Cela fait déjà plus d'un an que l'Organisation mondiale de la santé a publié sa « Base de données 2014 sur la pollution de l'air ambiant (extérieur) dans les villes ». L'équipe de l'OMS qui a travaillé sur ce projet a fait un excellent travail en rassemblant les données d'un grand nombre de pays et en les regroupant dans un seul endroit accessible à tous.
Nous en avons parlé dans plusieurs de nos articles précédents (comme pour la qualité de l'air en Afrique ou en Amérique latine ), mais nous n'avons jamais eu l'occasion d'examiner les différentes options pour visualiser leur ensemble de données. C’est donc ce dont nous allons parler dans cet article.
Level | Air Quality Guideline | Intermediate target - 1 | Intermediate target - 2 | Intermediate target - 3 | Over target | Significantly over target | |
La première étape de la visualisation consiste à définir les niveaux et les couleurs associées. À cette fin, l'OMS a déjà défini plusieurs points d'arrêt de concentration pour les concentrations annuelles de PM 10 et PM 2,5 , plus connus sous le nom de « Lignes directrices et objectifs intermédiaires pour la qualité de l'air » de l'OMS, nous allons donc simplement réutiliser les mêmes valeurs de points d'arrêt.
Pour des raisons de visualisation, un niveau supplémentaire appelé « Significativement au-dessus de l'objectif » est ajouté et défini comme 150 % de la concentration de l'objectif intermédiaire supérieur (niveau cible 3). Des codes couleurs sont également attribués à chaque niveau. Le tableau de droite résume les associations.
Afin de représenter graphiquement les données pour chaque pays (il y en a 1 622 sur 92 pays dans la base de données de l'OMS), nous utilisons la concentration moyenne du pays - pondérée par le nombre d'habitants dans chaque ville. Ainsi, si la plus grande ville a un IQA faible et que quelques petites villes du même pays ont un IQA plus élevé, alors les niveaux d'IQA nationaux du pays doivent être signalés comme faibles à modérés.
Afin de connaître le nombre d'habitants pour chaque ville rapporté dans la base de données de l'OMS, nous utilisons le service de geonames.org . Malheureusement, toutes les villes rapportées dans la base de données de l'OMS ne peuvent pas être comparées sur geonames.org, donc la visualisation ci-dessous n'est pas tout à fait exacte, mais suffisante pour une preuve de concept.
Level/Color |
Air Quality Guideline |
Intermediate target - 1 |
Intermediate target - 2 |
Intermediate target - 3 |
Over target |
Significantly over target |
Et pour référence, voici la liste de tous les pays avec leurs concentrations annuelles pondérées respectives pour les polluants PM10 et PM2,5. Les colonnes « Habitants des villes disposant de données sur la qualité de l'air » font référence à la population totale obtenue du service geonames.org, pour la ville qui peut être géocodée de manière inversée.
Country | #Stations | #Inhabitants for the cities with Air Quality Data PM2.5 | PM10 | City without population information | annual concentration | weighted concentration | annual concentration | weighted concentration | | |||||||||||
CA | Canada | 131 | 40.8M | 6.9 | 7.5 | 20.7 | 22.6 | 38 cities (out of 131) | ||||||||||||
IL | Israel | 16 | 1M | 30.3 | 24.6 | 62.5 | 59.1 | 9 cities (out of 16) | ||||||||||||
