle aux plantes, qui profitent de la nuit pour cesser toute photosynthèse et ainsi se «reposer». La pollution lumineuse est donc responsable d'un métabolisme végétal moins performant. L’éclairage artificiel retarderait fortement la chute des feuilles (de plusieurs mois parfois) et causerait une diminution de certaines récoltes, selon de récentes observations. (Source: Siblet, Jean-Philippe, Impact de la pollution lumineuse sur la biodiversité)

2) Sur la faune

Les oiseaux migrateurs sont nettement les plus touchées par la pollution lumineuse. Leur sens de l'orientation est basé sur la vision, la perception du champ magnétique terrestre et la position des étoiles. Or, deux de ces sens sont altérés par la lumière nocturne ; les oiseaux perdent leurs repères célestes et sont éblouis par la lumière artificielle. Le FLAP (Fatal Light Awarness Program) estime à 100 millions le nombre d'oiseaux tués chaque année aux Etats-Unis par collision avec des vitres ou des éléments d'architecture, sur l'ensemble de leur parcours migratoire. Le programme a également mené une étude sur la tour du CN à Toronto. Cette tour est éclairée la nuit et on a dénombré à ses pieds 3000 cadavres d’oiseaux en un an.

Plusieurs ornithologues s’intéressent au cas des oiseaux des villes. Les oiseaux devenus sédentaires dans les villes possédant un halo permanant de lumière montrent un comportement erratique et nerveux, ceux-ci vivant constamment sous une lumière artificielle. L’équilibre des écosystèmes en est bouleversé, puisqu'un taux anormalement élevé de prédation est observé chez les espèces continuellement soumises à un éclairage. De plus, les insectes et les oiseaux attirés par la lumière vive deviennent des proies faciles puisqu’ils se réunissent en groupe au même endroit et n’offrent aucune résistance, étant obnubilés par le rayonnement.

3) Sur l’être humain

75% de la population planétaire vit dans des zones suffisamment urbanisées pour être concernées par la pollution lumineuse. Celle-ci contribue à désaccoutumer l'être humain de la pénombre et de la noirceur ce qui, par conséquent, entretient une dépendance à la lumière artificielle. L’évolution des espèces terrestres s’appuie sur l’alternance rythmée du jour et de la nuit, et le cerveau humain ne fait pas exception à cette règle, plusieurs processus hormonaux vitaux étant déclenchés par l'exposition à la lumière ou à la noirceur. Il est clair que l’adaptation physiologique n’est pas possible chez la plupart des espèces, dont peut-être l'espèce humaine, où le rythme nycthéméral (rythme naturel des levers et couchers de soleil) a probablement profondément modelé le psychisme. La mélatonine est l’hormone responsable de la gestion des cycles d'activité et de relâchement du corps, et celle-ci est sécrétée par la glande pinéale située dans le cerveau. C’est la présence ou l’absence de lumière qui stimule la sécrétion de cette neurohormone. Par son rôle de gestion de l’horloge biologique, elle agit sur l’ensemble des systèmes hormonaux du corps. L'éclairage omniprésent cause une sécrétion presque continue de cette hormone, ce qui provoque un état d’activité biochimique anormalement élevé du corps humain, induisant inévitablement une accumulation de fatigue. On parle alors de conséquences allant d'une augmentation du stress, à une plus grande prédisposition à la dépression et même jusqu'à une augmentation des risques de développer un cancer.

Dans la société moderne, l'éclairage artificiel des rues est justifié par le besoin de sécurité des passants et des automobilistes. Ce sentiment de sécurité a cependant tendance à inciter les automobilistes à augmenter leur allure, ce qui peut avoir des effets néfastes sur la sécurité. Aussi, un éclairage ponctuel très intense peut éblouir et gêner la conduite automobile, le contraste devenant insupportable pour l’œil humain et causant un délai dans le traitement de l’information. Notons ici que le vieillissement de la population augmente le nombre de personnes affectées par des cataractes, et donc particulièrement sensibles à l'éblouissement que causent les sources intenses de lumière. D'autre part, les éclairages mobiles ont tendance à distraire les conducteurs et les aviateurs.

La lumière intrusive est une nuisance lorsqu'elle empêche l'accomplissement des activités dévolues à un lieu précis comme le sommeil dans les habitations, ou l'observation des étoiles à un observatoire. La lumière qui s’immisce dans une habitation dérange et nuit au sommeil des habitants. L'éclairage complique la tâche des astronomes qui tentent, par des observations célestes, de confirmer ou d’infirmer des théories, de produire l'imagerie électronique du ciel et d’approfondir notre connaissance de l’univers.

La pollution lumineuse est souvent associée au gaspillage d'énergie puisque l'éclairage mal adapté ou superflu engendre une dépense énergétique évitable, ce qui est immanquablement synonyme d'une mauvaise gestion des ressources et des problèmes écologiques. L'éclairage diffus du ciel n’est d’aucune utilité pour l'être humain et elle a un coût. Ce coût est évalué à 1,5 milliard de dollars par an aux États-Unis selon la International Dark-Sky Association

Améliorations possibles

Comme il a été expliqué précédemment, les sources d'éclairage artificiel sont souvent inutiles et/ou inappropriées. Il faut donc les utiliser seulement lorsque c'est nécessaire, concentrer leur flux en-deça de l'horizon et diminuer le plus possible leur intensité. Pour ce qui est des lampadaires, l’installation de détecteurs de présence réduirait fortement la quantité de lumière émise. L’utilisation d’abat-jours et de verres plats évite les pertes de lumière en orientant le faisceau de lumière vers le bas, ce qui réduit également les risques d’éblouissement. Le faisceau de lumière étant orienté vers le bas, il est important d’utiliser des surfaces les moins réfléchissantes possible au pied des lampadaires. Il est possible de s'attendre à ce qu'au Québec, la présence de la neige rende insuffisante la seule modification de l'orientation du faisceau de lumière, car la neige constitue une surface très réfléchissante dont on peut difficilement se débarasser. Le seul moyen de diminuer l'incidence de la pollution lumineuse en hiver est sans doute de diminuer l'intensité des lampadaires.

Depuis quelques années, des tentatives de réduction de la pollution lumineuse et des dépenses énergétiques ont été faites en convertissant les lampadaires à vapeur de sodium à haute pression, modèles standards que l'on retrouve sur nos routes, par des lampadaires à vapeur de sodium à basse pression. Ce dernier modèle présente en effet l'avantage de consommer moins d'énergie et d'émettre une lumière presque monochromatique, ce qui amoindrit l'impact sur la pollution lumineuse et en fait une lumière aisément filtrable par les astronomes. Cependant, ces lampes émettent une lumière orangée de piètre qualité, et leur installation sur quelques routes québécoises n'a pas été un très grand succès. Les lampadaires à vapeur de sodium à haute pression, qui émettent une lumière plus jaunâtre répartie sur quelques raies du spectre électromagnétique, semblent donc demeurer la meilleure solution, à condition que leur intensité et leur orientation soient adéquates.

