Partie 1 - Agence de l`eau Loire

Département Environnement, Microbiologie & Phycotoxines
Laboratoire de Microbiologie
Morgane BOUGEARD
Jean Claude LE SAUX
Raouf GNOUMA
Sahira DUPONT
Monique POMMEPUY
Septembre 2008
Convention Agence de l'Eau Loire-Bretagne - n°0620979
Modélisation des flux de contamination fécale
et de leur impact sur la zone littorale
(conséquences sur la qualité des eaux
conchylicoles)
Partie 1
Estuaire de la rivière de Daoulas (source : Ifremer)
---------------------------------Application au bassin versant de l'estuaire de la rivière de
Daoulas
IFREMER Centre de Brest
Technopole de Brest-Iroise
B.P. 70
29280 Plouzané - France
SOMMAIRE
I.
Avant-Propos ________________________________________________________ 7
II.
Contexte et objectifs ________________________________________________ 7
III.
Présentation du site d’étude _________________________________________ 10
III.1
Climatologie ____________________________________________________ 11
III.2
Données météorologiques __________________________________________ 12
III.3
Données de débit _________________________________________________ 13
III.4
Géologie _______________________________________________________ 14
III.5
Hydrologie______________________________________________________ 15
III.6
Topographie_____________________________________________________ 16
III.7
Données d'occupation du sol ________________________________________ 17
III.8
Données de texture du sol __________________________________________ 21
III.9
Assainissement __________________________________________________ 21
III.10
Activité conchylicole____________________________________________ 23
III.11
Réseaux existants de surveillance de la qualité des eaux ________________ 23
IV.
Matériels et Méthodes ______________________________________________ 25
IV.1
V.
Campagnes de terrain : dénombrement des Escherichia coli et mesure des débits
25
IV.1.1
Mesure de débit _________________________________________________________ 25
IV.1.2
Analyse d'E. coli ________________________________________________________ 26
IV.2
Collecte des données ______________________________________________ 26
IV.3
Mise en forme et numérisation ______________________________________ 28
IV.4
Modélisation ____________________________________________________ 29
IV.4.1
Typologie des modèles ___________________________________________________ 29
IV.4.2
Modélisation agro-hydrologique avec le modèle AVSWAT _______________________ 31
Résultats et Discussion _______________________________________________ 38
V.1
Usages du sol____________________________________________________ 38
V.2
Résultats des campagnes terrain _____________________________________ 40
V.2.1
Campagnes exceptionnelles 48 points __________________________________________ 40
V.2.2
Campagnes hebdomadaires sur 15 points ________________________________________ 41
V.3
Modélisation agro-hydrologique _____________________________________ 43
V.3.1
Implémentation du modèle : Sous-bassins versants et HRU__________________________ 44
V.3.2
Calage et validation des débits ________________________________________________ 44
2
Application du modèle au flux d’Escherichia coli _______________________ 58
V.4
VI.
V.4.1
Bibliographie _____________________________________________________________ 58
V.4.2
Choix des paramètres « bactéries »_____________________________________________ 63
V.4.3
Calcul de flux théoriques : évaluation de l’effet « Débits » __________________________ 64
V.4.4
Intégration et simulation de sources de pollution dans le modèle AVSWAT_____________ 67
V.4.5
Applications sur le bassin versant de Daoulas ____________________________________ 72
Conclusion _______________________________________________________ 82
3
Liste des figures
Figure 1 : Localisation du bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas .................. 10
Figure 2 : Emplacement des stations météorologiques de Météo-France par rapport au
bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas..................................................... 13
Figure 3 : Photographies de la station hydrométrique sur La Mignonne à Irvillac.............. 14
(Pont Mell)(code : J3514010)............................................................................................... 14
Figure 4 : Carte géologique du bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas........... 15
Figure 5 : Carte des pentes du bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas............ 16
Figure 6 : Occupation du sol du bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas......... 18
Figure 7 : Plans d'épandage des effluents d'élevage relevant des installations classées
(source : DDAF, 2006) ................................................................................................. 19
Figure 8 : Vue globale de l'utilisation de la SAU en 2006 (source : DDAF, 2006) ............. 20
Figure 9 : Emplacement des sièges d'exploitations par type d'élevage des installations
classées et des sièges d'exploitations des producteurs laitiers ne relevant pas du régime
des installations classées (source : DDAF, 2006) ........................................................ 21
Figure 10 : Localisation des stations d'épuration sur le bassin versant de l'estuaire de la
rivière de Daoulas......................................................................................................... 22
Figure 11 : Cadastre conchylicole de l'estuaire de la rivière de Daoulas ............................. 23
Figure 12 : Localisation des points de suivi de la qualité des eaux...................................... 24
Figure 13 : Localisation des points de prélèvements et de mesure de débit......................... 25
Figure 14 : Occupation du sol d’après le programme Corine Land Cover .......................... 28
Figure 15 : Occupation du sol numérisée à la parcelle......................................................... 29
Figure 16 - Méthode de définitions des HRU (Boiteau et al., 2003 in Lomakine, 2005) .... 31
Figure 17 - Composantes hydrologiques du modèle AVSWAT .......................................... 32
Figure 18 - Le modèle AVSWAT (Di Luzio et al., 2002) ................................................... 34
Figure 19 – Occupation du sol numérisée à la parcelle sur le bassin versant de Daoulas,... 39
Figure 20 : Pourcentages des types d’occupation du sol sur les sous bassins versants........ 40
Figure 21 – Concentrations en E. coli de la campagne du 17 septembre 2007.................... 41
Figure 22 – Concentrations minimales et maximales en E. coli sur les 15 points des
campagnes hebdomadaires (du 18/04/2007 au 22/01/2008) ........................................ 42
Figure 23 – Flux minimaux et maximaux en E. coli sur les 15 points des campagnes
hebdomadaires (du 18/04/2007 au 22/01/2008) ........................................................... 43
Figure 24 - Sous bassin versant de la station DIREN (point n°17) ...................................... 44
Figure 25 - Débits observés sur la station DIREN de La Mignonne.................................... 45
Périodes de calage et de validation du modèle..................................................................... 45
Figure 26 - Débits observés à la station DIREN et simulés par le modèle avant calage, au
pas de temps journalier - Du 1er janvier 2000 au 31 décembre 2003 .......................... 49
Figure 27 - Calage hydrologique au pas de temps journalier - Comparaison des débits
observés à la station DIREN de La Mignonne et simulés par le modèle AVSWAT &
pluviométrie journalière à la station météorologique de Sizun .................................... 53
Figure 28 - Validation hydrologique au pas de temps journalier - Comparaison des débits
observés à la station DIREN de La Mignonne et simulés par le modèle AVSWAT &
pluviométrie journalière à la station météorologique de Sizun .................................... 55
Figure 29 – Délimitation des sous bassins versants utilisés pour le calage externe............. 56
Figure 30 – Hydrogramme des débits observés et simulés à la station DIREN (point 17) du
01/01/2007 au 31/07/2007............................................................................................ 57
4
Figure 31 – Hydrogramme des débits observés (mesurés ponctuellement) et simulés au
point 1 du 01/01/2007 au 31/07/2007........................................................................... 58
Figure 32 – Hydrogrammes avec les flux observées et les flux théoriques calculés à partir
de 250 et 500 E. coli/100 ml et la pluviométrie de la station Sizun sur le sous bassin
versant 17 (station DIREN) .......................................................................................... 65
Figure 33 – Hydrogrammes avec les flux d’E. coli observées et les flux théoriques calculés
à partir de 250 et 500 E. coli/100 ml et la pluviométrie de la station Sizun sur le sous
bassin versant 5 (station DIREN) ................................................................................. 66
Figure 34 – Premières simulations réalisées sur le sous bassin versant 17 en intégrant deux
rejets de stations d’épuration et des épandages sur les prairies.................................... 67
Figure 35 – Concentrations en E. coli simulées au point DIREN avec les rejets de STEP . 68
par le modèle AVSWAT ...................................................................................................... 68
Figure 36 – Flux simulés avec les rejets de STEP sur le sous bassin versant 17 par le
modèle AVSWAT ........................................................................................................ 69
Figure 37 – Flux simulés avec l’intégration d’épandages sur les prairies............................ 70
du sous bassin versant 17 ..................................................................................................... 70
Figure 38 – Flux simulés par le modèle AVSWAT : rejets de STEP & épandages............. 71
Figure 39 : Simulation d’un rejet de STEP en amont du bassin versant .............................. 72
et points de suivi intégrés dans le modèle ............................................................................ 72
Figure 40 : Concentrations en E. coli dans les eaux de rivières après le rejet d'une STEP en
amont du BV et évolution jusqu'à l'exutoire final ........................................................ 73
Figure 41 : Taux d’abattement moyen des bactéries fécales entre chaque point de suivi
intégrés au modèle........................................................................................................ 74
Figure 42 : Sous bassins versants utilisés pour l’application n°2......................................... 74
Figure 42 : Quantité de lisier produit par an et par sous bassins versants............................ 76
Figure 43 : Zones épandables et stations d’épuration présentes........................................... 76
sur les sous bassins versants 8bis, 10 et 17 .......................................................................... 76
Figure 44 : Concentrations en E. coli au point 8 selon les différentes simulations réalisées79
Figure 45 : Comparaison des concentrations simulées et observées sur le terrain au point 8
...................................................................................................................................... 80
Figure 46 : Flux en E. coli au point 8 selon les différentes simulations réalisées................ 81
Figure 45 : Simulation des flux d’E. coli arrivant à l’estuaire de Daoulas .......................... 84
5
Liste des tableaux
Tableau I : Caractéristiques des 13 communes incluses en partie dans le bassin versant de
l'estuaire de la rivière de Daoulas (Source : Amos, 2003b) ......................................... 11
Tableau II : Quelques records durant la période 1922-2000 à la station de Météo-France
Brest-Guipavas (Météo-France, 2007) ......................................................................... 12
Tableau III : Données météorologiques collectées dans les différentes stations.................. 13
(Période 01/01/2000 - 31/12/2006 et pas de temps journalier) ............................................ 13
Tableau IV : Principales caractéristiques hydrologiques de la rivière La Migonne sur la
période 1971-2004 (Source : DIREN Bretagne) .......................................................... 15
Tableau V : Classes d'altitudes du bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas ..... 16
Tableau VI : Classes des pentes du bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas.... 17
Tableau VII : Pourcentage de surface d'occupation du sol du bassin versant de l'estuaire de
la rivière de Daoulas selon Corine Land Cover............................................................ 18
Tableau VIII : Principales caractéristiques des stations d'épuration dont le rejet se situe dans
le bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas (Source : BMO et Amos, 2003b)
...................................................................................................................................... 22
Tableau IX : Caractéristiques des données disponibles pour le bassin versant de Daoulas. 27
Tableau X - Pluviométrie sur les 3 stations météorologiques ............................................. 41
Tableau XI : Paramètres et classement de sensibilité........................................................... 46
Tableau XII : Présentation des paramètres testés et choix des valeurs utilisées .................. 48
Tableau XIII : Critères d'efficacité du modèle avant calage ................................................ 49
Tableau XIV : Critères d'efficacité du modèle après calage ................................................ 52
Tableau XV: Critères d'efficacité du modèle pour la validation .......................................... 54
Tableau XVI : Critères d’efficacité pour le calage externe .................................................. 57
Tableau XVII Estimation de la contribution (par tête) en coliformes fécaux ...................... 59
de quelques espèces (Geldreich, 1966b). ............................................................................. 59
Tableau XVIII : Choix des paramètres permettant de caractériser les bactéries fécales...... 63
Tableau XIX : Effectif des cheptels par espèce et par sous bassin versant (DDAF 29) ...... 75
Tableau XX : Calcul théorique de la quantité de fèces produits par espèce ........................ 75
Tableau XXI : Calcul du nombre d’épandages par sous bassins versants pour la mise en
place du calendrier d’épandage .................................................................................... 77
Tableau XXII : Caractéristiques des STEP présentes sur le bassin versant de Daoulas ...... 77
Tableau XXIII : Répartition des mois de travail pour ce projet (BV de 113 km²)............... 83
6
I.
Avant-Propos
Ce travail se place dans le cadre des travaux réalisés dans le programme 2 de l’Ifremer
(Thème 2) : "Système d'Alarme Microbiologique". Il est financé par l'Ifremer et par
l'Agence de l'Eau Loire-Bretagne. Ce projet a reçu également le soutien de "Brest
Métropole Océane" qui nous a fourni les données disponibles sur la zone d'étude.
Ce travail a été effectué au Laboratoire de Microbiologie du Département EMP
(Environnement, Microbiologie et Phycotoxines) en collaboration avec l'UMR CNRS 6554
LETG (Géolittomer) et le Département DYNECO (Dynamiques de l'Environnement
Côtier), qui a développé un modèle hydrodynamique local sur l'estuaire de la rivière de
Daoulas.
II.
Contexte et objectifs
L'impact des activités humaines et agricoles sur les milieux aquatiques constitue une des
préoccupations majeures pour les gestionnaires de l'environnement dans la plupart des pays.
Au niveau européen, la Directive Cadre sur l'Eau (DCE) du 23 octobre 2000 fixe
explicitement un objectif de "bon état écologique" des différents milieux aquatiques de la
Communauté européenne, à atteindre à l'horizon 2015 (Ombredane et al., 2006).
D'une manière générale et jusque récemment, la dynamique des flux de contamination
fécale des bassins versants a fait l'objet de beaucoup moins d'attention que les autres
paramètres de qualité de l'eau. Que ce soit en France ou à l'étranger, il n'existe que peu
d'études dans ce domaine (Kay et al., 2005a; Kay et al., 2005b; Ribeiro and Araujo, 2002),
contrairement aux études sur la dynamique des nutriments (phosphore et azote) à l'échelle
du bassin versant et à leur effet sur l'eutrophisation des eaux douces et des écosystèmes
marins. Or ces flux de contamination fécale ont le plus souvent des conséquences
importantes sur la qualité du milieu récepteur. L'évaluation biologique de la qualité de l'eau
des cours d'eau est un élément indispensable pour les gestionnaires de l'environnement, et
son caractère essentiel est clairement mis en avant dans les textes réglementaires de la
DCE.
Ainsi, l'appréciation de l'importance des sources diffuses liées aux activités agricoles fait
partie des préoccupations de la réglementation européenne (DEFRA, 2002; DEFRA, 2003).
Des études ont montré que les rivières sont souvent d'importantes sources de contamination
fécale qui peuvent affecter la qualité des eaux de baignade (Wyer et al., 1998; Wyer et al.,
1996). Cette dernière ne répond alors plus aux critères européens (Directive 76/160/EEC).
Des études récentes mentionnent les problèmes liés aux ruissellements des eaux, à
l'épandage, voire à des rejets d'eaux brutes lors d'évènements climatiques (Pommepuy et al.,
2005).
En Europe, la nouvelle réglementation européenne de la DCE, souligne la nécessité de
limiter les apports en coliformes fécaux pour la préservation des eaux de baignade, précise
les profils des indicateurs fécaux et définit les mécanismes pour contrôler leur
concentration dans les bassins versants. Cette nouvelle réglementation souligne très
fortement la nécessité de développer des modèles capables de prédire les flux fécaux issus
des bassins versants, comme cela est réalisé pour les nutriments (DEFRA, 2002; DEFRA,
7
2003). Cette démarche doit prendre en compte la complexité des différents usages présents.
Les autorités compétentes des Etats sont dans l'obligation légale d'élaborer des plans à
l'échelle du bassin versant, pour réduire les concentrations en indicateurs fécaux par une
surveillance des points de pollution diffuse ou ponctuelle (DCE, article 10). Dans la
plupart des pays européens, il existe un réel manque de données sur lesquelles baser une
approche globale, et peu d'études existent sur l'impact combiné de décharges ponctuelles
(par exemple des rejets de stations d'épuration) et de pollutions diffuses à partir de
l'agriculture. L'influence du bassin versant tout entier sur la qualité biologique des
écosystèmes aquatiques n'est évoquée que depuis une quinzaine d'années (Ward, 1989;
Zalewski and Robarts, 2003).
Actuellement, l'étude de la qualité des eaux de baignade et de l'impact des différents
événements pluvieux peut être abordée à l'aide des outils de modélisation (Falconer and
Lin, 1997; Fiandrino et al., 2003; Kay et al., 2005b; Pommepuy et al., 2004). Ces modèles
nécessitent d'avoir des informations pertinentes sur les flux issus des bassins versants, la
survie des microorganismes en mer et les phénomènes de dispersion et de dilution dans la
zone côtière (Anonymous, 2005). Des études récentes réalisées en Europe et
particulièrement en Grande Bretagne ont mis en valeur l'intérêt d'une nouvelle approche de
l'étude des concentrations en E. coli sur les bassins versants. Ces flux traditionnellement
évalués par les mesures simultanées des concentrations dans l'eau et des mesures débits,
sont évalués à partir des usages des sols sur les bassins versants (Crowther et al., 2001)
De récentes études, portant sur l'évaluation des flux de contamination fécale au niveau des
eaux des zones côtières durant la saison de baignade (mai-septembre) ont montré également
que, lors des conditions de hautes eaux, les eaux de surface présentent de fortes
concentrations en pollution dans certains bassins versants. Ces dernières sont dues
essentiellement aux décharges des réseaux d'assainissement (Kay et al., 1999; Wyer et al.,
1997).
La délimitation des territoires en bassins versants est aujourd'hui largement utilisée comme
le principal descripteur permettant de déterminer l'origine des pollutions. Les hydrologues
privilégient l'approche bassin versant intégrant tous les processus hydrologiques et
biogéochimiques qui interviennent entre la pluie et l'exutoire du bassin, influencés aussi
bien par le milieu physique que par les actions anthropiques (Grimaldi et al., 2006).
