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Serres éclairées et pollution lumineuse

25 juillet 2020

De nombreuses communes font des efforts pour pratiquer l’extinction de l’éclairage public en cœur de nuit afin de diminuer la pollution lumineuse et contribuer à préserver la biodiversité. Mais ces efforts sont bien souvent contrecarrés par l’augmentation des nuisances lumineuses issues des parcs d’éclairage privé. C’est le cas en particulier dans le Finistère où sont implantées de nombreuses serres qui pratiquent la culture de tomate hivernale. Ce type de culture utilise généralement un éclairage à base de LED avec une composante bleue importante qui cherche à reproduire le spectre solaire durant la nuit et accélérer la pousse des tomates. Cela se traduit par de très fortes émissions de lumière vers le ciel qui sont facilement repérables sur les images satellite nocturnes.

A titre d’exemple, on peut repérer sur la carte à gauche 5 zones de radiance très intenses associées à des serres (numérotées de 1 à 5). Les données de radiance montrées sur la figure sont issues du jeu composite mensuel VIIRS-DNB de décembre 2018 publié par le NOAA (voir la page VIIRS-DNB du site NOAA pour plus d’informations). Les seuils ont été ajustés sur cette carte pour bien faire ressortir les zones de radiance élevées.

L’éclairage des serres peut typiquement durer d’octobre à avril sachant que ce type de production permet un travail plus régulier et étalé tout au long de l’année. En analysant les composites mensuels depuis 2012 sur la zone, on peut constater des périodes d’extinction de certaines serres (probablement liées aux plages d’éclairage, au type de culture, aux périodes de désinfection et aux périodes creuses), mais d’une façon générale celles-ci sont éclairées durant toute la période hivernale. Des systèmes d'occultation peuvent être installés pour éviter l'émission de lumière dans l'environnement nocturne, mais les constatations sur les images de radiance satellite tendent à montrer qu'ils sont très peu utilisées.

Les vignettes ci-dessous montrent les données de radiance dans la même zone que dans la figure ci-contre mois par mois entre novembre 2019 et février 2020. Sur ces vignettes, les seuils n’ont pas été spécifiquement ajustés pour faire ressortir les zones de plus forte radiance.

On voit très bien durant toute cette période 4 des 5 serres. Une des serres (labellée N° 5 dans la figure) est partiellement visible en novembre et décembre 2019.

Il est intéressant de comparer les radiances émises par les serres à celles émises par les agglomérations à proximité. Pour cela, il suffit de faire la somme des pixels de radiance associés aux serres et de faire de même pour le territoire de quelques agglomérations. Toutefois, comme les radiances sont à des niveaux extrêmement élevés sur les serres, une diffusion importante s’opère sur une échelle qui peut aller jusqu’à plusieurs kilomètres. On décide arbitrairement de délimiter les pixels les plus brillants autour des serres comme cela est montré dans les cartes de radiance des 5 serres ci-dessous (les pixels en bleu indiquent une valeur de radiance très basse voire nulle) :

L’unité de mesure de la radiance émise par les sources lumineuses au sol et captée par depuis l’espace par des satellites est le watt par mètre carré et par stéradian (W·m−2·sr−1). On utilise ici une unité dérivée, le nW.cm−2.sr−1, qui permet de manipuler des valeurs plus lisibles.

La carte ci-dessous à gauche montre le pixel de radiance maximale sur chacune des zones de serres ainsi que pour 3 agglomérations à proximité (sur tout le territoire des communes) : Brest (140 000 habitants), Landerneau (15 746 habitants) et Landivisiau (12 200 habitants). Celle de droite montre la somme de toutes les radiances sur chacun des zones. Les radiances sont exprimées en nW.cm−2.sr−1.

