Des bioindicateurs pour évaluer l’impact ou la restauration vis-à-vis des pesticides – Invertébrés

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Submitted on 6 Jun 2020

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Des bioindicateurs pour évaluer l’impact ou la restauration vis-à-vis des pesticides – Invertébrés

Thierry Caquet, Marc Roucaute, Frédéric Rimet, Agnes Bouchez

To cite this version:

Thierry Caquet, Marc Roucaute, Frédéric Rimet, Agnes Bouchez. Des bioindicateurs pour évaluer l’impact ou la restauration vis-à-vis des pesticides – Invertébrés. Colloque ONEMA Les méthodes d’évaluation de l’état des eaux : situation et perspectives dans le contexte de la DCE, Apr 2011, Paris, France. 20 p. �hal-01453818�

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Les méthodes d'évaluation de l'état des eaux : situation et perspectives dans le contexte de la DCE

Des bioindicateurs pour évaluer l’impact ou la restauration

vis-à-vis des pesticides - Invertébrés

Action 9 INRA Thonon-Rennes / ONEMA

Thierry Caquet, Marc Roucaute, Frédéric Rimet, Agnès Bouchez

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- Recherche d’indicateurs d’impact/pesticides.

- Utilisables pour décrire l’état à un instant donné mais aussi pour mettre en évidence les évolutions suite à des changements de pratiques  pressions  impacts.

- Si possible, ne nécessitant pas d’études de terrain additionnelles  dérivables à partir de données de biosurveillance/échantillons existant.

- Métriques ‘traditionnelles’ + Métriques basées sur les traits biologiques et écologiques.

Objectifs généraux

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Pool régional d’espèces

Ecosystème

Propriétés et fonctionnement Flux de matière et d’énergie (productivité, décomposition, stocks d’éléments)

Traits de réponse

Communauté locale Environnement

Traits d’effet

D’après Keddy (1992), Lavorel & Garnier (2002) et Garnier (2009)

Contexte théorique

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Pool régional d’espèces

Ecosystème

Propriétés et fonctionnement Flux de matière et d’énergie (productivité, décomposition, stocks d’éléments)

Traits de réponse

Communauté locale Environnement

Traits d’effet Pesticide

? ?

?

Contexte théorique

(6)

• Traits biologiques = variables qui décrivent une caractéristique morphologique, physiologique ou comportementale d’un taxon :

− cycle de vie (durée, nombre de générations/an, …) ;

− dispersion, formes de résistance  résilience ;

− interactions avec le milieu (type de nourriture, mode d’alimentation, mode de locomotion) ;

− anatomiques ou physiologiques (mode de respiration).

• Traits écologiques = variables qui décrivent les affinités d’un taxon pour une caractéristique de l’habitat :

− mésologie (substrat, vitesse de courant, température, statut trophique, salinité) ;

− distribution spatiale (biogéographique, altitudinale, longitudinale, transversale) ;

− sensibilité aux perturbations (valeur saprobiale, polluosensibilité).

Contexte théorique

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Approches mono-traits Diversité fonctionnelle (Ex : FD, Q, FDist, etc.) Matrice traits

biologiques et écologiques

Indicateurs

biocénotiques Ex : SPEcies At Risk Traits biologiques

et écologiques Communauté

Pesticide

• Problèmes : choix des traits d’intérêt, disponibilité de données sur les traits et interprétation en cas de stress multiples

(voir Statzner & Bêche, 2010. Freshwater Biol., 55, 90-119)

Stratégie mise en oeuvre

Indices numériques (Ex: diversité, etc.) Abondance,

Taxonomie

Contextes : mésocosmes lentiques, milieu naturel

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1, 1 1, 2 1, 3 1,

2 , 1 2 , 2 2 , 3 2 ,

3, 1 3, 2 3, 3 3,

, 1 , 2 , 3 ,

...

... ... ... ... ...

...

t

s s s s t

x x x x

S x x x x

x x x x

• Matrice de traits (Ph. Usseglio-Polatera)

Ex. Entropie quadratique de Rao

• Calcul d’une matrice de distances entre espèces (Manly)

1, 2 1, 3 1,

2 , 1 2 , 3 2 ,

3, 1 3, 2 3,

, 1 , 2 , 3

0 ...

... ... ... 0 ...