Enfin, pour ce qui est des panneaux publicitaires, des édifices éclairés et des vitrines de magasins, il est essentiel de diriger encore une fois le flux lumineux vers le bas et d'intégrer des systèmes de minuteries. Effectuer ces changements peut paraître dispendieux, mais il faut retenir que la diminution de la pollution lumineuse est rentable à long terme. En effet, toute réduction de l'éclairage implique une dépense énergétique moindre, donc une diminution des coûts y étant associés, ainsi que des bienfaits sur la santé des humains et des écosystèmes. Mentionnons finalement que la contribution des municipalités consitue une condition essentielle à la lutte contre la pollution lumineuse, puisque c'est d'abord par des actions locales qu'il est possible de régler un problème à l'échelle planétaire, et surtout parce que ce sont des règlements municipaux qui permettront de donner lieu à des changements efficaces.

Problématique

Préambule sur les outils utilisés

Nous utiliserons un spectromètre (SAND 3) afin d'obtenir la brillance du ciel nocturne. Il comporte trois grandes parties, soient un spectromètre, une caméra (capteur CCD) et un ordinateur opérant sur linux branché à un réseau internet. Il est conçu pour mesurer la brillance du ciel à différentes longueurs d'ondes.

Enjeux - Validation des mesures de SAND 3

Cette année, notre objectif est d’augmenter l’étendue de nos mesures prises à l’aide de notre spectromètre. Ce qui signifie faire l’acquisition de données à plusieurs endroits, sous différentes conditions expérimentales. Ceci nous permettra d’obtenir des résultats adaptés à plus de situations. Plus précisément, nous cherchons à découvrir la relation entre la brillance du ciel nocturne et l’épaisseur optique de l’atmosphère (ÉOA). Nous désirons obtenir une relation qui est valide sur un grand intervalle de brillances du ciel et d'épaisseurs optiques. Nous savons déjà que cette relation est pratiquement linéaire lorsque l’environnement contient peu d’aérosols. Cependant, cette fonction perd sa linéarité lorsque l’épaisseur optique dépasse ~0,5 (Aubé et al., 2009). Nous serons alors intéressés à prendre des mesures sur un site où l’épaisseur optique est généralement élevée, dans une zone très polluée par exemple. Bien entendu, des mesures prises dans un site où l’épaisseur optique atmosphérique est faible nous seront tout aussi essentielles. Notons que la brillance du ciel est l'un des effets de la pollution lumineuse. Il serait intéressant de varier nos sites d’observation en fonction de la quantité de pollution lumineuse. Cela permettrait de valider que notre relation est valide sous différentes quantités de pollution lumineuse.

De plus, la relation entre l’épaisseur optique et la brillance du ciel nocturne varie selon certains facteurs géographiques, comme la présence de neige au sol, qui modifie l’indice de réflexion du sol. Plus de lumière réfléchie au ciel augmente la brillance de celui-ci sans que l’épaisseur optique ne soit modifiée. Nous sommes alors dans l’obligation de tenir compte de ces facteurs afin d’obtenir des résultats valides.

Afin de valider nos mesures d’épaisseur optique et d’ajuster l’influence des paramètres géographiques, nous pourrons comparer nos mesures à celles obtenues par d’autres organisations fiables. Ceci nous permettra de supposer que le seul facteur qui influence la brillance du ciel dans le temps est la variation de l’épaisseur optique, pour un court intervalle de temps donné. Bref, tous les autres facteurs géographiques, tels que la neige au sol, seront considérés constants pour cet intervalle (une nuit par exemple). Ces facteurs constants seront négligés en raison de la méthode qui consiste à comparer nos résultats d’épaisseur optique. Ceci peu s’avérer problématique, car la plupart des mesures d’épaisseur optique atmosphérique sont effectuées de jour à l’aide de photomètres solaires. Les appareils qui mesurent l’épaisseur optique la nuit sont en général peu accessibles et peu répandus à travers le monde. Nous serons tout de même en mesure de comparer nos résultats. Nous nous fierons au réseau AERONET (AErosol RObotic NETwork) opéré par la NASA. Notre technique consiste à comparer, pour un site donné, la dernière mesure d’épaisseur optique atmosphérique d'AERONET le soir à notre première mesure la nuit, ainsi que notre dernière mesure le matin à leur première mesure le matin.

Une autre raison justifie la prise de mesures la nuit. C'est le changement du taux d'humidité relative (HR) en fonction du temps. En fait, l’humidité relative de l’air a une influence sur l'ÉOA. Les particules d’aérosols ont tendance à se combiner en présence d’une humidité relative assez élevée. Cette augmentation de taille augmente leur capacité de diffusion vers l'avant (P. Zieger et al., 2010) . Donc, l’épaisseur optique augmente. De plus, cette relation n’est pas la même pour tous les types d’aérosols. Dans notre cas, ce phénomène est intéressant, car l’humidité relative augmente la nuit, puisque la température diminue. Selon la formule suivante, l’humidité relative est fonction de la pression de valeur saturante, entre autres.

HR : Humidité relative
P_vap : Pression de vapeur de l'air
P_sat : Pression de vapeur saturante
t : Température de l'air
[Source de l'équation :Hyperphysics]

Or, cette pression de vapeur saturante varie en fonction de la température. Plus la température diminue, plus la pression de vapeur saturante diminue. Voici une représentation de la relation entre la pression de vapeur saturante et la température de l’air.

Figure 1 : Relation entre la pression de vapeur saturante et la température de l’air.
Source: HyperPhysics

Bref, le phénomène est plutôt simple. La nuit, la température diminue, ce qui fait diminuer la pression de vapeur saturante. L’humidité relative augmente, ce qui entraine une augmentation de l’épaisseur optique, sans nécessairement que la quantité d’aérosols augmente. Il devient alors intéressant de prendre des mesures à plusieurs reprise durant la nuit afin d'étudier le phénomène.

Choix des sites d'observation

Nous désirons travailler dans différentes conditions expérimentales. Plus particulièrement, nous aimerions faire des mesures en fonction de la quantité et du type d'aérosols présents dans l'atmosphère, du niveau de pollution lumineuse, etc. Nous avons donc sélectionné trois sites d'observation qui nous fourniront ces conditions : la Chine, les Îles Canaries et Sherbrooke (Canada).

Maxi:wm3.jpg Figure 2 : Distribution de la densité de particules plus petites que 2,5 micromètres (PM2,5) retrouvées dans l’air (données récoltées entre 2001 et 2006)
Source: NASA

1) Chine

Selon Nation Master (2010), la Chine consomme 1,3 milliard de short tons de charbon par année, ce qui en fait le plus grand consommateur mondial. Une short ton équivaut à 907 kg. À elle seule, la Chine est responsable de 28,7% de la consommation mondiale de charbon (Nation Master, 2010). D’ailleurs, 80,2 % de son électricité est produite à partir d’énergie fossile (Nation Master, 2010). La qualité de l’air s’en voit alors grandement altérée.