On peut constater que le pixel de radiance maximale sur la serre N°1 est presque 50 fois brillant que le pixel de radiance maximale de la ville de Brest. De même, la radiance intégrée sur la partie centrale de la zone de radiance de la même serre est presque 3 fois plus importante que celle de toute la commune de Brest. Cela implique donc que la serre N°1 a environ 3 fois plus d’effets délétères que la ville de Brest en termes de pollution lumineuse. Elle produit donc autant de radiance vers le ciel, et donc de pollution lumineuse, qu’une ville de 400 000 habitants. De façon similaire, la serre N°4 a deux fois plus d’impact que la ville de Landerneau. D’une façon générale, il est facile de constater que les serres industrielles sont d’intenses sources de pollution lumineuse.

Le tableau ci-dessous fournit les statistiques sur les pixels de radiance de chacune des zones.

ZoneNombre de
pixels
Somme des
pixels
Moyenne des
pixels
Médiane des
pixels
Pixel minimalPixel maximalEntendue de
valeurs
Serre 11612 312769.5792.5137.21 855.11 717.9
Serre 25522104.5105.084.0126.842.8
Serre 31151947.247.417.384.567.2
Serre 46996166.0184.083.1242.0159.0
Serre 5928031.222.67.463.656.2
Brest3464 32012.412.20.638.638.0
Landerneau  964334.53.90.816.015.2
Landivisiau1355774.32.60.420.420.0

On pourrait penser que quelques zones de très forte radiance ont finalement moins d’impact que l’éclairage très étalé des agglomérations, mais dans les faits elles provoquent l’apparition d’importants halos de pollution lumineuse qui ont des effets sur de longues distances. Le résultat d’une simulation de pollution lumineuse (dans des bonnes conditions de ciel clair) réalisée par diffusion des radiances satellite d’un jeu composite synthétique assemblé par DarkSkyLab à partir des données VIIRS-DNB du NOAA est montré ci-dessous. On remarque que dans le jeu synthétique utilisé (créé à partir de tous les composites mensuels de 2019) il n’y a pas de radiance associée à la serre N°5 et il n’y a donc pas de création d’un halo spécifique sur cette zone. L'échelle de couleur Otus utilisée pour cette carte est présentée plus bas dans ce blog.

Le halo associé à la serre N°1 est particulièrement important et produit un impact sur plusieurs dizaines de kilomètres.

Il est important de noter que les estimations de radiance, et donc de pollution lumineuse, fournies dans ce post sont très probablement largement sous-estimées pour les serres qui utilisent des systèmes d’éclairage à base de LED. En effet, l’instrument VIIRS embarqué sur le satellite Suomi NPP du NOAA a une réponse spectrale très limitée dans la partie bleue du spectre[1]. Or, les éclairages utilisés dans les serres industrielles à base de LED ont une très forte émission dans le bleu (la lumière bleue est de plus beaucoup mieux diffusée dans l’atmosphère). Il est donc très probable que les impacts en termes de pollution lumineuse liés à l’éclairage de nuit des serres sans système d’occultation soient encore plus importants que ce qui est décrit ici.

Les serres industrielles qui mettent en œuvre sans précaution un éclairage nocturne participent de manière très importante à la pollution lumineuse comme cela a été démontré dans ce court article. Le déploiement de telles installations relativise très fortement les efforts des communes du Finistère pour le mise en place de l’extinction de l’éclairage public en cœur de nuit (qui est une pratique très répandue en Bretagne). Les effets néfastes de l’émission de lumière artificielle dans l’environnement nocturne ne sont plus à démontrer, et les serres industrielles éclairées représentent donc un problème environnemental préoccupant pour l'avenir.

[1] Cao, Changyong & Bai, Yan. (2014). Quantitative Analysis of VIIRS DNB Nightlight Point Source for Light Power Estimation and Stability Monitoring, Remote Sens. 2014, 6(12), 11915-11935; doi:10.3390/rs61211915. Remote Sensing. 6(12). 10.3390/rs61211915.

