Partie II : Etude expérimentale
N. D : Non décelé
164 La présence, même à de très faibles concentrations, de pesticide organochloré DDT seule indique une utilisation récente qui peut être associée à l’usage agricole frauduleux et à la lutte anti- vectorielle (LAV).
Par ailleurs, le passage des pesticides au niveau des eaux des puits nécessite une longue durée. En effet, les faibles valeurs des concentrations du DDT relevées au niveau de ces eaux souterraines peuvent être liées au comportement du DDT dans le sol de la région d’étude. Les Organochlorés (DDT) en général représentaient, il y a quelques décennies, un risque important de par leur persistance dans l’environnement [188].
Les pesticides (DDT) peuvent être entraînés dans les eaux par ruissellement ou infiltration. Le ruissellement est d’autant plus important que les traitements soient réalisés sur des zones imperméables selon la cellule régionale d’observation et de prévention des pollutions par les pesticides. Dans une enquête du Département de l’Environnement au Maroc sur l’impact des engrais et des pesticides sur l’environnement du bassin de Sebou, des analyses effectuées pendant la période 1994-1998 ont fait état de présence de pesticides à des teneurs variables dans les eaux de surface, l’heptachlore (0,035 µg/L), l’aldrine et l’heptachlore époxyde (0,080 µg/L) au niveau du barrage de garde de Lalla Aïcha situé sur oued Sebou qui draine les eaux amonts. Cette présence confirme une utilisation récente de DDT dans la région et les risques sont liés à leur drainage et lessivage.
La consommation des eaux contenant de faibles quantités de pesticide DDT constituent un véritable facteur de risque sanitaire chronique sur les populations. Il s’agit d’un risque à long terme, difficile à estimer car il est lié à la consommation répétée de doses très faibles, avec des synergies possibles entre les différents pesticides. Si les effets des intoxications aiguës sont assez bien connus, les conséquences à long terme suite à des expositions chroniques le sont beaucoup moins (hormis en circonstances professionnelles) [189]. Leur accumulation chez l'homme est très importante dans le tissu adipeux mais aussi dans le foie et les muscles.
L’exposition chronique serait aussi la cause de l’augmentation de certains cancers (leucémies, lymphomes non Hodgkinien, sarcomes et tumeurs cérébrales), des troubles de la reproduction (avortement, stérilité, infertilité masculine, malformation congénitale de l’appareil génital masculin, etc.), des troubles du système nerveux et du comportement (maladie d’Alzheimer, sclérose latérale amyotrophique) et d’effets endocriniens (perturbations du système hormonal, etc.) [189, 190-192]. L'exposition aux pesticides (DDT) augmenterait aussi le risque de maladie de Parkinson de près de 70 % : 5 % des personnes exposées aux pesticides risqueraient de développer la maladie [193].
165 2.6.-Analyse en composante principale (ACP) :
L’analyse en composantes principales est une méthode statistique dont le but est de comprendre et de visualiser comment des variables à priori indépendantes se combinent. Cette méthode mathématique d’analyses de données consiste à rechercher les directions de l’espace qui représentent le mieux les corrélations entre n variables aléatoires. Pour chaque individu, un certain nombre de variables est disponible et nous souhaitons connaitre les liens entre ces différentes variables pour un même individu. Cette méthode a deux intérêts : faire apparaître un lien, s’il existe, entre les variables et mettre en évidence une évolution entre celles-ci, dans le même sens ou à l’opposé. De plus, le lien peut être quantifié à travers un coefficient de corrélation. Le résultat se présente sous forme graphique représentant le maximum de l’information contenu dans une table de données à analyser et la répartition des individus qui se ressemblent ou non.
Dans cette étude, plusieurs analyses en composantes principales ont été effectuées sur les 4 campagnes d’échantillonnage (été, automne, hiver et printemps) et qui se présentent en 3 parties : analyse globale des éléments chimiques, analyse des éléments traces métalliques et analyse des paramètres physico-chimiques.