Figure 3 : Exemple de pollution de l’air au centre-ville de Beijing.
Source: The Eng Koon, Getty Image

En Chine, la pollution atmosphérique a atteint un niveau critique. À elle seule, la pollution de l’air ambiant est directement responsable de centaines de milliers de morts chaque année. Seulement un pour cent des 560 millions de chinois vivant en milieu urbain respirent de l’air de qualité qualifiée d’acceptable par l’Union Européenne (NY Times, 2010). Bref, il est évident que l’enjeu de la qualité de l’air est très important en Chine. Ceci motive en partie le choix de villes chinoises comme sites d’observation.

La Chine nous permettra de faire des mesures lorsque de grande quantités d’aérosol sont présentes dans l'atmosphère et pour un niveau élevé de pollution lumineuse. Les aérosols chinois sont principalement des déchets de l’activité humaine. En raison des centrales d’électricité au charbon, l’atmosphère contient beaucoup de suie et de composés organiques carbonés. Selon une brève observation des résultats du réseau AERONET, nous avons constaté que l’épaisseur optique de l’atmosphère de la côte est chinoise dépasse régulièrement la valeur de 1. (L'AOD est un nombre sans unité, il s'agit d'un rapport).

Pour diversifier d’avantages ces conditions, nous aurons trois sites d’observations chinois qui nous permettront une légère variation en ce qui concerne la quantité d’aérosols et de pollution lumineuse. Nous aurons Hefei comme premier site d’observation. Cette ville de grandeur moyenne comporte 5 millions d’habitants, pour une densité de 676 habitants par km². Hangzhou sera le deuxième site avec une population de 6,4 millions d’habitants. Pour ces sites d’observation, la pollution lumineuse sera très grande en raison de l’environnement urbain. Le troisième site sera Tian mu shan. Ce site est situé dans la région « rurale » de Lin’an. La ville de Lin’an contient 520 000 habitants (donnée de 2002). Nous prévoyons tout de même une grande quantité de pollution lumineuse en raison de la proximité de la ville. Cependant, de nos trois sites chinois, ce sera sans doute le site ayant le moins de pollution lumineuse.

2) Région de Sherbrooke (Québec, Canada)

De nos trois principaux sites d’observation, Sherbrooke (150 000 habitants) nous offrira les conditions moyennes de quantité d’aérosol et de pollution lumineuse. En raison de la proximité de l’observatoire du Mont-Mégantic, des mesures ont déjà été prises afin de réduire la quantité de pollution lumineuse pour la région de Sherbrooke. Nous estimons que le niveau de pollution lumineuse de Sherbrooke se qualifie de modérée à élevée. Selon des observations précédentes, nous prévoyons obtenir des résultats d’épaisseur optique entre 0,04 et 0,1 . L’apparition de neige au sol durant l’hiver rend le site de Sherbrooke très intéressant. Cela nous permet d’expérimenter des variations de conditions géographiques.

Nous effectuerons également des observations sur le site de l'Observatoire du Mont-Mégantic (OMM). Afin de préciser l'importance de la qualité du ciel à cet endroit, mentionnons que l'OMM contient le plus gros télescope de l'est de l'Amérique du Nord. Il s'agit du quatrième plus gros télescope du Canada. Il est situé à 1100 mètres d'altitude. Source: site internet de l'Astrolab

La quantité de pollution lumineuse à cet endroit est faible. Sur le site internet de l'astrolab, nous pouvons lire qu'elle provient à 50 % des villes avoisinantes (distance de 25 km et moins), 25% de Sherbrooke et 25% d'autres sources. Nous désirons fournir des informations plus précises sur les sources de pollution lumineuse.

Figure 4: Vue panoramique de l'OMM
Source : Site de l'astrolab du parc national du Mont-Mégantic

3) Îles Canaries

Nous sommes également intéressés par deux sites d’observation situés dans la région des Îles Canaries, soient les îles La Palma et Tenerife. La Palma est une île de 86 000 habitants et d’une densité de 122 habitants/km². Tenerife est une île de 900 000 habitants et d’une densité de 435 habitants/km². Ces îles contiennent plusieurs grands observatoires de renommée mondiale, il est alors évident que la quantité de pollution lumineuse est une préocupation. La Palma a d'ailleurs un taux de pollution lumineuse relativement bas. Il en est ainsi grâce à une loi espagnole qui vise à la conservation de la qualité du ciel sur La Palma, intitulée Ley Del Cielo, la loi du ciel (Instituto de Astrofisica de Canarias, 2010). Mise en place en 1992, elle réglemente l'éclairage extérieur sur l'ile de La Palma et sur une partie de Tenerife. Elle limite également les radiation électromagnétique et les activités qui pourraient altérer la qualité de l'atmosphère. Elle réglemente même les tajectoires des avions survolant La Palma.

La qualité de l’air peut également être considérée comme très bonne. Il y a cependant certains épisodes de poussières intenses. Ce phénomène est causé par des vents de surface en provenance du Sahara qui emmènent avec eux une grande quantité de poussière minérale. Pour le reste du temps, le type d’aérosol est principalement du sel marin.

Méthodologie

Relation entre l'épaisseur optique et la brillance du ciel nocturne

Le protocole détaillé de l’expérience se trouve en l’annexe 1.

Une fois que les données brutes sont réduites, traitées et analysées, il est temps de se pencher sur la relation entre la brillance du ciel nocturne (fournie par SAND) et l’épaisseur optique des aérosols (AOD, fournie par le réseau AERONET). C’est notre but principal.

Nous commencerons par trouver cette relation pour les sites d’observations de Sherbrooke et de Hefei. Pour ce faire, nous devrons trouver une formule mathématique analytique qui représente bien cette relation. Il s’agira probablement d’une fonction polynomiale. Pour ce qui est du degré, les résultats expérimentaux nous amèneront plus de précision. Nous nous servirons d’un logiciel mathématique afin de déterminer cette formule, soit Gnuplot ou Fityk.

Chacune des fonctions sera valide sur son propre intervalle d’épaisseur optique. L’AOD moyenne des deux sites n’est pas la même. C’est d’ailleurs pourquoi il est intéressant d’avoir deux sites d’observation différents. En raison des variations saisonnières de la réflectance du sol pour le site d’observation de Sherbrooke, nous déterminerons deux relations, une avec neige au sol et une sans neige au sol. Ceci nous permettra de déterminer les différences dans la relation entre l’AOD et la brillance du ciel nocturne entre l’été et l’hiver.

Rappelons que le but ultime est de déterminer une formule mathématique analytique qui est valide sur le plus grand intervalle d’AOD possible. Nous essayerons donc de comparer les trois fonctions et d’identifier s’il y a une relation entre celles-ci. La complémentarité de ces fonctions n’est pas possible bien évidemment, car il s’agit de deux sites d’observation différents, donc deux conditions géographiques différentes.

Dans les étapes précédentes, il est important de ne pas utiliser toutes nos données disponibles. Nous utiliserons par exemple 2 mois de données afin d’obtenir la formule mathématique et garderons 2 autres mois pour la validation du résultat. Nous trouverons ainsi l’incertitude sur la fonction obtenue. Pour ce faire, nous mesurerons l’écart entre les nouvelles données et la fonction analytique trouvée en faisant une nouvelle distribution et en calculant l’écart type obtenu.