Une nuit parfaite au cœur des Cévennes

13 février 2020

La nuit du 2 au 3 août 2019 a été une nuit comme on en voit rarement, même au cœur du Parc National des Cévennes. Au lieu dit L’Aire-de-Côte sur la commune de Bassurels, à l’Est du Mont Aigoual et dans la partie sud de la zone cœur du Parc National, un système Ninox a réalisé un enregistrement de la luminance du fond de ciel au zénith que l’on peut qualifier de “parfait” cette nuit là. La Lune, avec une phase de 5%, était absente durant quasiment toute la nuit, il n’y a eu aucun passage nuageux et surtout la qualité du ciel était excellente avec une très bonne stabilité de l’atmosphère, un faible taux d’humidité et une faible charge aérosol.

La figure ci-contre montre le résultat des mesures de luminance réalisées la nuit du 2 août (une mesure de la luminance du fond de ciel au zénith toutes les minutes). L’heure sur l’axe horizontal est exprimée en Temps Universel et la luminance du fond de ciel au zénith sur l’axe vertical est exprimée an mag/arcsec2 (cette luminance est appelée NSB pour Night Sky Brightness).

On voit sur le diagramme le coucher de la Lune un peu avant 20h30 TU (ligne verticale orange en pointillés) et la luminance décroître régulièrement lors du coucher du Soleil jusqu’à atteindre un niveau stable au moment du crépuscule astronomique lorsque le Soleil est à -18° sous l’horizon (ligne verticale grise en pointillés).

On peut constater que la courbe de NSB est bien lisse, ce qui indique que les conditions météo étaient très bonnes et sans passages nuageux.

Si la nuit avait été uniformément sombre et sans source de pollution lumineuse proche, on aurait pu s’attendre à obtenir une courbe bien plate en cœur de nuit. Or, on peut observer que durant la nuit la courbe ondule légèrement avec une montée progressive jusque vers 22h30 TU (le fond de ciel au zénith devient un peu plus brillant), un petit plateau autour de 23h00 TU, une reprise de la montée jusque vers 00h30 TU et enfin une diminution progressive en fin de nuit (le ciel devient à nouveau plus sombre). Quelle est l’origine de ces variations ?

Il s’avère qu’elle sont dues... à la Voie lactée ! Durant cette période de l’année, la région du Cygne, en pleine Voie lactée, passe au zénith en milieu de nuit. Afin de visualiser la contribution de la Voie lactée à la luminance du fond de ciel, nous allons représenter la position de cette dernière par rapport au zénith à quelques instants clés sur la courbe. Sur la figure suivante, nous avons étiré l’échelle de NSB de manière à bien faire apparaître les variations de la luminance (les petites “marches d’escalier” sont dues à la capacité d’échantillonnage du capteur) et nous avons représenté les heures pour lesquelles nous allons regarder la position de la Voie lactée par rapport au zénith :

La figure ci-dessous montre la position de la Voie lactée aux différentes heures considérées. Le zénith est représenté par une croix jaune, le méridien est représenté en vert et le champ de mesure du système Ninox (de 20°) est représenté par le cercle rouge. Ces cartes ont été réalisées avec le logiciel C2A. Vous pouvez utiliser la molette de votre souris ou bien les flèches du clavier pour naviguer entre les images après avoir sélectionné la première.

Les variations de la luminance sur la courbe de NSB peuvent être expliqués en constatant que :

  • A 21h30 TU, le ciel est au plus sombre car la Voie lactée n’est pas encore rentrée dans le champ du Ninox ;
  • A 22h00 TU, la Voie lactée commence à entrer de manière significative dans le champ et la luminance commence à monter ;
  • Un peu avant 23h15 TU, la croissance de la luminance s’est stabilisée car la zone sombre de poussière près de l’étoile Deneb (qui est l’étoile brillante à droite de la zone de poussière) est maintenant bien entrée dans le champ. Cette zone de poussière interstellaire qui coupe la Voie lactée en deux dans le sens de la longueur est appelée le “grand Rift” ;
  • A 00h00 TU, la partie la plus brillante de la Voie lactée dans la région du Cygne (juste au-dessus de Deneb, avec en particulier NGC 7000, la nébuleuse de l'Amérique du Nord) est juste au centre du champ, et on atteint le maximum de luminance ;
  • A 01h30 TU, la Voie lactée commence à sortir du champ et la luminance décroît ;
  • A 02h20 TU, il ne subsiste qu’une partie relativement peu brillante de la Voie lactée dans le champ et, sans atteindre le niveau du début de nuit, la luminance est maintenant plus basse avant de remonter avec le lever du Soleil.