Cependant, les hétérogénéités spatio-temporelles des usages du sol, les caractéristiques
physiographiques du milieu et la variation des processus hydrologiques à l'échelle de ces
bassins versants rendent l'étude de ces systèmes complexe et impliquent l'utilisation d'outils
performants.
Depuis ces dernières années, et avec le développement de l'informatique, plusieurs modèles
hydrologiques ont été mis en place pour calculer les flux de transfert de pollution depuis la
parcelle jusqu'au réseau hydrographique. L'association de ces modèles avec les SIG
(Système d'Information Géographique) a permis d'intégrer la composante spatiale dans
l'évaluation de ces flux à l'échelle des bassins versants. Le modèle agro-hydrologique
SWAT a été appliqué et validé en terme de débit, de transport de sédiment et de nutriments
sur plusieurs bassins versants caractérisés par des localisations géographiques, des
conditions et des pratiques culturales différentes (Bioteau et al., 2002; Kirsch et al., 2002;
Saleh et al., 2000; Santhi et al., 2001a; Santhi et al., 2001b; Spruill et al., 2000). De récents
travaux (Parajuli et al., 2006; Sadeghi and Arnold, 2004) ont permis de tester la capacité de
8
ce modèle à étudier la dynamique des flux de contamination fécale à l'échelle du bassin
versant. Les résultats obtenus à l'issue de ces travaux sont très encourageants. Baffaut et
Benson (2003) ont évalué la charge bactérienne totale maximale journalière du bassin de
Shoal Creek, situé au Sud-Ouest de Missouri, à l'aide du modèle SWAT/Sous-modèle
microbien. Ils ont calé et validé le modèle en utilisant les données de concentration en
coliformes fécaux des échantillons prélevés une fois par semaine durant 18 mois. En
utilisant la méthode d'analyse fréquentielle et celle de déviation standard, les résultats des
concentrations bactériennes calculées ont été validés à 70 %.
La problématique de cette présente étude est principalement d'évaluer le rôle que peut avoir
le bassin versant, à travers l'ensemble de ses caractéristiques (physiques mais aussi usages
des sols), vis-à-vis de la dynamique des flux de contamination fécale et de leur impact sur
la zone littorale. Nous cherchons à répondre aux questions suivantes : Peut-on mettre en
relation les variations des concentrations en E. coli des eaux de surface avec la variabilité
spatiale des caractéristiques physiques du bassin versant et des pratiques résultant des
divers usages présents au sein du bassin ? Est-ce que ces variations peuvent être modélisées
? Peut-on déterminer les zones à risque et tester des scénarios d'évolution des usages des
sols et de leurs impacts sur la zone littorale ?
9
III. Présentation du site d’étude
Le site sélectionné pour cette étude, en raison des données disponibles, est le bassin
versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas situé en Bretagne dans le Finistère Nord
(figure 1). Il draine une surface totale de 113 km² et sa rivière principale est La Mignonne
(12 km de long). 13 communes sont incluses en partie dans le bassin versant (figure 1). Les
superficies de ces communes, le pourcentage de la superficie communale incluse dans le
bassin versant et le pourcentage du bassin versant pour chaque commune sont détaillés dans
le tableau I.
Figure 1 : Localisation du bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas
De nombreuses descriptions du bassin de l'estuaire de la rivière de Daoulas ont été faites
(parmi les plus récentes : (Amos, 2003a; Amos, 2003b)). De plus, le Syndicat de l'Elorn et
de la rivière de Daoulas a effectué, en 2006, un atlas cartographique et une étude retraçant
l'état des lieux des milieux et des usages dans le cadre du SAGE (Schémas d'Aménagement
et de Gestion des Eaux) de l'Elorn. Nous reprenons ici les principaux éléments utiles à notre
étude.
10
Tableau I : Caractéristiques des 13 communes incluses en partie dans le bassin versant de
l'estuaire de la rivière de Daoulas (Source : Amos, 2003b)
Superficie
communale (ha)
% de la commune dans
le bassin versant
% du bassin versant
dans la commune
Daoulas
570
98.8
5
Dirinon
3290
37.8
11
Irvillac
2968
63.8
16.7
La Martyre
1836
58.4
9.5
Le Tréhou
2323
97.5
20
Logonna-Daoulas
1253
23.9
2.7
Loperhet
2068
11.5
2.1
Pencran
897
0.2
0
Ploudiry
2781
23.8
5.8
Saint-Eloy
1255
29.6
3.3
Saint-Urbain
1525
100
13.5
Sizun
5905
3.4
1.8
Tréflévénez
976
100
8.6
Communes
III.1 Climatologie
Le climat est de type océanique tempéré. Malgré un relief de collines bien dessinées, les
courants et les vents marins adoucissent les variations diurnes et saisonnières des
températures qui ne connaissent ni les fortes gelées et neiges abondantes des climats
continentaux, ni la canicule des étés méditerranéens. Le soleil brille assez fréquemment de
la fin du printemps au début de l'automne au point de dépasser, certains mois, la barre des
200 heures. Les pluies, quoique fréquentes, y sont peu abondantes. Les vents, fréquents et
souvent forts, apparaissent sur de longues périodes dans des directions dominantes. Sur
l'ensemble de l'année, et surtout en automne et en hiver, ces vents sont surtout orientés
ouest/sud-ouest et sont d'origine océanique. De plus, les vents de nord-ouest et surtout de
nord-est sont également très présents au printemps et en été (Troadec and Le Goff, 1997).
La moyenne des températures (de 1969 à 2004) à la station météorologique de BrestGuipavas (altitude 96 m) est de 11.3 °C ; les moyennes mensuelles varient entre 6.8 °C
pour janvier et 16.8 °C pour août, soit un écart de seulement 10° C entre le mois le plus
froid et le mois le plus chaud.
Le tableau II présente quelques records enregistrés, à la même station, sur la période 19222000.
Le régime pluviométrique du bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas est
caractéristique des climats océaniques. Les hauteurs moyennes annuelles varient de 700
mm (littoral) à plus de 1400 mm (Monts d'Arrée). Ce sont des pluies de faible intensité
(dominance de crachins). On distingue deux saisons de précipitations différentes : Les mois
11
d'octobre à mars sont marqués par le passage des perturbations océaniques. Ces
précipitations dites "efficaces" contribuent à la réalimentation des nappes. Les mois d'avril
à septembre sont caractérisés par des pluies très irrégulières. Ces pluies sont dites
"inefficaces" car elles ne compensent pas l'évapo-transpiration de la végétation. La
variabilité interannuelle est importante. Les années sèches et années pluvieuses peuvent se
succéder en désordre avec des différences importantes. A la station de Brest-Guipavas,
l'année la plus arrosée (1586 mm en 1960) contraste avec, 13 années plutôt, l'année la plus
sèche (752 mm en 1953). Le bassin peut connaître de longues périodes sans pluie
importante, comme ce fut, en particulier, le cas des sécheresses exceptionnelles de 1976 et
de 2003.
Tableau II : Quelques records durant la période 1922-2000 à la station de Météo-France
Brest-Guipavas (Météo-France, 2007)
Température la plus basse
-14 °C
Jour le plus froid
28/01/1974
Année la plus froide
1963
Température la plus élevée
35.2 °C
Jour le plus chaud
12/07/1949
Année la plus chaude
1989
Hauteur maximale de pluie en 24 h
56.4 mm
Jour le plus pluvieux
05/08/1962
Année la plus sèche
1953
Année la plus pluvieuse
1960
III.2 Données météorologiques
Les données météorologiques disponibles sur le bassin versant de l'estuaire de la rivière
de Daoulas et qui vont servir à cette étude sont issues du réseau de Météo-France. La figure
2 donne l'emplacement des stations par rapport au bassin. Le tableau III résume les
paramètres météorologiques collectés dans les différentes stations.
12
Figure 2 : Emplacement des stations météorologiques de Météo-France par rapport au
bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas
Tableau III : Données météorologiques collectées dans les différentes stations
(Période 01/01/2000 - 31/12/2006 et pas de temps journalier)
Paramètres
Brest-Guipavas
(29075001)
Pluviométrie
X
Température (Max, Min)
Humidité relative moyenne de
l'air
X
Rayonnement solaire
X
Vitesse du vent
X
Stations
Lanvéoc
Sizun
(29120001) (29277001)
X
X
X
X
St Ségal S A
(29263002)
X
X
X
III.3 Données de débit
En ce qui concerne les données de débit, il existe, sur la rivière principale La Mignonne
du bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas, une station (J3514010) gérée par la
DIREN Bretagne ayant une longue série d'observation (figures 1 et 4).
13
Echelle
limnimétrique
Sens de l’écoulement
Tube en PVC
contenant le
capteur de
pression
Equipements
Vue en aval de la station
Figure 3 : Photographies de la station hydrométrique sur La Mignonne à Irvillac
(Pont Mell)(code : J3514010)
III.4 Géologie
Il est intéressant de connaître la nature des sols présents dans le bassin versant, ce qui
permet de comprendre le tracé de la rivière, le déplacement ou la déformation du lit et de
qualifier les capacités de saturation des sols (aspect important pour l'évaluation du
ruissellement).
Le bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas est couvert par deux feuilles
géologiques à l'échelle 1/50 000 du BRGM : feuille n°275 Le Faou et feuille n°239
Landerneau (BRGM). Cette dernière feuille est en cours d'élaboration. La couche
d'information concernant la géologie a été donc créée uniquement à partir de la
numérisation de la première feuille scannée et géoréférencée.
Les terrains géologiques qui constituent le bassin versant correspondent à des formations
sédimentaires indurées datant essentiellement du Paléozoïque (du Silurien : 415 Millions
d'années (Pridoli) à la fin Dévonien : 365 Millions d'années (Frasnien)). Il s'agit d'une
alternance de formations de schistes (schistes et quartzites de Plougastel (Siluro-Dévonien),
schistes et calcaires de l'Armorique (Dévonien), le groupe de Traon (schistes, grès et
calcaires dévoniens), schistes de Traonliors, schistes de l'Armorique, du Faou et de Ren-arC'hrank (Gédinnien supérieur - Emsien)) et de grès (grès de Coasquellou (dévonien), grès
de Landevennec (Gédinnien)) (figure 4). Ces roches sont localement recouvertes par des
formations géologiques plus récentes et meubles (dépôt de pente, dépôts de fond de vallées,
alluvions anciennes et récentes) occupant essentiellement les fonds de vallées des cours
d'eau (formations périglaciaires).
Il existe également des formations filoniennes (Microgranites, lamprophyres) dues au
nombre important de failles (NW-SE et EW) présentes sur ce secteur.
14
Figure 4 : Carte géologique du bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas
III.5 Hydrologie
L'hydrologie du bassin versant est très liée à la pluviométrie saisonnière, elle comporte
une période de forts débits (d'octobre à avril-mai) et une période de faibles débits ou étiage
(de juin à septembre). Les principales caractéristiques hydrologiques de la rivière La
Mignonne sur la période 1971-2004 sont résumées dans le tableau IV. En période de hautes
eaux, l'influence des eaux de ruissellement et des écoulements retardés sur les débits
observés est largement majoritaire (> 60 %). Cette situation s'inverse en période d'étiage
avec une prédominance des écoulements souterrains. En étiage sévère, les écoulements
lents en provenance du réservoir souterrain inférieur peuvent représenter la totalité des
débits mesurés dans les cours d'eau. Ces écoulements lents amortissent ainsi les variations
climatiques.
Tableau IV : Principales caractéristiques hydrologiques de la rivière La Migonne sur la
période 1971-2004 (Source : DIREN Bretagne)
Module interannuel (m3/s)
1.47
Débit spécifique annuel moyen (l/s.km²)
21.1
3
Débit mensuel d'étiage QMNA5 (m /s)
0.15
Débit spécifique mensuel d'étiage (l/s.km²)
2.1
3
Débit journalier de crue de période de retour décennale QJ10 (m /s)
3
Débit instantané de période de retour décennale QI10 (m /s)
21
31
15
III.6 Topographie
Les données altimétriques ont été tirées du MNT généré, sous le logiciel ArcView, sur la
base des courbes de niveau et des points cotés de la BD ALTI® de l'IGN. Ce modèle est en
fait une grille régulière d'altitudes dont les mailles sont des carrés. A titre d'exemple, nous
avons généré le MNT de 50 m de côté. La répartition d'altitudes (en 5 classes) est illustrée
par la figure 1 et le tableau V.
De ce MNT, nous avons extrait les pentes qui ont été regroupées en trois classes (figure
VI). Le bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas est caractérisé par des pentes
relativement faibles (tableau VI).
Figure 5 : Carte des pentes du bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas
Tableau V : Classes d'altitudes du bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas
Classes (m)
Superficies (km²)
Superficies (%)
0 - 50
19.437
17.19
50 - 100
42.861
37.91
100 - 150
36.469
32.26
150 - 200
13.830
12.23
200 - 250
0.345
0.30
250 - 298
0.123
0.11
16
Tableau VI : Classes des pentes du bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas
Classes (m)
Superficies (km²)
Superficies (%)
0-2
26.648
23.57
2-4
35.878
31.73
4-6
23.723
20.98
6-8
12.340
10.91
8 - 10
6.371
5.64
> 10
8.099
7.16
III.7 Données d'occupation du sol
La figure 6 illustre la nature de l'occupation sur le bassin versant de l'estuaire de la
rivière de Daoulas. Ces données sont issues de la base de données "Corine Land Cover"
(2000) au format vecteur. Nous disposons par ailleurs, de la BD ORTHO® de l'IGN
relative au bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas contenant les photographies
aériennes couleurs (mission 2000) avec une résolution au sol de 50 cm. Le tableau 7 résume
le pourcentage de surface de chacune des classes d'occupation du sol du bassin versant de
l'estuaire de la rivière de Daoulas selon la nomenclature de Corine Land Cover. Nous
constatons d'après ce tableau que l'agriculture est très présente sur le bassin versant. Nous
dénombrons 160 exploitations (toutes activités confondues), dont 68 sont des installations
classées agricoles soumises à déclaration et/ou autorisation, réparties sur 7004 ha de SAU
(Surface Agricole Utile), soit 62 % de la surface du bassin versant.
Les plans d'épandage, les sièges d'exploitations des éleveurs et les données PAC 2005 ont
été récupérés auprès de la DDAF (Direction Départementale de l'Agriculture et de la Forêt
du Finistère). Les figures 7 et 8 donnent respectivement les plans d'épandage des effluents
d'élevage relevant des installations classées et une idée de l'utilisation de la SAU en 2006.
La figure 9 donne l'emplacement des sièges d'exploitations du bassin versant par type
d'élevage relevant des installations classées et les sièges d'exploitations des producteurs
laitiers ne relevant pas du régime des installations classées. Nous disposons également des
données du RGA (Recensement Générale Agricole de 2000) par commune.
17
Figure 6 : Occupation du sol du bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas
Tableau VII : Pourcentage de surface d'occupation du sol du bassin versant de l'estuaire de la
rivière de Daoulas selon Corine Land Cover
Nomenclature Corine Land Cover
Bassin versant (113 km²)
Zones urbanisées
2.84
Zones industrielles ou commerciales
0.23
Espaces verts artificialisés, non agricoles
0.90
Terres arables hors périmètres d'irrigation
34.92
Prairies
4.42
Zones agricoles hétérogènes
40.20
Forêts
12.13
Milieux à végétation arbustive et/ou herbacée
4.36
18
Figure 7 : Plans d'épandage des effluents d'élevage relevant des installations classées (source : DDAF, 2006)
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Figure 8 : Vue globale de l'utilisation de la SAU en 2006 (source : DDAF, 2006)
Erreur ! Il n'y a pas de texte répondant à ce style dans ce document.
Figure 9 : Emplacement des sièges d'exploitations par type d'élevage des installations
classées et des sièges d'exploitations des producteurs laitiers ne relevant pas du régime des
installations classées (source : DDAF, 2006)
III.8 Données de texture du sol
En ce qui concerne l'information sur la pédologie, il n'existe pas de carte pédologique sur
notre zone d'étude avec une échelle adéquate pour la modélisation. La seule carte disponible
est celle du Finistère à l'échelle 1/1 000 000. Pour accéder à une information pédologique plus
fine, nous avons exploiter les différents profils de sol qui ont été effectués par les différentes
mairies dans le cadre des études de zonages d'assainissement. Ces profils présentent des
informations intéressantes sur la profondeur, le type et la texture du sol et nous avons jugés
utile de les exploiter. Le triangle de texture des sols sera également utilisé pour compléter
l'information concernant la conductivité hydraulique du sol en fonction du pourcentage du
sable, d'argile et de limon. Cette base de données sera utilisée par le logiciel de modélisation
AVSWAT.
III.9 Assainissement
Sur les 13 communes du bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas, 6 (Daoulas,
Dirinon, Irvillac, La Martyre, Ploudiry et Saint-Urbain) possèdent un assainissement collectif
de type lagunage naturel ou boues activées (figure 10). Les rejets de leur station d'épuration se
situent sur notre bassin versant. Les principales caractéristiques de ces stations d'épuration
sont résumées dans le tableau VIII.
Les deux communes de Tréflévénez et de Saint-Eloy, dont leur bourg se situe sur le bassin
versant, ne disposent pas de dispositif d'assainissement collectif.
21
Figure 10 : Localisation des stations d'épuration sur le bassin versant de l'estuaire de la
rivière de Daoulas
Tableau VIII : Principales caractéristiques des stations d'épuration dont le rejet se situe dans le
bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas (Source : BMO et Amos, 2003b)
Communes
Population
totale
Daoulas
1794
Dirinon
Type de
station
d'épuration
Année
de mise
en
service
Capacité
nominale
(en E.H.*)
Capacité
réelle
(en E.H.)
Population
Milieu
raccordée récepteur
(en E.H.)