Validité des données brutes

Annexe 2

Dans cette section est détaillée la validation des données recueillies lorsque l'appareil est réglé pour récolter des mesures de manière autonome. Le détail du procédé est en annexe puisque dans cette expérimentation-ci, celui-ci n'a pas été nécessaire. Néanmoins, la technique a été testée et son efficacité a été confirmée.

Matériel et instrumentation

Spectrophotomètre SAND-3
Ordinateur (OS: Linux Mandriva One 2010 et système SAND)
Connexion Internet

Manipulations

Le spectromètre utilisé est le SAND-3 qui est le résultat de plusieurs années de développement. Il a été précédé par diverses versions plus ou moins efficaces développées par le groupe de recherche GRAPHYCS au Cégep de Sherbrooke. Le système devra être capable de contrôler à distance un spectromètre destiné à la mesure de la pollution lumineuse.

L'installation et la configuration des sous-systèmes est décrites avec précisions dans le document Contrôle du spectromètre à pollution lumineuse SAND-3 (http://cegepsherbrooke.qc.ca/~aubema/index.php/Prof/SandcontrolEn). Ce document a été élaboré par les précédente équipe de recherche des années passées. On retrouve dans celui-ci une liste des commandes à effectuer sous la section contrôle.

Dans le but d'améliorer l'efficacité, une nouveau volet a été ajouté au système. Le traitement des données sera désormais automatisé. À la fin de la nuit d'observation, le programme Observe lance un second programme nommée Nathalie (http://code.google.com/p/sand/source/browse/trunk/nathalie). Ce programme effectue un traitment préliminaire des données et nettoie le répertoire des fichiers obsolètes.

Résultats

Tout d'abord, voici les graphiques de la brillance nocturne mesurée par SAND-3 en fonction de l'AOD mesurée par un appareil chinois pour chacune des longueurs d'onde ciblées. Nous avons séparé les données du matin et les données du soir en deux séries de données, car il y avait une différence significative entre ces deux séries.

Graphique 1: Brillance du ciel nocturne en fonction de l'AOD (435,5nm, Hefei) Matin/Soir

Graphique 2: Brillance du ciel nocturne en fonction de l'AOD (498nm, Hefei) Matin/Soir

Graphique 3: Brillance du ciel nocturne en fonction de l'AOD (546nm, Hefei) Matin/Soir

Graphique 4: Brillance du ciel nocturne en fonction de l'AOD (569nm, Hefei) Matin/Soir

Graphique 5: Brillance du ciel nocturne en fonction de l'AOD (615,5nm, Hefei) Matin/Soir

Le prochain graphique représente l'évolution de la brillance du ciel nocturne mesurée par notre appareil (SAND-3) sur une nuit complète, soit la nuit du 29 novembre 2010, et ce, pour une longueur d'onde de 546 nm.

Graphique 6 : Brillance du ciel nocturne de la nuit du 29/11/2010 en fonction de l'avancement de la nuit (546nm, Hefei)

Voici deux graphiques de la relation entre la brillance du ciel nocturne et l'épaisseur optique des aérosols pour deux différentes longueurs d'onde, pour le site d'observation de Hefei. Nous avons séparé les distributions du soir et du matin en trois séries de données, soient 2:00-3:00, 3:00-4:00, 4:00 et +. Ces intervalles représentent le temps écoulé entre la prise de mesure de l'AOD de l'appareil chinois et la prise de mesure de notre appareil (SAND-3).

Graphique 7 : Brillance du ciel nocturne en fonction de l'AOD (546nm, Hefei, Soir)

Graphique 8 : Brillance du ciel nocturne en fonction de l'AOD (569nm, Hefei, Matin)

Discussion

D'abord et avant tout, nous désirons expliquer pourquoi nous avons présenté les résultats du site d'observation de la Chine seulement, et non ceux des Îles Canaries et de Sherbrooke.

Nous avons traité les données de Sherbrooke. En fait, nous y avons passé beaucoup de temps. Au final, il s'est avéré que nous n'avions pas beaucoup de données valides. Pour vérifier la validité de nos mesures, nous avons regardé les images webcam de l'appareil. Lorsque nous apercevions des nuages sur les images qui précèdent le coucher du soleil, nous rejetions automatiquement la mesure. La raison est que la présence d'un nuage fausse la mesure de l'AOD du réseau AERONET ainsi que notre mesure de brillance du ciel nocturne. Les nuages sont formés de gouttelettes d'eau qui diffusent la lumière, un peu comme le font les aérosols. Cependant, ils ne sont pas considérés comme des aérosols, c'est de l'eau! D'ailleurs, le nom "épaisseur optique des aérosols" (AOD) relate très bien le fait que les nuages ne sont pas invités au party.

Une même analyse était faite pour les données du matin. Or, toutes les images du matin, sans exception, montraient un brouillard foncé de teinte verdâtre et de texture ouateuse. Nous n'avons alors aucune donnée valide pour le matin.

Comme la fin de l’hiver était imminente et que la neige qui recouvrait le sol commençait à se raréfier, nous avons jugé que les images à venir ne seraient pas comparables avec les images précédentes. Comme il a été expliqué précédemment, la réflectance du sol doit demeurer constante pour l’intervalle de temps étudié. Nous avons donc décidé de se concentrer sur les données provenant de Hefei puisqu’elles semblaient beaucoup plus prometteuses, à cause de leur quantité et de leur qualité. Elles présentaient effectivement plusieurs avantages. Contrairement aux données de Sherbrooke, celles de la Chine avaient déjà été triées. Les mesures d’AOD étaient déjà triées et classées sous forme de tableau et étaient beaucoup plus faciles à utiliser que les mesures d’Aeronet dont nous nous servions pour Sherbrooke. Nous avons dû adapter quelque peu notre méthodologie puisque les programmes utilisés ont nécessité quelques modifications pour le traitement des données de Hefei.

Différence entre la brillance moyenne du ciel nocturne le matin et le soir

Le pas de la graduation de l'axe vertical de nos graphiques est le même pour chacun de ceux-ci. C'est-à-dire, l'axe de la brillance est graduée à chaque 0,5E-07. La comparaison entre les graphiques est alors plus évidente.

Les graphique 1 à 5 montrent qu'il y a clairement une différence entre la brillance moyenne du matin et celle du soir. Dans chacun des graphiques, la série de données "Matin" est toujours située sous la série de données "Soir".

D'ailleurs, le graphique 6 démontre bien que la brillance du ciel nocturne diminue en fonction de l'avancement de la nuit, et ce, pour la nuit du 29 novembre 2010 (Hefei). Le but de la présence de ce graphique est d'appuyer le fait qu'il y a une différence entre la brillance du ciel le soir et le matin. On ne peut pas généraliser le fait que la brillance diminue de façon continue à chacune des nuits à partir d'un seul graphique.

Nous attribuons cette variation au fait que l'éclairage extérieur peut varier en fonction de l'heure. Il est impossible que le soleil soit la cause de ces variation, car nos premières mesures du soir sont prises 60 minutes après le crépuscule astronomique et les dernières mesures du matin sont prises 60 minutes avant l'aube astronomique. Ainsi, la première pose du soir est effectuée vers 18:30 pour le mois de novembre et vers 19:30 pour le mois de février (heures locales). La dernière pose de la nuit est effectuée vers 5:40 en moyenne. Il est évident que l'activité humaine est beaucoup plus importante vers 19:00 que vers 5:40. Alors l'éclairage n'est probablement pas constant à toutes les heures de la nuit.

