Le pH renseigne sur le caractère acide ou basique de l’eau, en informant de la formation, de l’altération et de la dissolution des sels minéraux dans l’eau. Il a été mesuré par la méthode potentiométrique avec le pH-mètre pH 3110 SET 3 (WTW) basé sur la norme NF T 90-008.
2.3.3POTENTIEL REDOX
Le potentiel redox quantifie les réactions d’oxydation et de réduction qui correspondent au transfert d’électrons entre les composés chimiques présents dans l’eau (REJSEK, 2002).
Exprimée en mV,sa mesure a été prise avec le pH-mètre pH 3110 SET 3 (WTW) et a permis de déterminer le RH, qui caractérise mieux la nature anaérobie, anoxie et aérobie d’une eau usée. C’est en effet, le pouvoir oxydant ou réducteur d’une eau à pH connu, obtenu par la formule (5) suivante :
RH= 𝐸𝐻
0 0992 × T+ 2 × p (5) , avec :
MEMOIRE POUR LE DIPLOME D’INGENIEUR DE CONCEPTION NADINE M.KPONDJO 36 RH = pouvoir oxydant, réducteur ; EH en mV ; T en ° K.
2.3.4CONDUCTIVITE ELECTRIQUE
La conductivité électrique renseigne sur la teneur totale de l’eau en sels minéraux. Elle a été mesurée avec un conductimètre pH/EC/TDS waterproof Family selon la norme NF EN 27888 (janvier 1994). La conductivité électrique exprimée en µS/cm a permis de déterminer par calcul théorique la salinité des eaux usées.
2.3.5 OXYGENE DISSOUS
C’est l’un des paramètres qui permet de mieux suivre l’éthologie des plantes dans l’épuration des eaux usées. La méthode de dosage a été celle dite électrochimique normalisée (NF T 90-106), par l’utilisation d’un oxymètre Oxi 730 WTW inolab (sonde à oxygène) qui fait appel à la réduction électrochimique de l’oxygène moléculaire (REJSEK, 2002). Son unité est le mg/L.
2.3.6 TURBIDITE
La turbidité dénote de l’état trouble de l’eau, en relation avec les MES et les matières dissoutes de l’eau. La méthode de diffusion de la lumière (NF T 90-033) a été utilisée pour sa détermination, grâce au turbidimètre TURBIQUANT 1100 IR MERCK. Elle est exprimée en NTU.
2.3.7 MATIERES EN SUSPENSION
Les MES représentent la fraction non solubilisée ou non colloïdale, donc retenue par un filtre, avec des particules de l’ordre de 1 à 100 µm (< 100 µm) (REJSEK, 2002). Elles ont été déterminées par filtration (pour les eaux peu chargées) ou par centrifugation (pour les eaux boueuses) selon les normes NF T 90-105-1 et NF T 90-105-2 (janvier 1997). Elle consiste à un calcul de la masse de matière sèche obtenue après séparation des MES des eaux usées, puis déshydratation à 105 °C à l’étuve (DRY Ŕ Line VWR). Le dispositif de filtration est de marque Sartorius Stedium et la pompe de marque vaccum gas pump, VRW. La centrifugeuse est de marque VWR Compact Star CS 4. Les MES ont été calculées avec la formule (6) suivante :
MES en mg/L ; M105° C = masse de l’échantillon constante après l’étuve (mg) ; M à vide = masse de la membrane à vide (mg) ; Véch = volume de l’échantillon d’eau étudié (L).
MES =M105° C Mà vide
Véch
(6) , avec :
MEMOIRE POUR LE DIPLOME D’INGENIEUR DE CONCEPTION NADINE M.KPONDJO 37
2.3.8DEMANDE CHIMIQUE EN OXYGENE : MICROMETHODE
La DCO est la quantité d'oxygène nécessaire pour oxyder toute la matière organique oxydable présente dans une eau usée (matières biodégradables ou non). C'est la concentration, exprimée en mg/L d’O2 équivalente à la quantité de dichromate de potassium consommée par les matières dissoutes et en suspension, lorsqu’on traite un échantillon d’eau avec cet oxydant dans des conditions définies par la norme (REJSEK, 2002). Elle est donc une mesure représentative de pollutions organiques d'un effluent normalisée ISO 15705.