(rejet)
Lagunage
naturel
1985
1500
1200
1600
Estuaire
de la
rivière de
Daoulas
2342
Lagunage
naturel
1989
1700
1280
900
Ruisseau
de
Kerverrot
Irvillac
1011
Lagunage
naturel
1984
600
450
525
Rivière de
Lohan
La Martyre
596
Lagunage
naturel
1991
350
-
288
Ruisseau
de Poul
broc'h
Ploudiry
809
Boues activés 1995
700
460
580
Ruisseau
Roc'h
Glaz
Lagunage
naturel
800
-
680
Ruisseau
Le Ster
Saint-Urbain 1200
1975
* E.H. = Equivalent Habitant
22
III.10
Activité conchylicole
L'estuaire de la rivière de Daoulas est un siège important pour l'activité conchylicole. En
effet, nous dénombrons 50 concessions au niveau de l'estuaire réparties sur 55 ha. Nous
retrouvons également des pécheurs de palourdes (Ruditapes decussatus et Ruditapes
philippinarum) au niveau de la baie de Lanveur (figure 11).
Il faut signaler que l'estuaire de la rivière de Daoulas a été confronté à plusieurs reprises à des
pics de pollution microbiologique voire à la fermeture des zones. C'était le cas par exemple en
décembre 2002 et en septembre 2006.
Figure 11 : Cadastre conchylicole de l'estuaire de la rivière de Daoulas
III.11
Réseaux existants de surveillance de la qualité des eaux
Dans le secteur d'étude, il existe différents types de suivi effectués par divers organismes.
La localisation des points de prélèvement en vue de déterminer la qualité des eaux est donnée
par la figure 12. Ces points de suivi sont ceux de l'Ifremer - REMI (Réseau de contrôle
Microbiologique), de BMO dans le cadre du contrat de baie, de la DDE du Finistère et de la
DIREN.
La plupart des suivis de ces organismes est effectué de manière régulière sans prendre en
compte les conditions climatiques. Les paramètres mesurés sont divers (température de l'eau,
conductivité, pH, oxygène dissous, matières en suspension, matières organiques et oxydables
(KMnO4, COD, DBO5), éléments nutritifs (SiO2, NO3, NH4, NO2, PO4 et phosphore total),
23
chlorophylle a, micro-organismes (E. coli, entérocoques) et micropolluants (pesticides)). La
fréquence de mesures varie en fonction des objectifs de chacun. Le réseau Ifremer - REMI est
destiné à la surveillance da la qualité sanitaire des eaux des zones de productions
conchylicoles. Les analyses sont mensuelles et le réseau compte deux points d'analyse entre la
baie de Lanveur et l'Anse du Moulin du Pont, où la teneur en E. coli est mesurée dans la chair
et le liquide intervalvaire des huîtres (point n°18038022) et des palourdes (points
n°18038031).
Figure 12 : Localisation des points de suivi de la qualité des eaux
24
IV. Matériels et Méthodes
IV.1 Campagnes de terrain : dénombrement des Escherichia coli et mesure des débits
Des campagnes de prélèvement et de mesures ont été réalisées chaque semaine sur 15
points répartis sur l'ensemble du bassin versant (figure 13). Sur ces points, un échantillon
d’eau est prélevé pour l’analyse d’E. coli et une mesure de débit est effectuée. De plus, des
campagnes sur 48 points ont été réalisées exceptionnellement en fonction des évènements
météorologiques particuliers (fortes pluies) et seul un échantillon d’eau est prélevé afin de
suivre la contamination microbiologique.
Figure 13 : Localisation des points de prélèvements et de mesure de débit
IV.1.1 Mesure de débit
Différentes méthodes sont utilisées pour estimer le débit en fonction des caractéristiques de
chaque station. En effet, lorsque le lit le permet (profondeur et largeur suffisante), un Petit
Moulinet C2, développé par la société A.OTT KEMPTEN (compteur d'impulsions : Z 210),
est utilisé. Ce débitmètre est prévu pour des mesure de vitesses comprises entre 2,5 cm/s et 5
m/s. L'appareil, composé d'une hélice dont la vitesse de rotation dans l'eau est reliée à la
vitesse d'écoulement selon des formules linéaires, est fixé sur une perche et associé à un
compte-tours (IFREMER). Le jaugeage du débit est réalisé par la mesure du courant (pendant
30 secondes) en plusieurs points d'une section transversale et de sections verticales.
25
Lorsque le jaugeage au moulinet ne peut pas être effectué en raison de vitesses et de
profondeurs excessives ou trop faibles, l'estimation des vitesses d'écoulement est réalisée soit
avec un flotteur, soit avec un colorant. Ces méthodes permettent uniquement la mesure des
vitesses de surface.
IV.1.2 Analyse d'E. coli
Les prélèvements d'eau sont effectués dans des flacons en plastique de 100 ml. Les
échantillons sont conservés dans une glacière, contenant des blocs réfrigérants,
immédiatement après le prélèvement et jusqu'au moment de l'analyse, réalisée par le
laboratoire IDHESA (Institut Départemental d'analyses, de conseil et d'expertise en Hygiène
alimentaire, Eau et environnement et Santé Animale). Le dénombrement des E. coli s'effectue
selon la méthode normalisée par microplaque (norme NF EN ISO 9308 -3) et la limite de
détection est de 38 cfu/100 ml.
IV.2 Collecte des données
Les données concernant le bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas ont été
récoltées auprès des différents partenaires du projet (Brest Métropole Océane, DDAF, DIREN
Bretagne, Météo France, IGN, BRGM, Mairies, Communauté de communes du Pays de
Landerneau-Daoulas). Elles sont détaillées dans le tableau IX.
26
Tableau IX : Caractéristiques des données disponibles pour le bassin versant de Daoulas
Caractéristiques
Echelle ou
Format
résolution
Numérique 1/25 000
SCAN 25
Vecteur
1/25 000
BD TOPO
Numérique
50 cm
BD ORTHO
5m
Courbes de niveaux de la Vecteur
BD ALTI
Raster
50 m
MNT de la BD ALTI
Raster
Pentes
Vecteur
1/100 000
Occupation du sol
Numérique 1/50 000
Cartes géologiques
Vecteur
1/50 000
Géologie
Profils de sols
Papier
Plans d’épandage, sièges Numérique
d’exploitations et données
PAC 2006
Pluviométrie,
température, vitesse du
vent, radiation solaire,
humidité
Débit
Provenance des données
Commentaires
Mise à disposition (convention BMO)
Mise à disposition (convention BMO)
Mise à disposition (convention BMO)
Achetées à l’IGN
Cartes topographiques
Achetées à l’IGN
Dérivées du MNT
Achetées à l’IFEN
Achetées au BRGM
Photographies aériennes orthorectifiées (2000)
Programme Corine Land Cover
Digitalisées à partir des cartes géologiques du
BRGM
Mise à disposition par les mairies et la Etude de zonage d’assainissement ou ors d’une
Communauté de communes du Pays de installation nouvelle ou d’une rénovation dans
Landerneau-Daoulas
le cadre du SPANC
Achetées à la DDAF
Achetées à Météo France
Pas de temps journalier
DIREN Bretagne
Station J3514010 (La Mignonne à Irvillac),
pas de temps journalier
27
IV.3 Mise en forme et numérisation
Etant donné la différence des sources d'origine de ces données, le système de
géoréférencement a été homogénéisé et le Lambert I Zone Nord est utilisé.
Avant leur utilisation, un travail de mise en forme, de numérisation/digitalisation et
d'harmonisation a été nécessaire sur certaines données. C'est le cas pour la BD ALTI de l'IGN,
les données géologiques et les données pédologiques.
Le réseau hydrographique, la limite du bassin versant et les points côtés ont également été
numérisés à partir des cartes topographiques SCAN 25 de l'IGN.
De plus, une nouvelle couche d’information géographique a été créée pour visualiser
l’utilisation du sol à l’échelle de la parcelle sur l’ensemble du bassin versant de l’estuaire de
la rivière de Daoulas. Ceci a nécessité la numérisation de l’ensemble des parcelles à partir
d’orthophotographies aériennes ainsi que la détermination du type d’usages du sol. Ces
derniers ont été choisis à partir des codes du programme Corine Land Cover et sont les
suivants : zones urbaines ou artificielles, forêts, prairies, cultures permanentes (sapins et
vergers), terres arables et surfaces en eau. Ce travail nous a permis de travailler avec une
précision beaucoup plus grande comme le montre les figures 14 et 15.
Figure 14 : Occupation du sol d’après le programme Corine Land Cover
28
Terres arables
Figure 15 : Occupation du sol numérisée à la parcelle
IV.4 Modélisation
Pour évaluer les impacts, quantitatifs ou qualitatifs, de l'action de l'homme sur la ressource
en eau, la modélisation est l'une des méthodes les plus utilisées en sciences de
l'environnement. En effet, un modèle est une représentation simplifiée de la nature. Il a pour
objet de créer une représentation de la réalité, à partir d'hypothèses sur la hiérarchisation des
processus et des facteurs de contrôle, qui va permettre de transposer et d'extrapoler les
observations disponibles, de tester les lois de fonctionnement et enfin d'élaborer des scénarios
(Durand et al., 2006).
IV.4.1 Typologie des modèles
Selon Singh (1995) in (Indarto, 2002), il existe différents types de modèles : global ou
distribué, déterministe ou stochastique. De plus, il est possible de distinguer également les
modèles empiriques ou conceptuels.
- Modèle distribué ou global
Dans un modèle global ou " boîte noire ", le bassin versant est considéré comme une entité
unique. Les équations de ce modèle, souvent des équations différentielles ordinaires, relient
les entrées et les sorties sans chercher à se rapprocher d'une loi physique (Gnouma, 2006).
Elles décrivent la dynamique des processus et ne prennent pas en compte la variabilité
spatiale. Les avantages de ces modèles sont leur simplicité de mise en œuvre et le nombre
limité de paramètres qu'ils utilisent en entrée. Par contre, les défauts des modèles globaux
tiennent aux risques d'extrapoler dangereusement les épisodes extrêmes et d'homogénéiser les
29
débits en dépit des variations climatiques avec des chroniques insuffisantes et de laisser de
coté les influences des modifications anthropiques qui peuvent intervenir sur les écoulements
d'un bassin versant (Lomakine, 2005).
Un modèle distribué tient compte explicitement de la variabilité spatiale des processus et/ou
des entrées et/ou du forçage atmosphérique et/ou des caractéristiques du bassin(Indarto,
2002). Ces modèles permettent de simuler l'évolution du système, et donc du bassin versant et
des écoulements, en tout point et en tout instant (Lomakine, 2005). En plus de la description
de la situation passée, ils peuvent également tester des scénarios futurs (Gnouma, 2006). Le
défaut des modèles distribués est le volume de données nécessaires pour son implémentation,
ce qui le rend peu opérationnel. Les difficultés se posent, d'une part, au niveau de la collecte
des nombreuses informations et, d'autre part, au moment de la phase de calage du modèle.
Souvent, le modèle n'est pas complètement distribué car certains composants du système sont
globalisés, il s'agit alors de modèle semi-distribué. Ces modèles tiennent compte de la
variabilité spatiale et ne demandent pas un volume de données trop important, ils allient donc
simplicité de mise en œuvre et représentation fiable de la réalité.
L'obtention des différentes unités spatiales repose sur deux concepts (Payraudeau, 2002) :
- La définition d'unités hydrologiques homogènes appelées HRU (Hydrologic Response
Unit) : ces HRU sont obtenues par croisement des caractéristiques topographiques (pente,
orientation…) et de caractéristiques d'occupation du sol, de pédologie et de géologie.
- La définition d'unités reposant sur la structure du réseau hydrographique : ce dernier est
essentiel étant donné que c'est à partir de celui-ci que sont extraits les sous-bassins.
- Modèle déterministe ou stochastique
Un modèle déterministe suppose que les variables d'entrée et les paramètres du système sont
exactement connus. La plupart des modèles sont déterministes, c'est-à-dire qu'une série de
valeurs d'entrées et de paramètres est utilisée pour générer une série de sortie.
Grayson et Blöschl (2000) indiquent que "dans un modèle stochastique, la plupart (ou la
totalité) des entrées et des paramètres sont représentés par leur distribution statistique plutôt
que par une valeur unique. On obtiendra une série de sorties du modèle. On peut aussi avoir
une représentation stochastique partielle. L'approche stochastique est souvent utilisée dans
l'analyse de la sensibilité et de l'incertitude du modèle " (Grayson and Blöschl, 2000).
- Modèle empirique ou conceptuel
Etant donné la complexité des processus de cheminement d'une goutte de pluie tombée sur le
bassin versant jusqu'à l'exutoire, il est essentiel de réaliser une simplification en le
décomposant en sous-processus.
Les modèles empiriques cherchent à reproduire la dynamique des variables de sortie en
fonction des variables d'entrée sans tenter de décrire les processus élémentaires. Un exemple
de modèle empirique est la formule débit = a.(pluie)b, où a et b sont des coefficients
déterminés par une régression effectuée sur les mesures pluie-débit (Indarto, 2002).
Les modèles conceptuels considèrent le bassin versant comme un assemblage de réservoirs
interconnectés.
Cette synthèse des informations sur les modèles existants nous a amené à définir le modèle
adéquat pour cette étude. Le choix s'est donc porté sur un modèle semi-distribué déterministe
conceptuel, AVSWAT, qui est présenté dans le paragraphe suivant.
30
IV.4.2 Modélisation agro-hydrologique avec le modèle AVSWAT
Le modèle SWAT (Soil and Water Assessment Tool) est développé par l'Agricultural
Research Service (ARS) de l'USDA (United State Department of Agriculture) et est
disponible sur le site Internet : http://www.brc.tamus.edu/swat/arcswat.html. AVSWAT
correspond au modèle SWAT2005 couplé au logiciel ArcView 3.2 d'ESRI.
L'objectif de ce modèle est de prévoir l'impact des pratiques et de l'occupation du sol sur l'eau,
les sédiments et les rendements des apports agricoles sur de larges bassins versants
caractérisés par des hétérogénéités spatiales du sol et des usages (Neitsch et al., 2002 in
Lomakine, 2005).
A partir des données d'entrée, AVSWAT modélise les écoulements de l'eau, la percolation,
l'évapotranspiration ainsi que le transport des sédiments, la croissance des végétaux et le cycle
des nutriments (Lomakine, 2005; Saleh et al., 2000).
Les deux composantes principales caractérisant ce modèle agro-hydrologique est la
délimitation spatialisée des bassins versants et la définition des HRU (Hydrologic Response
Unit) sur ces bassins versants. Les HRU sont basées sur la combinaison de l'occupation du
sol, la pédologie et la délimitation des sous bassins. L'objectif est d'obtenir la plus petite unité
homogène pour déterminer le comportement des écoulements (Figure 16) (Lomakine, 2005).
Figure 16 - Méthode de définitions des HRU (Boiteau et al., 2003 in Lomakine, 2005)
31
•
Les processus hydrologiques simulés par AVSWAT
Afin d'évaluer les mouvements de sédiments, pesticides, nitrates ou bactéries au sein du
bassin versant, il est nécessaire de définir le cycle hydrologique qui contrôle les mouvements
de l'eau à travers les chenaux d'écoulements de la source à l'exutoire.
Le cycle hydrologique simulé par AVSWAT est basé sur l'équation de bilan de l'eau
suivante :
SWt = SW0 + Σ( Rday − Qsurf − E a − Wseep − Q gw )
avec SWt : quantité finale d'eau dans le sol (en mm)
SW0 : quantité initiale d'eau dans le sol (en mm)
Rday : précipitation totale (en mm)
Qsurf : ruissellement total (en mm)
Ea : évapotranspiration totale (en mm)
Wseep : quantité d'eau du sol entrant dans la zone non saturée (en mm)
Qgw : quantité d'eau retournant dans le sol (en mm)
Les processus actifs rentrant en jeu dans le cycle de l'eau modélisé par AVSWAT sont
l'infiltration, l'évapotranspiration, le prélèvement par les végétaux, l'écoulement latéral et
l'écoulement vers les horizons inférieurs (Bioteau et al., 2003 in Lomakine, 2005) (Figure 17).
Figure 17 - Composantes hydrologiques du modèle AVSWAT
adapté de (Eckhardt and Arnold, 2001)
32
Dans AVSWAT, les précipitations fournissent l'énergie nécessaire aux mouvements de l'eau
en surface et dans le sol ainsi qu'au transport des sédiments et des nutriments. Les
précipitations sous forme liquide et la fonte de neige sont d'abord séparées entre ruissellement
et infiltration à l'aide de la méthode du numéro de courbe du Soil Conservation Service (SCS).
Cette méthode attribue un numéro de courbe (CN : Curve Number) à chacune des HRU selon
le groupe hydrologique du sol, l'utilisation du sol ainsi que les pratiques agricoles. Les
numéros de courbe sont ensuite ajustés de façon journalière en fonction du CN de la journée
précédente et du contenu en eau du sol (Michaud et al., 2006). Le SCS Curve Number varie de
manière non linéaire avec la teneur en humidité du sol. Il chute lorsque le sol approche le
point d'aridité (CN=0) et augmente jusqu'à 100 lorsque le sol approche de la saturation en eau
(Lomakine, 2005).
Le cycle de l'eau est reproduit de façon journalière et de manière simplifiée pour chacune des
HRU selon l'équation de bilan de l'eau. L'eau qui s'infiltre dans le sol percole d'une couche à
l'autre lorsque la capacité au champ de la couche est atteinte, pour atteindre l'aquifère peu
profond et ensuite l'aquifère profond. Les cours d'eau sont ensuite alimentés par l'aquifère peu
profond et les sols. Seule l'eau dans le sol est disponible pour répondre aux besoins des
plantes (Michaud et al., 2006).