Le niveau de NSB le plus élevé en début de nuit (ciel le plus sombre) est mesuré à 21,66 mag/arcsec2 et le niveau le plus élevé à 00h00 TU est mesuré à 21,47 mag/arcsec2. Cela représente donc une différence de 0,19 mag/arcsec2, ce qui est tout à fait notable pour des conditions de ciel sombre. On voit donc que, pour des sites de qualité peu impactés par la pollution lumineuse, il est important de prendre en compte la position de la Voie lactée pour bien caractériser la qualité du ciel.

Cartes de France de pollution lumineuse par ciel clair et par ciel couvert

3 août 2018

Une simulation complète de la France métropolitaine a été réalisée avec le logiciel Otus en utilisant le mode de simulation qui prend en entrée les données de radiance satellite VIIRS-DNB (données composites annuelles 2015 -- voir la page VIIRS-DNB du site NOAA). Cette simulation a été réalisée dans des conditions de ciel clair et aussi en prenant en compte une couverture nuageuse (ciel couvert à plus de 95%). Otus permet en effet de simuler la présence de nuages qui amplifient la pollution lumineuse sur les courtes distances et au contraire assombrissent l'environnement nocturne sur des sites initialement peu pollués. Cela revient en quelque sorte à augmenter le contraste de la carte de pollution lumineuse comme on peut le voir ci-dessous (la carte de gauche est le résultat de la simulation par ciel clair et celle de gauche celui de la simulation par ciel couvert).

Dans la carte simulée avec un ciel clair, on identifie facilement les zones plus sombres (en gris). La correspondance est très bonne entre les niveaux de brillance du ciel montrés sur cette carte (selon l'échelle de couleur Otus présentée plus bas dans ce blog) et les niveaux fournis sur les cartes du site https://www.lightpollutionmap.info. Cette bonne correspondance valide l'approche utilisée dans le logiciel Otus pour propager les sources de radiances issues des images satellite VIIRS-DNB.

Dans la carte simulée avec un ciel couvert, on peut voir que certaines zones sont très fortement impactées sur de grandes échelles (région parisienne, l'ensemble de la côte Méditéranéenne, la région Lyonnaise et la vallée du Rhône, etc.). Comme attendu, les zones initialement les moins impactées dans la carte de ciel clair s'élargissent jusqu'à ce qu'elles rencontrent des zones relativement polluées. On observe aussi un "mitage" de certaines zones du fait de la présence de très nombreuses petites agglomérations disséminées. Certaines de ces zones sont poreuses et permettent une continuité des corridors écologiques nocturnes, alors que d'autres forment des barrières qui ne peuvent pas être franchies.

Simulations Otus à partir de données de radiance satellite

30 juillet 2018

Le logiciel de simulation Otus développé par DarkSkyLab possède maintenant un nouveau mode de simulation à partir de données de radiance satellites VIIRS-DNB. La carte ci-dessous montre par exemple toute la région à l'Est de Lyon avec en particulier les villes de Genève, Annecy et Chambéry.

Indicateurs nationaux sur la pollution lumineuse

28 juillet 2018

DarkSkyLab a participé à la réflexion menée par l'UMS Patrimoine Naturel pour développer des indicateurs nationaux autour de la pollution lumineuse. Le rapport Construire des indicateurs nationaux sur la pollution lumineuse - Réflexion préliminaire est librement consultable.

Ce document constitue une pré-étude qui vise à amorcer un travail de fond sur les indicateurs de pollution lumineuse en mettant par écrit des premiers éléments de réflexion et des propositions, à mettre en débat et à approfondir.

DarkSkyLab est en particulier engagé sur les aspects liés aux trames noires, à la cartographie et à la métrologie de la pollution lumineuse.