Le principe des deux méthodes de mesure de la DCO (macrométhode et microméthode) consiste à une oxydation chimique des molécules oxydables d’une eau par du dichromate de potassium. Les appareils utilisés ont été le réacteur (appelé encore minéralisateur) et le spectrophotomètre DR 2800. C’est une méthode connue beaucoup plus sous le nom de ST-DCO. Le LDHAB fait la différence, en préparant lui-même ses kits selon un référentiel spécifique.
2.3.9DEMANDE BIOCHIMIQUE EN OXYGENE PENDANT 5 JOURS : METHODE MANOMETRIQUE
La DBO est un paramètre de pollution, qui renseigne sur la quantité d’oxygène disponible dans un milieu pour permettre l’oxydation biochimique par les micro-organismes des matières organiques et ou inorganiques (REJSEK, 2002). Elle est souvent mesurée au bout de cinq (5) j par la détermination de la concentration en oxygène dissous avant et après incubation de l’échantillon d’eau contenu dans l’oxytop dans l’armoire thermostatée (Norme NF T 90-103).
De l’analyse de la DCO, on a déduit la DBO5 théorique grâce au rapport de biodégradabilité DCO/DBO5 = 2. Cette valeur théorique a permis de choisir le volume de l’échantillon à prélever, qui est fonction de la gamme de mesures souhaitée (grille de l’oxytop). On a suivi pendant 5 j, la consommation d’oxygène qui se traduit par une diminution de la pression d’air.
La concentration en DBO5 exprimée en mg O2/L, est égale au produit de la valeur mesurée en 5 j par le facteur correctif, qui dépend de la quantité d’échantillon prélevée et de la gamme de mesure souhaitée.
2.3.10COD
La détermination du carbone organique par oxydation thermique catalysée porte sur l’ensemble des composés organiques présents dans les eaux usées. Le COD est obtenu après filtration de l’échantillon et a été dosé selon la norme ISO8245. Son unité est en mg C/L.
MEMOIRE POUR LE DIPLOME D’INGENIEUR DE CONCEPTION NADINE M.KPONDJO 38
2.3.11 AZOTE KJELDHAL
Le NTK évalue les teneurs totales en azote organique et en ammonium. C’est un paramètre clé en traitement des eaux usées (RODIER et al., 2009). La méthode de dosage a été la minéralisation au sélénium, norme NF EN 25663 (janvier 1994). En présence de l’acide sulfurique concentré et de la chaleur (440 °C), toutes les formes d’azote se convertissent en ammonium. Le dosage a été fait par la méthode au Nessler.
2.3.12 ORTHOPHOSPHATES
Les orthophosphates ont été dosés sur la fraction de l’échantillon minéralisé selon la méthode normalisée NF EN ISO 15587-1 (mai 2002) (RODIER et al., 2009).
2.3.13AUTRES COMPOSES
Les formes d’azote : 3 et 2 ont été dosées par la méthode NF EN ISO 13395 (octobre 1996) (RODIER et al., 2009). L’azote ammoniacal 4 a été dosé par la méthode colorimétrique au bleu d’indophénol (NF T 90-015). Les différentes concentrations sont exprimées en mg/L.
La teneur (mg/L) en Acides Gras Volatils (AGV) a été également déterminée par une prise d’échantillon du bassin anaérobie (Essai I), afin de contrôler notamment, le fonctionnement des opérations d’hydrolyse avant la méthanisation et de mieux apprécier le traitement. Nous avons utilisé la méthode de dosage global, qui consiste à acidifier un volume v de l’échantillon jusqu’à pH 3,5 avec de l’acide sulfurique. Après quelques minutes de chauffage jusqu’à ébullition, un dosage en retour est réalisé avec de la soude (RODIER et al., 2009).
2.3.14 COLIFORMES FECAUX ET STREPTOCOQUES FECAUX
Ce sont des germes qui renseignent sur la contamination fécale des eaux usées. Ils sont usuellement étudiés sur les stations de lagunage. Le dénombrement en milieu solide par la méthode par incorporation en gélose a été utilisé. Les coliformes fécaux ont été dénombrés selon la norme NF-08-05 avec le milieu Rapid-E Coli (24 h à 44 °C). Les streptocoques ont été déterminés selon la norme NFT-90416 avec le milieu SLANETZ (24 h Ŕ 48 h à 37 °C).
Les résultats obtenus ont été exprimés en nombre d’unités génératrices de colonies dans la quantité de référence spécifiée d’échantillons (généralement par 100 ml).
