Chapitre II Méthodologie générale
II. 2 2 3 Analyse des échantillons et mesures
Certains des paramètres mesurés sont les mêmes que ceux mesurés durant l’expérimentation en canal de laboratoire (partie II. 2. 1. 2. b.). Pour ceux-ci, seuls les principes sont rappelés ainsi que les adaptations de protocole qui ont été nécessaires pour tenir compte des contraintes propres à chaque type d’échantillon (galets naturels ou substrats artificiels).
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Matière Sèche (MS) et Matière Sèche Sans Cendre (MSSC)
La biomasse détachée du substrat à la brosse à dents, a été mise en suspension dans 50 mL d’eau filtrée (0,22 µm) et centrifugée (20 min à 2300 g, Sigma-202). Les MS et MSSC sont obtenues après séchage (105°C, 10 h) et calcination (500°C, 8 h) du culot.
Pour exprimer la MSSC en termes de poids par unité de surface (g m-2), la surface de chaque galet gratté a été délimitée avec un traceur. Des photos numériques de ces surfaces ont été prises avec un double décimètre à proximité. Les superficies grattées sont ensuite estimées à l’aide de ces photos et du double décimètre (échelle) au moyen d’un logiciel de traitement d’image (ImageJ).
Pigments et dénombrements algaux
Les 4 échantillons prévus pour la détermination des pigments ont été décongelés, et ces derniers sont extraits avec la méthode décrite dans Buffan-Dubau & Carman [2000] avant d’être analysés par HPLC pour leur détermination. La détermination de la composition algale en termes d’abondance relative pour chaque espèce (%) a été faite à l’université de Gironne tel que décrit dans le paragraphe II.
Estimation de la pression de broutage
La détermination des brouteurs et de leurs dénombrements ont été effectués dans le cadre de la thèse de doctorat en cours de Majdi Nabil (Voir [Majdi et al., 2011] pour la méthodologie). Parmi les espèces recensées, les Nématodes, les larves des Chironomidae et de
Trichoptera étant connus être les plus importants brouteurs du biofilm [Berg, 1995; Majdi et al., données non publiées], ils ont été choisis pour le calcul de la pression de broutage.
Le dénombrement de ces espèces durant la période d’étude a permis d’estimer leur production annuelle (P, mg MS m–2 an–1) dans chaque échantillon en utilisant une loi de régression logarithmique donnée par Plante & Downing’s [1989]. Cette formule est fonction de la température moyenne annuelle de l’eau, de la biomasse totale des groupes de brouteurs et de la biomasse individuelle maximale. Cette méthode a été reconnue récemment [Butkas, 2011] comme étant la plus fiable parmi les lois existants dans la littérature pour la détermination de la production annuelle des invertébrés. La production journalière de chaque échantillon est ensuite calculée en divisant par le nombre 365 la production annuelle estimée.
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La consommation journalière des brouteurs est estimée par la formule TFN (mg DM Gr
m–2 jour-1)= P / (AE × NPE), où AE = 0,3 représente l’efficacité d’assimilation (assimilation/ingestion) [Benke & Wallace, 1980 et Hall et al., 2001] et NPE= 0,4 est l’efficacité de production net (production/assimilation) [Heip et al., 1990].
Rayonnement solaire et mesures physico chimiques
Les données sur le rayonnement solaire journalier (J cm-2) ont été recueillies auprès de la station météorologique située à l’INRA de Toulouse (Institut National de Recherche Agronomique de Toulouse). Chaque rayonnement global journalier (J cm-2) est converti en rayonnement journalier photosynthétiquement actif PAR (J cm-2) (photosynthetically active
radiation), selon la formule de Steemann-Nielsen [1975], puis transformé en quantité de
photons (mol de photons m-2ou E m-2).
Les températures moyennes journalières sur le site sont fournies par une sonde multi paramètres (YSI) immergée dans l’eau près de la zone d’échantillonnage.
Débits et mesures hydrodynamiques
Le débit moyen journalier a été mesuré au niveau d’une station hydrométrique appartenant à la DIREN Midi-Pyrénées située à 10 Km en amont du site d’étude.
