MAILLAGE SPATIAL

CAMPAGNE DE MESURES

Comme mentionné au paragraphe 3.1.1, les lieux choisis pour le maillage spatial étaient principalement liés à la contrainte suivante : réunir plusieurs ambiances sonores typées sur une distance raisonnable afin de pouvoir réaliser des mesures acoustiques, espacées régulièrement d’un point de vue spatial et selon un pas suffisamment réduit pour déterminer la distance qui différencie deux situations distinctes. Pour ces raisons les lieux d’étude choisis pour le maillage spatial sont les mêmes que pour le maillage temporel. Il s’agit de deux quartiers de Paris, un dans le 12ème arrondissement et un dans le 5ème arrondissement (cf. § 3.1.1). En ces lieux 70 enregistrements acoustiques de 15 minutes ont été réalisés tous les 7 à 8 mètres, soit une distance totale couverte d’environ 600 mètres. Parmi ces 70 enregistrements, 46 ont été conduits sur le site de Bercy (12ème arrondissement) et 24 sur le site de Mouffetard (5ème arrondissement).Comme on peut le voir sur la Figure 57 et Figure 58, le parcours suivi allait du Parc de Bercy jusqu’à la rue de Bercy en longeant le boulevard Joseph Kessel en ce qui concerne le premier site. Il démarrait dans la rue de l’Epée de Bois et redescendait jusqu’au bas de la rue Mouffetard pour ce qui est du second site. Les matériels utilisés pour cette campagne de mesure étaient des sonomètres de type BlueSolo de la société 01dB-Metravib que nous avons placés sur trépied à une hauteur d’environ 1,70 mètre. Les Figure 59, Figure 60 et Figure 61 présentent quelques exemples de lieux sur le site « Bercy » et les Figure 62, Figure 63 et Figure 64 présentent quelques exemples de lieux sur le site « Mouffetard ». Puisque nous voulions étudier dans cette partie de l’étude l’effet du maillage spatial, nous devions être sûrs que la différence entre deux mesures provenait de la distance qui les sépare dans l’espace et non pas dans le temps. Autrement dit, deux points sont différents parce qu’ils ne sont pas situés au même endroit et non parce qu’ils n’ont pas été mesurés en même temps. Idéalement, pour s’affranchir de cette contrainte temporelle, il aurait fallu réaliser les 70 mesures acoustiques au même moment. Cette solution n’étant bien sûr pas réalisable, nous avons choisi en nous appuyant sur la partie précédente de l’étude (maillage temporel) d’effectuer des enregistrements sonores de 15 minutes au cours des mois de juillet, septembre et octobre durant des périodes relativement homogènes sur tous les sites de mesure, c’est-àdire les mardis, mercredis et jeudis entre 9h et 11h du matin en évitant le mercredi pour les points de mesures 44 à 46. Ces points de mesure correspondent au lieu de mesure longue durée BERC (§ 3.2.4.1).

INDICATEURS ENERGETIQUES

 Parmi tous les indicateurs énergétiques utilisés dans l’étude précédente (maillage temporel), quatre ont été retenus pour discriminer l’espace. Il s’agit des indices LAeq, LA90, LA10 et de l’écart-type σ. Lors de l’étude du maillage temporel, le LA95 et le LA5 comparés respectivement aux LA90 et au LA10 ne se sont pas révélés être de meilleurs indicateurs. De la même façon, le LA10 – LA90 ainsi que le TNI n’apportaient pas d’information supplémentaire. En conséquence, ces quatre indicateurs énergétiques n’ont pas été retenus lors de l’étude du maillage spatial