Vidéo du séminaire OMP à Toulouse

23 mars 2018

L'enregistrement de la conférence donnée par Sébastien Vauclair, gérant de DarkSkyLab, dans le cadre des grands séminaires de l'observatoire Midi-Pyrénées est disponible ci-dessous.

Prototype Ninox Z2

17 mars 2018

La version actuelle de Ninox, le Ninox Z1, intègre une plateforme qui automatise l'acquisition en continu des valeurs de NSB et maintient une heure précise grâce à une horloge RTC embarquée.

La future version de Ninox, le Ninox Z2, est en cours de développement, et une photo du prototype est présentée ci-contre. Elle va intégrer sur une seule carte électronique tous les composants nécessaires à l'acquisition des données environnementales et de positionnement du SQM: position et heure GPS, inclinaison, RTC, température ambiante, pression et humidité.

Ninox Z2 va aussi inclure une connectivité augmentée avec un port Ethernet, une double alimentation 12V/5V et un ensemble d'entrées/sorties pour piloter des fonctions additionnelles telles que le réchauffage automatique du hublot. Les deux versions de Ninox vont bien sûr coexister puisqu'elles répondent à des besoins différents.

Séminaires OMP à Toulouse

13 mars 2018

Sébastien Vauclair, gérant de DarkSkyLab, a donné deux séminaires dans la ville rose le 13 mars dernier dans le cadre des grands séminaires de l'observatoire Midi-Pyrénées.

Un accès aux enregistrements des ces conférences sera donné dès que ces dernières seront disponibles.

Eclairage publicitaire à Paris

1er mai 2017

La ville de Paris fournit un accès Open Data aux données de l'éclairage public. Voir l'article "À Paris même l’éclairage public est en Open Data !". Les données elles-mêmes sont accessibles sur le site Paris Data. Il faut d'ailleurs saluer cette volonté de mettre à la disposition des citoyens ces jeux de données avec un grand niveau de détails (en particulier avec les géolocalisations et les puissances des dispositifs). Les autres grandes villes de France feraient d'ailleurs bien de s'inspirer de cette initiative et de mettre à la disposition du public ces données d'intérêt général.

Outre les données concernant l'éclairage public, le jeu de données mis à disposition inclut le mobilier urbain illuminé (selon la terminologie utilisée dans le jeu de données Open Data). Il s'agit essentiellement de mobilier urbain supportant de la publicité : Abribus et mobilier urbain pour l'information (MUPI). Il est à noter que les MUPI, aussi appelés "sucettes", supportent généralement à la fois de l'affichage publicitaire et des informations municipales.

On peut donc tout naturellement se demander quelle est la contribution du mobilier urbain illuminé à la pollution lumineuse produite par la ville de Paris. Pour cela, une simulation a été réalisée avec le logiciel Otus en utilisant en entrée uniquement les sources lumineuses associées aux dispositifs publicitaires MUPI et aux Abribus. On ignore donc l'éclairage public dans cette simulation (l'intensité de cet éclairage étant beaucoup plus élevée que celle de l'affichage publicitaire, le contribution de ce dernier serait en effet complètement noyé dans le halo de l'éclairage public). Les hypothèses concernant les caractéristiques physiques de l'éclairage publicitaire sont les suivantes:

  • Puissance : on utilise la puissance totale de chaque dispositif (champ Puissance) qui est fournie dans les données Open Data à laquelle on retire systématiquement 30% pour prendre en compte ce qui est dévolu aux composants ferromagnétiques et électroniques ainsi qu'à d'éventuels moteurs utilisés pour les publicités rotatives.
  • ULOR (Upward Light Output Ratio) : on utilise une valeur moyenne de 40% pour l'ensemble du parc, ceci pour prendre en compte le fait que, pour les Abribus, une face éclairée se trouve à l'intérieur de l'Abribus avec donc une émission moindre par rapport à un panneau de type "sucette" pour lequel il faudrait utiliser une valeur de ULOR de l'ordre de 50%.