Le but de cette analyse statistique (ACP) est de faire ressortir les différents points d'eau qui possèdent des concentrations élevées en éléments chimiques par rapport à l'ensemble de la plaine. Cela nous permet de donner une idée préalable sur les éléments et les sites de pollution. Les analyses en composante principale ont été réalisées à l’aide de logiciels statistiques : XLSTAT, 2009.
2.6.1.-Traitement par ACP des données physico-chimiques des eaux des puits étudiés : Le tableau de données représenté par 42 puits et variables au cours des quatre saisons de l’année 2009, c’est-à-dire les paramètres physico-chimiques dans les colonnes du tableau [194], dans le but d’établir une corrélation entre l’ensemble des variables de la région d’étude. Les résultats de l’analyse sont représentés ci-dessous.
166 Tableau 8 : Matrice de corrélation des différents paramètres physico-chimiques
Tableau 9 : Taux d’inertie et valeurs propres des quatre axes
F1 F2 F3 F4
Valeur propre 5,535 2,377 1,722 1,174
Variabilité
(%) 32,560 13,981 10,130 6,906
% cumulé 32,560 46,541 56,671 63,577
L’axe F1 représente 32,56 % de l’information et l’axe F2, 13,98 %. La somme de l’information totale accessible sur ces deux axes est 46,54 %.
Tableau 10 : Corrélations entre les variables et les facteurs
Variables T pH Cond Sal O2 TAC TH HCO3- Ca
2+ Mg2+ Na+ K+ Cl- SO42- NO2- NO3- MO T 1 pH -0,026 1 Cond -0,008 -0,002 1 Sal -0,045 -0,023 0,632 1 O2 -0,133 -0,089 -0,045 -0,036 1 TAC 0,133 -0,383 0,299 0,259 -0,017 1 TH 0,057 -0,251 0,512 0,312 -0,083 0,480 1 HCO3- 0,135 -0,368 0,274 0,245 -0,015 0,967 0,432 1 Ca2+ 0,077 -0,078 0,199 0,036 -0,102 -0,065 0,510 -0,088 1 Mg2+ 0,024 -0,256 0,486 0,339 -0,042 0,599 0,884 0,555 0,060 1 Na+ 0,027 0,045 0,853 0,522 -0,040 0,197 0,452 0,171 0,154 0,437 1 K+ -0,025 0,025 0,588 0,352 0,011 0,142 0,330 0,142 0,161 0,293 0,636 1 Cl- 0,013 0,038 0,853 0,514 -0,038 0,207 0,445 0,181 0,243 0,386 0,963 0,685 1 SO42- 0,026 0,028 0,621 0,409 -0,032 0,311 0,416 0,326 0,022 0,471 0,659 0,257 0,564 1 NO2- 0,052 0,102 -0,022 -0,017 0,006 -0,090 -0,052 -0,085 -0,029 -0,045 -0,014 -0,014 -0,023 -0,061 1 NO3- -0,035 0,104 0,219 0,097 -0,038 0,044 0,384 0,048 0,427 0,214 0,109 0,247 0,197 0,114 0,318 1 MO 0,160 -0,047 0,360 0,182 -0,077 0,009 0,314 -0,016 0,303 0,196 0,356 0,264 0,361 0,198 -0,015 0,337 1
167 L’axe F1 est représenté par la conductivité (r= 0,875), suivie par les teneurs en sodium (r = 0,845), en chlore (r = 0,842), puis la TH, Sal, Mg2+, SO42- et K+ du côté positif de cet axe. Ils sont faibles du côté négatif, ce qui traduit un gradient de minéralisation (conductivité). La conductivité est la variable la plus dominante de point de vue corrélation avec les autres paramètres par apport à l’axe F1. Donc la corrélation, entre Cond, Cl-, Na+, TH, Mg2+, SO42-et K+, est forte.
L’axe F2 est défini par deux variables HCO3- (r = 0,760) et TAC (r = 0,759) du coté positif de l’axe F2, ce qui traduit un gradient de bicarbonate. De ce fait, la corrélation entre HCO3- et TAC est forte.
Dans le cadre de l’analyse en composante principale réalisée, nous avons abouti à la structuration de quatre groupes différents (GI, GII, GIII, GIV) (Figure114).
