Estimation et modélisation des concentrations de PM2.5 à Kinshasa (2022–2024) à partir des AOD satellitaires MODIS-MAIAC et des paramètres météorologiques
| dc.contributor.author | Mafuta, J.-J.K. | |
| dc.contributor.author | Phaka Yombo, R. | |
| dc.contributor.author | Mbotia Lepiba Bopili, R. | |
| dc.contributor.author | Tsumbu Mbungu, J.-P. | |
| dc.contributor.author | Merlaud, A. | |
| dc.contributor.author | Pinardi, G. | |
| dc.contributor.author | Westervelt, D. | |
| dc.contributor.author | Lomami Buenimio, D. | |
| dc.contributor.author | Masaka Munzemba, W. | |
| dc.contributor.author | Diasivi Mekuntima, J. | |
| dc.contributor.author | Bombesha Beya, S. | |
| dc.contributor.author | Mwilambwe Kakudji, E. | |
| dc.date | 2025 | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-18T06:04:18Z | |
| dc.date.available | 2025-12-18T06:04:18Z | |
| dc.identifier.uri | https://orfeo.belnet.be/handle/internal/14493 | |
| dc.description | Cette étude vise à estimer les concentrations de PM2.5en surface à Kinshasa à partir des données satellitaires d’épaisseur optique des aérosols (AOD), compte tenu de l’absence de réseau de surveillance au sol dans cette ville. Les estimations satellitaires ont été comparées aux rares mesures in situ réalisées entre 2022 et 2024 sur deux sites : l’Ambassade des États-Unis (Site 1) et l’Université de Kinshasa (Site 2). Deux modèles de régression ont été appliqués : une régression linéaire simple (RLS) reliant directement l’AOD aux PM2.5, et une régression multi-linéaire (MLR) intégrant des paramètres météorologiques sélectionnés (température, direction du vent et précipitations). Le modèle MLR améliore les performances par rapport au modèle RLS. Au Site 1, le coefficient de détermination passe de R² = 0,51 à R² = 0,57, et au Site 2 de R² = 0,65 à R² = 0,73, avec une réduction du MAE et du RMSE. L’analyse saisonnière montre de meilleures performances pendant la saison des pluies que pendant la saison sèche. Ces résultats offrent un potentiel important pour renforcer la surveillance de la qualité de l’air et soutenir l’élaboration de politiques environnementales et sanitaires plus efficaces dans les régions où les capacités de mesure au sol demeurent limitées. | |
| dc.language | fra | |
| dc.title | Estimation et modélisation des concentrations de PM2.5 à Kinshasa (2022–2024) à partir des AOD satellitaires MODIS-MAIAC et des paramètres météorologiques | |
| dc.type | Article | |
| dc.subject.frascati | Earth and related Environmental sciences | |
| dc.audience | Scientific | |
| dc.subject.free | PM2.5 | |
| dc.subject.free | AOD | |
| dc.subject.free | MODIS | |
| dc.subject.free | régression multi-linéaire | |
| dc.subject.free | paramètres météorologiques | |
| dc.subject.free | dispersion horizontale et verticale des particules fines | |
| dc.subject.free | qualité de l’air | |
| dc.source.title | Journal Africain des Sciences | |
| dc.source.volume | 2 | |
| dc.source.issue | 2 | |
| dc.source.page | 160-193 | |
| Orfeo.peerreviewed | Yes | |
| dc.identifier.doi | 10.70237/jafrisci.2025.v2.i2.13 | |
| dc.identifier.url |