Même si l'éclairage variable semble une bonne explication de la différence de la brillance soir/matin, nous sommes conscients qu'il ne pourrait s'agir que d'une partie de l'explication. N'oublions pas que la brillance du ciel nocturne est un phénomène complexe qui varie en fonction de plusieurs facteurs comme la présence d'aérosols, par exemple. Nous savons qu'une diminution de la quantité d'aérosols diminue généralement la brillance du ciel nocturne. La nuit, il a y nécessairement une diminution de l'activité humaine. Cette diminution pourrait être responsable de la diminution de la quantité d'aérosols et donc de la diminution de la brillance du ciel. Il pourrait s'agir d'une deuxième explication.

L'humidité relative a un effet sur la grosseur des particules aérosols. Si les particules s'agglomèrent, ce qui est généralement le cas lorsque l'humidité relative augmente, la grosseur des aérosols augmente. Ces particules atténueraient plus les rayons lumineux, ce qui expliquerait pourquoi l'intensité lumineuse captée par notre appareil est plus faible le matin et diminue constamment durant la nuit. Rappelons que notre objectif à long terme est de pouvoir associer une mesure d'épaisseur optique à nos mesures de brillance du ciel nocturne. Pour un site donné, il y a deux principaux facteurs qui peuvent faire varier la brillance du ciel nocturne, soient la quantité de lumière émise vers le ciel (considérée jusqu'à maintenant comme étant constante) et les aérosols (ce qui inclut la composition des aérosols, leur concentration (la quantité), l'effet de l'humidité sur leur taille, etc.). Si la quantité de lumière émise au ciel est constante, nous n'avons qu'à étudier la contribution des aérosols. Cependant, à la lumière de nos résultats et de notre brève analyse de la situation, la quantité de lumière émise au ciel ne semble pas être constante. Cela signifie que nous devons considérer également cette valeur comme variable dans le problème. Bref, le problème se complexifie, car nous sommes en présence d'une relation qui dépend de deux variables : la quantité de lumière et les aérosols.

Nous devrons alors déterminer si la quantité de lumière émise vers le ciel varie significativement et, si c'est le cas, s'il y a une variation caractéristique. Pour s'y faire, nous devrons isoler cette variable. Une méthode proposée serait de créer un graphique de la brillance du ciel mesurée en fonction de l'avancement de la nuit, et ce, pour chacune des longueurs d'ondes et pour chacune des nuits. Le graphique 6 en est un exemple de la nuit du 29 novembre 2010 pour la longueur d'onde de 546 nm. L'analyse de ces nombreux graphiques s'avèrera peut-être pertinente. Une solution alternative serait envisageable. Nous pourrions faire un seul graphique avec tous les couples (Brillance mesurée par SAND-3, heure de la nuit) de toutes les nuits. La très grande multitude de points nous donnera peut-être une tendance générale. Il s'agit pratiquement d'une étude statistique.

Analyse des graphiques

Avant d'analyser les pentes des graphiques obtenus, il est important de souligner que la relation entre la brillance du ciel nocturne et l'AOD n'est probablement pas linéaire. Il s'agit d'un phénomène complexe. Nous avons tout de même décidé de tracer des droites de régression linéaire pour illustrer globalement comment se comporte la distribution de données. En fait, ce que nous désirons déterminer, c'est la relation entre l'AOD et la brillance. Nous n'avons alors aucune raison à priori de choisir de tracer une certaine fonction de régression en particulier, puisque nous ne savons pas la nature de cette fonction. Cependant, pour comparer nos graphiques entre eux et faire une analyse primaire de la fonction, nous avons choisi arbitrairement de tracer une droite de régression linéaire, car c'est la fonction la plus facile à analyser. Il serait incohérent d'analyser plus de facteurs, vu la disparité de nos résultats.

Lorsqu'on regarde les graphiques 1 à 5, il est possible de s'apercevoir que la pente de la régression linéaire est plus élevée pour les longueurs d'ondes plus grandes. En effet, la pente de la fonction de régression de la distribution du soir est de 2E-07 à 615,5 nm et elle diminue graduellement d'une longueur d'onde à l'autre jusqu'à atteindre 6E-09 à 435,5 nm. La pente de la distribution du soir est alors 30 fois plus élevée à 615,5 nm qu'à 435,5 nm. Pour ce qui est de la distribution du matin, le même phénomène est observable. Même que, pour le graphique de 435,5 nm, la pente est pratiquement nulle (9E-10). Ce résultat était non attendu.

Habituellement, plus il y a de particules aérosols dans l'air, plus il y a de lumière diffusée vers l'observateur. Ceci revient à dire, plus l'AOD est élevée, plus la brillance du ciel nocturne est grande. Or, nous n'avons pas obtenu ce résultat pour la distribution du matin à 435,5 nm. Il y avait une relation nulle entre l'AOD et la brillance du ciel nocturne.

Nous croyons que le problème est causé par la trop grande distance entre notre site d'observation et la source de pollution lumineuse. Les schémas suivants servent à appuyer l'explication de cette hypothèse. Considérez la ville comme la source de pollution lumineuse et l'oeil comme SAND-3, l'observateur. Les flèches représentent les rayons de lumières émises par la source de pollution lumineuse.

Schéma 1: Représentation schématique de la situation idéale du positionnement de l'appareil

Schéma 2: Représentation schématique de la situation actuelle du positionnement de l'appareil

Notre appareil pointe toujours au zénith. Alors les rayons de lumières qu'il capte sont toujours en provenance de la partie d'atmosphère située au-dessus de lui.

Dans le schéma 2, les rayons qui parviennent à l'appareil doivent être émis par la source, être diffusés par la partie d'atmosphère près de la source (A) en direction de la partie d'atmosphère au dessus de l'appareil (B) et être redifusés vers l'appareil.

Dans le schéma 1, les rayons qui parviennent à l'appareil sont simplement émis par la source, diffusés par l'atmosphère de la ville (A) et retournent à l'appareil immédiatement.

Avant de débuter l'explication, il est important de noter que lorsque les rayons de lumière atteignent une particule d'aérosol, ils sont diffusés certes, mais ils sont également absorbés en partie. De plus, les longueurs d'ondes plus courtes sont plus facilement absorbées par les particules aérosols. En fait, pour un indice de réfraction imaginaire relativement constant en fonction de la longueur d'onde, l'absorption varie en 1/lambda, un peu comme le fait la diffusion.(Bergstrom et al., 2002).

La diffusion est également dépendante de la longueur d'onde. Plus la longueur d'onde est petite, plus la diffusion est grande. Cette dépendance est exponentielle. (source).

Présentement, notre appareil se retrouve dans la situation du schéma 2. Cette situation est très complexe à gérer, car elle dépend de la concentration en aérosols de trois parties d'atmosphères (A, B et C dans le schéma).