Cliquez sur la carte pour voir l'ensemble de la ville de Paris
  

La carte ci-contre montre l'implantation des dispositifs publicitaires éclairés. Les "mobiliers urbains pour l'information", typiquement les sucettes, sont en rouge (code "MUPI" dans le champ "Catégorie de l'ouvrage" de la base de données) et les Abribus en bleu (codes "ABB" et "ABP").

Il y a un total de 3246 dispositifs déclarés dans la base de données Open Data: 2016 dispositifs de mobilier urbain supportant uniquement de la publicité ou de l'affichage municipal et 1230 Abribus.

Le résultat de la simulation est montré ci-dessous. Sur la figure de gauche on peut voir la carte brute issue de Otus avec une échelle de couleur qui témoigne de la qualité du ciel en chaque point (voir plus loin pour des explications sur cette échelle de couleur). Sur la figure de droite, cette carte est superposée dans un SIG à la carte d'implantation des dispositifs de mobilier urbain illuminé.

  
Cliquez sur la carte pour voir l'ensemble de la ville de Paris


On peut voir facilement sur la carte que les quartiers les plus éclairés par l'affichage sur mobilier urbain illuminé sont situés vers l'Etoile, les grands magasins du boulevard Haussmann, le Châtelet, Montparnasse, la Place d'Italie et les gares du Nord et de l'Est.

L'échelle de couleur utilisée dans les cartes produites par Otus est représentative d'un indice de qualité du ciel. Chaque niveau de couleur dans l'échelle est associé à une valeur de luminosité du fond de ciel que l'on exprime généralement en magnitudes par seconde d'arc au carré (mag/arcsec2). En chaque point d'une carte, la valeur de luminosité du fond de ciel est calculée en prenant en compte toutes les sources lumineuses contributives : les sources lumineuses les plus proches et les plus puissantes ont bien sûr une contribution plus grande que les sources lumineuses plus lointaines ou bien moins puissantes.

L'échelle montrée ci-contre est celle qui est utilisée dans la carte de pollution lumineuse produite par le mobilier urbain illuminé sur la ville de Paris. On peut donc constater qu'à lui seul, l'éclairage produit par le mobilier urbain illuminé (qui est utilisé principalement à des fins publicitaires) génère une pollution lumineuse qui est typique d'un environnement suburbain voire urbain à certains endroits.

Comme dit précédemment, seule la contribution de l'éclairage du mobilier urbain illuminé est prise en compte dans le cadre de cette simulation et uniquement sur la ville de Paris. Les villes dans la périphérie de Paris auraient des contributions au moins équivalentes au niveau de ce type d'éclairage sachant que de nombreux sites de la capitale restent relativement protégés du fait de la présence de monuments historiques. Il est à noter toutefois que l'affichage publicitaire est autorisé dans une grande partie de Paris par dérogation dans le cadre du règlement local de publicité (RLP). Le code de l'environnement prévoit en effet que l'affichage publicitaire ne peut pas se faire aux abords des monuments historiques (article L581-8).

Survol de la vallée d'Ossau

10 décembre 2016

La vallée d'Ossau est l'une des 3 vallées des Pyrénées béarnaises. Dans le cadre de l'étude des trames sombres pour le Parc National de Pyrénées, DarkSkyLab a réalisé des simulations qui utilisent des données d'éclairage public détaillées. Un exemple de résultat de ces simulations est montré dans la vidéo ci-dessous dans laquelle on réalise un survol de la vallée d'Ossau. Une carte de qualité de ciel, résultat d'une simulation avec le logiciel Otus, est appliquée sur la carte 3D Google Earth en utilisant les niveaux de couleur définis dans la page Modélisation de ce site. Les sources lumineuses sont montrées pour certaines communes et la couleur des sources dépend de leur puissance (vert si moins de 100W, jaune si moins de 200W, orange si moins de 300W et rouge au delà).