•
Les bactéries dans SWAT
La version 2005 de SWAT prend en compte le devenir et le transport des bactéries selon la
cinétique de dégradation du 1ère ordre révisée par Moore et al. (1989) pour modéliser la
mortalité et la croissance des bactéries fécales (Parajuli et al., 2007):
Ct = C0 × e
− K 20 tθ ( T − 20 )
Avec :
Ct : Concentration en bactéries au temps t (cfu/100ml)
Co : Concentration initiale en bactéries (cfu/100ml)
K20 : Taux de mortalité de 1er ordre à 20 °C (jour-1)
t : temps d’exposition (jours)
θ : facteur d’ajustement de la température
T : température (°C)
SWAT considère le devenir des pollutions des bactéries persistantes et non-persistantes basé
sur (Sadeghi and Arnold, 2002) : (1) les applications de fumiers en entrée, (2) l’incorporation
par labour, (3) la mortalité et la croissance des bactéries, (4) les bactéries présentes dans
l’écoulement de surface et l’infiltration, (5) les bactéries dans les cours d’eau, (6) les bandes
filtrantes, (7) les points de rejets. Les bactéries sont divisées entre les phases absorbées et
solubles selon un coefficient de partage des bactéries.
33
•
Les différentes étapes de modélisation avec AVSWAT
La modélisation des écoulements par le modèle AVSWAT nécessite le suivi d'une procédure
permettant l'implémentation du modèle avec les différentes données d'entrée (Figure 18).
Figure 18 - Le modèle AVSWAT (Di Luzio et al., 2002)
Les huit grandes étapes de la modélisation sont présentées ci-dessous.
- Délimitation des sous bassins versants
La première étape de la modélisation consiste en la délimitation des sous bassins versants
basée sur la topographie. Elle est réalisée à l'aide du MNT (Modèle Numérique de Terrain),
lui-même réalisé à partir des courbes de niveaux, des points côtés et de la délimitation du
bassin versant global. Cette étape comprend la délimitation de la zone d'étude, la correction
des puits qui interrompent les écoulements et la définition du réseau hydrographique. Le
MNT tient une place prépondérante dans la modélisation étant donné qu'il permet de délimiter
les sous bassins versants, de calculer les directions d'écoulement, de calculer l'intensité des
pentes, de construire un réseau potentiel d'écoulement ou encore d'estimer l'hydromorphie
d'un secteur.
- Intégration des données de pédologie et d'occupation du sol
L'intégration de ces données est réalisée à l'aide d'une couche d'information présentant les
différents sols et l'occupation du sol sur le bassin versant. Après avoir intégré ces données, il
faut établir la correspondance entre les types de sol ou son occupation et la base de données
d'AVSWAT où sont enregistrées les valeurs des paramètres utilisés par le modèle :
- Pédologie : nombre d'horizons, profondeur du sol, capacité en eau,
granulométrie, conductivité hydraulique, % carbone organique…
34
- Occupation du sol : profondeur maximale de racines, température minimale
pour la croissance des plantes, ratio énergie/biomasse…
- Définition des HRU
Les HRU sont basées sur la combinaison de l'occupation du sol avec la pédologie. Chaque
bassin versant est divisé en différentes HRU. Tous les calculs dérivés des HRU sont totalisés
pour obtenir un flux total par sous bassin versant (Lomakine, 2005).
- Intégration des stations météorologiques
Les paramètres utilisés concernant le climat sont la pluviométrie, les températures minimales
et maximales, la vitesse du vent, l'humidité relative, le rayonnement solaire au pas de temps
journalier ainsi que la localisation géographique des stations météorologiques (longitude,
latitude, altitude).
- Préparation des tables d'entrée par le modèle
Lorsque l'intégration des données d'entrée est terminée, les tables de base sont préparées par
le modèle. Elles concernent les caractéristiques physiques et chimiques des sols, des bassins
versants, des HRU, des chenaux d'écoulement, de la nappe, des pratiques et de la
météorologie.
- Simulation
Différentes options peuvent être choisies lors du lancement de la simulation telles que la
période de simulation, le pas de temps (annuel, mensuel, journalier), la méthode de calcul de
l'évapotranspiration, du ruissellement, du cheminement de l'eau…
- Lecture des résultats de simulation
Le modèle AVSWAT permet, à la fin de la simulation, la lecture des tables de données de
sortie et la possibilité de réaliser des graphes simples. Dans le cadre de cette étude, l'analyse
des résultats de simulation a été effectuée sous Excel en récupérant la table rch.dbf présentant
les données de débits et de concentrations en bactéries.
- Analyse de sensibilité et calage du modèle
L'analyse de sensibilité permet de réduire le nombre de paramètres testés pour une utilisation
efficace du modèle (van Griensven et al., 2006). Elle étudie comment des perturbations sur les
entrées du modèle engendrent des perturbations sur la réponse. Il existe trois classes d'analyse
de sensibilité : les méthodes de screening, l'analyse de sensibilité locale et l'analyse de
sensibilité globale (Jacques, 2005). Dans le modèle, l'analyse de sensibilité locale est utilisée
afin d'analyser comment de petites perturbations autour d'une valeur des entrées se répercutent
sur la valeur de sortie. La méthode la plus classique est l'approche OAT (One factor At Time).
Dans AVSWAT, elle est couplée à un échantillonnage Latin Hypercube qui est une méthode
d'échantillonnage aléatoire qui ne requiert pas un grand nombre de simulations.
Le calage du modèle AVSWAT est réalisé avec la méthode globale Shuffled Complex
Evolution - University of Arizona (SCE-UA) développé par Duan et al. (1992) (Perrin, 2000).
Cet algorithme fait évoluer parallèlement des sous-groupes d'une population qui se mélangent
périodiquement (Perrin, 2000). La méthode SCE-UA est largement utilisée pour le calage de
modèle hydrologique et est généralement définie comme robuste et efficace (van Griensven,
DRAFT).
35
•
Choix des critères d'optimisation
Dans la littérature, il est recommandé d'utiliser plusieurs critères d'optimisation du modèle
pour une meilleure efficacité du calage (Gnouma, 2006; Grayson and Blöschl, 2000).
L'adéquation des courbes de débits observés et de débits simulés est généralement évaluée à
l'aide des critères suivants : le coefficient de détermination (r²) et le critère de Nash-Suttcliffe
(ENS). Ces deux coefficients permettent d'évaluer quantitativement la capacité du modèle à
simuler les tendances temporelles (journalières ou mensuelles) des données mesurées (Tolson
and Shoemaker, 2007). A ces deux critères, sera ajouté l'écart de volume EV.
La valeur du coefficient de détermination est un indicateur de la force de liaison entre les
valeurs observées et les valeurs mesurées. Le r² est calculé selon la formule suivante (Tolson
and Shoemaker, 2004) :
[∑ (Qs − Qs)(Qm − Qm)]
2
n
r² =
i
i =1
∑ (Qs
n
i =1
i−
)
i
(
Qs × ∑i=1 Qmi − Qm
2
n
)
2
avec
r 2 : coefficient de détermination
Qmi : valeurs observées
Qsi : valeurs simulées
Qm : moyenne des valeurs observées
Qs : moyenne des valeurs simulées
Le r² varie de 0 à 1 ; si r²=0 cela signifie que 0% de la variance des données observées est
prédit par la simulation du modèle. r²=1 indique que toute la variance des données mesurées
est simulée par les prédictions du modèle (Tolson and Shoemaker, 2004).
Le critère d'efficacité de Nash-Suttcliffe indique comment le nuage de points des valeurs
observées en fonction des valeurs simulées suit la droite 1:1. Il est calculé selon la formule
suivante (Nash and Suttcliffe, 1970 in Saleh et al., 2000) :
∑ (Qm i − Qsi )
= 1 − in=1
2
∑ i=1 (Qm i − Qm )
n
E NS
2
avec
E NS : coefficient de Nash-Suttcliffe
Qmi : valeurs observées
Qsi : valeurs simulées
Qm : moyenne des valeurs observées
Le critère de Nash peut varier de -∞ à 1, avec ENS=1 indiquant un modèle parfait. Une valeur
de 0 pour le critère de Nash indique que les simulations du modèle sont aussi précises que
36
l'utilisation de la moyenne des valeurs observées pour prédire les valeurs observées. ENS < 0
indique que la moyenne des valeurs observées est une meilleure prévision des données
observées que les simulations du modèle. Enfin, un ENS supérieur à 0 indique que le modèle
prédit mieux les valeurs observées que la moyenne des valeurs observées (Tolson and
Shoemaker, 2004). Il est important de noter que le critère de Nash présente, dans notre cas,
l'inconvénient de donner plus de poids aux valeurs extrêmes (Gnouma, 2006).
Green et al. (2006) suggère que la simulation du modèle est acceptable ou satisfaisante si r²
est supérieur à 0,5 et ENS est supérieur à 0,4 pour la validation.
L'écart de volume est une comparaison des volumes d'eau simulés et observés pour l'ensemble
de la chronique. Cet indicateur témoigne de la capacité du modèle à reproduire les volumes
d'eau qui ont transité dans le réseau hydrographique pendant la période de référence selon
l'équation suivante (Gnouma, 2006; Michaud et al., 2006) :
⎛ V − Vts
EV = ⎜⎜ tm
⎝ V tm
⎞
⎟⎟ × 100
⎠
avec
EV : écart de volume
Vtm : volume total mesuré pour la chronique de simulation
Vts : volume total simulé pour la chronique de simulation
• Analyse d'incertitude
L'analyse d'incertitude permet de différencier les simulations qui ont été réalisées par la
méthode SCE-UA dans le cadre du calage en deux catégories : les bonnes simulations et les
mauvaises simulations. Cette analyse est basée sur une valeur seuil pour la fonction objectif
pour sélectionner les bonnes simulations en considérant que ces dernières donnent une
fonction objectif inférieure à ce seuil. Cependant, l'analyse d'incertitude n'est pas encore
utilisable avec la version 2005 du modèle. Sa mise en place est en cours par les développeurs
du modèle SWAT.
• Validation du modèle
La validation a pour objectif de tester la performance du modèle avec les paramètres choisis
lors du calage et sur une période de données différentes de celle utilisée lors de la phase de
calage (Tolson and Shoemaker, 2004).
37
V.
Résultats et Discussion
V.1 Usages du sol
La figure 19 présente le résultat de la numérisation à la parcelle des usages du sol sur le
bassin versant de l’estuaire de la rivière de Daoulas. La précision de cette couche
d’information géographique est très importante pour notre étude étant donné que la
modélisation statistique cherche à faire le lien entre les concentrations en E. coli en chaque
point de prélèvement et les usages du sol correspondant à chaque sous bassin versant
correspondant. De plus, cette couche d’information est l’une des données d’entrée du modèle
AVSWAT.
38
Figure 19 – Occupation du sol numérisée à la parcelle sur le bassin versant de Daoulas,
les points d’échantillonnage hebdomadaire et leur bassin versant respectif
39
Zones artificialisées
Forêts
Terres arables
Prairies
Cultures permanentes
Surface en eau
100
90
80
70
%
60
50
40
30
20
10
0
1
1bis
2
5
6
7
8bis
10
17
18
20
22
25
28
29
Site
Figure 20 : Pourcentages des types d’occupation du sol sur les sous bassins versants
La figure 20 montre que les sous bassins versants sont assez homogènes en terme
d’occupation du sol. Les terrains agricoles (terres arables et prairies) prédominent fortement
sur chaque bassin, avec à chaque fois plus de 50 % de l'espace total, suivi par les espaces
forestiers. Le milieu urbain ne représente jamais plus de 20 % de la surface totale du sous
bassin. Sur la figure 20 les territoires artificialisés comprennent les villages présents sur le
bassin versant, mais aussi de nombreuses habitations isolées.
V.2 Résultats des campagnes terrain
Sur la période allant de janvier 2007 à janvier 2008, 9 campagnes exceptionnelles
concernant 48 points répartis sur le bassin versant ont été organisées suite à des évènements
météorologiques particuliers telles que des fortes pluies. De plus, 32 campagnes sur 15 points
ont été réalisées permettant d’avoir une base de données regroupant des concentrations en
E. coli et des estimations de débits.
L’ensemble des dates des campagnes sont présentées en Annexe I.
V.2.1 Campagnes exceptionnelles 48 points
Un exemple de résultats est présenté sur la figure 21, il s’agit de la campagne du 17
septembre 2007, journée pour laquelle la pluviométrie des trois stations météorologiques est
indiquée dans le tableau X.
40
Figure 21 – Concentrations en E. coli de la campagne du 17 septembre 2007
Tableau X - Pluviométrie sur les 3 stations météorologiques
Pluviométrie
(mm)
Guipavas
Lanvéoc
Sizun
17/09/2007
(jour j)
5,8
10,0
11,8
j-1 cumulé j-2 cumulé
10,8
17,4
21,6
14,8
19,6
22,0
Cette campagne montre qu’il est essentiel de suivre les évènements pluvieux importants étant
donné que de fortes concentrations y sont liées avec un maximum de 239 320 E. coli/100ml
au niveau du point 32 en amont du bassin versant. La forte contamination de l’eau peut être la
conséquence de différents phénomènes tels qu’une remise en suspension des sédiments du lit
de la rivière auxquels sont associés des bactéries, à l’entraînement des coliformes présents
dans les sols agricoles (fumiers, lisiers…) ou encore à des débordements de stations
d’épuration ou de fosses à lisier.
V.2.2 Campagnes hebdomadaires sur 15 points
Ces campagnes hebdomadaires ont permis la création d’une base de données importante sur
le bassin versant de Daoulas avec des débits et des concentrations en E. coli hebdomadaires
sur 15 points. Ces données (935 valeurs d’E. coli) serviront à étudier la relation entre les
41
concentrations en E. coli des cours d’eau et les usages des sols au niveau des sous bassins
versants respectifs. Elles permettront aussi de caler le modèle AVSWAT en terme de débit
mais aussi en terme de concentrations en E. coli à l’échelle spatiale c’est à dire sur l’ensemble
des principaux cours d’eau.
Figure 22 – Concentrations minimales et maximales en E. coli sur les 15 points des campagnes
hebdomadaires (du 18/04/2007 au 22/01/2008)
La figure 22 présente les concentrations en E. coli minimales et maximales identifiées au
cours de l’année 2007 sur les 15 points d’échantillonnage hebdomadaire. Il s’avère que, sur
l’ensemble des points, les concentrations varient d’un facteur 100 à 1000 entre le minima et le
maxima. Cependant, il est également possible que les eaux de rivières n’aient pas été
échantillonnées au cours des périodes de contamination extrêmes.
Il est intéressant de remarquer qu’il n’y a pas de différence nette dans les niveaux de
contamination et leurs variations entre l’amont et l’aval du bassin versant.
Concernant les concentrations minimales en E. coli, elles sont généralement inférieures à 200
cfu/100 ml et souvent de 38 cfu/100 ml, concentration qui correspond à la limite de détection
de la méthode d’analyse. Cependant, le point 5 se démarque avec une concentration minimale
de 923 cfu/100 ml. L’ensemble de ces campagnes a permis de constater que le point 5, situé
en amont de la station d’épuration de Daoulas, présente toujours de fortes concentrations en
E. coli. Alors que pour l’ensemble des points, la concentration moyenne sur 2007 varie entre
1246 et 5210 cfu/100 ml, le point 5 présente une concentration moyenne de 11 992 cfu/100
ml.
En ce qui concerne les maxima, la majorité des sites présente des concentrations d’environ
104 cfu/100 ml. Ces dernières ont été analysées dans la plupart des cas lors de la campagne du
42
14/08/2007, journée caractérisée par de fortes pluviométries à Sizun (24,8 mm le 14/08/2007
et 19,4 mm le 13/08/2007) et à Lanvéoc (12 mm le 14/08/2007 et 31,2 mm le 13/08/07).
Figure 23 – Flux minimaux et maximaux en E. coli sur les 15 points des campagnes
hebdomadaires (du 18/04/2007 au 22/01/2008)
Les flux minimaux et maximaux mesurés de janvier 2007 à janvier 2008 sont présentés sur la
figure 23. Il apparaît que les flux sont multipliés par un facteur 1000 à 10000 entre le minima
et le maxima, excepté pour le point 5 qui présente une variation moins importante des flux en
E. coli avec un flux minimal de 1,2.105 cfu/m3/s et un flux maximal de 7,1.106 cfu/m3/s.
Les flux maximaux compris entre 7,1.106 au point 5 et 1,5.109 cfu/m3/s au point 17
correspondent tous à des campagnes réalisées pendant les mois de juillet et août 2007, mois
qui ont été très pluvieux.
V.3 Modélisation agro-hydrologique
Les résultats du calage et de la validation de la modélisation des écoulements avec
AVSWAT sont présentés ainsi que les premières simulations des flux d’E. coli obtenues en
intégrant les rejets de stations d’épuration et les épandages de lisier. L'ensemble des
simulations est réalisé au pas de temps journalier.
La méthode de calcul choisie pour le ruissellement à partir de la pluviométrie est le SCS
Curve Number. Concernant le calcul de l’évapotranspiration potentielle, la méthode de
43
Penman-Monteith est utilisée, c’est la plus précise et elle intègre les valeurs de rayonnement
solaire, de la température de l’air, de l’humidité relative et de la vitesse du vent.
V.3.1 Implémentation du modèle : Sous-bassins versants et HRU
AVSWAT génère, à partir du MNT, du réseau hydrographique réel et des exutoires qui lui
sont indiqués, les sous bassins versants et le réseau de drainage qu'il prendra en compte pour
la simulation des écoulements.
La station DIREN située sur La Mignonne a une aire de drainage correspondant à la partie
amont du bassin versant de Daoulas. Celle-ci représente 65,9 km² soit 58 % du bassin versant
de l'estuaire de la rivière de Daoulas, cette aire de drainage est indiquée en bleu sur la figure
24.
