Résumé:
La pollution atmosphérique avec ses différentes formes représente un danger important et primordial sur la santé humaine.
Parmi ces formes, on cite les Composés Organiques Volatils (COV) ainsi que les Matières Particules fines (PMi) avec leurs
différentes tailles. La présente étude s`intéresse aux suivis des mesures des concentrations des PMi afin de faire une
modélisation du phénomène de la dispersion des [PMi] en fonction des conditions météorologiques (CM) dans une zone
sensible à la pollution, située au Centre Hospitalo Universitaire Mustapha Pacha (CHUMP) à Alger. Le travail vise à
modéliser l'évolution quotidienne des concentrations de particules inférieures à 1µm (PM-1), 2.5 µm (PM-2.5), 4 µm (PM4),
10 µm (PM-10) et PM-Total, sur la base des conditions météorologiques, en utilisant l'algorithmes d`intelligence
artificielle Réseaux de Neurone Artificiel (RNA). Les données horaires sur les concentrations atmosphériques de PMi et
CM ont été enregistrées simultanément à une station de contrôle automatique de la qualité de l'air située sur un site urbain à
Alger, à l'aide du dispositif de mesure des poussières fines, FIDAS
®
200. Le nombre de données collectées sur les PM était
de 835 mesures. Pour cela, un programme MATLAB
®
a été écrit afin de corréler les concentrations de PMi. Les résultats
obtenus montrent que le modèle établi a de bonnes performances prédictives, avec un coefficient de détermination R
2
=
0.9789 et la racine de l'erreur quadratique moyenne RMSE = 0.8067.