MEMOIRE POUR LE DIPLOME D’INGENIEUR DE CONCEPTION NADINE M.KPONDJO 39
2.4DIMENSIONNEMENT DES BASSINS
Eu égard aux performances épuratoires des macrophytes flottantes et du bassin anaérobie placé en tête du système, nous avons proposé le dimensionnement d’une STEP à grandeur nature (plus grande échelle), en considérant deux des trois bâtiments canadiens (H et F). Ici, la STEP à dimensionner n’a pas tenu compte de l’existence d’un réseau de collecte, mais d’un raccordement direct des fosses à la station. Nous avons proposé à l’entrée de la station une conduite, d’où proviendront les eaux usées à traiter. Un dégrilleur a été placé juste après cette conduite, afin d’assurer le prétraitement. Seuls le bassin anaérobie, les bassins facultatifs et de maturation ont fait l’objet de dimensionnement.
De façon générale, les bassins de stabilisation ont été dimensionnés, suivant les méthodes empiriques basées sur la charge organique et le temps de séjour ou de rétention des eaux usées. Particulièrement pour le bassin de maturation, nous avons supposé un mélange parfait des eaux usées. Les diverses données basiques du dimensionnement des bassins anaérobie et à macrophytes flottantes ont été récapitulées dans le tableau 2.2.
Tableau 2.2. Données basiques du dimensionnement
Paramètres Valeurs
[DBO5] (mg/L) 1120
λv (g/m3) 200
QAffl (m3/j) 71,39
X (facteur L/l) 2
Teneur en CF (/100 mL) 89 200 000
Evapotranspiration Potentielle ETP (mm/m2/j) 45
Infiltration I 0
Température T (°C) 27
Les données climatiques considérées étaient celles de la station de Cotonou de 1980 Ŕ 2009 prises à l’ASECNA. La température T était la valeur moyenne du mois le plus froid de la zone d’étude. Nous avons considéré une très bonne étanchéité des bassins, donc une infiltration zéro. La [DBO5] était la teneur en matières biodégradables des fosses évaluée lors des essais.
Le débit de l’influent passant de la conduite vers le dégrilleur a été fonction des débits spécifique, de pointe et moyen et de la constante de pointe (Tableau A2 en annexe 1).
Cependant, un facteur de majoration M = 1 a été appliqué à l’effectif total des deux résidences. Plusieurs contraintes liées à la charge, nous ont conduits à fixer la charge
MEMOIRE POUR LE DIPLOME D’INGENIEUR DE CONCEPTION NADINE M.KPONDJO 40
volumique, qui respecte la charge admissible dans le bassin anaérobie, qui doit-être comprise entre 100 Ŕ 400 g DBO5/m3.
Les rendements épuratoires en DBO5, en germes fécaux et les données de l’évapotranspiration potentielle (ETP) de la zone, nous ont permis de programmer dans Microsoft Excel 2010 les paramètres non précités et qui se retrouvent dans les tableaux récapitulatifs de dimensionnement. Les valeurs des paramètres suivants ont été fixées : charge volumique ; temps de rétention Tr des bassins à macrophytes flottantes ; profondeurs (hauteurs) des bassins, teneurs en coliformes fécaux à l’entrée. En considérant le volume d’eau usée produite par jour par un équivalent habitant soit 150 L et l’effectif des deux résidences, nous avons déterminé le débit du bassin anaérobie. Les différentes hypothèses émises ont été indiquées dans le tableau 2.3.
Tableau 2.3. Hypothèses de base
Paramètres B Anaérobie Bassins facultatifs Bassin de maturation
Profondeur (m) 2,5 1,5 0,90
Abattement (%) 80 75 (B Jac)/60 (B Lait) -
Bilan évaporation E (m3/j) 7,20 19,26 (B Jac)/13,48 (B Lait) -
Bilan infiltration I (m3/j) 0 0 0
Hauteur de boues (m) 0,30 - -
Temps de rétention (j) - 10 (B Jac)/10 (B Lait) 8
Légende : - absence.
Le bilan d’évaporation dans un bassin a été obtenu par le produit de sa surface et de l’ETP.
Les temps de rétention fixés ont tenu compte des essais sur la mini STEP.
2.4.1BASSIN ANAEROBIE
Le dimensionnement de ce bassin a été fait en fonction de la charge volumique en DBO, car elle est considérée comme un paramètre qui rendait mieux compte des matières organiques polluantes. Nous avons fixé à 0,30 m la hauteur de boues, qui est conforme à la norme (≤ 0,40 m). Les différents calculs réalisés ont été synthétisés dans le tableau 2.4.