Figure 114 : Représentations de la répartition des variables physico-chimiques et des observations de l’ACP pour les 42 puits.
168 D’après la figure 114 le GI est présenté par le puits 12. Il est caractérisé par une minéralisation importante qui est représentée par l’axe F1 défini par le gradient de la conductivité, Na+, Cl-, TH, Sal, Mg2+, SO42-et K+ durant les missions réalisées pendants les quatre saisons. Leurs origines peuvent êtres naturelles liées au contact eau-roche (minéralisation temps de séjour), à l’activité agricole et au pluviolessivage.
Les GII et GIII représentent le reste des autres puits, durant les missions réalisées pendants les quatre saisons, qui dénotent une contamination en Pb et en Fe ainsi que le reste des paramètres physico-chimiques tels que TAC, HCO3-, pH, température, NO3-, AN, MO, O2, Ca2+ et NH4+, qui représentent l’axe F2. Leurs origines peuvent êtres naturelles, et sont dues au pluviolessivage, aux activités agricoles et peuvent mettre aussi en évidence une minéralisation liée aux apports des sels nutritifs d’origine anthropique.
2.6.2.-Traitement par ACP des données des éléments traces métalliques des eaux des puits de la région d’étude :
Les résultats de l’analyse des éléments traces métalliques par l’ACP sont représentés par le tableau 11 ci-dessous. Pour l’élaboration de cette ACP, nous avons choisi comme variables Al3+, Fe total, Mn2+, Cd2+, Cu2+, Pb2+, Zn2+, As2+, Cr total et Se total. Pour toutes ces variables, nous avons utilisé leurs concentrations totales pour l’établissement de l’ACP.
La matrice des corrélations, les valeurs propres et la distribution de la variance entre les axes issus de l’ACP lors des quatre missions sont représentés par le tableau 12 ci-dessous.
Tableau 11 : Matrice de corrélation des variables des éléments traces métalliques Variables Pb2+ Cr total Cd2+ Se total Cu2+ Al3+ Mn 2+ As + Zn + Fe total Pb2+ 1 Cr total 0,022 1 Cd2+ 0,156 0,076 1 Se total 0,398 0,142 0,027 1 Cu2+ 0,223 0,187 0,152 -0,075 1 Al3+ 0,082 0,056 -0,009 0,165 0,214 1 Mn2+ 0,068 0,141 -0,056 -0,116 0,265 0,628 1 As+ 0,600 0,004 -0,033 0,492 0,000 -0,103 -0,069 1 Zn+ -0,051 0,011 -0,017 0,004 0,092 0,054 -0,049 0,024 1 Fe total 0,106 0,069 -0,078 0,101 -0,045 -0,011 -0,019 -0,015 0,297 1
169 Tableau 12 : Taux d’inertie et valeurs propres
F1 F2 F3
Valeur propre 2,070 1,877 1,326
Variabilité (%) 20,696 18,768 13,263
% cumulé 20,696 39,464 52,727
Selon ces résultats illustrés par les tableaux précédents, toutes les variables et les observations de cette ACP peuvent être étudiées dans un seul plan, formé par les composantes F1 et F2, qui comptent respectivement pour 20,70 % et 18,77 % de la variance totale exprimée ce qui ce traduit par 39,47 % de l’information totale.
Tableau 13 : Corrélations entre les variables éléments traces métalliques et les facteurs F1 F2 F3 Pb2+ 0,668 0,558 -0,061 Cr total -0,191 0,300 -0,207 Cd2+ 0,074 0,170 -0,334 Setotal 0,769 0,101 0,047 Cu2+ -0,123 0,613 -0,052 Al3+ -0,412 0,680 0,170 Mn2+ -0,397 0,714 0,082 As+ 0,790 0,296 -0,058 Zn2+ 0,015 0,040 0,723 Fe total 0,155 -0,008 0,776
L’axe F1 est représenté par l’arsenic (r = 0,790), suivi par le sélénium (r = 0,769) puis le plomb (r = 0,668), du côté positif de cet axe. Alors ils sont faibles du côté négatif ce qui traduit un gradient de l’As, du Se et du Pb. Donc la corrélation, entre l’As+, le Se et le Pb2+ est forte. L’axe F2 est défini aussi par trois variables, le manganèse (r =0,714), l’aluminium (r =0,680), le cuivre (r = 0,613) et le plomb (r = 0,558) du coté positif de l’axe F2. Ce qui traduit un gradient de Mn2+, d’Al3+, de Cu2+ et de Pb2+. De ce fait, la corrélation est forte surtout entre le Mn2+, l’aluminium et le Cu2+.