IS | Iceland | 3 | 0.2M | 6.3 | 8.2 | 10 | 10.5 | |||||||||||||
US | United States | 379 | 84.2M | 9.7 | 12.9 | 16 | 21.3 | 137 cities (out of 379) | ||||||||||||
BN | Brunei | 4 | 0.2M | 6.8 | 6.6 | 14.5 | 13.9 | |||||||||||||
NZ | New Zealand | 17 | 3M | 7.6 | 6.8 | 15.4 | 14.1 | 1 city (out of 17) | ||||||||||||
AU | Australia | 15 | 15.2M | 6.3 | 5.7 | 12.7 | 12.8 | 3 cities (out of 15) | ||||||||||||
SE | Sweden | 5 | 2.2M | 9.2 | 8.7 | 17.3 | 16.5 | |||||||||||||
ES | Spain | 46 | 16.9M | 12.2 | 12.4 | 22.8 | 23.2 | |||||||||||||
JP | Japan | 20 | 33.4M | 9.2 | 10 | 20.2 | 22 | 15 cities (out of 20) | ||||||||||||
FI | Finland | 5 | 1.1M | 6.8 | 7.3 | 11.5 | 12.3 | |||||||||||||
MY | Malaysia | 7 | 2M | 12.4 | 13.2 | 27 | 28.7 | 1 city (out of 7) | ||||||||||||
EE | Estonia | 3 | 0.6M | 7.3 | 7.2 | 15 | 14 | |||||||||||||
PT | Portugal | 15 | 2.2M | 11.5 | 12.3 | 27.3 | 29.2 | 2 cities (out of 15) | ||||||||||||
NO | Norway | 4 | 1.1M | 9.5 | 10.9 | 18.3 | 20.3 | |||||||||||||
IE | Ireland | 2 | 1.2M | 8.5 | 8.8 | 17.5 | 17.8 | |||||||||||||
GB | United Kingdom | 36 | 16.2M | 13.3 | 14.7 | 19.6 | 20.8 | |||||||||||||
LR | Liberia | 2 | 0M | 9.5 | 9.3 | 59 | 61.7 | |||||||||||||
EC | Ecuador | 9 | 4.6M | 17.4 | 24.1 | 36.3 | 50.6 | 1 city (out of 9) | ||||||||||||
MV | Maldives | 1 | 0M | 9 | - | 20 | - | 1 city (out of 1) | ||||||||||||
BR | Brazil | 40 | 32.3M | 19.1 | 21.7 | 36 | 40.5 | 2 cities (out of 40) | ||||||||||||
IT | Italy | 48 | 11.2M | 22.7 | 24.1 | 32 | 33.2 | |||||||||||||
IN | India | 124 | 123.4M | 46 | 60.6 | 102.1 | 129.1 | 7 cities (out of 124) | ||||||||||||
BT | Bhutan | 1 | 0.1M | 10 | 10 | 23 | 23 | |||||||||||||
MU | Mauritius | 4 | 0.3M | 26.5 | 38.1 | 52.5 | 75.7 | 1 city (out of 4) | ||||||||||||
FR | France | 81 | 13.8M | 17.4 | 17.4 | 24.2 | 24.6 | 1 city (out of 81) | ||||||||||||
TH | Thailand | 29 | 8.3M | 22.4 | 20.6 | 41.4 | 38.9 | |||||||||||||
ZA | South Africa | 7 | 10.8M | 25.6 | 24 | 53.4 | 47 | 2 cities (out of 7) | ||||||||||||
PL | Poland | 54 | 11.9M | 26.9 | 26.9 | 37.2 | 38.3 | |||||||||||||
DE | Germany | 71 | 23M | 16.1 | 17 | 21.7 | 22.8 | 2 cities (out of 71) | ||||||||||||
LT | Lithuania | 2 | 0.5M | 14 | 16 | 21 | 23 | 1 city (out of 2) | ||||||||||||
MT | Malta | 1 | 0M | 12 | 12 | 0 | - | |||||||||||||
RO | Romania | 14 | 4.2M | 19.6 | 21 | 31.8 | 37.1 | |||||||||||||
BY | Belarus | 4 | 2.7M | 15 | 15.7 | 22.8 | 23.9 | |||||||||||||
CO | Colombia | 10 | 14.3M | 23.1 | 24.5 | 41.2 | 43.6 | 1 city (out of 10) | ||||||||||||
BE | Belgium | 7 | 2.3M | 17.4 | 18.1 | 25.8 | 27 | |||||||||||||
MC | Monaco | 1 | 0M | 13 | 13 | 20 | 20 | |||||||||||||
JM | Jamaica | 3 | 0M | 17 | 15.3 | 31.7 | 28.6 | |||||||||||||
MX | Mexico | 9 | 18.7M | 22.2 | 23.9 | 61.8 | 79.5 | 1 city (out of 9) | ||||||||||||
CL | Chile | 24 | 3.2M | 24.9 | 26.8 | 52.8 | 55.7 | 4 cities (out of 24) | ||||||||||||
CH | Switzerland | 6 | 0.9M | 15.3 | 15.1 | 22.7 | 22.2 | |||||||||||||
CR | Costa Rica | 4 | 0.1M | 17.8 | 18.8 | 32.8 | 35.1 | 1 city (out of 4) | ||||||||||||
TR | Turkey | 71 | 33.4M | 42.8 | 39.1 | 63.8 | 58.4 | 1 city (out of 71) | ||||||||||||
NL | Netherlands | 12 | 3M | 16.4 | 16.9 | 25.4 | 25.5 | |||||||||||||