La vidéo montre aussi l'effet que provoque l'extinction d'une commune sur son environnement: lorsque l'on éteint l'éclairage public du village de Aste-Béon, on peut constater que l'entrée de la vallée située à l'Est du village devient tout de suite plus sombre avec un changement net de couleur dans l'échelle de Bortle. On peut constater aussi qu'une diminution de 50% de la puissance d'éclairage de la station de ski Gourette réduit significativement l'impact en termes de pollution lumineuse sur des distances importantes. Un autre aspect de la simulation présentée concerne l'accroissement de la pollution lumineuse du fait de la réflexion de l'éclairage public sur la neige (on a estimé l'impact dans la cadre de la station de ski de Gourette).


Pollution lumineuse depuis le Pic du Midi

5 décembre 2016

Durant les nuits des 2 et 3 décembre 2016, des prises de vue ont été réalisées depuis l'osbervatoire du Pic du Midi de Bigorre afin d'évaluer les halos de pollution lumineuse sur environ 270° d'azimuth du Nord jusqu'à l'Ouest en passant par l'Est et le Sud.

L'image ci-dessous montre l'horizon sur une centaine de degrés d'azimuth centrée sur le Nord-Est. Sur cette pose de 1 minute prise avec un objectif de 8 mm et une ouverture à 2,4 (800 ISO), on est frappé par la multiplicité des halos et les distances importantes auxquelles ils sont visibles. On peut remarquer l'influence prédominante des halos de Toulouse et de Tarbes. Sur cette image, les principaux halos sont repérés avec les distances des sources respectives [cliquez sur l'image pour l'agrandir].

La carte ci-dessous montre les directions des différents halos présents sur l'image. Perpigan est situé à plus de 220 km du Pic du Midi et son halo est bien visible à l'Est.

Des mesure SQM ont été réalisées durant les deux nuits et ont fourni de manière consistante des valeurs comprises entre 21,1 et 21,2 mag/arcsec2, ceci en utilisant un seul instrument. La Lune n'était pas présente. A l'œil, le ciel donnait le sentiment d'être entre les classes 3 et 4 de l'échelle de Bortle avec une Voie lactée assez visible mais qui manquait de détails et qui s'affaiblissait vers l'horizon. Le matériel posé au sol était bien visible.

Les deux images ci-dessous montrent des prises de vue similaires réalisées dans les directions Sud-Est et Sud-Ouest avec leurs principaux halos repérés.

On remarquera l'influence néfaste de la station de ski toute proche de la Mongie. Au cours de 20 dernières années, l'horizon Sud du Pic du Midi a vu peu à peu des halos de pollution lumineuse se développer, et on ne peut plus maintenant bénéficier d'un ciel vraiment noir jusqu'à l'horizon (ce qui impacte par exemple la visibilité des constellations du Sagittaire et du Scorpion durant l'été). Du côté Ouest, les halos de Saint-Sébastien mais aussi Saint-Jean-de-Luz, Biarritz et Bayonne, illuminent fortement l'horizon dans cette direction. Les points lumineux que l'on voit dans les montagnes sur ces deux images sont les phares des dameuses en train de préparer les pistes dans différentes stations de ski.

Voici pour terminer un time-lapse réalisé à partir des poses prises sur les horizons centrés sur le Nord-Est et le Sud-Est :


Modèle de simulation pour le PNP/PNR-PA

30 novembre 2016

Une étude a été menée récemment avec pour but, entre autres, de produire des cartes de pollution lumineuse du Parc National des Pyrénées et du Parc Naturel Régional des Pyrénées Ariégeoises. Nous décrivons ici le modèle de simulation Otus qui a été utilisé dans ce cadre.

  

La première étape consiste à réaliser une simulation au niveau des sources lumineuses des communes des deux parcs. Un pas de 30 mètres est utilisé dans la cadre de cette simulation et le résultat montre les deux parcs avec les contours des agglomérations qui suivent la distribution de l'éclairage public. Il s'agit donc de la zone d'étude, mais il est clair que l'on ne peut pas se contenter de réaliser une simulation uniquement sur cette zone du fait de l'influence de grandes villes comme Toulouse et même Barcelone.