Plus il y a d'aérosols dans A et B, plus il y a de rayons de lumière diffusés vers l'observateur. C'est le cas simple, lorsque l'on considère la diffusion uniquement. Mais il ne faut pas oublier qu'une partie de ces rayons lumineux est absorbée par les aérosols. Alors là, le problème se complexifie. Lorsque le rayon de lumière doit voyager à travers une trop grande concentration d'aérosols, il tend à être complètement absorbé par les aérosols. C'est peut-être ce qui a été observé pour la longueur d'onde de 435,5 nm. Plus il y avait d'aérosols dans l'air, plus les rayons lumineux étaient absorbés et moins l'observateur en recevait. C'est le cas lorsque la distance est trop élevée entre l'observateur et la source de lumière (le cas du schéma 2).

De plus, l'atténuation des rayons lumineux peut aussi être attribuée au phénomène de diffusion. Plus la longueur d'onde est petite, plus le rayon est diffusé. Alors plus le parcours entre la source lumineuse et l'observateur est grande, plus les rayons sont diffusés dans tout les sens. Alors l'observateur capte une moins grande intensité lumineuse que pour les rayons lumineux de longueur d'onde plus élevée.

En opposition, une situation comme celle du schéma 1 est beaucoup plus simple à analyser. La distance que doit parcourir les rayons lumineux est plus petite, alors le phénomène d'absorption est moins important et tend même à être masqué par le phénomène de diffusion. Il peut alors réellement être généralisé que plus l'AOD augmente, plus la brillance augmente. Rappelons que le but est d'obtenir une relation entre l'AOD et la brillance. Nous désirons alors simplifier le cas au maximum avant d'être capable d'analyser des cas plus complexes.

Il y a également un deuxième problème engendré par notre situation expérimentale. Un photomètre solaire chinois mesure l'AOD qui nous sert de référence pour comparer les brillances mesurées par notre appareil (SAND-3). L'appareil chinois effectue ces mesures sur un site très près de notre appareil, de jour, en utilisant les rayons du soleil. Il mesure alors l'AOD de l'atmosphère B. Cependant, il ne prend pas en considération l'atmosphère A et C. Les rayons de lumières que nous mesurons sont diffusés et absorbés par les atmosphères A, B et C. Alors la mesure d'AOD qui nous est fournie n'est pas représentative de tout le trajet que doit faire le rayon de lumière qui parvient à SAND-3. Il est alors incohérent d'associer ces deux mesures, car les conditions expérimentales peuvent être très différentes.

Dans le cas du schéma 2, la brillance du ciel nocturne varie en fonction de 3 AOD différentes et nous avons la mesure de l'une d'entre elles seulement. Il nous est impossible de déterminer si, pour un soir en particulier, l'augmentation de la brillance du ciel nocturne est associé à une augmentation de la concentration en aérosols de l'atmosphère A, B ou C. Ces trois AOD ne varient pas nécessairement de la même façon en fonction du temps. Ceci pourrait peut être expliquer la grande dispersion de nos points.

Ceci pourrait également expliquer l'écart entre la brillance moyenne du soir et celle du matin. Le soir, l'AOD de la ville (A) est très élevée en raison de l'activité humaine (les voitures entre autres). Il y a alors une grande quantité de lumière qui arrive à l'observateur car plus de lumière est diffusée par l'atmosphère A. Cependant, l'AOD de l'atmosphère B n'est pas plus élevée, car l'activité humaine affecte beaucoup moins ce site. Nous avons alors une mesure de l'AOD de l'atmosphère B qui est relativement basse et nous associons cette mesure à une grande brillance causée par l'AOD de la ville, qui n'est pas mesurée par l'appareil chinois.

Revenons à l'analyse des pentes des graphiques. Dans les graphiques 1 à 5, la pente de la distributions de données du soir est toujours plus élevée que la pente de la distribution de données du matin. Nous croyons que ce phénomène est significatif car il est observé dans tous les graphiques. De plus la différence est assez importante. La pente du soir est 3 fois plus élevée que la pente du matin dans le graphique 2, 6 fois plus élevée dans le graphique 3 et 3 fois plus élevée pour le graphique 5.

Ce résultat nous permettrait d'émettre de belles conclusions si nous savions avec certitude ce qui cause la différence entre la brillance du ciel nocturne du matin et celle du soir.
1) Analysons le cas où cette différence de brillance entre le matin et le soir serait causée par la variation de l'intensité de l'éclairage des ville en fonction du temps. Nous pourrions alors conclure que plus la source est lumineuse, plus une variation de l'AOD influence fortement la brillance du ciel. Cette explication a du sens si on l'examine d'un point de vue physique. Plus il y a de rayons lumineux émis, plus une augmentation du nombre de particules sera influente sur la quantité de lumière acheminée à l'observateur. Cette relation n'est probablement pas linéaire en raison du niveau de complexité du phénomène.
2) Peut-être que le phénomène est causé par un changement dans la composition des aérosols. Les aérosols du matin ne sont peut-être pas les mêmes que ceux du soir. La grosseur des particules joue peut-être un rôle dans la relation entre l'AOD et la brillance. Ce sera à vérifier.

Cependant, nous croyons qu'il y a réellement une différence entre l'éclairage du matin et du soir. L'écart aussi net entre le matin et le soir du graphique 3 serait difficilement expliquable sans une variation de l'éclairage.

Écart de temps entre la mesure de l'AOD et la brillance

De notre côté (SAND-3), notre prise de mesure débute et se termine presque systématiquement aux mêmes heures chaque jour. L'heure de la première pose peut varier dans un intervalle d'environ 30 minutes. C'est de même pour la dernière pose. En revanche, l'appareil chinois qui nous fournit l'AOD ne respecte pas une telle constance. Ce qui en résulte d'écart de 4 heures et plus à certains moments. Les écarts de temps les plus bas sont de 2:30 et la moyenne se situe aux environs de 3:15. Lorsque l'on regarde les graphiques 7 et 8, on peut voir que les distributions ayant un écart de temps 2:00 - 3:00 sont aussi dispersées que les distributions ayant un écart de temps de 3:00 - 4:00. Il n'y a pas de différence significative en ce qui concerne le regroupement des données des deux types de distributions. Nous serions intéressés de voir si une distribution de données ayant un écart de temps entre 0 et 30 minutes serait tout aussi dispersée.

Nous avons tracé ce type de graphique pour les 5 longueurs d'onde et nous pouvons confirmer que la tendance se maintient. Nous n'avons pas publié ces graphiques afin d'alléger la présentation.

Il est risqué d'associer une brillance du ciel à une AOD mesurée 3 heures avant, car durant cette internalle l'AOD peut varier significativement. Pour plus de fiabilité, nous devrions diminuer au maximum cet intervalle de temps. Notre appareil débute ses mesures 60 minutes après le crépuscule astronomique. Nous pourrions peut être réduire de moitié ce temps d'attente. Même chose pour le matin, l'appareil prend sa dernière pose 60 minutes avant l'aube astronomique. Ce temps d'attente pourrait également être réduit. Ainsi, nous pourrions évaluer si cela a un effet sur la dispersion des données.