Dans le cadre de l’analyse en composante principale réalisée nous avons abouti à la structuration de trois groupes différents (GI, GII, GIII) par projection sur le plan F1-F2 :
• Groupe I se présente sur l’axe F1 (20,70 % de la variance) avec As+, Se total et Pb2+. • Groupe II se présente sur l’axe F2 (18,77 % de la variance) avec Mn2+, Al3+, Cu2+ et Pb2+. • Groupe III se présente sur le centre des axes F1-F2 avec le reste des éléments traces
170 Figure 115 : Représentations de la répartition des variables ETM et des observations
de l’ACP pour les eaux des 42 puits.
D’après la figure 115 le GI est présenté par le puits 14 qui montre une contamination par les quatre éléments qui représente l’axe F1 tels que Se, l’Al, l’As et le plomb durant les missions réalisées pendants les quatre saisons. Leurs origines peuvent êtres naturelles ou dues à l’activité agricole.
Le GII est présenté par le P12, pour la mission 4 et le P18 durant les missions réalisées pendants les quatre saisons, qui montrent une contamination par Al3+, Cu2+, Mn2+ et Pb2+ qui représente l’axe F2. Leurs origines peuvent être naturelles ou dues au lessivage.
Le GIII est présenté par le reste des puits qui montre une contamination négligeable à forte par le Ni2+, Cr total, Cd2+, Zn2+ et Fe total.
171 2.6.3.-Analyse statistique (ACP) des données chimiques globales (physico-chimiques et éléments traces métalliques) :
L’analyse multifactorielle (ACP) effectuée nous a permis de classer et de traiter les informations relatives aux paramètres, physico-chimiques et les éléments traces métalliques, dans les eaux des différents puits analysés au cours de la période d’étude durant les quatre saisons par l’établissement des corrélations entre l’ensemble des variables.
Cette ACP a été effectuée sur une matrice des données constituée de 42 prélèvements (4 campagnes) au cours desquels les 27 variables, (Température, pH, Cond, Sal, O2, TAC, TH, HCO3-, Ca2+, Mg2+, Na+, K+, Cl-, SO42-, AN, NO3-, MO, Cd2+, Cu2+, Pb2+, Zn2+, As2+, Cr total, Al3+, Fe total, Mn2+ et Se total), ont été mesurées. Pour toutes ces variables, nous avons utilisé leurs concentrations totales pour l’établissement de l’ACP.
La matrice des corrélations, les valeurs propres et la distribution de la variance entre les axes issus de l’ACP lors des quatre missions (données globales) sont représentées par le tableau 14 ci- dessous.
Tableau 14 : Matrice de corrélation entre les variables physico-chimiques et les éléments traces métalliques.