MEMOIRE POUR LE DIPLOME D’INGENIEUR DE CONCEPTION NADINE M.KPONDJO 41
Tableau 2.4. Dimensionnement du bassin anaérobie
Paramètres Formules
Charge totale en DBO Ct (kg/j) Ct = [DBO] × QAffl
Volume de B Ana V B Ana (m3) V = C / λv
Temps de rétention Tr (j) Tr = VB Ana / QAffl
Surface à moyenne profondeur S (m2) S = V B Ana / H
Longueur L (m) L = √(S × X)
Largeur l (m) l = L / X
Volume de boues Vb
Vb = S × Hauteur de boues fixée Légende : B Ana = bassin anaérobie.
2.4.2BASSINS A MACROPHYTES FLOTTANTES
Les bassins à macrophytes flottantes se composent de deux bassins facultatifs et d'un bassin de maturation.
2.4.2.1BASSINS FACULTATIFS
Nous avons fixé à 1,5 m la profondeur des bassins. L’abattement (Abat) étant de 75% dans ce cas. La méthode de calcul de la charge admissible par unité de surface λS a été basée sur la formule de MAC GARRY et PESCOD. Le tableau 2.5 présente les paramètres de dimensionnement et les différentes formules exploitées.
Tableau 2.5. Dimensionnement des bassins facultatifs
Paramètres Formules
Charge par unité de surface λs (kg/ha/j) λs = 20T - 120
Débit Q (m3/j) Q= QAffl Ŕ E Ŕ I
[DBO5]entrée (mg/L) [DBO]entrée = [DBO] × (1 Ŕ Abat)
[DBO]sortie (mg/L) Ct DBO = [DBO]entrée × (1 Ŕ Abat)
Volume du bassin VF (m3) VF = Q × Tr
Surface du bassin S S = V F/ H
Longueur L (m) L = √(S × X)
Largeur l (m) l = L / X
MEMOIRE POUR LE DIPLOME D’INGENIEUR DE CONCEPTION NADINE M.KPONDJO 42
2.4.2.2BASSIN DE MATURATION
Le bassin de maturation est le dernier bassin du système mis en série avec les deux précédents (Tableau 2.6). Son dimensionnement a tenu compte exclusivement du nombre de coliformes fécaux à l’entrée et de celui à la sortie, qui sont indiqués par les normes. La profondeur a été fixée à 0,90 m.
Tableau 2.6. Dimensionnement du bassin de maturation
PARAMETRES FORMULES
Constante de vitesse du premier ordre pour l'élimination des bactéries Kb
Kb = 2,6 × (1,19)T-20
Nombre moyen de coliforme fécaux à la sortie N sortie
(/100 mL)
Nsortie = No/[(1+KbTs1)(1+KbTs2)(1+KbTs3)(1+KbTs4)]
Débit Q(m3/j) Q= Q - E Ŕ I
Volume du bassin VB Lent (m3) V B Lent = Q × Tr
Surface à moyenne profondeur (m2) S = V / H
Longueur L (m) L = √(S × X)
Largeur l (m) l = L / X
Légende : j = jours ; Ct = charge totale ; Tr = temps de rétention ; L = longueur ; l = largeur ; X = facteur L/l. Le débit Q varie d’un bassin à un autre, car son expression est fonction de l’évapotranspiration du précédent bassin (avec I = 0).
2.5TRAITEMENT ET ANALYSE DES DONNEES
La dernière étape de la méthodologie a consisté à une analyse statistique des données collectées. Le traitement de ces données a permis d’extraire des informations exploitables pour apprécier le fonctionnement de la STEP. Ainsi, pour la première phase (Essai I), nous avons réalisé d’une part, les boxplots des paramètres physico-chimiques de suivi du système mesurés sur les bassins à macrophytes flottantes et d’autre part, la régression linéaire de ces paramètres basée sur l’analyse de variance. Par contre pour la seconde phase, nous avons effectué une Analyse en Composantes Principales.
