Les membres de l'Open Geospatial Consortium (OGC) souhaitent créer un nouveau groupe de travail sur les normes du langage de modélisation des événements d'émission (EmissionML SWG). Une consultation publique est ouverte concernant son projet de charte. Les commentaires sont attendus pour le 2 septembre 2024.

La norme OGC EmissionML proposée vise à combler le déficit d'interopérabilité des données qui existe entre les émissions, les observations de capteurs associées et les caractéristiques géospatiales qui sont les sources de ces émissions.

Les émissions désignent le rejet de polluants, tels que les gaz à effet de serre et les particules fines, dans l'atmosphère, provenant de diverses sources, notamment les activités industrielles, les transports et les pratiques agricoles. La gestion et la réduction de ces émissions sont essentielles pour atténuer le changement climatique, protéger la santé publique et préserver l'environnement. L'importance de la gestion des émissions réside dans sa capacité à réduire les impacts négatifs sur la qualité de l'air, le réchauffement climatique et les écosystèmes. Les émissions les plus courantes comprennent le dioxyde de carbone (CO₂), le méthane (CH₄), l'oxyde nitreux (N₂O) et le dioxyde de soufre (SO₂), ainsi que les composés organiques volatils (COV) et les particules fines (PM). Certaines émissions, comme le sulfure d'hydrogène (H₂S) et le monoxyde de carbone (CO), peuvent être extrêmement dangereuses et potentiellement mortelles pour l'homme. Une gestion efficace des données relatives aux émissions permet un meilleur suivi, une meilleure déclaration et une plus grande conformité réglementaire, contribuant ainsi à un avenir durable et plus sain pour notre planète.

Prenons l'exemple du méthane : les progrès en matière de capteurs, de méthodes de mesure et de réglementation évoluent rapidement. Cette évolution a mis en évidence une lacune importante : l'absence de modèles et d'encodages de données standardisés pour une analyse et une harmonisation simplifiées des données d'émissions de méthane. Notamment, les normes et réglementations existantes en matière de déclaration des émissions de méthane varient quant à la définition des émissions et des données contextuelles. Ces données contextuelles comprennent, entre autres : les observations des capteurs, les détections de méthane, les incertitudes spatio-temporelles et quantitatives des émissions, ainsi que les caractéristiques géospatiales associées aux panaches de méthane.

Les cas d'utilisation potentiels des normes EmissionML comprennent :

  • Pour permettre l'échange de données sur les émissions entre les différents systèmes de données des organismes de réglementation, des fournisseurs de systèmes de détection, des fournisseurs de plateformes de gestion des émissions, des opérateurs de services sur le terrain et des chercheurs.
  • Pour permettre l'échange de données d'observation entre les fournisseurs de systèmes de détection des émissions, tels que les fournisseurs de données satellitaires, les fournisseurs de télédétection aéroportée, les fournisseurs de télédétection par drone, les fournisseurs de télédétection embarquée sur véhicule, les fournisseurs de systèmes de surveillance continue et/ou les fournisseurs de services d'imagerie optique des gaz (OGI) portables.
  • Pour permettre une meilleure conciliation des mesures d'émissions descendantes et ascendantes.
  • Pour permettre des mesures d'atténuation plus rapides.

L’objectif du groupe de travail sur les normes EmissionML (SWG) est le suivant :

  1. Développer EmissionML, un modèle de données standard abstrait permettant l'utilisation interopérable d'événements d'émission, qui peut être étendu à de multiples types d'émission. 
  2. À partir de ce modèle de données abstrait, le SWG développera ensuite un ensemble de normes ouvertes permettant l'utilisation interopérable des données d'événements d'émission spatio-temporels et des observations et procédures pertinentes. 
  3. Plus précisément, le SWG développera le langage de modélisation des événements d'émission de méthane (MethaneML) basé sur le modèle de données abstrait EmissionML, et démontrera l'interopérabilité et l'extensibilité du modèle abstrait.
  4. Le groupe de travail élaborera également de nouvelles pratiques exemplaires de l'OGC définissant l'utilisation des normes de l'OGC afin de permettre la détermination de la survenue d'événements d'émission et l'estimation de la quantité de ces émissions. À titre d'exemple, les normes de référence de l'OGC comprennent, sans toutefois s'y limiter : OGC Observations, Measurements, and Samples (OMS), W3C/OGC Semantic Sensor Network Ontology (SSN)et plus encore.

Le projet de charte du groupe de travail sur les normes du langage de modélisation des événements d'émission (EmissionML) (OGC 24-021r1) (.DOC) est disponible pour consultation et commentaires sur le portail OGC. Les commentaires doivent être soumis avant le 2 septembre 2024 selon la méthode indiquée ci-dessous.

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Les commentaires peuvent être envoyés à un réflecteur de courrier électronique dédié pendant une période se terminant à la « date de clôture de la demande » indiquée ci-dessus. Les commentaires reçus seront consolidés et examinés par les membres de l'OGC pour être intégrés au document. Merci de soumettre vos commentaires via cette adresse email, en utilisant ceci Modèle de commentaires pour le corps du message.

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