Return to search

Etude des méthodes et modèles de caractérisation de l'exposition atmosphérique aux polluants chimiques pour l'évaluation des risques sanitaires / Sudy of methods and models for characterizing atmospheric occupational exposure to pollutants and health risks assessment

La démarche d'évaluation des risques sanitaires inclue dans ses étapes l'évaluation de l'exposition professionnelle. S'agissant de l'exposition par inhalation, différents modèles sont disponibles pour caractériser ou estimer les niveaux d'exposition. Les objectifs de cette thèse sont d'étudier et comparer les principales démarches existantes, voire d'en développer de nouvelles, afin de participer à leur validation et de définir leur places respectives en complément de la métrologie quantitative. Un premier chapitre présente les modèles existants et décrit leurs principes et applications. Une méthode qualitative est développée puis comparée à d'autres démarches similaires ainsi qu'à des modèles empiriques afin d'étudier leurs performances dans la caractérisation ou la prédiction des expositions aux solvants de laboratoire (chapitre 2). Nous suggérons l'utilisation en première intention des méthodes qualitatives afin de définir les situations d'exposition prioritaires vis-à-vis desquelles les modèles empiriques peuvent secondairement servir à estimer un niveau d'exposition. Les modèles statistiques de régression linéaire sont étudiés à travers une application dans le secteur du compostage des déchets, confirmant leur capacité à caractériser des déterminants spécifiques de l'exposition (chapitre 3). Les modèles physiques mécanistiques sont testés afin de reproduire des profils temporels de concentration, puis utilisés de façon probabiliste pour estimer la distribution des expositions et des risques sanitaires (chapitre 4). Ces modèles permettent d'approcher la variabilité spatio-temporelle des expositions et d'identifier les mécanismes à l'origine des expositions. Les forces et limites de ces différentes approches sont comparées et des préconisations d'utilisation sont définies, assorties de perspectives de travail (chapitre 5). Mots clefs : exposition, risques, modèles, déterminants, prédictions, variabilité, incertitude. / The health risk assessment method involves the assessment of occupational exposure to pollutants. Restricted to inhalation exposure, several models can be used in order to either characterize or estimate exposure levels. The objectives are to study and compare the main existing models, and eventually to develop new ones, in order to help validating them and also to define their usefulness in addition to traditional individual monitoring. In a first chapter we present the existing models and describe their applications. A qualitative method is developed then compared to both other similar methods and empirical models in order to compare their performances in characterizing or predicting exposure to solvents in laboratories (chapter 2). From this work, we suggest the initial use of qualitative methods to define priority exposure scenarios, then the use of empirical models to predict inhalation exposure. Linear regression statistical models are studied in the field of waste composting, confirming their ability to identify specific determinants of exposure (chapter 3). Physical models are tested in order to reproduce observed time-varying exposure profiles, and then used to estimate the distribution of exposure and health risks (chapter 4). Such models are useful to describe the spatial and temporal variability of exposure, and help understanding the mechanisms of exposure. Strengths and weaknesses of all tested models are then compared and suggestions of use are made as well as work perspectives (chapter 5). Keywords: exposure, risks, models, determinants, predictions, variability, uncertainty.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2011GRENS036
Date14 October 2011
CreatorsPersoons, Renaud
ContributorsGrenoble, Bicout, Dominique, Maître, Anne
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

Page generated in 0.0022 seconds