... 0

s

s s s

d d d

D d d d

d d d

 Pondération des distances entre espèces par leurs abondances relatives :

1 1

S S

ij i j

i j

Q d p p

Indices de diversité fonctionnelle

1

2 2

1

M

jm km m

jk M

jm km m

q q d

q q

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• Méthode SPEAR (SPEcies At Risk ; M. Liess- Helmholtz Center Leipzig) = classification des espèces en 2 catégories (At Risk/Not At Risk) selon :

 Traits : temps de génération, capacités de migration, présence de stades sensibles à la période d’exposition maximale aux

pesticides.

 Sensibilité aux pesticides.

1

1 1

S

i i

i S

i i

log( n ) y

%SPEAR[ Abondance ]

log( n )

1 S

i i

y

%SPEAR[ Richesse ]

S

(où n_i est le nombre d'individus appartenant au groupe taxonomique i, S est la richesse taxonomique, et y_i est un indice de sensibilité qui vaut 1 si le groupe est considéré comme à risque et 0 s'il est considéré comme non à risque).

Méthode SPEAR

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Etude de terrain

Cliquempoix

Loëze Général

Maraîchage

Grandes cultures Maraîchage

Polyculture-élevage

(11)

Etude de terrain

Analyses physico-chimiques

Analyses biologiques

- Descripteurs généraux (Temp., O

₂

, …) - Nutriments

- Micropolluants (LDA26)

•Pesticides (130)

•Métaux

- Biofilms (4-11/an)

- Macro-invertébrés (2/an)

6-7/an

Prélèvements selon protocole RCS

(12)

0 5 10 15 20 25 30 35

Am Me Av Am Me Av Am Me Av Am Me Av Am Me Av

Mai Juin Juillet Août Septembre

Nombre de substances

Quantification Détection seule

Résultats – Pression toxique

0 5 10 15 20 25 30 35

Am Me Av Am Me Av Am Me Av Am Me Av Am Me Av

Juin Juillet Août Septembre Octobre

Quantification Détection

0 5 10 15 20 25 30 35

Am Av Am Av Am Av Am Av Am Av

Juin Juillet Août Septembre Octobre

Quantification Détection seule

(13)

0 5 10 15 20 25 30

Amont Médian Aval Amont Médian Aval Amont Aval

Cliquempoix Loëze Général

Détections Quantifications

Résultats – Pression toxique

(14)

Amont

Aval

Cliquempoix Loëze Général

Triclopyr, AMPA

Mécoprop, sulcotrione, triclopyr

Aminotriazole, DEA, atrazine

Atrazine, DEA,

oxadixyl, boscalid azoxystrobine

Atrazine, DEA,

oxadixyl, boscalid, bentazone,

azoxystrobine

2,4-D, DEA, AMPA diméthénamide, métolachlore

DEA, AMPA, linuron azoxystrobine,

oxadixyl, métolachlore AMPA, oxadixyl,

linuron,

métolachlore, azoxystrobine

Résultats – Pression toxique

(15)

50

i ,t i , j ,t

i , j

UT log C

CE

i = substance considérée

j = espèce de référence (Pseudokirchneriella subcapitata, Daphnia magna) t = date de mesure

Données de référence = Agritox, Footprint PPDB

Résultats – Pression toxique

Etude indicateur=f(pression)  UT

_max

(16)

UT D. magna

M J Jt A S M J Jt A S M J Jt A S

Amont Médian Aval

UT D. magna

Amont Médian Aval

UT D. magna

Amont Médian Aval

UT D. magna

Amont Médian Aval

UT D. magna

Amont Médian Aval

UT D. magna

Amont Médian Aval

Résultats – Pression toxique

Cliquempoix

Loëze

(17)

r = -0,49

Résultats – Relation pression toxique/SPEAR

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

-8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0

UT_max D. magna

%SPEAR[Abondance]

Cliquempoix, 2010

Schäffer et al., 2007

(18)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

-8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0

UT_maxD. magna

%SPEAR[Richesse]

r = -0,47

Résultats – Relation pression toxique/SPEAR

Cliquempoix, 2010 Schäffer et al., 2007

Pente , mais décalage ; autre facteur (habitat, nutriment) ?

(19)

r = -0,52

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6

-8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0

UT_max Daphnia magna

Q (ressources alimentaires)

Résultats – Relation pression toxique/Div. Fonc.

Cliquempoix, 2010

Schäffer et al., 2007

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