La vitesse et la hauteur de l’écoulement ont été mesurées à l’aide d’un vélocimétre (Flow-mate 2000) une fois par semaine sur trois profils longitudinaux situés dans le périmètre où les galets sont échantillonnés. Pour chacun de ces profils longitudinaux les vitesses ont été mesurées à 2,5 cm du fond, à 40% et 80% de la hauteur de l’écoulement. Pour chaque point de mesure (9 points au total), la mesure est répétée trois fois, ce qui permet d’établir une moyenne sur le temps. Les trois profils sont ensuite moyennés pour obtenir un profil moyen dans l’espace et la vitesse moyenne longitudinale <Umoy > est ensuite comme étant la valeur
moyenne pondérée des vitesses à 2,5 cm du fond, à 40% et 80% de la hauteur de l’écoulement, avec des coefficients de pondérations égaux à 1, 2, et 1. Les valeurs moyennes journalières de la hauteur d’eau h(m) sont interpolées ou extrapolées à partir d’une approximation logarithmique trouvée entre les valeurs des hauteurs mesurées et les valeurs des débits journaliers correspondants Q (m3 s-1) (h =0,27 ln(Q)-0,61 avec R2=0,71).
Pour estimer la rugosité de grain de Nikuradsé ks du lit du cours d’eau dans le
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total de 180) le long d’un tronçon se situant entre 33 m et 46 m du point de référence de l’échantillonnage. La distribution statistique de la taille des galets a été déterminée après avoir mesuré les diamètres des 180 galets dans l’axe vertical selon la méthode de Wiberg and Smith [1991]. Puis nous avons utilisé la formule la plus fréquemment utilisées dans la littérature pour le calcul de la hauteur des rugosités dans les cours d’eau naturels : ∆ = d84 (d84 étant le
diamètre pour lequel 84% des diamètres des galets sont plus petits) et la formule ks= 3-3.5 d84
pour estimer la rugosité de grain de Nikuradsé [Griffiths, 1981; Bathurst, 1985; Bray, 1985;
Wiberg and Smith, 1991; Pitlick, 1992].
La littérature nous offre plusieurs méthodes de calcul de la vitesse de frottement u* à
partir d’observations sur le terrain [Wiberg and Smith, 1991; Nezu and Nakagawa, 1993;
Wilcock, 1996; Nikora et al., 2001]. Dans ce travail, lorsque la hauteur d’eau h est beaucoup plus importante que la hauteur des rugosités ∆ (petite échelle de rugosité, h /∆ ≥ 5), la vitesse de frottement est déduite à partir de la loi log déficitaire (équation I-12) en utilisant la vitesse mesurée à 40% de la hauteur d’eau et la valeur Π=0.2 (Re*>2000 estimé avec la
valeuru* = g h S , S = 0.001) [Voir Nezu and Nakagawa, 1993].
En période d’étiage lorsque le ratio h/∆ devient inférieur à 5 (grande et moyenne échelle de rugosité), nous avons suivi Wiberg and Smith [1991] qui ont trouvé une relation log
linéaire entre la vitesse moyenne normalisée par la vitesse de frottement
* u Umoy > < et le ratio 84 d h : 04 , 2 ln 4 , 2 84 * + = > < d h u Umoy (II-1)
Cette relation établie en utilisant des profils de vitesses moyennes mesurées dans neuf cours d’eau du Colorado avec des tailles de rugosités ayant une distribution qui suit une loi log normale, ce qui est vérifié pour la distribution des tailles des rugosités du lit au niveau de l’Aouach.
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II. 3. Expérimentations numériques
Comme nous l’avons dit en introduction, la démarche choisie dans ce travail est basée sur l’analyse et la modélisation des résultats des mesures en canal expérimental et in situ. Nous avons commencé donc par la modélisation de la dynamique de la biomasse dans le canal puis nous sommes passés à la modélisation de celle-ci in situ.
Nous avons choisi à cet effet d’utiliser le modèle de base développé par Uehlinger et
al. [1996]. Ceci pour plusieurs raisons. D’abord, ce modèle utilise des variables de forçage
relativement faciles à obtenir, compte tenu des processus qu’il considère (effets de la lumière, de la température, de l’hydrodynamique etc.). Ensuite, il est par ailleurs le seul modèle à intégrer l’idée d’une dépendance de la croissance vis-à-vis de la densité du biofilm, et aussi à tenir compte de l’effet du détachement catastrophique, processus fondamental dans la dynamique de croissance du biofilm dans les écoulements naturels. Aussi ce modèle a fait ses preuves puisqu’il a été le plus fréquemment utilisé pour étudier et décrire la dynamique de la biomasse du biofilm épilithique dans des écoulements naturels [Uehlinger et al.,1996 ;
Boulêtreau et al., 2006, 2008] et artificiels [Fothi, 2003; Labiod et al., 2007].