Mathématicien, chercheur, et fondateur d’un centre de recherche sur les énergies renouvelables
« D'après les études du docteur Rachel Leproult (ULB), empêcher de dormir raccourcit la vie. La présence d'éoliennes semble empêcher un nombre croissant de personnes de dormir »
Les infrasons semblent particulièrement nocifs aux personnes âgées
Commentaire: Dans nos territoires à la population vieillissante où les cimetières se remplissent et où les écoles se vident, bonne nuit à nos «vieux»!
D'après les études du docteur Rachel Leproult (ULB), empêcher de dormir raccourcit la vie. La présence d'éoliennes semble empêcher un nombre croissant de personnes de dormir. Certaines maisons du 3e âge – où sont donc regroupées un grand nombre de personnes âgées - sont aujourd'hui proches d'éoliennes, d'autres en sont loin.
Commentaire: Dans nos territoires à la population vieillissante où les cimetières se remplissent et où les écoles se vident, bonne nuit à nos «vieux»!
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D'après les études du docteur Rachel Leproult (ULB), empêcher de dormir raccourcit la vie. La présence d'éoliennes semble empêcher un nombre croissant de personnes de dormir. Certaines maisons du 3e âge – où sont donc regroupées un grand nombre de personnes âgées - sont aujourd'hui proches d'éoliennes, d'autres en sont loin.
Imaginons le cas simple d'une maison du 3e âge où le nombre de places pour les personnes âgées n'a pas changé durant x années. Un jour, un parc éolien est installé à proximité. Supposons que, par manque de sommeil par exemple, ces personnes meurent un peu plus vite qu'avant. Leur séjour dans la maison du 3e âge est donc devenu plus court et, par conséquent, l'arrivée de nouveaux résidents s'est accélérée. Les éoliennes sont le seul changement dans cette histoire si on observe que, dans plusieurs autres maisons du 3e âge éloignées de parcs éoliens, il y a peu de variation dans le taux de renouvellement des résidents.
En pratique, il faut noter les statistiques « arrivées de nouveaux résidents » dans un grand nombre de maisons du 3e âge. Ainsi on peut imaginer 100 nouveaux résidents par an avant l'installation d'éoliennes et 115 après l'installation d'un parc éolien, chaque année en moyenne. La nocivité des éoliennes est clairement démontrée. Dans la réalité les choses ne seront pas aussi simples et, même, nous ne savons pas ce qui sera observé... nous devons faire l'étude pour avoir enfin – ou ne pas avoir – une preuve objective de la nocivité possible des éoliennes, preuve indépendante de tout témoignage.
Parlons de la réalité sur le terrain ! Il est important de disposer de ces 2 nombres – nombre de places dans l'institution au total et nouveaux résidents - pour chaque année pour plusieurs maisons du 3e âge. Pour ces maisons, on sait à quelle distance d'un parc éolien elles se trouvent. Il est évident que les maisons du 3e âge loin des éoliennes (10 km?) donneront des informations qui doivent permettre de valider les informations venant des institutions proches des éoliennes.
Il est important de noter que ces lots de 2 séries de nombres sont peut-être disponibles auprès de l'administration, en particulier pour les maisons du 3e âge qui dépendent de l'État.
Il est aussi important de savoir que les informations recueillies le seront sur base d'un nombre de décès de toute façon élevé: chaque année environ 1 % de la population meurt et, assez souvent dans des maisons du 3e âge. On peut donc espérer mesurer finement la possible toxicité des éoliennes et ceci même si l'effet est relativement modéré.
Un exemple de principe - théorique - de traitement statistique de ce genre de données concerne une maison du 3e âge avec de nombreux résidents soumis aux éoliennes à partir d'une certaine année. L' « Anova », qui généralise ce cas simplifié, sera utilisée avec les vraies mesures.
Un exemple théorique :
Le but de ce qui suit est de décrire la procédure à suivre pour traiter statistiquement les données recueillies avec un exemple imaginaire.
Il s'agit d'un seul home où le nombre de places mises à la disposition des personnes âgées est resté le même au fil des années. Ce qui signifie que le nombre de lits n'a pas changé et nous savons qu'aucun lit ne reste vide car la liste d'attente est en permanence surchargée.
Supposons que nous connaissons le nombre de nouveaux résidents pour les 10 années qui précèdent 2005 alors qu'il n'y avait pas d'éoliennes et pour les 10 années après 2005 où un parc éolien a été installé à proximité de la maison du 3e âge.