Une solution plus radicale serait également intéressante : s'associer à un appareil qui mesure l'AOD pendant la nuit, comme un LIDAR par exemple. Présentement, les LIDAR disponibles n'ont pas une bonne précision sur l'AOD (marge d'erreur autour de 100%). Si par contre cette technologie se développe et permet une meilleure précision sur l'AOD, nous serions intéressés à ces données. Il serait alors possible de coupler des brillances avec des AOD qui ont été prises presque simultanément. Nous aurions alors une fiabilité beaucoup plus élevée. De plus, cela nous permettrait d'utiliser toutes les mesures de brillances de la nuit, et non seulement la première et la dernière de la nuit. Nous aurions alors près de 20 fois plus de points. Ce serait avantageux dans le contexte de la détermination de la relation entre l'AOD et la brillance. Il serait également plus facile d'éliminer les points singuliers.

Puisque les données ne respectent pas une corrélation très élevée, il est pertinent d'avoir beaucoup de points. Par exemple, la série de donnée Soir 3:00-4:00 du graphique 7 a une pente négative. Ce résultat est totalement incohérent avec la théorie. Cependant, nous de devrions pas nous en soucier, car sa fiabilité est presque inexistante. La série de donnée ne comporte que 7 points. En revanche, la série de donnée Soir 2:00-3:00 comporte beaucoup plus de données. Aussi, cette série a une pente qui est cohérente avec le reste de nos résultats. Bref, avoir plus de points est très important pour la détermination d'une relation fiable.

Lorsqu'on regarde les graphiques 7 et 8, on peut remarquer que de façon générale, les données où l'écart de temps est élevée se retrouvent à droite des graphiques. Plus l'écart de temps entre les mesure est grande, plus la mesure d'AOD est élevée. Ceci est plutôt étrange, car il ne devrait pas exister de relation entre ces variables.

Nous ne sommes pas les opérateurs de l'appareil qui nous fournit les AOD. Nous ne pouvons donc pas savoir ce qui détermine l'heure de la dernière et de la première pose. Nous savons par contre qu'un tri a été fait. Lorsqu'il y avait présence de nuages dans le ciel, l'utilisateur retirait ces données de la banque qui nous a été fournie.

Conclusion

Tout d'abord, nous avons constaté que le ciel nocturne est significativement plus brillant le soir que le matin. Nous devons maintenant déterminer ce qui cause ce phénomène.

Nous croyons fortement que c'est attribuable à une variation de l'éclairage. Puisque nous irons en Chine prochainement, il nous sera possible de constater si des lampadaires s'éteignent, ou s'il y a un autre évènement qui fait varier l'éclairage en fonction de l'avancement de la nuit. Nous pourrons aussi juger si la diminution de l'activité humaine a une grande influence sur la diminution de la lumière émise vers le ciel.

Si nous ne constatons pas de diminution significative dans la quantité de lumière émise vers le ciel, nous devrons alors trouver une autre explication au phénomène. Peut-être que c'est la composition des aérosols qui diffère le matin du soir. Nous aurions besoin d'un appareillage plus complet pour pouvoir valider cette hypothèse.

Si nous constatons que c'est une différence d'éclairage qui cause le phénomène, nous devrons alors caractériser cette différence d'éclairage. Dans la discussion, nous avons relaté d'une méthode qui pourrait nous aider à effectuer ce travail. Il s'agirait de tracer les graphiques de la brillance en fonction de l'avancement de la nuit pour plusieurs nuits et d'observer si une relation pourrait être caractéristique.

Ensuite, nous avons conclu qu'il était pertinent de changer de site d'observation. Il est beaucoup trop complexe, et c'est même impossible en fait, d'analyser notre situation actuelle. Ce qui vient d'être mentionné sur l'éclairage la nuit reste valide. En changeant de site d'observation, nous devrons noter si la quantité de lumière émise au ciel est constante en fonction de l'avancement de la nuit, et ce, sur notre nouveau site.

Pour finir, mentionnons que l'idéal pour nous, ce serait d'avoir un appareil qui mesure l'AOD la nuit. Ironiquement, c'est le but principal du développement de notre appareil. Nous désirons mesurer l'AOD la nuit parce qu'il n'y a pas d'appareil capable de le faire, ou ils sont trop coûteux et imprécis. Cependant, un partenariat avec une université chinoise qui nous fournirait des mesures d'un LIDAR capable de mesurer l'AOD avec grande précision serait une situation merveilleuse pour nous. Il nous serait alors possible de déterminer une relation très précise entre la brillance et l'AOD.

Cependant, nous sommes capables de réaliser cet exploit sans LIDAR. Avec un contrôle rigoureux de nos données et beaucoup de nuits d'observation, tout laisse croire que l'objectif est réalisable.

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Annexe 1

Une fois le système SAND correctement installé, nous débuterons la prise de données. Le système est automatisé et l’appareil est contrôlé par le programme observe (création de Martin Aub/). Lorsque le coucher de soleil arrive, le programme se charge de vérifier s’il fait bien noir, par l’intermédiaire de la dernière image webcam disponible. La webcam prend une pose à chaque 15 minutes. S’il fait bien noir, la séquence d’observation débute, avec le temps de pose spécifié par l’utilisateur. Ce temps de pose dépend principalement de l’endroit où l’appareil se trouve. Chaque séquence comprend une pose « dark », qui est en fait une pose avec l’obturateur fermé. Cela sert à isoler le bruit thermique, et ce « dark » sera utile dans le traitement des données. Le nombre de pauses dépend de la durée de celles-ci et de la durée de la nuit. Ce nombre doit être ajusté de façon à être certain que la séquence peut être terminée avant la levée du jour. Il est à noter qu’avant chaque pose, le programme vérifie si le temps restant avant le lever du soleil est suffisant, en plus de vérifier la dernière webcam pour vérifier qu’il fait bien noir. Si l’image de la webcam est trop claire, le programme se met en pause pour 15 minutes (ce temps est possiblement à revoir à la baisse), après quoi une autre vérification est effectuée. Lorsque la séquence est terminée, toutes les images (.fits) prises par l’appareil sont transférées dans un dossier portant le numéro du jour où la séquence a commencé. La hiérarchie des dossiers contenant ces images est alors la suivante : data/[année]/[mois]/[jour].