Le nombre d'unités hydrologiques homogènes ou HRU est de 101. Elles correspondent à
l'association du sous bassin versant avec un type de sol et une occupation du sol.
Figure 24 - Sous bassin versant de la station DIREN (point n°17)
V.3.2 Calage et validation des débits
Les périodes utilisées pour chaque étape (calage et validation hydrologique) sont
différentes (Figure 25) :
- le calage interne (en un point du bassin versant : le point 17 au niveau de
la station DIREN) : du 1er janvier 2000 au 31 décembre 2003.
- la validation interne au même point : du 1er janvier 2004 au 31 décembre
2006.
44
-
Le calage externe, réalisé à partir des mesures de débits effectuées sur le
terrain (9 points de mesure hebdomadaires) : du 1er janvier et le 31 juillet
2007.
Il est à noter que la date du 29 février a été supprimée de l'ensemble des chroniques pour
faciliter le fonctionnement du modèle et la préparation des fichiers d'entrée.
30
Calage externe
25
Validation
interne
Calage
externe
Débit (m3/s)
20
15
10
0
01/01/00
01/04/00
01/07/00
01/10/00
01/01/01
01/04/01
01/07/01
01/10/01
01/01/02
01/04/02
01/07/02
01/10/02
01/01/03
01/04/03
01/07/03
01/10/03
01/01/04
01/04/04
01/07/04
01/10/04
01/01/05
01/04/05
01/07/05
01/10/05
01/01/06
01/04/06
01/07/06
01/10/06
01/01/07
01/04/07
01/07/07
5
Figure 25 - Débits observés sur la station DIREN de La Mignonne
Périodes de calage et de validation du modèle
•
Calage interne
L'objectif du calage d'un modèle est de réunir la meilleure association de paramètres
permettant une simulation proche de la réalité. Pour cela, l'autocalibration (disponible dans
AVSWAT) est tout d'abord utilisée. Elle permet de tester simultanément plusieurs paramètres
sur un ou plusieurs sous bassins versants. Afin de définir les paramètres que nous voulons
tester, une analyse de sensibilité est réalisée : elle permet de connaître les paramètres ayant le
plus d'influence sur les simulations. Cette analyse établit un classement des paramètres du
modèle testés allant de 1 à 41. Van Griensven et al. (2006) ont choisi de classer ces
paramètres de sensibilité en quatre classes :
- très important : rang 1 ;
- important : rangs de 2 à 6 ;
- moyennement important : rangs de 7 à 40 ;
- pas important : rang 41.
L'analyse de sensibilité s'est ici portée sur 27 paramètres et les résultats sont présentés dans le
tableau XI.
45
Tableau XI : Paramètres et classement de sensibilité
Paramètres
Définition
SOL_Z
SOL_K
ESCO
CANMX
Numéro de la courbe de ruissellement selon la
méthode SCS
Temps de réponse du bassin versant (jours)
Conductivité hydraulique efficace du cours d’eau
principal (mm/h)
Constante de récession de l’écoulement de base
(jours)
Capacité en eau utilisable (mm/mm sol) = Réserve
utile
Profondeur du sol (mm)
Conductivité hydraulique saturée (mm/h)
Facteur de compensation de l’évaporation du sol
Stockage maximum de la canopée (mm)
SLOPE
Pente moyenne (m/m)
CN2
SURLAG
CH_K2
ALPHA_BF
SOL_AWC
BIOMIX
SMTMP
Coefficient de rugosité de Manning pour
l’écoulement dans les cours d’eau
Longueur de pente moyenne (m)
Albédo du sol humide
Profondeur de l’eau dans l’aquifère requis pour que
l’écoulement de retour se produise (mm)
Rendement biologique
Température de fonte des neiges (°C)
RCHRG_DP
Taux de percolation vers l’aquifère profond
CH_N
SLSUBBSN
SOL_ALB
GWQMN
EPCO
SFTMP
SMFMX
TIMP
SMFMN
GW_DELAY
GW_REVAP
REVAPMN
TLAPS
BLAI
Facteur de compensation de l’évapotranspiration
pour le prélèvement des plantes
Température de chutes de neige (°C)
Taux maximum de fonte des neiges (mm/°C/j)
Temps de réponse de la couverture de neige
Taux minimum de fonte des neiges (mm/°C/j)
Délai pour que l’eau souterraine qui transite par
a
l’aquifère peu profond atteigne le cours d’eau
(jours)
Coefficient permettant le transfert d’eau de l’aquifère
*
vers les horizons supérieurs et non saturés du sol
Hauteur d’eau minimale dans l’aquifère peu profond
pour qu’il y ait un mouvement d’eau vers le sol
a
(REVAP) ou vers l’aquifère profond (mm)
Gradient vertical de température (°C/km)
Indice de feuille potentiel maximum
Min
Max
Processus
Classement
de sensibilité
35
98
Ecoulement
1
0
10
Ecoulement
2
0
150
Cours d’eau
3
0
1
Eaux
souterraines
4
0
1
Sol
5
0
0
0
0
0,000
1
3000
100
1
10
Sol
Sol
Evaporation
Ecoulement
6
7
8
9
0,6
Géomorphologie
10
0,01
0,5
Cours d’eau
11
10
0
150
0,1
Géomorphologie
Sol
12
13
0
5000
Sol
14
0
0
1
5
15
16
0
1
Sol
Neige
Eaux
souterraines
0
1
Evaporation
18
0
0
0,01
0
5
10
1
10
Neige
Neige
Neige
Neige
20
20
21
22
0
50
Eaux
souterraines
28
0,02
0,2
Eaux
souterraines
28
0
500
Eaux
souterraines
28
0
0
50
1
Géomorphologie
Récolte
28
28
17
A partir de ces résultats nous avons choisi de tester successivement le paramètre très
important (rang 1) et importants (rangs 2 à 6) puis ceux qui nous ont paru essentiels au vu des
résultats. La méthode qui a été appliquée est la suivante :
- Dans un premier temps, différentes autocalibrations ont été lancées : le modèle teste les
différentes valeurs des paramètres simultanément entre le minimum et le maximum indiqués
dans le tableau XX et compare le débit simulé avec le débit observé au niveau de la station
DIREN. Ensuite, il propose l'association la plus adéquate pour reproduire les débits observés.
Pour chaque autocalibration, les critères d'efficacité (r², ENS et EV) sont calculés afin
d'analyser la qualité des simulations.
46
- D'autre part, des tests manuels ont été effectués (calibration manuelle) : un paramètre est
testé pendant que les autres restent inchangés afin d'évaluer l'effet des variations de ce
paramètre sur les résultats des simulations. Les critères d'efficacité sont calculés à chaque
modification de paramètres.
Le tableau XII présente les paramètres testés et le choix des valeurs utilisées.
47
Tableau XII : Présentation des paramètres testés et choix des valeurs utilisées
(* Chaque HRU présente une valeur différente)
Paramètre
Description
CN2
Numéro de la courbe de ruissellement selon la méthode SCS
Surlag
Temps de réponse du bassin versant
ESCO
Facteur de compensation de l’évaporation du sol
EPCO
CANMX
CH_N1
CH_N2
Facteur de compensation de l’évaporatranspiration pour le prélèvement des
plantes
Stockage maximum de la canopée
Coefficient de rugosité de Manning pour l’écoulement des les cours d’eau
tributaires
Coefficient de rugosité de Manning pour l’écoulement dans le cours d’eau
principal
REVAPMN
___
mm
___
___
Valeur
choisie
-25 à +25 %
-11,9 %
4,00
0 à 10
0,208
0,95
0à1
0,231
0à1
0,3
0
0 à 10
0,011
0,014
0,01 à 0,5
0,025
0,014
0,01 à 0,5
0,025
-25 à +25 %
+ 24,5 %
60,976
10 à 150
10,691
Pente moyenne
m/m
HRU (hru)
0,093
0 à 0,6
0,599
Conductivité hydraulique saturée
mm/h
HRU (sol)
-25 à +25 %
+ 24,7 %
Conductivité hydraulique saturée de l’horizon profond du sol REGENT
mm/h
HRU (sol)
130
0,1 à 130
50
Conductivité hydraulique efficace du cours d’eau principal
Délai pour que l’eau souterraine qui transite par l’aquifère peu profond atteigne
le cours d’eau
Constante de récession de l’écoulement de base souterrain
Coefficient permettant le transfert d’eau de l’aquifère vers les horizons
supérieurs et non saturés du sol
Hauteur d’eau minimale dans l’aquifère peu profond pour qu’il y ait un
mouvement d’eau vers le sol (REVAP) ou vers l’aquifère profond
mm/h
BV (rte)
0
0 à 150
68,305
jours
HRU (gw)
31
0 à 50
8
jours
___
HRU (gw)
0,048
0à1
0,613
HRU (gw)
0,02
0,02 à 0,2
0,110
HRU (gw)
1
0 à 500
249,13
HRU (gw)
0,05
0à1
0,132
HRU (gw)
0
0 à 5000
0,435
SOL_K
GW_REVAP
___
Sous-bassin versant
(bsn)
Sous-bassin versant
(hru & bsn)
Sous-bassin versant
(bsn)
HRU (hru)
Sous-bassin versant
(sub)
Sous-bassin versant
(rte)
Valeurs testées :
intervalle
HRU (hru)
SLSUBBSN
HRU_SLP
(slope)
ALPHA_BF
jours
HRU (hru)
Valeur par
défaut
___∗
Longueur de pente moyenne
Capacité en eau utilisable = Réserve utile
GW_DELAY
___
Echelle (fichier)
mm H2O/
mm sol
m
SOL_AWC
SOL_K3 pour le
sol REGENT
CH_K2
Unités
RCHRG_DP
Fraction de l’eau qui percole et qui atteint l’aquifère profond
GWQMN
Profondeur de l’eau dans l’aquifère requis pour que l’écoulement de retour se
produise
mm
___
mm
HRU (sol)
___
___
48
- Résultats avant calage
La première simulation a été réalisée avant toute modification des paramètres. Les valeurs
utilisées par le modèle correspondent donc aux valeurs par défaut indiquées dans le tableau
VIII (colonne : Valeur par défaut).
Les débits simulés par le modèle, dans ces conditions initiales, sont comparés aux débits
observés au niveau de la station DIREN de La Mignonne (Figure 26). Les deux premiers
mois, du 01/01/2000 au 28/02/2000, n'ont pas été pris en compte dans le calcul des critères
d'efficacité car il s'agit de la période d'initialisation des paramètres du modèle.
Pluviométrie Station SIZUN
Débits simulés
Débits observés
40
0
35
50
25
100
20
150
15
10
200
5
/2 00 3
0 1 / 11
/ 2 00 3
/2 00 3
0 1/ 09
0 1/ 07
/2 00 3
/2 00 3
/2 00 3
0 1 / 05
0 1/03
0 1 /0 1
/2 00 2
/2 00 2
/2 0 0 2
0 1/ 1 1
0 1/ 09
0 1 /0 7
/2 00 2
/2 0 0 2
0 1/03
0 1/ 0 5
/ 2 00 2
0 1/01
/2 00 1
/2 0 0 1
0 1/ 11
0 1/ 0 9
/2 0 0 1
/2 00 1
/ 2 00 1
0 1/ 07
0 1 / 05
0 1/0 3
/2 00 1
/ 2 00 0
0 1 /01
/2 0 0 0
0 1/11
0 1 / 09
/2 00 0
/ 2 00 0
0 1 / 07
0 1/ 05
/2 00 0
250
0 1 / 03
0 1/0 1
/2 00 0
0
Date
Figure 26 - Débits observés à la station DIREN et simulés par le modèle avant calage, au pas de
temps journalier - Du 1er janvier 2000 au 31 décembre 2003
Les critères d'efficacité du modèle pour cette première simulation sont présentés ci-dessous
(Tableau XIII) :
Tableau XIII : Critères d'efficacité du modèle avant calage
(période : du 01/03/2000 au 31/12/2003)
Critères
r²
ENS
EV
Résultats
0,302
- 0,408
-12,5
Les résultats de la simulation avant calage ne sont pas satisfaisants car les débits simulés par
le modèle ne sont pas fidèles à la réalité. Les critères d'efficacité du modèle permettant de
juger de la qualité de la corrélation sont faibles.
49
Pluviométrie (mm)
3
Débits journaliers (m /s)
30
- Résultats après calage
Le calage du modèle a été effectué à partir de trois autocalibrations et de nombreux essais de
calibration manuelle, en testant certains paramètres et particulièrement leurs effets sur le
résultat des simulations. Les critères d'efficacité ainsi que l'allure des graphes permettent alors
d'évaluer la pertinence de la valeur des paramètres et de choisir la valeur retenue pour le
calage du modèle. Les paramètres choisis sont présentés dans le tableau XII (page 43,
colonne : Valeur choisie).
Le Curve Number (CN2) est un paramètre essentiel dans la modélisation des écoulements. Ce
paramètre typiquement américain, qui n'a pas d'équivalence en France, correspond à un
coefficient de ruissellement attribué à chaque HRU en fonction de l'utilisation du sol, du type
de sol et de son humidité (Renaud, 2004). Trop élevé, ce paramètre engendre des hauteurs de
ruissellement surestimées. Il a donc fallu ici réduire l'ensemble des CN2 de 11,9%. Cette
diminution a été proposée par le modèle après une autocalibration et permet d'améliorer le
résultat des simulations.
Les caractéristiques de pente (longueur : SLSUBBSN et inclinaison : SLOPE) ainsi que les
facteurs de compensation pour l'évaporation des sols et la transpiration des végétaux
(respectivement ESCO et EPCO) permettent d'ajuster les lames d'eau ruisselées prédites par le
modèle AVSWAT. La valeur retenue pour ESCO (0,231) est celle recommandée par le
modèle. Par contre, l'autocalibration proposait une valeur de 0,19 pour EPCO. Le bassin
versant de Daoulas est le siège d'une activité agricole intense et les occupations du sol des
prairies, des forêts et des terres arables sont respectivement de 25,15%, 20,19% et 43,69%.
L'ensemble de ces surfaces représente un potentiel d'évapotranspiration important. Différentes
valeurs d'EPCO ont été testées manuellement afin que les paramètres choisis retranscrivent au
mieux la situation réelle du bassin versant. Il apparaît que le modèle donne de bons résultats
avec une valeur de 0,3 pour EPCO ce qui paraît plus réaliste au vu du couvert végétal du
bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas.
Le temps de réponse du bassin versant aux précipitations (SURLAG) a été diminué de 4 jours
à 0,208 jours (environ 5h). En effet, le bassin versant de Daoulas ne présente pas de stockage
souterrain important, ce qui implique en général une réponse du bassin versant rapide avec
des écoulements majoritairement superficiels.
Au niveau des sols, la conductivité hydraulique (SOL_K) ainsi que la réserve utile
(SOL_AWC) ont été augmentées respectivement de 24,7% et de 24,5%. Ces pourcentages
d'augmentation ont été définis par le modèle après une autocalibration. Ceci a permis de
diminuer le temps d'inhibition du sol et d'augmenter la part de ruissellement, ce qui paraît
réaliste pour les sols limono-sableux et argileux présents sur le bassin versant. Par contre,
concernant la conductivité hydraulique de l'horizon C (le plus profond) du sol REGENT, elle
a été fortement diminuée : de 130 mm/h à 50 mm/h afin de diminuer les pertes par
percolation.
Concernant les cours d'eau, deux paramètres ont été modifiés : le coefficient de rugosité de
Manning pour l'écoulement dans le cours d'eau principal et les cours d'eau tributaires (CH_N2
et CH_N1) et la conductivité hydraulique du cours d'eau principal (CH_K2). D'après Chow
(1973, in Vidal, 2005), le coefficient n de Manning varie entre 0,025 et 1,500 pour des
rivières naturelles en plaines. Différentes valeurs ont été testées dans cet intervalle et il
50
apparaît que le modèle donne de bons résultats avec un coefficient n de Manning à 0,025 pour
l'ensemble des cours d'eau du sous bassin versant testé.
Concernant la conductivité hydraulique des lits de cours d'eau (CH_K2), l'autocalibration a
proposé une valeur de 68,305 mm/h. D'après la littérature, une conductivité de 22 mm/h
correspond à un loam argilo-sableux et 124 mm/h à un loam sableux (Argonne, 2007). En
sachant qu'un loam est un sol composé de 40% de sable, 20% de limon et 20% d'argile, une
conductivité de 68,305 mm/h est donc réaliste pour les sols présents au niveau des cours d'eau
sur le bassin versant, dont les textures sont limono-sableuse pour l'horizon A et argileuse pour
l'horizon B.
Le paramètre CANMX correspond à la capacité de stockage du couvert végétal, c'est-à-dire à
la quantité d'eau qui peut être collectée et retenue par les végétaux à partir de pluie incidente.
Ce stockage joue un rôle essentiel dans les processus d'interception. La valeur proposée de
0,011 est un peu faible pour un bassin versant ayant un couvert végétal important. Cependant,
l'augmentation du paramètre CANMX ne donne pas de résultats plus intéressants.
Au niveau des écoulements profonds, les paramètres influents sur le transfert d'eau entre les
horizons du sol, l'aquifère peu profond et l'aquifère profond sont les suivants : ALPHA_BF,
RCHRG_DP, GW_DELAY, GWQMN et REVAPMN (Michaud et al., 2006).
Le Baseflow alpha factor ou ALPHA_BF correspond à un facteur de rapidité de recharge du
cours d'eau par l'aquifère. Il permet d'ajuster les temps de réponse du bassin versant, de limiter
les décalages temporels et de contrôler les récessions pendant les crues. La courbe de
récession correspond à la partie d'un hydrogramme qui s'étend d'un pic de débit à la base de
l'élévation du prochain pic en absence de nouvelles précipitations (Juilleret et al., 2005).