2.5.1 ANALYSES DESCRIPTIVES
MEMOIRE POUR LE DIPLOME D’INGENIEUR DE CONCEPTION NADINE M.KPONDJO 43
2.5.1.1BOXPLOTS
Le boxplot, encore appelé boîte à moustaches, est une représentation graphique qui permet de dessiner le profil d’une série statistique donc de visualiser sa distribution empirique. La boîte résume les mesures de tendance centrale (moyenne, médiane, quartiles). Elle est en effet, délimitée par le premier et le troisième quartile et contient de ce fait 50% de l’échantillon étudié. Les moustaches inférieure et supérieure représentent respectivement le minimum et le maximum. Le boxplot a l’avantage de favoriser la détection des valeurs extrêmes : les points à l’extérieur des moustaches qui sont définis comme des observations en dehors de l’intervalle I
= [Q1 Ŕ 1,5 (Q3 - Q1) ; Q3 + 1,5 (Q3 - Q1)], avec Q1 et Q3 : les quartiles. Mais aussi, il permet d’analyser les relations entre les variables qualitatives et quantitatives.
La représentation en boîte à moustaches nous a permis de visualiser la moyenne et les quartiles à 25%, 50% et 75% de la distribution empirique des paramètres physico-chimiques de l’essai I, et surtout, de déceler l’existence d’un effet du type de bassin (macrophytes) sur les variables physico-chimiques.
2.5.1.2ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES
L’Analyse en Composantes Principales (ACP) est une méthode exploratoire d’analyse des données, qui permet de décrire et de visualiser un tableau de données, dont les lignes représentent les individus et les colonnes, les variables quantitatives. L’objectif est d’obtenir un espace de dimensions réduites de variables indépendantes (composantes principales) issues des combinaisons linéaires des variables initiales (BOUCHIER, 2006). Ces composantes rendent compte du maximum de l’information (variance) contenues dans ces données initiales. Le cercle de corrélations, l’un des résultats graphiques de l’ACP permet d’analyser les corrélations multiples entre celles-ci.
En application à ce travail, nous avons voulu appréhender les principaux facteurs, qui contrôlent l’évolution de la qualité physico-chimique du bassin à jacinthe d’eau au cours de l’essai II et mettre donc en évidence les corrélations multiples entre les variables. Les dates de prélèvement ont été considérées comme des individus, auxquels sont associés les variables physico-chimiques. Comme les variables n’ont pas les mêmes ordres de grandeurs (ne sont pas exprimées dans la même unité), nous les avons centrées et réduites (normalisation) et l’application d’une ACP normée a été effectuée.
MEMOIRE POUR LE DIPLOME D’INGENIEUR DE CONCEPTION NADINE M.KPONDJO 44
A la suite des combinaisons linéaires, plusieurs composantes étaient obtenues (autant de variables, autant de combinaisons ou axes). Celles dites principales ont été retenues grâce au critère de Kaiser. C’est un critère qui consiste à retenir les axes (Dim), pour lesquels les valeurs propres (variances expliquées par ceux-ci) sont supérieures à la moyenne de la variance totale expliquée (qui est égale à 1 pour une ACP normée).
Pour mieux interpréter les graphiques générés, nous avons fait recours à certains indicateurs d’interprétations (contributions et cosinus carrés) utilisés en ACP. Ce qui nous a permis de visualiser les corrélations entre les variables et d’identifier les groupes d’individus (ici j) ayant pris des valeurs proches sur certaines variables physico-chimiques.
Les variables qui ont le plus participé à la formation d'un axe, sont celles pour lesquelles, la contribution (CTR) était supérieure à la moyenne (1/p) autour de laquelle oscillaient les CTR de chacune des six (6) variables. Avec p : le nombre de variables, ici 6. Donc 1/p = 0,1666 (16,7%). Dans le cas d’un point individu, nous avons comparé à 1/n, avec n le nombre de dates (16 j). Ainsi 1/n = 6,25%. Une variable/un jour illustre bien un axe si elle/il s'écarte du centre de gravité dans la direction de l'axe (donc pour un cosinus carré cos2 proche de 1).
Les boxplots et l’ACP ont été réalisés avec le logiciel statistique R (version 2.13).
Le nombre d’observations étant faible pour les paramètres de performances épuratoires tout au long de l’essai I, nous avons approfondi les analyses sur les paramètres de suivi du fonctionnement, en évaluant le degré d'efficacité de la lentille d'eau, de la laitue d'eau et de la jacinthe d'eau par une régression linéaire sous le logiciel statistique Stata 11.
2.5.2MODELISATION STATISTIQUE : REGRESSION LINEAIRE
Nous avons procédé à une analyse de variances, en nous basant sur un modèle de régression linéaire. L’analyse de variances a pour objectif de tester l'hypothèse selon laquelle, les moyennes issues de plusieurs distributions sont identiques.
