A l'heure actuelle, les seuls moyens d'informer les usagers de la ville de l'environnement sonore dans lequel ils vivent consistent en des indicateurs de niveaux sonores moyens et annuels obtenus par modélisation acoustique des principales infrastructures de transports. Or, ces indicateurs sont difficilement compris et de ce fait mal interprétés par les usagers de la ville car ils ne reflètent pas la signification des bruits perçus et la diversité des situations que les citadins rencontrent. Le but de ce travail de recherche est donc d'analyser la façon dont les usagers de la ville perçoivent le paysage sonore urbain afin de définir des indicateurs de qualité sonore qui pourront être à terme intégrés dans une représentation territoriale cartographique. Pour ce faire, il a tout d'abord été nécessaire de s'attacher à déterminer un pas temporel et spatial de mesure permettant de caractériser des ambiances urbaines d'un point de vue acoustique. A partir d'enregistrements longue durée (trois mois environs) en six points fixes à Paris, il a été possible de déterminer à travers des classifications ascendantes hiérarchiques de Ward associées à des cartes auto-organisatrices de Kohonen qu'une durée de dix minutes semble dans la plupart des cas être suffisante pour caractériser différentes ambiances sonores. Grâce aux mêmes méthodes de classification, l'analyse du maillage spatial a permis de définir quatre zones homogènes qui correspondent (1) au parc, (2) au boulevard, (3) à la rue piétonne puis (4) une zone que l'on qualifiera de zone de transition. La suite de l'étude s'est attachée à construire des modèles de prédiction de la qualité sonore. A partir d'enquêtes de terrain réalisées à Paris et à Lyon, il a été possible d'établir des modèles à la fois locaux (caractérisant le lieu même où le questionnaire a été évalué) et globaux basés d'une part sur des régressions linéaires multiples et d'autre part sur des réseaux de neurones artificiels. La comparaison de ces deux types de modèles a permis entre autre de mettre en évidence l'apport des réseaux de neurones artificiels devant les régressions linéaires multiples en termes de prédiction. Par ailleurs il est ressorti de ces modèles l'importance de variables telles que le silence, l'agrément visuel ou encore la présence de sources sonores particulières comme les véhicules légers pour expliquer la qualité sonore de l'environnement.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00855265 |
| Date | 13 December 2012 |
| Creators | Brocolini, Laurent |
| Publisher | Université de Cergy Pontoise |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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