Les données :
Nombre de nouveaux résidents chaque année avant 2005 :
93, 105, 115, 82, 75, 110, 75, 98, 101, 120
Nombre de nouveaux résidents chaque année après 2005 :
104, 98, 125, 132, 117, 89, 131, 115, 122, 117
Le nombre moyen de nouveaux résidents avant 2005 est :
M1 = 97,4 chaque année
Le nombre moyen de nouveaux résidents après 2005 est :
M2 = 115,0 chaque année
L'écart type relatif à M1 est S1 avec
S1² = {(93² + 105² +....)/10} – M1² = 231,04
S1 = 15,2
L'écart type relatif à M2 est S2 avec
S2² = {(104² + 96² +....)/10} – M2² = 178,8
S2 = 13,4
Supposons que nos deux listes de mesures proviennent de la même « population » (au sens statistique, c'est-à-dire l'ensemble des nombres de nouveaux résidents disponible). Ici, cela signifierait que les éoliennes n'ont pas d'effet sur la santé des personnes âgées et qu'en moyenne le nombre de nouveaux résidents reste stable durant les 20 ans. En statistique, cela s'appelle l'hypothèse nulle.
L'écart type de la différence des moyennes M1 et M2 : S
S de M1 – M2 = {(15,2/10) + (13,4/10)}1/2 = 1,7
Pour être capable de comparer des distributions de mesures entre elles, nous calculons la variable entrée réduite Z :
Z = (97,4 – 115)/1,7 = - 10
Avec un test unilatéral de signification de 0,05 (5 % de risque de se tromper), l'hypothèse nulle est refusée.
Z = - 10 est plus petit que – 1,645 fourni par la loi normale.
Les parcs éoliens sont donc nocifs et nous pouvons alors nous intéresser à découvrir par quels processus ils raccourcissent la vie des habitants. En particulier, la piste des effets des infrasons est à suivre car il y a moyen de se protéger du bruit des éoliennes mais pas des infrasons.
Cet exemple est uniquement « de principe ». Les vraies mesures dont on peut disposer viendront de plusieurs maisons du 3e âge et même d'un nombre aussi élevé que possible pour éviter toute influence autre que les éoliennes (épidémies, nutrition, hasard...). Certaines de ces maisons seront à l'abri des éoliennes (10 km?) et serviront à étalonner les résultats des mesures faites pour les maisons à proximité des parcs éoliens.
La méthode statistique d'analyse ANOVA sera alors mise en application pour mettre en évidence, s'ils existent, les effets nocifs des éoliennes géantes.
Quelques références :
1. NASA Technical Memorandum 83288, Guide to the evaluation of human exposure to noise from large wind turbines, March 1982
2. NASA Contractor Report 172482 Response measurements for two building structures excited by noise from a large horizontal axis wind turbine generator, November 1984
3. D.S.Nussbaum, S.REINIS, Some individual differences in human response to infrasound, Insitute for Aerospace Studies, University of Toronto, January 1985
4. Acoustic Noise Associated with the MOD-1 Wind Turbine : its Source, Impact and Control, Prepared for the U.S. Department of Energy, February 1985
5. J.Chatillon, Limites d'exposition aux infrasons et aux ultrasons, INRS, 2006
6. Nina Pierpont, MD, PhD, Le Syndrome Eolien : un rapport sur une expérimentation naturelle, décembre 2009 (traduction autorisée et approuvée par l'auteur)
7. Shepherd Daniel & alter. Evaluating the impact of wind turbine noise on health related quality of life – Noise & Health - 7-10-2011
8. Carl V. Phillips, Properly Interpreting the Epidemiologic Evidence About the Health Effects of Industrial Wind Turbines on Nearby Residents, Bulletin of Science, Technology & Society, 2011
9. Nissenbaum Michael A & alter, Effects of industrial wind turbine noise on sleep and health – noise & health. 7-10-2012, vol.14, p.243
10. Rand Acoustics, Brunswick, ME, A Cooperative Measurement Survey and Analysis of Low Frequency and Infrasound at the Shirley Wind Farm in Brown County, Wisconsin, decembre, 2012
11. Steven Cooper, Cape Bridgewater Wind Farm Acoustic Study, january, 2014
12. Steltenrich Nate. Wind Turbines. A different Breed of Noise ? Environmental Health Perspectives, vol. 122 – number 1, 1-2014
13. Dr.Mariana Alves Pereira, How to test for the effects of low-frequency turbine noise, Lusofona University, Portugal, February 2014
14. Robert Y McMurtry, Carmen ME Krogh, Diagnostic criteria for adverse health effects in the environs of wind turbines, JRSM Open, October 2014
15. Denise Wolfe, Review of the Health Canada Wind Turbine Noise and Health Study, November 2014
16. Final report – Parliament of Australia. Senate Select Committee on Wind Turbines. (“The wind turbine lobby is the biggest fraud in the story and the adverse impacts of wind turbines are real and must be evaluated” (IESC to be created), august, 2015. (Since 2015 prime Minister Abbott has been ejected.... the research??)
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