Dans ce cas précis, l’utilisation de cette modélisation statistique était justifiée, car notre objectif a été d’analyser pour l’essai I, les effets de la lentille d'eau, de la laitue d'eau et de la jacinthe d'eau sur l’évolution de chaque paramètre physico-chimique et de pouvoir comparer le niveau d’efficacité de chacune des plantes. Nous avons donc estimé plusieurs modèles et à chaque modèle correspondait une variable quantitative à expliquer (un paramètre physico-chimique) et deux principales variables explicatives qualitatives « période » et « plante », qui
MEMOIRE POUR LE DIPLOME D’INGENIEUR DE CONCEPTION NADINE M.KPONDJO 45
ont été créées. La variable « plante » est une variable catégorielle, dont les modalités représentaient les 3 plantes testées (1- lentille d'eau; 2- laitue d'eau; 3- jacinthe d'eau) ; quant à la variable "période", c'est une variable binaire qui prenait la valeur (0), si le prélèvement du paramètre a été fait avant l'introduction de la plante dans le bassin et (1), si c’est après son introduction dans le bassin. Le modèle se présente comme suit :
Y désigne les valeurs du paramètre auquel on s’est intéressé ;
x1 désigne la période, variable binaire codée comme suit : 0 si le prélèvement du paramètre étudié a été fait avant l'introduction de la plante dans le bassin et 1 si le prélèvement du paramètre a été fait après l'introduction de la plante dans le bassin ;
1x2 et 2x2 sont des variables indicatrices. 1x2 prenait la valeur 0 si la plante était la lentille d’eau et 1 si c’était la laitue d’eau ; 2x2 prenait la valeur 0 si la plante était la lentille d’eau et 1 si c’était la jacinthe d’eau. La lentille d’eau a été utilisée ici comme plante de référence. Le choix spécifique d’une plante comme référence présentait peu d’importance.
Seul le sens de comparaison lors de l’interprétation des coefficients estimés a changé ; x1 * 1x2 est le produit des variables x1 et 1x2 et a permis de mesurer l’effet de modification ou
d’interaction entre x1 et 1x2. C’est aussi une variable binaire à valeurs 0 et 1 ;
x1 * 2x2 est le produit des variables x1 et 2x2 et a permis de mesurer l’effet de modification ou d’interaction entre x1 et 2x2. C’est aussi une variable binaire à valeurs 0 et 1 ;
ε représente l’erreur.
Les coefficients (paramètres du modèle) α, β1, 1β2, 2β2, 1β3, 2β3 étaient à estimer, où :
α est la constante du modèle et représentait la valeur moyenne du paramètre étudié dans le bassin 1 (bassin ayant reçu la lentille d’eau) avant l’introduction de la lentille d’eau ; β1 est la différence entre la valeur moyenne du paramètre étudié sur la période après
l’introduction d’une plante dans les bassins et celle obtenue sur la période avant, indépendamment du bassin ;
Y = α + β1x1 + 1β21
x2 + 2β22
x2 +1β3 (x1 * 1x2)+ 2β3 (x1 * 2x2)+ ε (7) , avec :
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1β2 est la différence entre la valeur moyenne du paramètre étudié dans le bassin à laitue d'eau et celle du bassin à lentille d’eau, indépendamment de la période ;
2β2 est la différence entre la valeur moyenne du paramètre étudié dans le bassin à jacinthe d'eau et celle du bassin à lentille d’eau, indépendamment de la période. Toutefois, l’interprétation des paramètres 1β2 et 2β2 a présenté peu d’intérêt, du fait qu’ils ne considéraient pas les états de l’eau avant et après l’introduction des plantes.
1β3 est le différentiel entre l’effet de la laitue d’eau sur le paramètre étudié et l’effet de la lentille d’eau sur ce même paramètre ;
2β3 est le différentiel entre l’effet de la jacinthe d’eau sur le paramètre étudié et l’effet de la lentille d’eau sur ce même paramètre ; ici, les coefficients 1β3 et 2β3 ont permis de comparer la capacité d’épuration de l’eau par les différentes plantes à savoir la lentille
2β3 est le différentiel entre l’effet de la jacinthe d’eau sur le paramètre étudié et l’effet de la lentille d’eau sur ce même paramètre ; ici, les coefficients 1β3 et 2β3 ont permis de comparer la capacité d’épuration de l’eau par les différentes plantes à savoir la lentille