Le projet CENSE vise à améliorer la caractérisation des environnements sonores urbains, en combinant des observations in situ et des modélisations numériques du bruit.
L'approche proposée constitue une avancée importante dans le domaine de l'acoustique environnementale, grâce à l'accessibilité récente de techniques de déploiement de capteurs de bruit peu coûteux basés sur de nouvelles technologies. Les résultats principaux seront l'élaboration de cartes de bruit précises et de cartes perceptives, mieux corrélées à la gêne ou à l'agrément sonore.
Le bruit est une question sociétale majeure dont l'impact sur la santé est avéré. En zone urbaine le trafic routier est une des sources citée comme les plus gênantes et la directive européenne 2002/49 / CE sur l'évaluation et la gestion du bruit environnemental impose l'adoption de plans d'action pour la prévention et la réduction du bruit. Ceci passe par la réalisation de cartes de bruit stratégiques qui sont traditionnellement élaborées à partir d'un recensement des principales sources de bruit et d'une modélisation de propagation sonore.
Cependant, cette méthode comporte des limites bien connues (calculs simplifiés, données d'entrée imprécises, etc). Parallèlement, des observatoires de bruit sont maintenant déployés dans certaines grandes agglomérations et permettent l'enregistrement des variations temporelles du bruit en prenant en compte toutes les sources de bruit réelles . Un retour d'expérience des principaux observatoires de bruit révèle que: (i) certaines sources de bruit perçues comme vraiment gênantes ne sont jamais prises en compte dans les modèles, (ii) les cartes de bruit actuelles sont associées à des erreurs non négligeables, (iii) les observatoires du bruit sont coûteux, ce qui limite le nombre de points d'observation. Ces deux approches complémentaires n'ont jamais été fusionnées en acoustique environnementale, bien que des études préliminaires aient montré le potentiel d'une telle approche.
Le projet CENSE vise à améliorer la caractérisation des environnements sonores urbains, en combinant des observations in situ et des modélisations numériques du bruit. Le projet s'appuie sur des techniques d'assimilation de données, qui n'ont jamais été développées dans le contexte du bruit environnemental, afin de tirer profit des avantages de la modélisation et des mesures. Ceci constitue une avancé importante en acoustique environnementale rendue possible grâce aux récentes techniques de déploiement de capteurs de bruit à bas coût basés sur de nouvelles technologies.
La modélisation des incertitudes et l'interopérabilité de tous les composants impliqués (modèles, protocoles, etc.) du projet sont deux points clés importants
Le projet s’articule en 5 axes :
- Axe 1 - Données et modélisation : organisation et amélioration de la qualité de la collecte des données d’entrée des modèles de prévision du bruit ; propagation des incertitudes dans les modèles de prévision du bruit.
- Axe 2 - Réseau de mesure acoustique in situ : déploiement dans un centre urbain d’un réseau dense de capteurs acoustiques à l’aide technologies innovantes ; développement d’outils de reconnaissance automatique des sources de bruit.
- Axe 3 - Assimilation de données et optimisation de la caractérisation sonore du milieu urbain à l’aide de techniques statistiques avancées
- Axe 4 - Caractérisation des environnements sonores urbains : mise au point d’indicateurs acoustiques adaptés à l’environnement sonore urbain.
- Axe 5 - Interopérabilité : amélioration de la communication entre chaque sous-modèle du projet en développant un observatoire avancé constitué d’un ensemble de modules scientifiques.
Cette recherche interdisciplinaire offrira deux résultats principaux :
- L'élaboration de cartes de bruit basées sur des indicateurs physiques requis par la législation, avec une précision plus élevée et une incertitude quantifiée;
- La proposition de cartes perceptives mieux corrélées à la gêne ou à l'agrément sonore.
Les progrès technologiques développés dans l’axe 2 pourraient faire l'objet de brevets.
L’importante base de données sur le bruit urbain , unique par sa taille, sera partagée avec la communauté scientifique pour amener à de nouvelles opportunités de recherche. Enfin, la combinaison du réseau de capteurs dense, du module de prévision de bruit GIS gratuit NoiseMap et des techniques d'assimilation de données offrira de nouvelles alternatives de cartographie du bruit aux potentiels socioéconomiques élevés.
compétences, pilotage, lien avec les territoire…
- Ifsttar
- Université Bretagne Sud
- Université de Cergy Pontoise
- BruitParif
- Wi6labs
- IRCCyN
- Bouygues TP
- Inria
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