L'augmentation de l'ALPHA_BF de 0,048 à 0,613 a donc permis d'adoucir les décrues
brutales simulées par le modèle avant le calage.
Le paramètre GW_DELAY correspond au délai pour que l'eau souterraine qui transite par
l'aquifère peu profond atteigne le cours d'eau. Ce délai correspond donc également au temps
de remplissage de l'aquifère peu profond après une période estivale. L'analyse des débits
observés à la fin de l'été nous a permis d'estimer ce délai à une dizaine de jours. Différentes
valeurs ont été testées et il apparaît que le modèle donne les meilleurs résultats avec un
GW_DELAY de 8 jours.
Le paramètre RCHRG_DP correspond à la fraction de l'eau qui percole et atteint l'aquifère
profond. Notre bassin versant ne présentant pas d'aquifère profond, la valeur choisie pour ce
paramètre est assez faible : 0,132.
Les paramètres décrits ci-dessus et les valeurs choisies ont permis de caler le modèle pour les
débits journaliers en un point du bassin versant et ont permis d'obtenir de bonnes prédictions
de ces derniers. En effet, les critères d'efficacité indiquent une reproduction satisfaisante des
débits mesurés au niveau de la station hydrométrique de la DIREN sur la rivière La Mignonne
(Tableau XIV et Figure 27).
51
Tableau XIV : Critères d'efficacité du modèle après calage
(période : du 01/03/2000 au 31/12/2003)
Critères
Résultats
r²
0,84
ENS
0,79
EV
-0,33
Le coefficient de corrélation et l'indice de Nash mesurent les relations existantes entre les
deux séries de données. Après ajustement des paramètres du modèle, la simulation présente
un coefficient de corrélation sur les quatre années modélisées de 0,84 et un indice de Nash de
0,79. Concernant l'ensemble de la période de calage, le modèle reproduit bien les débits
observés au niveau de la station DIREN de La Mignonne (Figure 27).
52
0 1/0
1 /0
0 1/0 0
2 /0
0 1/0 0
3 /0 0
0 1/0
4 /0
0 1/0 0
5 /0
0 1/0 0
6 /0
0 1/0 0
7 /0 0
0 1/0
8 /0
0 1/0 0
9 /0
0 1/1 0
0 /0
0 1/1 0
1 /0
0 1/1 0
2 /0 0
0 1/0
1 /0
0 1/0 1
2/
0 1/0 0 1
3 /0 1
0 1/0
4 /0
0 1/0 1
5 /0
0 1/0 1
6 /0
0 1/0 1
7 /0
0 1/0 1
8 /0 1
0 1/0
9 /0
0 1/1 1
0 /0
0 1/1 1
1 /0
0 1/1 1
2 /0 1
0 1/0
1 /0
0 1/0 2
2 /0
0 1/0 2
3 /0
0 1/0 2
4 /0 2
0 1/0
5 /0
0 1/0 2
6 /0
0 1/0 2
7 /0
0 1/0 2
8 /0 2
0 1/0
9 /0
0 1/1 2
0 /0
0 1/1 2
1 /0
0 1/1 2
2 /0
0 1/0 2
1 /0 3
0 1/0
2 /0
0 1/0 3
3 /0
0 1/0 3
4 /0 3
0 1/0
5 /0
0 1/0 3
6 /0
0 1/0 3
7 /0
0 1/0 3
8 /0
0 1/0 3
9 /0 3
0 1/1
0 /0
0 1/1 3
1 /0
0 1/1 3
2 /0 3
3
Débits (m /s)
Pluviométrie SIZUN
Débits simulés
100
15
150
10
5
200
0
250
Date
Figure 27 - Calage hydrologique au pas de temps journalier - Comparaison des débits observés à la station DIREN de La Mignonne et simulés par le
modèle AVSWAT & pluviométrie journalière à la station météorologique de Sizun
53
Pluviométrie (mm
30
Débits observés
0
25
50
20
•
Validation interne
La reproduction des débits observés par le modèle étant satisfaisante, il a été décidé de valider
le modèle en interne avec les paramètres présentés dans le tableau XII (page 43, colonne :
Valeur choisie). Cette validation consiste à simuler les débits sur une période différente de
celle utilisée pour le calage sans faire varier les paramètres, en un point du bassin versant.
Cette étape permet de voir si le modèle est bien adapté à au sous bassin versant et pas
uniquement à la période testée lors du calage. Dans cette étude, la validation est réalisée sur
trois années : du 1er janvier 2004 au 31 décembre 2006.
Les séries chronologiques journalières des précipitations, des débits observés et des débits
simulés par le modèle au niveau de la station DIREN de La Mignonne sont présentées sur la
figure 28.
L'appréciation visuelle de l'hydrogramme journalier (Figure XX) révèle une reproduction des
débits par le modèle plutôt satisfaisante. De plus, les critères d'efficience le confirment
(Tableau XV).
Tableau XV: Critères d'efficacité du modèle pour la validation
(période : du 01/01/2004 au 31/12/2006)
Critères
Résultats
r²
0,79
ENS
0,72
EV
14,54
Les critères d'efficience permettant d'évaluer l'efficacité du modèle sont bons pour la période
de validation, le coefficient de détermination étant de 0,79 et le coefficient de Nash de 0,72.
Dans la littérature, il est admis que si le coefficient de détermination est supérieur à 0,5 et le
coefficient de Nash à 0,4, la simulation du modèle est acceptable ou satisfaisante (Green et al.,
2007).
Au vu des résultats des simulations pour la période allant du 1er janvier 2004 au 31 décembre
2006, le modèle peut être considéré comme satisfaisant pour la reproduction des débits au
niveau de la station DIREN de La Mignonne. Le modèle est donc validé pour les débits
journaliers en un point du bassin versant.
54
01/01
/ 2004
01/02
/ 2004
01/03
/ 2004
01/04
/ 2004
01/05
/ 2004
01/06
/ 2004
01/07
/ 2004
01/08
/ 2004
01/09
/ 2004
01/10
/ 2004
01/11
/ 2004
01/12
/ 2004
01/01
/ 2005
01/02
/ 2005
01/03
/ 2005
01/04
/ 2005
01/05
/ 2005
01/06
/ 2005
01/07
/ 2005
01/08
/ 2005
01/09
/ 2005
01/10
/ 2005
01/11
/ 2005
01/12
/ 2005
01/01
/ 2006
01/02
/ 2006
01/03
/ 2006
01/04
/ 2006
01/05
/ 2006
01/06
/ 2006
01/07
/ 2006
01/08
/ 2006
01/09
/ 2006
01/10
/ 2006
01/11
/ 2006
01/12
/ 2006
3
Débits (m /s)
Pluviométrie SIZUN
Débits simulés
8
100
6
150
4
200
2
0
250
Date
Figure 28 - Validation hydrologique au pas de temps journalier - Comparaison des débits observés à la station DIREN de La Mignonne et simulés
par le modèle AVSWAT & pluviométrie journalière à la station météorologique de Sizun
55
Pluviométrie (mm)
14
Débits observés
0
12
50
10
•
Calage externe
L’objectif du calage externe est la bonne reproduction des débits à l’échelle spatiale, c’est à
dire sur plusieurs points du bassin versant. Pour cela, les débits mesurées sur les points
hebdomadaires sont utilisés sur la période allant de janvier à juillet 2007.
La méthodologie est la même que pour le calage interne mais elle se fait sur un nombre plus
élevé de sous bassins versants (figure 29). Certains sous bassins versants réagissent de la
même façon, au niveau hydrologique, et les mêmes paramètres leur sont attribués (par
exemple les sous bassins versants 8bis et 10). D’autres ont nécessité des autocalibrations et de
calibrations manuelles supplémentaires afin de trouver l’association de paramètres permettant
une bonne reproduction des débits.
Figure 29 – Délimitation des sous bassins versants utilisés pour le calage externe
Les critères d’efficacité des simulations après calage pour chaque sous bassins versants sont
présentés dans le tableau XVI. Les figures 30 et 31 présentent les résultats pour les points 17
et 1 sous forme d’hydrogramme.
56
Tableau XVI : Critères d’efficacité pour le calage externe
Sous bassin
versant
1
1bis
2
5
6
7
8bis
10
17
r²
ENS
0,83
0,71
0,88
0,72
0,86
0,58
0,80
0,73
0,87
0,81
0,67
0,86
0,71
0,85
0,54
0,46
0,59
0,80
Les critères d’efficacité des simulations allant de janvier à juillet 2007 sur les 9 sous bassins
versants sont satisfaisants. Le modèle est donc calé sur 9 points du bassin versant en terme de
comportement hydrologique. Il faudra par la suite valider le modèle sur les données de débit
allant d’août à décembre 2007.
Pluviométrie Sizun
Débits simulés
Débits observés
0
14
20
12
60
80
8
100
6
120
140
4
160
2
180
0
007
007
30 /07
/2
007
007
007
007
23 /07
/2
16 /07
/2
09 /07
/2
02 /07
/2
007
007
007
007
007
25 /06
/2
18 /06
/2
11 /06
/2
04 /06
/2
28 /05
/2
007
007
007
007
21 /05
/2
14 /05
/2
07 /05
/2
30 /04
/2
007
007
007
007
007
23 /04
/2
16 /04
/2
09 /04
/2
02 /04
/2
26 /03
/2
007
007
007
007
19 /03
/2
12 /03
/2
05 /03
/2
26 /02
/2
007
007
007
007
007
19 /02
/2
12 /02
/2
05 /02
/2
29 /01
/2
22 /01
/2
007
15 /01
/2
08 /01
/2
007
200
01 /01
/2
3
Débit (m /s)
10
Date
Figure 30 – Hydrogramme des débits observés et simulés à la station DIREN (point 17) du
01/01/2007 au 31/07/2007
57
Pluviométrie (mm)
40
Pluviométrie Guipavas
Débits observés
Débits simulés
0.14
0
0.12
50
0.06
150
0.04
200
0.02
250
/200
7
1 5/ 0
1/20
07
2 2/ 01
/2007
2 9/ 01
/2007
0 5/ 02
/2007
1 2/ 02
/2007
1 9/ 02
/200
7
2 6/ 02
/2007
0 5/ 03
/2007
1 2/ 0
3/20
07
1 9/ 03
/2007
2 6/ 03
/2007
0 2/ 04
/200
7
0 9/ 04
/2007
1 6/ 04
/2007
2 3/ 04
/2007
3 0/ 04
/2007
0 7/ 05
/2007
1 4/ 0
5/20
07
2 1/ 0
5/20
07
2 8/ 05
/2007
0 4/ 06
/2007
1 1/ 06
/2007
1 8/ 06
/2007
2 5/ 0
6/20
07
0 2/ 07
/2007
0 9/ 07
/2007
1 6/ 07
/2007
2 3/ 07
/2007
3 0/ 0
7/20
07
0 1/ 01
/2007
0
Date
Figure 31 – Hydrogramme des débits observés (mesurés ponctuellement) et simulés au point 1
du 01/01/2007 au 31/07/2007
V.4 Application du modèle au flux d’Escherichia coli
Une fois les débits correctement reproduits par le modèle, la simulation des flux
d’Escherichia coli est possible. Cette dernière se fait par différentes méthodes, en effet il est
possible de calculer des flux théoriques à partir des débits simulés par le modèle afin
d’appréhender l’effet « débits » sur la qualité des eaux de rivières, puis sur celle de l’estuaire.
Ensuite, à l’aide du modèle AVSWAT, il est possible de simuler les rejets de STEP et les
épandages et de tester des scénarios permettant de reproduire ou d’améliorer la qualité des
eaux de rivières et des eaux littorales.
V.4.1 Bibliographie
Pour modéliser les flux d’Escherichia coli issus des activités agricoles du bassin versant,
différents paramètres liés aux sources et au comportement des bactéries fécales doivent être
collectés et entrés dans le modèle Avswat. Il s’agit par exemple de la charge bactérienne dans
le fumier ou le lisier, du temps de survie des bactéries dans ces même matrices, dans les sols
et dans l’eau. D’autres informations comme par exemple des expériences concernant le
relargage de bactéries fécales par du fumier mis en tas sur un champ peuvent être également
utiles. De même des études sur l’effet de bande en herbée pour la protection des cours d’eau
peuvent être intéressantes pour simuler des solutions d’aménagement. En l’absence de
données sur le terrain, une analyse des informations disponibles dans la littérature a été
réalisée. De nombreuses études ont été effectuées aux USA, au Canada, en Nouvelle Zélande
et en Grande Bretagne sur les rejets fécaux d’animaux sauvages ou d’élevage, les pratiques
58
Pluviométrie (mm)
100
0.08
0 8/ 01
3
Débits (m /s)
0.1
agricoles et leurs apports en microorganismes. Quelques études existent également en France
(AEBN, Université de Caen) ; ces dernières permettent sur certains paramètres issus de
littérature étrangère, de juger de leur pertinence pour une application en Bretagne.
Dans cette première approche nous nous sommes essentiellement intéressés aux animaux de
rente et à l’indicateur fécal Escherichia coli (E. coli) ou aux coliformes fécaux lorsque cette
seule information existait.
Une des informations de base concerne les concentrations en E. coli ou en coliformes
fécaux dans les fèces animales. La référence communément citée est Geldreich (1966). Le
tableau XVII indique les concentrations rapportées par cet auteur par animal.
Tableau XVII Estimation de la contribution (par tête) en coliformes fécaux
de quelques espèces (Geldreich, 1966b).
Item
Homme Vache
Mouton Canard Dinde
Poulet
Porc
*
77,0
83,3
66,7
74,4
61,0
62,0
71,6
% d’eau
Poids de fécès/jour
(poids humide en
150
23 600
2 700
1 130
336
448
182
gramme)
Concentration en
coliformes par gramme
1,3.10
Quantité de coliformes
par jour
1,9.10
7
5
2,3.10
6
3,3.10 à
7
2,0.10
7
1,6.10
7
3,3.10
5
2,9.10
6
1,3.10
9
8,9.10 à
10
10
8
8
1,8.10 1,1.10
1,3.10 2,3.10
10
5,0.10
* 75% selle « normale » humaine, 89.4% diarrhéique, 63% constipée (Jensens et al., 1976)
9
9
5,4.10
Une synthèse d’études a été réalisée par Martel en 1996 et met en évidence la variabilité des
concentrations en coliformes dans les fèces selon les études (Martel, 1996). Cette disparité
vient très certainement de différents facteurs : l’hétérogénéité des concentrations dans les
fèces, la taille de l’animal étudié (porcelet/verrat, veau/vache) - qui n’est pas toujours
spécifiée-, l’âge des fèces, la méthode d’analyse utilisée, son incertitude, et la concentration
exprimée en poids sec ou en poids humide. Ainsi dans des bouses de vache, Metcalf & Eddy
(1991) indiquent des concentrations en E. coli de l’ordre de 5,4 104 ufc /g en poids sec
(Baffaut et al., 2006), d’autres études indiquent des valeurs variant de 105 à 106 ufc/g (Sinton
et al., 2007), et de 108-1010 ufc /g toujours en poids sec(Goss and Richards, 2008). Dans des
déjections fraîches, Avery et al. (2004) ont trouvé des concentrations moyennes en E. coli de
l’ordre de 5.0 107 ufc/g (poids humide) pour une vache, 3.8 107 ufc /g pour un mouton, et pour
un cochon 3.0 107 ufc/g (Avery et al., 2004).
Les données concernant le bétail sont intéressantes dans le cadre d’étude d’impact des usages,
car les auteurs montrent que la pâture en bordure de ruisseau est une source de pollution
parfois très importante, car il peut s’agir d’un rejet direct par temps de pluie sur sols saturés.
Avery et al. (2004) ont évalué la contamination de trois zones de pacage herbeux (0.25 ha
chacun) où étaient parqués par espèce sur les parcelles : 8 bovins, 20 moutons et 12 porcs.
Après 14 jours de pacage, la contamination du sol en E. coli était respectivement de 2.105
ufc/g (bovins), 2.104 ufc/g (ovins) et 9.104 ufc/g (porcins). Les taux de réduction 1 des
concentrations en E. coli (T90) dans ces fèces sur le sol herbeux ont été évalués et variaient
entre 28 et 38 jours. Sur ces sols, la présence d’E. coli a été observée pendant 134 jours. Une
1
Taux de réduction ou T90 : temps nécessaire pour que la concentration en bactérie diminue
d’un facteur 10. Ce temps est exprimé en jour.
59
autre étude conforte ces valeurs : dans des bouses de vaches posées expérimentalement sur un
sol, des concentrations d’E.coli de l’ordre de 103 - 104 ufc/g ont été trouvées pendant plus de
150 jours, ce qui correspond à des T90 variant de 50 à 75 jours (Sinton et al., 2007).
Dans les eaux de drainage de sub-surface de près pâturés, les valeurs de d’E. coli varient de
8,8 103 à 3,2 104 E.coli/100ml (comparés à <100 E.coli/100ml dans le champ d’à côté non
pâturé) (Aitken, 2003).
Dans les modèles, il est communément utilisé pour la modélisation des écoulements, la notion
de bactéries libres ou adsorbées, avec une relation S =KdC où :
- S est la densité de bactéries adsorbées (en cfu/g),
- C la concentration de bactéries en solution (cfu/ml)
- Kd le coefficient de partition.
