FIGURE 7.8 – Masses (gP) et flux (gP·j−1) de phosphore dans la colonne d’eau et la couche
sédimentaire sur un tronçon de 100 m autour de la station CARBOSEINE de Bougival a) pen-
dant le bloom de mars 2011 et b) pendant le bloom de juillet 2011. Surface du fond : 7455 m2.
PIP=phosphore inorganique particulaire, PRD=phosphore réactif dissous, PO=phosphore orga- nique.
le lit du fleuve. Les flux de sédimentation du PIP sont ainsi 17 fois supérieurs aux flux d’érosion
(Fig.7.8b). Cette accumulation et la température élevée, propice à l’activité bactérienne, dans le
milieu induisent une forte activité benthique. Les flux de production du PRD par minéralisation de la matière organique dans le compartiment benthique sont en effet 7 fois plus élevés que les flux de minéralisation dans la colonne d’eau. Cette forte production de PRD dans le comparti- ment benthique entraîne, en plus du relargage de PRD vers la colonne d’eau, une adsorption du PRD, diffusé depuis la couche sédimentaire, sur les particules minérales. Cette adsorption du PRD sur les particules minérales du compartiment benthique est liée aux conditions de bloom algal en période de basses eaux et de forte température. Ce comportement diffère fortement du comporte- ment moyen du système en basses eaux et en amont de Seine Aval, la matière organique ayant, en moyenne, tendance à être restituée à la colonne d’eau par le compartiment benthique et le PRD à
être désorbé (Fig.7.6). Pour ce bloom de juillet les flux de PRD dans le milieu sont principalement
contrôlés par les processus biotiques de minéralisation de la matière organique dans le comparti- ment benthique et la colonne d’eau. Les flux d’adsorption du PRD ne compensent pas les flux de production du PRD par minéralisation de la matière organique, ce qui entraîne une légère hausse des flux de PRD entre l’amont et l’aval du bief de 100 m encadrant la station de Bougival (Fig.
7.8).
7.5
Synthèse sur le fonctionnement moyen du système pour
2007-2012
Il a été montré, dans ce chapitre que, outre les différents apports amont ou ponctuels de car- bone, d’azote, et de phosphore, les processus biogéochimiques ayant lieu dans la colonne d’eau et les sédiments permettent d’expliquer une part des flux de matière exportés à l’estuaire. Dans le but de synthétiser ces résultats, les flux exportés à l’estuaire pour les différentes substances étu-
diées sont récapitulés dans la Table7.4. La part (en pourcentages) des différents apports (amont,
milieu (colonne d’eau et compartiment benthique) permettant d’expliquer ces flux à l’estuaire est estimée. Le réacteur Seine agit comme un puits (différence entre export à l’estuaire et somme des apports négative) ou une source (différence entre export à l’estuaire et somme des apports
positive) pour les différentes substances étudiées. Seul le NO−3 apparaît comme étant conservatif
(Tab.7.4) : les flux biogéochimiques affectant les stocks de NO−3 dans le milieu sont négligeables
par rapport aux flux entrants. Il ressort de ce travail que, pour la plupart des autres substances, les processus benthiques sont extrêmement importants pour expliquer la différence entre les flux exportés à l’estuaire et les apports amont et ponctuels.
Le COD, qui est exporté en grandes quantités à l’estuaire, et pour lequel la Seine agit comme
un puits, est principalement consommé dans la colonne d’eau (Tab.7.4). La biomasse des produc-
teurs primaires est, elle aussi, principalement contrôlée par des processus pélagiques.
Pour les autres substances, les flux liés aux processus benthiques sont importants. Le COP dé- tritique, pour lequel la Seine agit comme un puits, est par exemple accumulé en grandes quantités dans le compartiment benthique. Le flux de « disparition » du COP de la colonne d’eau lié aux processus benthiques est équivalent à la somme des apports amont en Seine et du rejet de Seine
Aval (Tab.7.4). Les flux de consommation de NH+4, pour lequel le système agit également comme
un puits, sont équivalents dans la colonne d’eau et le compartiment benthique. Pour ce qui est du
NO−2, l’activité benthique contribue à un cinquième de sa production au sein du système. Enfin, la
production de PRD par le système, et l’accumulation de PIP, sont entièrement liées aux processus benthiques.
TABLE 7.4 – Flux de C, N et P à l’estuaire, et part de ce flux expliquée par les diffé-
rents apports et par les processus pélagiques et benthiques. COD=carbone organique dissous,
COPdet.=carbone organique particulaire détritique, PP=producteurs primaires, NH+4=ammonium,
NO−2=nitrite, NO−3=nitrate, PRD=phosphore réactif dissous, PIP=phosphore inorganique particu-
laire. Procs.=processus, C.E.=dans la colonne d’eau, SED.=dans la couche sédimentaire.