LU | Luxembourg | 1 | 0.1M | 14 | 14 | 18 | 18 | |||||||||||||
AT | Austria | 5 | 2.3M | 18.8 | 19.1 | 25.8 | 26.7 | |||||||||||||
CZ | Czech Republic | 15 | 2.8M | 23.1 | 21.9 | 31.5 | 29.3 | 1 city (out of 15) | ||||||||||||
DK | Denmark | 3 | 1.5M | 16.3 | 16.7 | 12 | 12 | |||||||||||||
AD | Andorra | 1 | 0M | 16 | 16 | 24 | 24 | |||||||||||||
LV | Latvia | 1 | 0.7M | 16 | 16 | 23 | 23 | |||||||||||||
AR | Argentina | 1 | 13.1M | 16 | 16 | 30 | 30 | |||||||||||||
GR | Greece | 5 | 0.2M | 21.8 | 21.4 | 28 | 23.6 | |||||||||||||
SG | Singapore | 1 | 3.5M | 17 | 17 | 27 | 27 | |||||||||||||
UY | Uruguay | 1 | 1.3M | 18 | 18 | 27 | 27 | |||||||||||||
KR | South Korea | 36 | 31.3M | 23.4 | 23 | 51.1 | 50.6 | 3 cities (out of 36) | ||||||||||||
PY | Paraguay | 1 | 1.5M | 18 | 18 | 0 | - | |||||||||||||
CN | China | 112 | 263.3M | 40.4 | 41.4 | 88 | 90.1 | 9 cities (out of 112) | ||||||||||||
MN | Mongolia | 8 | 1.1M | 50.5 | 61.8 | 109.9 | 134.4 | 1 city (out of 8) | ||||||||||||
VN | Vietnam | 3 | 5.7M | 28.3 | 29 | 62 | 63 | |||||||||||||
LB | Lebanon | 2 | 3.1M | 24.5 | 23.4 | 72 | 69.8 | |||||||||||||
ID | Indonesia | 1 | 8.5M | 21 | 21 | 48 | 48 | |||||||||||||
BG | Bulgaria | 13 | 2.7M | 34.4 | 38.6 | 51.9 | 57.4 | |||||||||||||
CY | Cyprus | 2 | 0.4M | 23 | 23.1 | 36 | 36 | |||||||||||||
SK | Slovakia | 6 | 2.6M | 26 | 25.4 | 36.4 | 33.8 | 1 city (out of 6) | ||||||||||||
PH | Philippines | 3 | 11.5M | 31 | 22.6 | 67.7 | 50.2 | |||||||||||||
RU | Russia | 1 | 10.4M | 22 | 22 | 33 | 33 | |||||||||||||
HU | Hungary | 3 | 2.1M | 25.3 | 26.7 | 33.3 | 33.1 | |||||||||||||
SI | Slovenia | 2 | 0.4M | 24 | 24.5 | 31 | 31 | |||||||||||||
BO | Bolivia | 2 | 1.7M | 32 | 32.5 | 58.5 | 59.3 | |||||||||||||
TZ | Tanzania | 1 | 0.3M | 23 | 23 | 35 | 35 | |||||||||||||
VE | Venezuela | 2 | 3M | 28 | 24 | 52 | 45 | 1 city (out of 2) | ||||||||||||
SA | Saudi Arabia | 1 | 2.9M | 28 | 28 | 87 | 87 | |||||||||||||
LK | Sri Lanka | 1 | 0.6M | 28 | 28 | 64 | 64 | |||||||||||||
MM | Myanmar | 1 | 1.2M | 30 | 30 | 69 | 69 | |||||||||||||
IR | Iran | 3 | 8M | 67.3 | 34.2 | 177.3 | 115.1 | 1 city (out of 3) | ||||||||||||
OM | Oman | 1 | 0.8M | 31 | 31 | 82 | 82 | |||||||||||||
HN | Honduras | 1 | 0.9M | 32 | 32 | 58 | 58 | |||||||||||||
BA | Bosnia and Herzegovina | 1 | 0.7M | 33 | 33 | 48 | 48 | |||||||||||||
GT | Guatemala | 1 | 1M | 33 | 33 | 45 | 45 | |||||||||||||
RS | Serbia | 2 | 1.5M | 39.5 | 35.8 | 59 | 53.6 | |||||||||||||
PE | Peru | 1 | 7.7M | 38 | 38 | 63 | 63 | |||||||||||||
SN | Senegal | 1 | 2.5M | 40 | 40 | 179 | 179 | |||||||||||||
BH | Bahrain | 5 | 0.5M | 54.6 | 56.1 | 249.4 | 255.5 | |||||||||||||
JO | Jordan | 1 | 1.3M | 48 | 48 | 128 | 128 | |||||||||||||
GH | Ghana | 1 | 2M | 49 | 49 | 98 | 98 | |||||||||||||
NP | Nepal | 1 | 1.4M | 50 | 50 | 114 | 114 | |||||||||||||
AE | United Arab Emirates | 3 | 0.6M | 60 | 64 | 159.7 | 170 | 2 cities (out of 3) | ||||||||||||
BD | Bangladesh | 8 | 30.5M | 76 | 83.3 | 153.5 | 168.9 | |||||||||||||
PK | Pakistan | 4 | 13.4M | 100.8 | 115.7 | 364.8 | 295.8 | 2 cities (out of 4) | ||||||||||||
AF | Afghanistan | 2 | 3M | 77 | 86 | 297 | 260 | 1 city (out of 2) | ||||||||||||
EG | Egypt | 2 | 7.7M | 74.5 | 73 | 137.5 | 135 | 1 city (out of 2) | ||||||||||||
QA | Qatar | 2 | 0.4M | 89 | 92.4 | 160 | 166.9 |