INDICATEURS EVENEMENTIELS 

L’analyse du maillage temporel a permis de constater que les événements avaient une importance dans la caractérisation des environnements sonores. Au cours de cette analyse, la longue durée des mesures (3 mois) couplée à l’absence de reconnaissance automatique des sources sonores nous a contraints à n’utiliser que des indicateurs d’événements sur seuil. Or, dans l’étude du maillage spatial, la durée totale des enregistrements (70 x 15 minutes) est moindre. Bien que fastidieux et très long, il a été possible de coder (identifier) manuellement les sources sonores sur chaque enregistrement. Mais quelles étaient donc ces sources sonores ? Les sources sonores les plus généralement citées en environnement urbain sont généralement les voitures, les cyclomoteurs, les motos, les autobus, les voix d’adultes et les voix d’enfants [LEOBON 1995]. La plupart des études qui portent sur l’environnement sonore urbain nécessitent donc une classification des sources sonores qui le composent. En 2009, dans une étude présentant un outil de caractérisation d’un ou plusieurs environnements sonores composés de différentes sources sonores [MATSUI 2009], MATSUI T. et al. Ont mesuré plusieurs environnements sonores en différents points de Kyoto, Japon, et ont reclassifié les sources sonores suivant cinq catégories de sources : les véhicules (voitures, motos), les oiseaux (petits oiseaux, corbeaux), les insectes, les sources diverses et variées, et enfin les inconnues (sources non identifiables).Plus récemment encore, MOREL J. et al. ont montré à travers une tache de catégorisation que 57 passages de véhicules (définis a priori comme des véhicules légers, des poids lourds et des deux-roues) pouvaient être regroupés en 7 classes, dépendant du type de véhicule et « des conditions d’allure ». Ces 7 catégories sont les suivantes : passage de deux-roues à vitesse constante; passage de deux-roues en accélération : passage de véhicules légers et de poids lourds à vitesse constante; passage de deux-roues en décélération; passage de véhicules légers et de poids lourds en décélération; passage de véhicules légers en accélération; passage de poids lourds en accélération [MOREL 2012]. Enfin, en 2011, BROWN A.L. et al. ont proposé une classification possible des sources qui composent un environnement acoustique urbain [BROWN 2011]. La représentation schématique de cette classification est donnée sur la Figure 65. Dans cette classification, l’environnement sonore urbain est composé de deux catégories de sons, les sons générés par l’activité humaine et les sons non générés par l’activité humaine. Chacune de ces catégories est divisée en deux sous-catégories pour les sons non générés par l’activité humaine et en six sous-catégories pour les sons générés par l’activité humaine. Chaque sous-catégorie est  également divisée en plusieurs sous-classes. Par exemple, les sons générés par l’activité humaine se décomposent en sons produits par les transports motorisés (trafic routier, trafic ferroviaire, …), par les mouvements humains (pas), les voix (amplifiées ou non), les sons « électro-mécaniques » tels que les bruits de chantiers, de nettoyage, de ventilation, etc. Quant aux sons non générés par l’activité humaine, il s’agit par exemple des animaux domestiques ou des sons de la nature (vent, eau, vie sauvage, …).Sur l’évolution temporelle du LAeq apparait en vert le passage de véhicules légers, en rouge les poids lourds, en bleu la présence humaine, etc. … Des indicateurs spécifiques à chaque type de source ont été calculés à partir de l’évolution du LAeq,1s : le pourcentage de temps de présence %T, qui est le pourcentage du temps où un seul type de source est présent durant les 15 minutes d’enregistrement, et l’émergence calculée comme la différence entre le LA10 particulier pour un type de source et le niveau global LAeq, soit . Chaque source ayant été identifiée en réécoute par un auditeur « expert ». Une remarque particulière est à souligner pour la source « Oiseaux » : s’il est relativement aisé de coder le passage d’un véhicule, il n’en est pas de même pour les chants d’oiseaux. Les chants d’oiseaux ne sont pas assez forts pour masquer les autres sources, mais ils sont clairement remarqués par les auditeurs. Aussi il a été décidé de noter ces variables de façon globale sur la durée de l’enregistrement. Le pourcentage de temps de présence a été globalement et subjectivement estimé par l’expert, variant de 0 % à 100 % et l’émergence a été distribuée suivant six unités perceptives de 0 à 5.

PROCEDURE 

La procédure utilisée pour obtenir des résultats à partir de l’analyse du maillage spatial est, à quelques détails près, la même que celle suivie lors de l’analyse du maillage temporel. Concrètement, une classification conjointe (Kohonen / Ward) a été menée sur les données présentées précédemment dans le Tableau VI. Une description de cette méthode a été donnée dans les paragraphes 2.5.1, 2.5.2 et 2.5.3. Compte tenu du nombre de données relativement faible pour cette étude il aurait été tout à fait possible d’appliquer uniquement une classification de Ward sur les données initiales afin de discrétiser l’espace. Cependant, l’apport des cartes de Kohonen n’est pas négligeable. D’une part les cartes de Kohonen permettent une meilleure compréhension des variables utiles à la discrétisation de l’espace et d’autre part elles permettent de tester de nouvelles données dans le modèle établi. Cette technique est au centre de l’analyse du maillage temporel et sera utilisée plus tard dans l’étude en vérifiant à quel environnement sonore appartiennent les nouveaux terrains d’études exploités sur la ville de Lyon (§ 5.1.1). De plus, la simple classification de Ward dont les résultats sont visibles sur les Figure 67 et Figure 68 a été testée et a donné des résultats tout à fait similaires à la classification conjointe Kohonen / Ward. Un seul lieu de mesure sur les 70 étudiés (n°45) est classé différemment selon que l’on utilise une classification Ward simple (Figure 68) ou une classification conjointe (Figure 70 dans le paragraphe 4.1.4.1 suivant). Pour comprendre la différence de classification de ce lieu selon la méthode utilisée, il est nécessaire de se projeter dans les paragraphes suivants (§ 4.1.4.1 et § 4.1.4.2) sur la répartition et l’interprétation des classes. Le lieu n°45 se situe dans la rue de Bercy (qui est une rue circulée), à proximité de l’école. Une seule de ces deux particularités de ce site a été révélée par chacune des deux méthodes. En effet, la classification de Ward simple à classer le lieu n°45 dans la Classe 3 qui correspond à une ambiance de boulevard ou de rue circulée (cf. § 4.1.4.2) alors que la classification conjointe a plutôt fait ressortir les « voix » présentes sur ce site (dues à la proximité de l’école) en le classant dans la Classe 4, qui correspond à une zone piétonne (cf. § 4.1.4.2).