  

Cette carte montre la localisation de quelques agglomérations dans le PNP (à l'Ouest) et dans le PNR-PA (à l'Est).

  

La copie d'écran ci-contre permet de voir en haut et à gauche l'extension de la zone d'étude en latitude et longitude qui est utilisé pour produire les cartes au-dessus.

  

Le modèle de simulation mixte d'Otus permet de simuler une zone d'étude au niveau des sources lumineuses discrétisées avec un pas de simulation faible (ici 30 mètres) et de combiner le résultat de cette simulation avec les effets d'une zone d'influence beaucoup plus large qui elle est simulée avec un pas plus élevé. Cette approche permet de préserver les avantages d'une simulation locale détaillée sans ignorer l'influence des agglomérations distantes.

On voit sur cette carte que toutes les agglomérations en dehors de la zone d'étude sont simulées avec un modèle à symétrie sphérique basé sur les populations. Ceci n'est pas un problème dans la mesure où ce qui nous intéresse ici est l'influence que ces villes ont sur la zone d'étude et pas les villes elles-même en termes de niveau de pollution lumineuse locale.

  

Dans la cadre de cette simulation mixte, le pas utilisé pour la zone d'influence est de 0,3 kilomètres. La zone d'influence est définie par les coordonnées géographiques suivantes: 41,25° à 43,90° en latitude et -2.0 à 4.3° en longitude.

Il s'agit d'une très large zone qui va de Barcelone au Sud-Est à Bayonne au Nord-Ouest. Une simulation globale de toute la zone d'influence (sans utilisation de données discrétisées des points lumineux pour la zone d'étude) avec un pas de 200 mètres est montrée à titre indicatif ci-contre. On peut d'ailleurs y voir clairement la zone la plus sombre des Pyrénées au Sud du Mont Perdu en Aragon.

Les simulations montrent que l'on ne peut pas éliminer les grandes villes distantes dans le mode de simulation mixte. Elles ont en effet une influence sur la luminosité du fond de ciel même à des distance de plus de 200 km.

Voici à titre d'exemple une partie du Parc Naturel Régional des Pyrénées Ariégeoises: dans la simulation de gauche, on a pris en compte la ville de Barcelone dans la zone d'influence (qui est située à 200 km à vol d'oiseau de Saint-Girons) alors que dans la simulation de droite on a éliminé Barcelone et les villes espagnoles situées à une latitude inférieure à 41.75° de latitude Nord. On voit clairement que les zones sombres sont notablement modifiées et que des couloirs plus sombres disparaissent si l'on prend en compte une zone d'influence plus large qui inclut Barcelone.

  

L'image ci-contre montre la zone du Parc Naturel Régional des Pyrénées Ariégeoises mappée sur une carte dans un logiciel SIG. En effet, Otus produit automatiquement les points de géoréférencement de manière à facilité l'intégration dans un SIG.

Les cartes haute résolution produites par Otus montrent finement la concordance des zones de pollution lumineuse avec les quartiers des différentes agglomérations présentes sur la carte.

La vidéo ci-dessous montre le résultat de la simulation réalisée sur le PNP/PNR-PA et intégrée dans une carte 3D Google Earth. Le géoréférencement réalisé par Otus permet en effet d'appliquer facilement une carte de prédication de qualité du ciel dans l'environnement Google Earth puis de se déplacer dans la carte.

Dans cette vidéo, on commence par réaliser une plongée sur la ville de Lourdes puis on progresse dans la vallée des Gaves vers le sud. Sur cette vidéo, on peut voir que Lourdes, qui fait partie de la zone d'influence, est simulée avec un modèle à symétrie sphérique alors que les agglomérations situées au sud, qui font partie de la zone d'étude, sont simulées avec une modèle discrétisé qui permet de retrouver fidèlement leurs contours. On se déplace ensuite vers le Parc Naturel Régional des Pyrénées Ariégeoises puis on termine par le Pic du Midi, La Mongie et Luz-Saint-Sauveur.