Une fois la séquence terminée, le programme observe lance un autre programme appelé nathalie. C’est ce programme qui prend alors la relève. Le programme nathalie est en fait un programme de transition, qui s’assure que tout est en place pour commencer le traitement des données. Ce programme copie les fichiers de calibration nécessaire au traitement et les place dans le bon dossier, pour les rendre utilisables par le prochain programme. Lorsque tout est en place, nathalie lance le programme inspectre.bash. Ce dernier est le vrai responsable du traitement des données. Avant l’élaboration de nathalie, le lancement d’inspectre.bash devait être fait manuellement et comme le processus de traitement prend un certain temps, nous avons jugé qu’il était préférable qu’il soit fait automatiquement à la fin de chaque séquence, pendant le jour, alors que l’appareil est en repos. Le programme inspectre.bash fait appel à plusieurs autres sous-programmes conçus pour effectuer des traitements sur les images. Les étapes du traitement sont les suivantes :

soustraction du « dark »
Sommation des colonnes dans l’image pour faire un spectre
Calibrage spectral
Calibrage photométrique
Rééchantillonnage du spectre sur une base standard
Soustraction du spectre continu (lumière du soleil et de la lune)
Intégrale sous les raies spectrales ciblées

La soustraction du « dark » sert à éliminer en partie le bruit thermique dans l’image. La sommation des colonnes dans l’image sert à rendre utilisable les images. À partir de cette étape, nous ne travaillons plus avec des images, mais avec des données, des nombres. Les nombres obtenus peuvent être placés sous forme de graphique; on obtient alors un spectre. Une calibration de l’appareil faite à l’avance aura permis de déterminer les paramètres nécessaires à cette étape (ces paramètres sont propres à l’appareil et doivent être revérifiés périodiquement). Le calibrage spectral sert à associer une longueur d’onde à chaque donnée. On se retrouve donc avec un graphique donnant l’intensité (pas d’unité) en fonction de la longueur d’onde. Le calibrage photométrique sert à donner des unités à l’intensité de chaque longueur d’onde. Cependant, ce calibrage s’avère être très compliqué car l’appareil n’est pas sensible uniformément pour chaque longueur d’onde. Ce calibrage sert uniquement à pouvoir comparer nos valeurs finales avec celles de d’autres appareils. Nous avons choisi d’utiliser un fichier de calibrage bidon, pour éviter d’avoir à faire cette étape. La comparaison avec d’autres appareils reste possible, mais elle demeure moins puissante. Le programme rééchantillonne ensuite les données, afin d’avoir des intensités pour des longueurs d’ondes à intervalles régulières. Comme nous souhaitons mesurer la pollution lumineuse, nous devons soustraire la lumière du soleil. Cette lumière a la caractéristique d’avoir un spectre continu. Nous soustrayons donc un spectre continu à nos données. Finalement, nous avons ciblé 5 longueurs d'ondes pour faire l'analyse. Il s'agit des longueurs d'onde suivantes: 435,5 nm, 498 nm, 546 nm, 569 nm et 615,5 nm. Ces longueurs d'ondes ont été choisies de façon à être facile à différencier de la lumière des étoiles. Les raies à ces longueurs d'ondes ne sont pas contaminées par des raies naturelles et elles sont peu affectées par l'absorption atmosphérique. De plus, elles sont suffisamment étroites afin que leur forme ne dépende pas de l'âge et du manifacturier du lampadaire. Nous savons donc qu’à ces longueurs d’ondes, l’intensité obtenue est pratiquement en totalité due à la pollution lumineuse. Un programme calcule l’intégrale sous la courbe pour ces longueurs d’ondes précises.

Les données sont alors prêtes à être analysées. Elles pourront entre autre être comparées aux données obtenues avec les photomètres solaires afin de valider nos résultats.

Annexe 2

Validité des données brutes

Lorsque l'appareil est laissé à un site d'observation pour une longue période, le programme observe peut être automatisé et ne nécessite aucun support humain. La prise de mesures s'effectue donc chaque nuit assidûment. Par contre, puisqu'aucune observation qualitative du ciel n'est prise en temps réelle, il est nécessaire de développer un système de vérification de l'état du ciel afin de supprimer les nuits d'observations intraitables dues aux conditions météorologiques défavorables (neige, pluie, nuages, etc.).

Il est à noter que ce qui nous intéresse, c'est l'AOD (épaisseur optiques des aérosols). Lorsqu'il y a des nuages, l'épaisseur optique de l'atmosphère est très grande, car les nuages diffusent toutes les longueurs d'ondes. Ceci ne nous intéresse pas.

La webcam incluse avec SAND-3 sert à analyser qualitativement les nuits d'observations de l'appareil. Une échelle de 0 à 5 arbitraire détaillée à la Figure 5: Validation des données pour SAND-3 en fonction à l'Université de Sherbrooke.

Le réseau AÉRONET de la NASA permet une analyse plus quantitative de l'état du ciel (les données de CARTEL (45N,71W) sont ceux employées pour le site d'observation de à l'Université de Sherbrooke). Le coefficient d'Angstrom pour les longueurs d'ondes entre 440 et 870 est évalué selon une échelle analogue à celle des images de la webcam. Le coefficient d'Ångström est l'exposant attitré à la formule décrivant la relation entre la grosseur des particules et l'AOD mesuré à différentes longueurs d'onde. Usuellement, lorsque l'AOD varie peu entre les longueurs d'ondes alors le coefficient est bas. C'est le cas lorsqu'on est en présence de grosses particules puisqu'elles absorbent, ré-émettent et diffractent tous les longueurs d'ondes en proportion égale. Pour les plus petites particules, la relation est inverse. Le principe général de l'analyse est que les polluants en suspensions dans l'atmosphère sont généralement de petites particules ce qui implique un coefficient élevé (> 1) alors que de grosses particules, généralement celles d'eau présentent dans les nuages, provoquent la mesure d'un coefficient d'Ångström bas (< 1). Les données en provenance de la Chine auront déjà été triées, et les mesures d'AOD nous seront données par un photomètre solaire installé sur place.

Toujours avec le réseau AÉRONET, les mesures d'AOD doivent être constantes pour justifier de considérer que celle-ci demeurera constante dans les prochaines heures. De plus, de fréquentes variations brusques laissent penser que des nuages ont défilé devant l'appareil.

Figure 5: Validation des données pour SAND-3 en fonction à l'Université de Sherbrooke

Lorsque le ciel est idéal juste avant le coucher du soleil et le lever du soleil du lendemain matin, la nuit est considérée comme dégagée et toutes les données peuvent être analysées. Si le ciel est adéquat au coucher du soleil, mais qu'à son lever le ciel est ennuagé, alors seulement les premières données de la nuit sont traitables. Le même procédé s'applique lorsqu'au coucher du soleil le ciel est ennuagé et qu'à son lever le ciel est dégagé.

RapportGraphycs2

Rapport de Recherche GRAPHYCS-2.

Page de titre

Résumé / abstract

Résumé

Abstract

Introduction

Les aérosols

Définition

Sources des aérosols

Impacts des aérosols

Améliorations possibles

Incertitudes sur les aérosols

Méthodes de mesure de l’épaisseur optique actuellement utilisées

La pollution lumineuse

Historique

Définition

Sources

Origine du problème

Impacts

1) Sur la flore

2) Sur la faune

3) Sur l’être humain

Améliorations possibles

Problématique

Préambule sur les outils utilisés

Enjeux - Validation des mesures de SAND 3

Choix des sites d'observation

1) Chine

2) Région de Sherbrooke (Québec, Canada)

3) Îles Canaries

Méthodologie

Relation entre l'épaisseur optique et la brillance du ciel nocturne

Validité des données brutes

Matériel et instrumentation

Manipulations

Résultats

Discussion

Différence entre la brillance moyenne du ciel nocturne le matin et le soir

Analyse des graphiques

Écart de temps entre la mesure de l'AOD et la brillance

Conclusion

Références

Annexe 1

Annexe 2

Validité des données brutes