Les valeurs en gras sont différentes de 0 à un niveau de signification alpha=0,05
Variables T pH Cond SAL O2 TAC TH HCO3- Ca 2+ Mg2+ Na+ K+ Cl- SO42- NO2- NO3- MO Pb 2+ Cr total Cd2+ Se2+ Cu2+ Al3+ Mn2+ As2+ Zn+ Fe total T 1 pH -0,026 1 Conductivité -0,008 -0,002 1 SAL -0,045 -0,023 0,632 1 O2 -0,133 -0,089 -0,045 -0,036 1 TAC 0,133 -0,383 0,299 0,259 -0,017 1 TH 0,057 -0,251 0,512 0,312 -0,083 0,480 1 HCO3- 0,135 -0,368 0,274 0,245 -0,015 0,967 0,432 1 Ca2+ 0,077 -0,078 0,199 0,036 -0,102 -0,065 0,510 -0,088 1 Mg2+ 0,024 -0,256 0,486 0,339 -0,042 0,599 0,884 0,555 0,060 1 Na+ 0,027 0,045 0,853 0,522 -0,040 0,197 0,452 0,171 0,154 0,437 1 K+ -0,025 0,025 0,588 0,352 0,011 0,142 0,330 0,142 0,161 0,293 0,636 1 Cl- 0,013 0,038 0,853 0,514 -0,038 0,207 0,445 0,181 0,243 0,386 0,963 0,685 1 SO42- 0,026 0,028 0,621 0,409 -0,032 0,311 0,416 0,326 0,022 0,471 0,659 0,257 0,564 1 NO2- 0,052 0,102 -0,022 -0,017 0,006 -0,090 -0,052 -0,085 -0,029 -0,045 -0,014 -0,014 -0,023 -0,061 1 NO3- -0,035 0,104 0,219 0,097 -0,038 0,044 0,384 0,048 0,427 0,214 0,109 0,247 0,197 0,114 0,318 1 MO 0,160 -0,047 0,360 0,182 -0,077 0,009 0,314 -0,016 0,303 0,196 0,356 0,264 0,361 0,198 -0,015 0,338 1 Pb2+ 0,154 0,127 0,130 0,025 -0,013 -0,021 0,015 -0,018 0,159 -0,067 0,103 0,219 0,139 0,101 0,070 0,048 0,007 1 Cr total -0,071 0,042 0,118 0,077 -0,046 -0,041 0,110 -0,033 -0,012 0,128 0,195 0,264 0,178 0,132 0,029 0,031 0,023 0,022 1 Cd2+ 0,195 0,201 0,049 0,026 -0,021 -0,142 -0,105 -0,135 -0,049 -0,097 0,108 0,035 0,117 0,068 -0,034 -0,058 -0,015 0,156 0,076 1 Se2+ 0,066 0,068 0,169 0,043 -0,032 0,013 0,243 0,007 0,255 0,141 0,073 -0,042 0,106 0,071 0,019 0,113 0,046 0,398 -0,142 0,027 1 Cu2+ 0,136 -0,088 0,059 0,052 -0,086 0,041 0,139 0,057 0,033 0,135 0,081 0,078 0,040 0,181 0,166 0,155 0,317 0,223 0,187 0,152 -0,075 1 Al3+ 0,071 0,176 0,422 0,291 -0,049 0,004 0,093 0,011 0,049 0,073 0,478 0,189 0,383 0,453 0,078 0,072 0,177 0,082 0,056 -0,009 -0,165 0,214 1 Mn2+ 0,029 0,071 0,307 0,148 -0,035 0,075 0,198 0,085 0,156 0,140 0,358 0,096 0,256 0,640 0,154 0,206 0,199 0,068 0,141 -0,056 -0,116 0,265 0,628 1 As2+ 0,105 -0,043 -0,029 -0,059 -0,033 -0,101 0,017 -0,096 0,129 -0,051 -0,077 -0,012 -0,092 -0,053 -0,049 -0,037 -0,057 0,600 -0,004 -0,033 0,492 0,000 -0,103 -0,069 1 Zn+ -0,075 0,009 -0,008 0,015 -0,020 0,007 -0,047 0,010 -0,012 -0,051 0,013 -0,014 0,010 -0,036 0,000 -0,059 0,008 -0,051 0,011 -0,017 0,004 0,092 0,054 -0,049 0,024 1 Fe total 0,005 -0,151 0,155 0,075 -0,040 0,325 -0,009 0,326 0,057 -0,011 0,053 0,118 0,130 0,054 -0,084 -0,093 0,068 0,106 -0,069 -0,078 0,101 -0,045 -0,011 -0,019 -0,015 0,297 1
172 Tableau 15 : Taux d’inertie et valeurs propres
F1 F2 F3
Valeur propre 5,985 2,738 2,248
Variabilité (%) 22,165 10,142 8,325
% cumulé 22,165 32,308 40,633
Les valeurs propres des deux composantes F1 et F2 et leur contribution à l’inertie totale sont représentées dans le tableau 15.