Flux unité COD COPdet. PP NH+4 NO − 2 NO − 3 PRD PIP Flux sortant TC/N/P·j−1 111.38 30.64 8.71 17.70 4.83 199.60 4.38 10.50 Flux amont % 39 35 10 5 8 41 19 36 Marne % 17 16 4 3 6 19 14 37 SAV % 18 30 0 82 51 17 20 1 Oise % 30 28 7 5 6 21 17 35 Autres apports % 7 24 0 14 9 2 20 0 Procs. C.E. % -11 11 81 -5 17 0 -38 21 Procs. SED. % 0 -45 -1 -6 4 0 48 -30
7.6. Points clé 169
7.6
Points clé
• Le fonctionnement moyen du système Seine entre l’agglomération parisenne et l’es- tuaire est hétérotrophe en basses eaux comme en hautes eaux.
• La respiration benthique représente en moyenne un tiers de la respiration ecosystémique globale dans le système.
• Le carbone organique est principalement présent sous forme dissoute (à plus de 70 %). 75 % de l’export de COD à l’estuaire a lieu en hautes eaux. Le rejet de Seine aval consti- tue en moyenne 16 % des apports en COD et 22 % des apports en COP détritique. La Seine agit comme un puits de carbone organique : le COD a tendance a être consommé dans la colonne d’eau par les bactéries hétérotrophes, tandis que le COP sédimente dans le lit de la Seine et est principalement dégradé dans le compartiment benthique.
• Le rejet de Seine Aval constitue 75 % des apports en NH+4 entre l’agglomération pari-
sienne et Poses. La Seine agit comme un puits de NH+4 : 9 % des apports totaux en NH+4
sont consommés dans le milieu. Cette auto-épuration du milieu vis-à-vis du NH+4 est dû
à 50 % à des processus pélagiques et à 50 % à des processus benthiques.
• Le rejet de Seine Aval constitue 64 % des apports en NO−2 entre l’agglomération pari-
sienne et Poses. Un quart de l’augmentation du flux de NO−2 entre l’amont de l’agglo-
mération parisienne et Poses est lié aux processus de nitrification dans le milieu. 40 %
en basses eaux et un quart en hautes eaux de cette production de NO−2 a lieu dans le
compartiment benthique.
• Le rejet de Seine Aval constitue un quart des apports en PRD entre l’agglomération parisienne et Poses. Le réacteur Seine agit comme une source de PRD et un puits de PIP. Un quart de l’augmentation du flux de PRD entre l’amont de l’agglomération parisienne et Poses est expliqué par le relargage de PRD par le compartiment benthique. Ces flux de relargage sont plus de 2 fois supérieurs à l’apport en PRD par le rejet de Seine Aval. 25 % des apports en PIP en basses eaux sont accumulés dans le système, contre 7 % en hautes eaux.
• À l’échelle pluri-annuelle, les processus d’adsorption et de désorption du PRD dans la colonne d’eau et le compartiment benthique, ainsi que les échanges à l’interface entre ces deux compartiments, constituent le principal contrôle des flux de PRD dans le mi- lieu, aussi bien en amont qu’en aval de Seine Aval et pour toutes les conditions hydro- logiques.
• Les flux de production de PRD par minéralisation de la matière organique sont significa- tifs en période de basses eaux, lorsque l’activité bactérienne est plus intense, surtout en aval de la STEP Seine Aval. À l’échelle d’événements fortement transitoires comme des blooms algaux, ces flux de production biotique peuvent constituer le principal contrôle des flux de PRD dans le milieu.
Chapitre 8
Fréquence de mesure et estimation de la
qualité de l’eau
L’estimation de l’état écologique d’une masse d’eau se fonde sur la comparaison de cri- tères statistiques calculés, à partir de mesures de suivi du milieu, à des valeurs seuil cor- respondant à des normes. Les mesures peuvent être disponibles en un ou plusieurs points à différentes fréquences. Dans le cadre de la DCE, le critère utilisé pour évaluer la qualité
physico-chimique de l’eau (en termes de PRD, NH+4, NO−2, NO−3) est le quantile 90 % (10 %
pour l’O2) annuel des concentrations. Ce critère est choisi dans le but d’être représentatif de
la sensibilité du milieu aux pics (aux creux pour l’O2) de concentration (Polus et al.,2010).
La DCE ne constitue cependant un outil valide de gestion que si les données de suivi de la qualité de l’eau acquises sont fiables et permettent d’identifier les changements dans
les fonctionnements biologique et chimique du milieu (Dworak et al., 2005). Selon la va-
riable physico-chimique considérée et le type de milieu considéré, une fréquence de mesure mensuelle est le plus souvent insuffisante pour mettre en évidence toute la variabilité de la variable. L’estimation de la qualité de l’eau réalisée à partir des mesures de suivi du milieu est alors biaisée. Pour les variables présentant une forte variabilité à court terme, un suivi à haute fréquence peut s’avérer nécessaire pour une bonne appréciation de la qualité de l’eau.
