Développement d’algorithmes pour calculer des statistiques territoriales d’exposition sonore selon des méthodes réglementaires (ex : méthode CNOSSOS) imposée par la directive européenne
Lien vers le repo : Gitlab
Objectifs de l’algorithme
Les algorithmes d'exposition sonore développés ici sont des algorithmes de traitement géospatial et statistique, appliqués à des couches de bâtiments et de récepteurs sonores. Leur objectif est d’estimer la population exposée à différents niveaux de bruit environnemental (Lden, Ln, Ld, Le) sur un territoire donné. Ces algorithmes permettent une répartition fine de la population des bâtiments vers les récepteurs, selon plusieurs méthodes (médiane, maximum, etc.), afin de produire des statistiques agrégées par unité géographique (commune, IRIS, EPCI, etc.) et par plage de niveaux sonores. Le traitement prend en compte la structure des fichiers source, corrige les doublons et anomalies, et applique des règles de sélection des niveaux pertinents selon le nombre de logements ou de récepteurs disponibles. Ces outils visent à produire des indicateurs robustes d’exposition sonore, utiles notamment pour les bilans réglementaires ou les études d’impact.
Auteur(s)
Domaine médical
Méthodologie
santé environnementale – exposition au bruit
Langage de programmation
Données utilisées
Données d'application
Directive européenne, Méthode CNOSSOS
Date de dernière mise à jour
28/05/2025
Comment installer l’algorithme ?
Pour installer l’algorithme, il suffit de cloner le répertoire gitlab avec la commande : git clone <REPO>.
Comment utiliser l’algorithme ?
Pour utiliser l’algorithme, il suffit :
- de se placer dans le répertoire du projet (script-repart-pop/.),
- d’ouvrir un terminal,
- d’installer les librairies (‘pip install -r requirements.txt’)
- de lancer python,
- d’importer la librairie repart_pop_lib,
- d’utiliser la fonction main avec les paramètres (fichiers, pas, par, methode)
Licence et conditions d’utilisation
Apache 2.0