Tableau 16 : Corrélations entre les variables physico-chimiques, ETM et les facteurs :
F1 F2 F3 T 0,075 0,009 0,230 pH -0,104 -0,597 -0,070 Conductivité 0,878 -0,130 -0,026 SAL 0,610 -0,014 -0,135 O2 -0,081 0,060 -0,104 TAC 0,489 0,766 -0,018 TH 0,729 0,297 0,280 HCO3- 0,467 0,754 -0,031 Ca2+ 0,290 -0,165 0,493 Mg2+ 0,688 0,446 0,063 Na+ 0,860 -0,255 -0,137 K+ 0,624 -0,184 0,012 Cl- 0,844 -0,234 -0,057 SO42- 0,737 -0,085 -0,184 AN -0,006 -0,230 0,019 NO3- 0,333 -0,176 0,246 MO 0,442 -0,206 0,117 Pb2+ 0,143 -0,286 0,632 Cr total 0,197 -0,186 -0,150 Cd2+ 0,007 -0,307 0,020 Se total 0,128 -0,021 0,748 Hg2+ 0,000 0,000 0,000 Cu2+ 0,223 -0,173 0,037 Al3+ 0,463 -0,403 -0,337 Mn2+ 0,462 -0,305 -0,247 As2+ -0,058 -0,112 0,733 Zn2+ -0,007 0,037 -0,033 Fe total 0,155 0,306 0,086
Les codes des variables ayant une forte corrélation et leurs coordonnées sont représentés dans le tableau 16. Les résultats ainsi trouvés (Fig.116) permettent d’effectuer une première approche
173 typologique des différentes variables selon leurs affinités et leurs regroupements sur les deux premières composantes principales à partir de leur contribution.
Les deux premiers axes déterminent 32,31 % de l’information totale (22,17 % pour l’axe F1 et 10,14 % pour l’axe F2). Les valeurs propres de l’ACP, les cartes factorielles et le cercle de la corrélation sont représentés dans la figure 116 et le tableau 15.
L’axe F1 est représenté par la conductivité (r = 0,878), suivie par le sodium (r = 0,860), le chlore (r = 0,844), puis la TH, Sal, Mg2+, SO42-et K+ du côté positif de cet axe, qui sont faibles du côté négatif. Ce qui traduit un gradient de minéralisation (conductivité). La conductivité est la variable la plus dominante du point de vue corrélation avec les formes ioniques des autres paramètres par apport à l’axe F1. Donc, la corrélation, entre Cond, Cl-, Na+, TH, Mg2+, SO42-et K+, est forte.
L’axe F2 est défini par deux variables TAC (r = 0,766) et HCO3- (r = 0,754) du coté positif de l’axe F2, ce qui traduit un gradient de TAC. De ce fait, la corrélation, entre TAC et HCO3- est forte.
Dans le cadre de l’analyse en composante principale réalisée, nous avons abouti à la structuration de trois groupes différents (GI, GII, GIII) (Fig.116), par projection sur le plan F1-F2 :
• Groupe I se présente sur l’axe F1 (20,70 % de la variance) avec cond, Na+, Cl-, TH, Sal, Mg2+, SO42- et K+.
• Groupe II se présente sur l’axe F2 (18,77 % de la variance) avec TAC et HCO3-
• Groupe III se présente sur le centre des axes F1-F2 avec tous les éléments traces métalliques et le reste des paramètres physico-chimiques tels que pH, Température, NO3-, AN, MO, O2, Ca2+ et NH4+.
174 Figure 116 : Représentation de la répartition des éléments traces métalliques et des paramètres
physico-chimiques de l’ACP pour les eaux des 42 puits.
D’après la figure 116, le GI est présenté par le puits P12. Il est caractérisé par une minéralisation importante qui est représentée par l’axe F1 qui est défini par le gradient de la conductivité, Na+, Cl-, TH, Sal, Mg2+, SO42-et K+ durant les missions réalisées pendants les quatre saisons. Leurs origines peuvent êtres naturelles liées au contact eau-roche (minéralisation, temps de séjour), à l’activité agricole et au pluviolessivage.