Peu d’information existe sur le sujet, la littérature rapporte des valeurs de Kd variant de 0,3 à
2 103 ml/g (Benham et al., 2006). A partir d’une étude expérimentale sur du fumier de bovin,
la taille moyenne des particules a été estimée à 2.48 ± 1.48 µm. (Guber et al., 2007b) : Dans
cette étude, les coefficients calculés Kd à partir de la suspension diluée et mélangée dans
différents sols varient de 7,30 à 48,6 ml/g ; les valeurs les plus élevées étant trouvées lorsque
le fumier était mélangé avec des sols argileux contrairement au mélange avec des sols sableux
(Kd faible). Cette étude montre également que, dans un sol non amendé, la plupart des
bactéries sont adsorbées (Kd max 580 -sol prélevé sous herbe) et que le mélange de lisier
dans les sols augmente le nombre de bactéries en suspension. L’augmentation systématique
du nombre de bactéries libres après mélange du fumier au sol serait liée, entre autre, à la
modification de la structure minérale du sol avec les apports organiques (Guber et al., 2005b).
L’eau de suintement d’un fumier ou d’un lisier peut contenir jusqu‘à 108 coliformes
fécaux/100ml (Aitken, 2003), 106 ufc/100ml pour un ruissellement lors de pluie (Thelin et
Gifford, 1983), cités par (Goss and Richards, 2008)). Metcalf et al (1991), cité par (Baffaut et
al., 2006) estiment à 5.4 109 ufc/g/animal le flux journalier en coliformes fécaux issus du
fumier de bovin. Une concentration de 2.106 ufc/100ml en E. coli a été trouvée dans une
flaque un jour après l’épandage de lisier sur un sol nu par temps sec (Belloir, 2008). Le
transport des bactéries déposées sur le sol a été étudié par (Benham et al., 2005). Ces auteurs
estiment que lorsque la quantité de pluie tombée dépasse 6.4 cm/h, 90% des bactéries sont
remobilisées dans les ruissellements. De même, Belloir (2008) montre que lorsque la pluie
dépasse 10 mm/J, les bactéries du lisier épandu sur sol nu sont mobilisées et les
concentrations dans le ruisseau en E. coli passent de moins de 102 ufc/100ml à 105 ufc/100ml.
L’écoulement par ruissellement après épandage sur prairies dépend également de la qualité de
l’herbe : ainsi sur de l’herbe grasse l’écoulement varierait entre 0 et 16%, sur l’herbe sèche :
14 à 23%, par temps de pluie 21 à 91% s’écouleraient (contre 8-28% par temps sec) (Guber et
al., 2006). Par ailleurs, ces même auteurs notent un temps de re-hydratation d’une vingtaine
de minutes d’un fumier « ancien », déposé sur un sol depuis 10-20 jours.
Pourcentage d’eau dans les lisiers ou fumiers
Ce pourcentage est important d’une part pour calculer la quantité produite par un élevage
(poids sec/ humide), pour exprimer la charge bactérienne (poids sec/humide), mais également
pour évaluer la possibilité d’écoulement sur le sol lors des dépôts non enfouis. La capacité de
stockage des fermes a été étudiée et les résultats montrent qu’elle pourrait être grandement
améliorée en éliminant des apports d’eaux de pluie et de ruissellement arrivant dans les fosses
(Aiken, 2003). En effet, le pourcentage d’eau dans le lisier est souvent important. Ainsi
60
(Guber et al., 2007b) estiment à 84.2 % la quantité d’eau dans du fumier de bovins. Des
valeurs de 5 à 24 103 ufc/g d’E. coli sont trouvées dans la phase solide (106 dans la phase
liquide) (Guber et al., 2005a; Guber et al., 2005b; Guber et al., 2006). Cette masse liquide
représenterait dans du lisier de porc avant stockage 75 à 95%, (Machado et al., 2006), 60%
après 4 jours de stockage , 30% après 7 jours (Tiquia, 2005). Par ailleurs la quantité d’eau
stockée varierait selon les espèces et leur mode d’élevage : 20-80% d’eau pour des fumiers de
bœuf, 70-85% pour des porcs, 75-90% pour des vaches laitières, 50-87% pour des litières de
poulet (Wortmann et al., 2006). Ces auteurs recommandent des teneurs en eau de 50-60%
pour un compostage rapide. Tiquia et al (2005) estiment à 56 jours le temps de maturation
pour du lisier de porcs.
Concentration fécale dans le lisier ou le fumier.
Les chiffres sont très disparates sans doute pour les diverses raisons déjà évoquées (âge et
espèces animales, alimentation, conditions de stockage..etc. Pour le fumier de volaille des
valeurs de 107 ufc/g sont utilisées par (Baffaut et al., 2006), mais ces chiffres peuvent varier
de façon très importante de 103 à 107 ufc/g de poids sec d’après Hartel (2000, cité par (Baffaut
et al., 2006). Le stockage permet de réduire les concentrations fécales. Ainsi après 90 jours de
stockage, les concentrations en coliformes fécaux mesurées sont de 2,4 103 ufc/g pour du
fumier de bovin et de 43 à 9 ufc/g pour du fumier de poulet (Machado et al., 2006).
Taux de lisiers ou fumiers épandus
Il est excessivement difficile d’avoir des données précises sur l’épandage : surfaces
épendables, surfaces autorisées à l’épandage par dérogation (dérogations préfectorales dans
les zones à excédents structuraux), plan d’épandage (quantité à épandre, quantité épandue à
l’hectare, planning de l’épandage). La quantité de fumier produite par jour serait pour un
animal de 320 kg d’environ 5,6 kg (troupeau sur pacage, en considérant un mélange urinefèces et sol de 50-50) (Wortmann et al., 2006). Cet auteur a calculé la production par animal
et par jour (en rapportant à une « unité animale » de 400kg) : moyennant cette hypothèse les
quantités produites par unité animale/jour en poids sec varieraient entre 3.2 kg/j et 11 kg/j.
Dans certaines régions des enquêtes ont été réalisées mais en l’absence de données fiables, les
auteurs considèrent dans leurs bilans que la quantité de lisier épandue correspond de façon
approximative à la quantité de lisier produit par les élevages (Aitken, 2003). Ce même auteur
considère que la charge épandue varierait de 19 à 28 m3/ha , 3,3 kg/m3 selon (Guber et al.,
2006), 30 T/ha soit 3 kg/m2 pour (Ramos et al., 2006). Sur Daoulas, seules des informations
concernant le cheptel (recensement officiel), la période d’épandage ainsi qu’une indication de
recommandation d’épandage ont été obtenus auprès de la Direction Départementale de
l’Agriculture et de la Foret (DDAF 29).
Survie des bactéries dans le lisier
La survie des bactéries fécales varie selon différents paramètres physico-chimiques :
température, pH, teneur en eau, en matière organique..etc, donc les conditions de stockages
sont importantes pour obtenir une diminution de la flore fécale. La persistance a été estimée à
100 jours dans du lisier liquide, à 7 jours dans un compost, et à 1 jour dans un compost sec
(Goss and Richards, 2008). Baffaut et al. (2006) utilisent dans leurs modèle des valeurs de
T90 de 4 jours pour les coliformes fécaux dans du lisier.
Survie des bactéries dans le sol
Différents facteurs jouent sur le temps de décroissance ou la survie d’E. coli dans le sol : le
pH, le pourcentage d’humidité, la texture, les propriétés d’adsorption, la nature organique du
61
sol, la température, etc. Seul l’effet température est souvent modélisé (Benham et al., 2006).
Dans un sol froid (<5° C), E. coli peut survivre plus de 60 jours et sur un sol à la température
de 25°C, plus de 100 jours (Bogosian et al., 1996; Fenlon et al., 2000). Les temps de
décroissance trouvés dans la littérature sont extrêmement variables. Ainsi (Crane and Moore,
1986) ont mesuré dans valeurs de T90 de 0,5 à 10 jours, Baffaut et al. (2006) utilisent dans
leurs modèles des valeurs de demi-vie (T50) de 43.5 jours pour les bactéries adsorbées dans le
sol.
Survie des bactéries dans la rivière
Des mesures réalisées pour étudier la survie des E. coli dans l’eau de rivière (Mill Creek,
Virginie) ont montré des T90 de 0,5 jours (Benham et al., 2006). En Bretagne des expériences
réalisées in situ dans la rivière du Coët-Dan indiquent des T90 fluctuant entre 2,5 et 4 jours
(Corre et al., 1999).
Impact des activités agricoles sur les bassins versants
Dans le mode d’élevage intensif ou semi-intensif (hivernage dans des hangars, élevages
intensifs hors sol pour les porcs et les volailles), la contamination à prendre en compte
concerne les apports liés au lisier ou au fumier (mode de stockage, qualité avant épandage et
mode d’épandage), mais également des rejets directs liés à des débordements de fosses à
lisiers ou de fosses septiques dans des établissements qui ne sont pas aux normes.
En ce qui concerne les rejets directs de fosses à lisier, une étude en Ecosse sur un bassin
versant a montré que 50% des fermes n’étaient pas aux normes (Aitken, 2003), plus d’un tiers
des fermes n’avaient pas la capacité de stockage de fumier suffisante (< 3 mois) et seulement
29% pouvaient stocker plus de 5 mois. Une étude réalisée en Bretagne se référant à des
données d’enquête similaire indique également que dans la région des Abers (Finistère), un
tiers des fermes ne sont pas aux normes et que ces rejet directs justifieraient les concentrations
élevées en E. coli retrouvés dans les rivières après des évènements pluvieux (Données CCAB
dans (Kersaudy, 2004))
D’une manière générale la densité du bétail sur un bassin versant peut impacter très
nettement la qualité des eaux d’une rivière, que ce soit par des rejets directs (fosses,
pâturages) ou diffus (épandage) (Wyer et al., 1998). En Ecosse, (Aitken et al., 2001) ont ainsi
montré que les concentrations en E. coli trouvées dans les rivières en aval de sous-bassins
versants qui avaient une densité de bétail importante étaient 4 à 8 fois plus élevées comparées
aux zones de faible densité (même ordre de grandeur pour (Doran and Linn, 1979) au
Nebraska). De mai à septembre, la densité de pâturage a été évaluée à une bête à l’hectare
(plus précisément 1,3 vache laitière/ha, 0,8 bœuf/ha) (Aitken, 2003). Dans certains secteurs
91% du sol était occupé par des prairies (70% prairies plantées, 21% prairies naturelles). Dans
ses conditions, et compte tenu des facteurs physiques (pentes), la réponse aux évènements
pluvieux est importante et très rapide (les sources de contamination étant pour la plupart à
moins d’un km de la rivière). Une analyse de risque basée sur la pente, l’altitude, la qualité et
l’usage des sols a permis de définir dans ce secteur des zones potentiellement à haut risque de
ruissellement (ex pente à 7-10°), par rapport à des risques moyen (3-7°) ou faible (<3°).
Malgré les effets de sédimentation, 60 à 80% des bactéries sont transportées en suspension
(Jeng 2005).
62
Bandes enherbées
Une bande enherbée de 10 m de largeur est recommandée pour protéger les cours d’eaux des
sources de contamination. En réalité, ces bandes sont larges de 4 à 5 m ou moins, elles sont
parfois inexistantes (Aitken, 2003)
Conclusion
Il existe en zone rurale différentes sources potentielles de contamination : rejetdes fermes
(fosses à lisier), fosses septiques d’habitations dispersées, écoulements dus au ruissellement
liés aux activités agricoles. Seuls les aspects écoulements sont appréhendés ici puisque sur le
bassin versant de Daoulas l’absence de données ou le temps imparti n’ont pas permis d’avoir
des informations sur les fermes (en terme de conformité aux normes), ni sur les équipements
en fosses sceptiques des habitations proches des ruisseaux (capacité, âge, technique,
conformité). Ces dernières sources de contaminations sont considérées comme pouvant être
d’importants points critiques selon les bilans faits par différents auteurs
Par ailleurs les valeurs de concentrations et débits collectées pendant l’étude correspondent à
une année de suivi et ne saurait être le reflet d’une situation moyenne pour laquelle plusieurs
années d’acquisition de données auraient été nécessaire. En effet, des études en Ecosse
(Aitken et al., 2001) montrent que certaines années, les facteurs de risque sont plus important
du fait 1) de conditions nuageuses entraînant des temps de survie des bactéries plus longs, 2)
de pluies abondantes combinées avec des débordements de fosses, 3) des pluies estivales
entraînant une augmentation du ruissellement et donc l’apport des sources diffuses. Par
ailleurs d’autres facteurs interviennent comme la rotation des cultures, le temps de pâturage
ou de stabulation.
V.4.2 Choix des paramètres « bactéries »
Les paramètres permettant de caractériser le devenir des bactéries dans les différentes
matrices ont été choisis en fonction de la bibliographie présentée ci-dessus. Ils sont détaillés
dans le tableau XVIII.
Tableau XVIII : Choix des paramètres permettant de caractériser les bactéries fécales
Variable
name
WDLPQ
Description
Die-off factor for less persistent bacteria in soil
solution at 20°C (1/day)
Growth factor for less persistent bacteria in soil
WGLPQ
solution at 20°C (1/day)
Die-off factor for less persistent bacteria adsorbed to
WDLPS
soil particules at 20°C (1/day)
Growth factor for less persistent bacteria to soil
WGLPS
particules at 20°C (1/day)
Die-off factor for less persistent bacteria on foliage
WDLPF
at 20°C (1/day)
WDLPRCH Die-off factor for less persistent bacteria in streams
(moving water) at 20°C (1/day)
WDLPRES Die-off factor for less persistent bacteria in water
bodies (still water) at 20°C (1/day)
BACTKDQ Bacteria soil partitioning coefficient (m3/Mg)
Temperature adjustment factor for bacteria dieTHBACT
Value
2,01
Demi-vie
correspondante
56 j
0
0,023
1j
0
0,016
1j
0,35
2j
1,030
8j
90
1,070
63
off/growth
BACT_SWF Fraction of manure applied to land areas that has
active colony forming units
1
V.4.3 Calcul de flux théoriques : évaluation de l’effet « Débits »
La directive Eaux de baignade propose des concentrations seuil pour une excellente et
bonne qualité des eaux de baignade qui sont, respectivement, 250 et 500 E. coli/100 ml. A
partir de ces concentrations, il est possible de calculer des flux théoriques pour chaque rivière
du bassin versant de Daoulas, à partir des débits simulés par le modèle.
Les figures 32 et 33 présentent les flux théoriques calculés avec la concentration en E. coli de
250 cfu/100 ml (dits Flux "250"), et les flux calculés avec 500 cfu/100 ml dits Flux "500" sur
les sous bassins versants 17 et 5, pour la période allant du 01/01/2007 au 31/07/2007. La
pluviométrie de la station météorologique associée est également indiquée. Les flux observés
sur le terrain lors des campagnes hebdomadaires nous permettent d’évaluer si ces valeurs
correspondent à une situation courante dans ces rivières ou non.
Les flux théoriques permettent d’évaluer l’effet débits sur les flux d’E. coli au niveau des
rivières. Il s’avère que cet effet est très important étant donné que, sur le sous bassin versant
17, ils varient de 106 à 6.107 E. coli/m3/s uniquement du fait des variations de débits. Si l’on
compare ces résultats à ceux observés pendant la période d’étude, on constate que 75% des
flux observés sont au même niveau que les flux "250" et "500". Donc, en terme de
concentration, les concentrations de 250 et 500 E. coli/100 ml sont des situations courantes au
point 17, et les variations de flux in situ sont liées à des variations de débit. Cependant, en
juillet 2007, deux flux plus importants ont été observés et ces derniers correspondent à une
concentration mesurée d’environ 5000 E. coli/100 ml dans les eaux de rivière. Le résultat
indique que, par rapport, à une situation normale (cf. 75% des résultats), on peut observer,
dans 25% des cas, des flux 10 fois plus élevés correspondant vraisemblablement à des apports
de pollution ponctuelle dans le cours d’eau.
Concernant le sous bassin versant 5, sa particularité est évidente étant donné que l’ensemble
des flux observés est supérieur aux flux "250" et "500" ces derniers variant de 5.103 à 5.106
E. coli/m3/s. Les concentrations de 250 et 500 E. coli/100 ml ne correspondent donc pas, dans
le cas de ce ruisseau, à la situation observée. Par contre, le flux calculé avec une concentration
moyenne de 10000 E. coli/100 ml apparaît plus réaliste de l’état de contamination
bactériologique du cours d’eau.
L’intégration de ces flux théoriques dans le modèle hydrodynamique MARS 2D permettrait
par la suite d’évaluer l’effet d’une bonne qualité d’eau sur la qualité de l’estuaire de la rivière
de Daoulas, puis ensuite d’évaluer quelle concentration maximale peut recevoir les eaux
littorales sans affecter les activités s’y déroulant et plus particulièrement l’activité
conchylicole.
