Attribution des sources et potentiel oxydant des particules atmosphériques à Paris : déconvolution multi-traceurs et évaluation de l’impact sanitaire

Jusqu’à 6 mois, à partir de janvier 2026

Contexte scientifique
Les particules (PM) représentent le risque le plus important pour la santé humaine parmi les polluants atmosphériques, mais la conception de stratégies de réduction efficaces reste difficile. Cette difficulté provient à la fois de la diversité des sources de PM (trafic routier, combustion domestique, sources biogéniques, etc.) et de leurs origines géographiques variées. En conséquence, il est complexe de quantifier la contribution relative de chaque source à la masse totale des PM.
En Île-de-France, un fort engagement politique vise à réduire les impacts de la pollution atmosphérique ; cependant, il reste nécessaire d’approfondir la compréhension des liens entre sources d’émissions et effets sanitaires des PM. Comprendre les sources de particules et leur potentiel oxydant (PO) — indicateur de la capacité des PM à induire un stress oxydatif dans les poumons — est une étape cruciale pour une atténuation efficace des impacts sanitaires de la pollution atmosphérique urbaine.
Dans le cadre des projets POPARTS/RI-URBANS/URBHEALTH, une base de données unique a été constituée pour Paris, combinant données chimiques, toxicologiques et réglementaires, couvrant à la fois PM10 et PM2.5. Cette ressource permet une répartition détaillée de la masse de PM, une quantification du PO par source, et des comparaisons multiples avec des bases de données nationales et européennes.

Objectifs du stage
Ce projet de Master vise à réaliser une déconvolution approfondie des sources de PM et de PO à Paris, avec des comparaisons aux données de répartition de sources obtenues à partie de mesures automatiques de la chimie des PM (Mesures dites en ligne). Le stage se concentrera sur :
• Analyses chimiques des PM : contribuer/réaliser les analyses chimiques des PM au laboratoire IGE afin d’obtenir un jeu de données complet sur leur composition chimique.
• Répartition des sources de PM : identifier les principales sources d’émission en appliquant des techniques dites de source apportionnement. Une attention particulière sera portée à l’utilisation de traceurs spécifiques, tels que les benzothiazoles, afin d’affiner l’identification des émissions liées au trafic, à l’usure des pneus et des freins.
• Déconvolution du potentiel oxydant : analyser les mesures de PO afin d’attribuer ce potentiel aux sources identifiées lors de la première étape, en utilisant des modèles d’inversion déjà maîtrisés par l’équipe d’accueil.
• Comparaison des résultats avec des techniques de mesure automatique de la composition chimique des PM, pour affiner la répartition des sources : explorer la dimension temporelle des contributions des sources et la cohérence des résultats entre différentes techniques de mesure. Ces comparaisons permettront d’affiner l’interprétation de la composition chimique et d’harmoniser les méthodes de répartition des sources suivant les techniques de mesure, contribuant ainsi à la définition de standards européens pour l’attribution des sources dans le cadre de RI-URBANS.

Résultats attendus
Le stage devrait aboutir à un ensemble complet de profils de sources pour la masse de PM et pour le potentiel oxydant à Paris, ainsi qu’à une évaluation de l’impact sanitaire attribuable aux différentes sources de PM. L’étude évaluera également la performance de la méthode de source apportionment PMF (Positive Matrix Factorization) pour distinguer les émissions directes et indirectes des véhicules, et proposera un cadre d’harmonisation des approches pour la répartition des sources suivant les techniques de mesure.

Expérience étudiante & compétences acquises
• Expérience pratique sur de grands jeux de données environnementales multi-annuelles concernant la chimie des particules et leur potentiel oxydant.
• Familiarisation avec les réseaux de surveillance de la qualité de l’air urbain et les cadres réglementaires, grâce à une collaboration avec l’INERIS et Airparif.
• Contribution à des productions scientifiques (publications, rapports, présentations) dans le cadre de projets de recherche nationaux et européens (POPARTS, RI-URBANS).
• Développement de compétences en rédaction scientifique, présentation et gestion de projet, constituant une excellente base pour une carrière future dans la recherche, la science des données ou à l’interface science–politique.

Contact : gaelle.uzu ird.fr

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Scientific context :
Particulate matter represents the most significant risk to human health among air pollutants, yet designing efficient mitigation strategies remains challenging. This difficulty arises both from the diversity of PM source (road traffic, domestic combustion, biogenic..) and from their varied geographical origins. Consequently, the relative contribution of each source to total PM mass is complex to quantify. In the Île-de-France region, there is a strong political commitment to reduce the impacts of air pollution, however, there is still a need to deepen our understanding of the links between emission sources and health effects for PM. Understanding the sources of particulate matter (PM) and their associated oxidative potential (OP), a proxy for PM capacity to induce oxidative stress in the lung is a crucial step toward mitigating the health impacts of urban air pollution. Within the framework of the POPARTS/RI-URBANS/URBHEALTH projects, a unique database combining chemical, toxicological and regulatory data has been compiled for Paris, covering both PM10 and PM2.5. This ressource enables a detailed apportionment of PM mass, a quantification of OP by source, and extensive intercomparisons with national and European datasets.

Objectives of the Internship
The aim of this Master’s project is to conduct an in-depth deconvolution of PM and OP sources in Paris and includes some comparison with other online source apportionment data. The internship will focus specifically on :
1. PM chemical analyses : Contribute/complete to the chemical analysis of PM at IGE lab facility in order to obtain a comprehensive dataset on PM chemical composition
2. PM source apportionment : Identifying major emission sources by applying source apportionment techniques. Particular attention will be given to the inclusion of specific tracers such as benzothiazoles in order to refine the resolution of traffic-related emissions and tyre or brake wear.
3. OP deconvolution : Measurements obtained with the OP measurements will be analysed to attribute OP to the sources identified in the first step using inversion models already mastered in the host team.
4. Comparison comparaison of off-line and on-line measurement techniques to refine source apportionment : Temporal dimension of source contributions and the consistency of the results across measurement techniques will be explored. These comparisons will help to refine the interpretation of the chemical composition and to harmonise off-line and on-line source apportionment methods, thereby contributing to the definition of European standards for source attribution within RI-URBANS.

Expected results
The expected outcome is a comprehensive set of source profiles for both PM mass and oxidative potential in Paris, together with an assessment of the health-relevant burden attributable to PM sources. The study will also evaluate the performance of PMF in separating direct and indirect vehicular emissions and will provide a framework for harmonising off-line and on-line approaches for source apportionment.

Student Experience & Learning Outcomes
• Gain practical experience working with large, multi-year environmental datasets on particulate matter chemistry and oxidative potential.
• Acquire familiarity with urban air-quality monitoring networks and regulatory frameworks through collaboration with INERIS and Airparif.
• Contribute to scientific outputs such as publications, reports, or presentations within national and European research projects (POPARTS, RI-URBANS)
• Strengthen scientific writing, presentation, and project-management abilities, providing an excellent basis for future careers in research, data science, or the science–policy interface.

Contact : gaelle.uzu ird.fr