Cependant, comme le suivi du milieu est une tâche coûteuse, des stratégies de mesure
optimales sont nécessaires.Nadeo et al.(2013) montrent que la fréquence d’échantillonnage
en rivière est un paramètre prometteur pour cette optimisation. La fréquence optimale de pré- lèvement dépend du point de prélèvement (caractéristiques hydro-morphologiques, présence de rejets anthropiques, etc.), de la variable mesurée et de sa variabilité dans l’environnement
recepteur (Lázslo et al.,2007).
Le but de ce chapitre est de quantifier l’effet de la fréquence de mesure sur l’estimation
des critères de qualité de l’eau pour différents indicateurs (PRD, NH+4, NO−2, NO−3, O2). Des
fréquences de mesure minimales requises pour le suivi précis de chacun de ces indicateurs en Seine sont ensuite déduites. Il s’agit ici d’un travail purement statistique, la pertinence des indicateurs utilisés pour déterminer l’état de la qualité de l’eau au sens de la DCE n’est pas discutée. Dans ce chapitre, le terme « variable » est utilisé pour désigner une espèce physico- chimique simulée/mesurée ; le terme indicateur est utilisé pour désigner le quantile 90 % de la
concentration de cette variable (10 % pour l’O2), critère statistique employé pour l’évaluation
de la qualité de l’eau au sens de la DCE. Le terme « fréquence d’échantillonnage » est parfois utilisé abusivement au sens de pas de temps ; dans ce cas le pas de temps correspondant est systématiquement précisé (par exemple, « fréquence d’échantillonnage hebdomadaire »).
8.1
Estimation de la qualité de l’eau : cinétiques des processus
versus échantillonnage
L’une des principales difficultés en termes d’estimation de la qualité de l’eau réside dans la représentation d’une masse d’eau à partir d’un nombre limité de points d’échantillonnage (Cars- tensen,2007).Polus et al.(2010) ont montré l’importance de la résolution spatiale pour l’estima- tion du quantile 90 % des concentrations des différentes variables physico-chimiques. Deux points d’une même masse d’eau (définie dans le cadre de la DCE) peuvent par exemple appartenir à des classes de qualité différentes au regard du même critère. Ces hétérogénéités spatiales des indica- teurs de qualité sont notamment liés à des apports ponctuels. Le rejet de Seine Aval en est un bon exemple.
Dans ce chapitre, seule la résolution temporelle est abordée. Le pas de temps de mesure peut en effet également avoir un effet sur l’estimation des différents indicateurs de qualité de l’eau. L’analyse de données haute fréquence peut révéler que, dans certains cas, ce qui peut être considéré comme du bruit dans des mesures à plus basse fréquence est en fait structuré et est la preuve
de processus existants (Harris and Heathwaite, 2005). La mesure haute fréquence est un outil
indispensable pour mettre au jour ces processus rapides. Plusieurs auteurs ont étudié l’effet de la
fréquence d’échantillonnage sur l’estimation de flux.Wade et al.(2012) ont par exemple montré
que le ré-échantillonnage de données horaires à un pas de 7 h ne change pas les flux estimés
en PRD ou NO−3 dans le milieu.Ferrant et al.(2013) ont comparé des flux de NO−3 estimés sur
des chroniques ré-échantillonnées et complétés par interpolation linéaire avec les flux estimés sur un signal continu (fréquence de 10 min). Ils montrent notamment que, pour des fréquences d’échantillonnage supérieures à la journée, les flux sont sous-estimés pendant les périodes de crue.
En plus de la fréquence de mesure,Scholefield et al.(2005),Wade et al.(2012) et Halliday
et al.(2012) ont montré que, pour certaines variables présentant de fortes fluctuations journalières,
l’heure de prélèvement peut aussi avoir un effet sur les statistiques calculées. Scholefield et al.
(2005) ont notamment montré que, pour une petite rivière d’une zone marécageuse en Grande Bretagne, ces cycles journaliers peuvent avoir une amplitude égale à 30 % de la valeur moyenne des concentrations pour le phosphore et le nitrate et à 80 % de la valeur moyenne des concentra- tions pour le nitrite. Dans le cas présent, les conditions limite du modèle étant renseignées au pas de temps journalier, la simulation utilisée comme référence ne permet pas de renseigner ce point. Les pics des rejets de DOs sont par exemple systématiquement fixés à midi. Directement à l’aval des DOs, les fluctuations des concentrations des variables fortement affectées par ces rejets très
transitoires (par exemple NH+4 et O2) sont donc plus fortes autour de midi.
L’effet de la fréquence de mesure sur l’estimation des indicateurs DCE est ici abordé. En
termes de concentrations, la comparaison des chroniques en NH+4, NO−2 et NO−3 simulées et ob-
servées à la station RCS de Meulan-en-Yvelines (Fig.8.1) permet de souligner l’importance de la
fréquence de mesure.