Les GII et GIII sont présentés par le reste des autres puits, durant les missions réalisées pendants les quatre saisons, qui indiquent une contamination par les éléments traces métalliques surtout le Setotal, Al3+, Pb2+ et Fe total ainsi que le reste des paramètres physico-chimiques tels que TAC, HCO3-, pH, température, NO3-, NO2-, MO, O2 dissous, Ca2+ et NH4+, qui représentent l’axe F2. Leurs origines peuvent être naturelles, dues au pluviolessivage, aux activités agricoles et peuvent mettre aussi en évidence une minéralisation liée aux apports des sels nutritifs d’origine anthropique.
175 Le traitement par ACP des quatre missions nous a poussé à procéder à un traitement par ACP de chaque mission et aussi d’analyser séparément les paramètres physico-chimiques et les éléments traces métalliques, dans l’objectif de dégager les différentes informations recelées par le traitement complet des missions.
2.7.-Traitement des éléments traces métalliques des eaux des puits de la région d’étude. 2.7.1.-Traitement par ACP des ETM réalisé au cours de la saison d’été.
La matrice des corrélations, les valeurs propres et la distribution de la variance entre les axes issus de l’ACP lors de la mission 1 réalisée au cours de la saison d’été sont représentées par le tableau 17 ci-dessous.
Tableau 17 : Matrice de corrélation entre les variables ETM obtenues pour la saison d’été Variables Pb2+ Cr total Cd2+ Se total Cu2+ Al3+ Mn2+ As2+ Zn2+ Fe total
Pb2+ 1 Cr total -0,110 1 Cd2+ 0,125 0,294 1 Se total 0,384 -0,064 -0,059 1 Cu2+ 0,396 0,066 0,290 -0,067 1 Al3+ 0,139 0,048 -0,033 -0,175 0,355 1 Mn2+ 0,040 0,217 -0,112 -0,094 0,233 0,594 1 As2+ 0,612 0,064 -0,084 0,494 0,017 0,108 -0,070 1 Zn2+ 0,075 -0,170 0,105 0,326 0,029 0,063 -0,067 0,018 1 Fe total 0,084 -0,070 -0,087 0,185 0,111 0,044 -0,031 0,057 -0,083 1
Les valeurs en gras sont différentes de 0 à un niveau de signification alpha=0,05
Tableau 18 : Taux d’inertie et valeurs propres F1 F2 F3 Valeur propre 2,116 1,985 1,365 Variabilité (%) 21,161 19,852 13,645 % cumulé 21,161 41,013 54,659
L’axe F1 est représenté par le sélénium (r = 0,797), suivi par l’arsenic (r = 0,792) et le plomb (r = 0,732) qui sont faibles du côté négatif, ce qui traduit un gradient de Se total, As2+, Pb2+ et représente une forte corrélation entre ces trois paramètres.
L’axe F2 est défini par trois variables qui sont l’aluminium (r =0,746), le cuivre (r =0,740) et le manganèse (r = 0,671) du coté positif de l’axe F2, ce qui traduit un gradient d'Al, Cu et Mn. De ce fait, la corrélation entre Al3+, Cu2+ et Mn2+ est forte.
176 Tableau 19 : Corrélations entre les variables ETM et les facteurs des eaux de puits analysées au cours de la saison d’été : F1 F2 F3 Pb2+ 0,732 0,492 0,024 Cr total -0,199 0,274 0,418 Cd2+ -0,021 0,269 0,826 Se total 0,797 -0,037 -0,070 Cu2+ 0,029 0,740 0,237 Al3+ -0,251 0,746 -0,378 Mn2+ -0,279 0,671 -0,431 As2+ 0,792 0,131 -0,043 Zn2+ 0,284 0,040 0,095 Fe total 0,235 -0,142 -0,325
Figure 117 : Représentation de la répartition des ETM de l’ACP pour les eaux des 42 puits étudiés pendant la saison d’été.
177 L’analyse de la typologie organisationnelle de l’ensemble des relevés nous a permis d’identifier trois groupes de tendances différentes (Fig. 117) :
GI est représenté par le puits P16 dont l’eau montre une contamination par les trois éléments qui représentent l’axe F1 tels que Se, As et le plomb dont l’origine peut être naturelle et/ou due à l’activité agricole.
GII est représenté par le puits P18 dont l’eau dénote une contamination par Al3+, Cu2+ et Mn2+ qui représentent l’axe F2. Leurs origines peuvent êtres naturelles ou dues au lessivage.
GIII est présenté par le reste des puits dont les eaux montrent une contamination négligeable pour le Ni, moyenne pour le Cr total, Cd2+ et forte pour le Zn2+ et le Fe total dans certains sites. Ainsi, pendant la saison d’été, les analyses des eaux de puits permettent de dégager des processus de contamination divers et localisés, qui peuvent être naturels par l’influence géologique (GI, GII, GIII) ou anthropiques ou dus à des activités agricoles (GI).
2.7.2.-Traitement par ACP des ETM dans les eaux des puits analysées pendant la saison d’automne.
La matrice des corrélations, les valeurs propres et la distribution de la variance entre les axes issus de l’ACP lors de la mission 2 réalisée au cours de la saison d’automne sont représentées sur le tableau 20 ci-dessous.
Tableau 20 : Matrice de corrélation des ETM des eaux des puits analysés au cours de la saison d’automne.
Variables Pb2+ Cr total Cd2+ Se total Cu2+ Al3+ Mn2+ As2+ Zn2+ Fe total
Pb2+ 1 Cr total -0,191 1 Cd2+ 0,061 0,209 1 Se2+ 0,379 -0,105 0,175 1 Cu2+ 0,136 0,199 0,220 -0,059 1 Al3+ -0,058 0,114 -0,172 -0,193 0,318 1 Mn2+ -0,042 0,219 -0,129 -0,112 0,288 0,610 1 As2+ 0,508 0,076 -0,033 0,460 -0,078 -0,116 -0,081 1 Zn2+ -0,145 -0,068 -0,069 -0,020 -0,032 0,082 -0,060 0,148 1 Fe total 0,014 -0,068 -0,152 0,144 -0,197 -0,010 -0,034 0,014 0,381 1
178 Tableau 21 : Taux d’inertie et valeurs propres.
F1 F2 F3
Valeur propre 2,200 1,737 1,540
Variabilité (%) 21,997 17,369 15,404
% cumulé 21,997 39,367 54,771
Tableau 22 : Corrélations entre les variables ETM et les facteurs des eaux des puits analysées au cours de la saison d’automne.
F1 F2 F3 Pb2+ -0,508 0,601 0,181 Cr total 0,347 0,308 -0,145 Cd2+ -0,098 0,353 -0,512 Se total -0,638 0,408 0,157 Cu2+ 0,416 0,589 -0,038 Al3+ 0,661 0,280 0,487 Mn2+ 0,637 0,383 0,395 As2+ -0,581 0,472 0,329 Zn2+ -0,079 -0,292 0,577 Fe total -0,214 -0,331 0,604
L’axe F1 est représenté par l’aluminium (r = 0,661) et le manganèse (r = 0,637) du coté positif et du coté négatif par le sélénium (r = -0,638), l’arsenic (r = -0,581) et le plomb (r =
-0,508). Ce qui traduit un gradient d’Al3+ et du Mn2+ du coté positif de F1 et un gradient de Se, As et Pb du coté négatif. Ceci représente une corrélation entre Al3+ et Mn2+ ainsi que entre Se total, As2+ et Pb2+.
L’axe F2 est défini par deux variables qui sont le plomb (r = 0,601) et le cuivre (r = 0,589) du coté positif de l’axe F2, ce qui traduit un gradient de Pb2+ et de Cu2+. De ce fait il y a une corrélation, entre Pb2+ et Cu2+.
179 Figure 118 : Représentation de la répartition des ETM de l’ACP pour les eaux des 42 puits
étudiés pendant la saison d’automne.
L’analyse de la typologie organisationnelle de l’ensemble des relevés nous a permis d’identifier trois groupes différents (GI, GII, GIII) (Fig. 118) :
Groupe I est présenté par le puits P18 dont l’eau montre une contamination par Mn2+, et Al3+ qui