64
Pluviométrie Sizun
Flux "250"
Flux "500"
Flux observés
Flux avec 5000 E. coli/100 ml
1.0E+09
0
20
40
1.0E+08
100
1.0E+07
120
140
1.0E+06
160
180
200
1.0E+05
01/01
/2007
08/01
/2007
15/01
/2007
22/01
/2007
29/01
/2007
05/02
/2007
12/02
/2007
19/02
/2007
26/02
/2007
05/03
/2007
12/03
/2007
19/03
/2007
26/03
/2007
02/04
/2007
09/04
/2007
16/04
/2007
23/04
/2007
30/04
/2007
07/05
/2007
14/05
/2007
21/05
/2007
28/05
/2007
04/06
/2007
11/06
/2007
18/06
/2007
25/06
/2007
02/07
/2007
09/07
/2007
16/07
/2007
23/07
/2007
30/07
/2007
cfu/m 3/s
80
Date
Figure 32 – Hydrogrammes avec les flux observées et les flux théoriques calculés à partir de 250 et 500 E. coli/100 ml et la pluviométrie de la station
Sizun sur le sous bassin versant 17 (station DIREN)
65
pluviométrie (mm)
60
Pluviométrie Guipavas
Flux "250"
Flux "500"
Flux observés
Flux réalistes (10 000 E. coli/100 ml)
0
1.0E+08
1.0E+07
100
1.0E+05
150
1.0E+04
Pluviométrie (mm)
1.0E+06
3
Flux E.coli (cfu/m /s)
50
200
1.0E+03
250
/2007
26/ 07
/2007
19/ 07
/2007
12/ 07
/2007
05/ 07
/2007
28/ 06
/2007
21/ 06
/2007
14/ 06
/2007
07/ 06
/2007
31/ 05
/2007
24/ 05
/2007
17/ 05
/2007
10/ 05
/2007
03/ 05
/2007
26/ 04
/2007
19/ 04
/2007
12/ 04
/2007
05/ 04
/2007
29/ 03
/2007
22/ 03
/2007
15/ 03
/2007
08/ 03
/2007
01/ 03
/2007
22/ 02
/2007
15/ 02
/2007
08/ 02
01/ 02
/2007
1.0E+02
Date
Figure 33 – Hydrogrammes avec les flux d’E. coli observées et les flux théoriques calculés à partir de 250 et 500 E. coli/100 ml et la pluviométrie de la
station Sizun sur le sous bassin versant 5 (station DIREN)
66
V.4.4 Intégration et simulation de sources de pollution dans le modèle AVSWAT
Le modèle AVSWAT est aujourd’hui un outil intéressant sur le plan agronomique et
hydrologique. Il est largement utilisé en Amérique du Nord et en Europe pour prédire les
transferts diffus de sédiments, de nutriments, de pesticides et plus récemment de bactéries
(Arnold and Fohrer, 2005; Baffaut and Benson, 2003; Green et al., 2007; Guber et al.,
2007a; Kang et al., 2006; Kannan et al., 2007; Lomakine, 2005; Michaud et al., 2006;
Mulungu and Munishi, 2007; Santhi et al., 2001b).
Le modèle AVSWAT présente de nombreuses possibilités pour intégrer les pratiques
culturales et agricoles et leurs effets, telles que :
- les dates de plantation, de récolte, de fertilisation et de labourage
- les opérations de pâturage (réduction de la biomasse et dépôts de déjections)
- la présence ou non de bandes filtrantes
- le rendement de la récolte
- la présence de points de rejets tel que les rejets de station d’épuration (débit et
concentration en bactéries)
-…
Les premières simulations ont été réalisées sur le sous bassin versant 17 (station DIREN)
pour lequel ont été intégrées les rejets de deux stations d’épurations (La Martyre et
Ploudiry) et des épandages sur les prairies (figure 34).
STEP La Martyre
débit : 68 m3/j
cc° : 9.104 E. coli/100 ml
STEP Ploudiry
débit : 119 m3/j
cc° : 9.10 4 E. coli/100 ml
3 épandages de lisier porcin sur
les Prairies :
- 05/03/07 : 3000 kg/ha
- 05/05/07 : 3000 kg/ha
- 27/06/07 : 5000 kg/ha
Figure 34 – Premières simulations réalisées sur le sous bassin versant 17 en intégrant deux
rejets de stations d’épuration et des épandages sur les prairies
67
•
Simulation avec les rejets de STEP uniquement
Le résultat de cette simulation est présenté dans la figure 35 (du 01/02/07 au 31/07/07, le
premier mois étant la phase d’initialisation du modèle). Il s’avère que ces rejets contenant
8,8.104 E. coli/100 ml entraînent une concentration dans les eaux de rivières variant entre
27 et 380 E. coli/100 ml. Ces variations de concentrations sont principalement dues à la
pluviométrie : dilution en cas de pluie plus élevée qu’en période sèche.
Pluviométrie Sizun
bactéries rejets STEP
0
100000
20
40
60
80
1000
100
120
100
Pluviométrie (mm)
Concentration log(E. coli/100ml)
10000
140
160
10
180
200
26/07/2007
19/07/2007
12/07/2007
05/07/2007
28/06/2007
21/06/2007
14/06/2007
07/06/2007
31/05/2007
24/05/2007
17/05/2007
10/05/2007
03/05/2007
26/04/2007
19/04/2007
12/04/2007
05/04/2007
29/03/2007
22/03/2007
15/03/2007
08/03/2007
01/03/2007
22/02/2007
15/02/2007
08/02/2007
01/02/2007
1
Figure 35 – Concentrations en E. coli simulées au point DIREN avec les rejets de STEP
par le modèle AVSWAT
Concernant les flux, ils sont pratiquement constants sur l’ensemble de la période. En effet,
la diminution de la concentration en E. coli due à la dilution causée par la pluie est
compensée par les augmentations de débits (Figure 36) .
Dans le cas présent, nous n’avons pas simulé de situations de débordement d’eaux usées
par les stations d’épuration en période de pluie importante. Ce type de simulation serait
intéressant à réaliser à partir de données réalistes – si elles sont disponibles – et précises
sur les dysfonctionnements observés (quantité, fréquence, durée). En l’absence de ces
données et dans le temps imparti de l’étude, nous n’avons pu faire ce travail, cependant les
analyses réalisées pendant l’année 2007 aux périodes de fortes pluies et en aval des STEP
n’ont pas permis d’observer de situations anormales (rejets d’eaux brutes).
68
FLUX
Pluviométrie Sizun
Flux simulés
Débits simulés
1,0E+09
0
10
20
1,0E+08
40
1,0E+07
50
60
Pluviom étrie (m m )
Flux E. coli /m 3/s
30
70
1,0E+06
80
90
1,0E+05
07
07
7 /2 0
2 6 /0
07
7 /2 0
1 9 /0
07
7 /2 0
1 2 /0
07
7 /2 0
0 5 /0
07
6 /2 0
2 8 /0
07
6 /2 0
2 1 /0
6 /2 0
07
0 7 /0
1 4 /0
07
6 /2 0
07
5 /2 0
3 1 /0
07
5 /2 0
2 4 /0
07
5 /2 0
1 7 /0
07
5 /2 0
1 0 /0
07
5 /2 0
0 3 /0
07
4 /2 0
4 /2 0
2 6 /0
1 9 /0
07
07
4 /2 0
1 2 /0
07
4 /2 0
0 5 /0
07
3 /2 0
2 9 /0
07
3 /2 0
2 2 /0
07
3 /2 0
1 5 /0
07
3 /2 0
0 8 /0
07
3 /2 0
0 1 /0
07
2 /2 0
2 2 /0
07
2 /2 0
1 5 /0
2 /2 0
0 8 /0
0 1 /0
2 /2 0
07
100
Figure 36 – Flux simulés avec les rejets de STEP sur le sous bassin versant 17 par le modèle
AVSWAT
•
Simulation avec uniquement les épandages
L’intégration des épandages a été effectuée à des dates fictives afin d’observer la réponse
du modèle AVSWAT et de vérifier si les niveaux de contamination sont cohérents avec
ceux observés sur le terrain. Le scénario retenu est l’épandage de lisier porcin (2,2.105
bactéries/g poids sec) sur l’ensemble des prairies du sous bassin versant de la station
DIREN lors de trois journées caractérisées par différentes conditions climatiques :
- le 05/03/2007 est caractérisé par une période pluvieuse avec des pluies cumulées à j, j-1 et
j-2 de respectivement, 30,8 mm, 52,2 mm et 64,4 mm sur la station SIZUN.
- le 05/05/2007 est précédé par 4 journées sèches et qui précède une journée pluvieuse (le
13/05/2007 avec 28,8 mm).
- le 27/06/07, journée qui précède une période pluvieuse mais de faible intensité.
Les flux simulés par le modèle sont présentés sur la figure 37.
69
Pluviométrie Sizun
Epandage
Flux simulés
0
5.0E+07
4.5E+07
20
4.0E+07
40
2.5E+07
80
2.0E+07
100
1.5E+07
120
1.0E+07
5.0E+06
140
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
/2 00
7
26 /0
7
19 /0
7
12 /0
7
05 /0
7
28 /0
6
21 /0
6
14 /0
6
07 /0
6
31 /0
5
24 /0
5
17 /0
5
10 /0
5
03 /0
5
26 /0
4
19 /0
4
12 /0
4
05 /0
4
29 /0
3
22 /0
3
15 /0
3
08 /0
3
01 /0
3
/2 00
7
/2 00
7
22 /0
2
15 /0
2
08 /0
2
/2 00
7
0.0E+00
Figure 37 – Flux simulés avec l’intégration d’épandages sur les prairies
du sous bassin versant 17
Le modèle permet de visualiser l’effet des épandages sur la qualité de l’eau. Les résultats
montrent que les flux d’E. coli augmentent uniquement lors de fortes pluies. Si la pluie
n’est pas conséquente, il n’y a pas de relargage d’E. coli du sol vers la rivière. Le seuil de
relargage se situe à environ 20 mm de pluie journalière, il est sans doute fonction des pluies
du jour précédent et également de l’humidité du sol.
Il est intéressant de remarquer qu’après l’épandage du 05/05/2007, des pics de flux
d’E. coli sont observés pendant plus d’un mois et demi après chaque événement pluvieux
important. Ceci est du au fait que les bactéries persistent dans le sol (T50 = 43 jours).
Le dernier épandage montre que l’intensité journalière de la pluie n’est pas suffisante pour
entraîner le relargage des bactéries dans la rivière.
70
Pluviométrie (mm)
60
3.0E+07
01 /0
2
3
Flux E. coli /m /s
3.5E+07
•
Simulation des flux d’E. coli avec les rejets théoriques de STEP et les
épandages
La figure 38 présente les résultats de la simulation avec l’intégration des rejets de STEP et
les épandages sur le sous bassin versant de la station DIREN. Le modèle répond bien à
l’insertion de ces usages et les niveaux de contamination sont réalistes par rapport à ce qui
est observé sur le terrain.
Pluviométrie Sizun
Epandage
Flux simulés
Flux observés
0
1.0E+09
20
1.0E+07
80
100
1.0E+06
120
140
07
07
7/20
26/0
07
7/20
19/0
07
7/20
12/0
07
7/20
05/0
07
6/20
28/0
07
6/20
21/0
07
6/20
14/0
07
6/20
07/0
07
5/20
31/0
07
5/20
24/0
07
5/20
17/0
07
5/20
10/0
07
5/20
03/0
07
4/20
26/0
07
4/20
19/0
07
4/20
12/0
07
4/20
05/0
07
3/20
29/0
07
3/20
22/0
07
3/20
15/0
07
3/20
08/0
07
3/20
01/0
07
2/20
22/0
07
2/20
15/0
2/20
08/0
2/20
07
1.0E+05
Figure 38 – Flux simulés par le modèle AVSWAT : rejets de STEP & épandages
Ces simulations ont permis de comprendre le fonctionnement du modèle et sa capacité à
retranscrire les phénomènes qui se déroulent sur un bassin versant. Dans le paragraphe
suivant des applications au bassin versant de Daoulas seront présentées afin de retranscrire
au mieux les contaminations microbiologiques en fonction des données disponibles.
71
Pluviométrie (mm)
40
60
01/0
Flux E. coli /m3/s
1.0E+08
V.4.5 Applications sur le bassin versant de Daoulas
Application n°1 : Evaluation de l’effet conjoint de la dilution et de la mortalité des
bactéries, de l’amont du bassin versant jusqu’à l’exutoire
Afin de tester le devenir des bactéries tout au long du bassin versant, la présence d’un
rejet de STEP tout en amont du bassin versant a été simulée et les concentrations en
bactéries fécales suivies tout au long du cours d’eau (points indiqués sur la figure 39).
Figure 39 : Simulation d’un rejet de STEP en amont du bassin versant
et points de suivi intégrés dans le modèle
La station d’épuration modélisée correspond à celle de Ploudiry (119 m3/jour, 8,8.104 E.
coli/100 ml). La figure 40 présente les concentrations en bactéries aux différents points de
suivi intégrés au modèle.
Au point 18, juste en aval du rejet de STEP, la concentration en E. coli varie de 1,3.102 et
9,25.103 E. coli/100 ml. L’effet des précipitations sur les concentrations en bactéries est très
marqué avec de fortes diminutions des concentrations due à la dilution du rejet par la pluie
(en absence de débordement avec rejet d’eaux brutes).
Au regard de l’ensemble des courbes de la figure 40, il apparaît qu’il n’y a pas de décalage
des pics de concentrations entre chaque courbe, le temps de transfert de l’eau du point 18, à
l’amont, au point 8, au niveau de l’estuaire, est donc inférieur à la journée.
72
Pluvio Sizun
point 18
point 17
point 8bis
point 8
1.0E+05
0
20
40
1.0E+04
80
1.0E+03
100
120
1.0E+02
Pluviométrie (mm)
Concentration (E. coli/100ml)
60
140
160
1.0E+01
180
200
01
/0
2/
20
08
07
/0
2/
20
15
07
/0
2/
20
07
22
/0
2/
20
07
01
/0
3/
20
08
07
/0
3/
20
07
15
/0
3/
20
22
07
/0
3/
20
29
07
/0
3/
20
05
07
/0
4/
20
12
07
/0
4/
20
19
07
/0
4/
20
26
07
/0
4/
20
03
07
/0
5/
20
10
07
/0
5/
20
17
07
/0
5/
20
24
07
/0
5/
20
31
07
/0
5/
20
07
07
/0
6/
20
14
07
/0
6/
20
21
07
/0
6/
20
07
28
/0
6/
20
05
07
/0
7/
20
12
07
/0
7/
20
07
19
/0
7/
20
26
07
/0
7/
20
07
1.0E+00
Figure 40 : Concentrations en E. coli dans les eaux de rivières après le rejet d'une STEP en
amont du BV et évolution jusqu'à l'exutoire final
De plus, il y a une forte diminution de la concentration entre le point 18 et le point 17 et
particulièrement en période sèche. La dilution, et dans une moindre mesure la mortalité, est
importante entre ces deux points de suivi du fait de l’importance du linéaire du réseau
hydrographique. Par contre, le transfert de la contamination du point 17 à l’estuaire est très
rapide avec peu de différences en terme de concentrations.
Le taux d’abattement moyen des bactéries a été calculé entre chaque points de suivi et ils
sont présentés sur la figure 41. Le taux d’abattement est de 78,6 % entre le point 18 et 17 et
est principalement due à un effet de dilution étant donné que le temps de demi-vie des
bactéries dans l’eau est de 2 jours et que le transfert de l’eau au sein du bassin versant se
fait en moins d’une journée.
De plus, il apparaît que le point 17 est représentatif des phénomènes qui se passe en amont
pour ce type de bassin versant et plus particulièrement lorsque l’objectif est d’évaluer les
contaminations arrivant à l’estuaire.
90
80
78.6
Taux d'abattement (%)
70
60
50
40
30
15.7
15.8
17-8bis
8bis-8
20
10
0
18-17
73
Figure 41 : Taux d’abattement moyen des bactéries fécales entre chaque point de suivi
intégrés au modèle
Application n°2 : Simulation d’un scénario « réaliste » à partir des données de cheptel
sur le bassin versant de Daoulas
L’objectif d’un modèle est de créer une représentation de la réalité à partir d’hypothèses
sur la hiérarchisation des processus qui va permettre de transposer les observations
disponibles et d’élaborer des scénarios (Durand et al., 2006). C’est pourquoi, il intéressant
de l’appliquer aux pratiques observées sur le terrain et plus particulièrement ici aux
données cheptel fournies par la DDAF sur le bassin versant de Daoulas.
L’objet de cette deuxième application est de simuler un scénario « réaliste » intégrant les
rejets des six stations d’épuration et les épandages réalisés sur les zones épandables du
bassin versant. Concernant les stations d’épuration, des données de débits et de
concentrations sont disponibles sur la station de Daoulas et transférables en terme
d’équivalents habitants aux autres STEP. Par contre, les dates d’épandages et les quantités
de lisier appliquées sont des données non disponibles. La méthodologie retenue a été
d’utiliser les effectifs des cheptels (DDAF 29) sur chaque sous bassin versant afin
d’élaborer à un calendrier d’épandage en utilisant la littérature disponible.
L’objectif de cette application étant d’évaluer les apports en E. coli à l’estuaire, le choix
s’est porté sur les sous bassins versants 8bis, 10 et 17 et d’évaluer les flux arrivant à
l’estuaire au point 8 (figure 42).
Figure 42 : Sous bassins versants utilisés pour l’application n°2
74
- Calcul des quantités de lisier produites sur chaque sous bassin versant
Les quantités de lisier ont été calculées à partir des indications sur le cheptel (cf. tableau
XIX).
Tableau XIX : Effectif des cheptels par espèce et par sous bassin versant (DDAF 29)
Sous bassin
versant
8bis
10
17
Bovins
Porcs
Volailles
189
100
2169
1784
7320
50773
0
66000
227400
Le calcul de la quantité de fèces produit par sous bassin versant est basé sur l’estimation
des quantités de fèces produites par animal de poids et d’age moyens (Tableau XX)
(Geldreich, 1966a; Martel, 1996).
Tableau XX : Calcul théorique de la quantité de fèces produits par espèce
(Réalisé à partir de la synthèse de différentes études dans Martel, 1996)
Quantité de fèces
Pourcentage Quantité de fèces
Concentration
Animal
produite (g poids
d’humidité produite (g poids
E. coli/g fèces
humide/jour/animal)
des feces
sec/jour/animal)
10 000
75 %
2500
1,13.109
Porc
20 000
75 %
5000
6,75.108
Vache
150
75 %
38
4,63.107
Volaille
Une fois les quantités de fèces calculées, nous avons considéré qu’elles étaient égales aux
quantités de lisiers produits. Les quantités annuelles théoriques de lisiers produits sur
chaque sous bassin versant sont présentés ci-dessous (figure 42).
60000
Quantité de lisier (t/an)
50000
40000
30000
20000
10000
0
8bis
10
Sous bassin versant
17
75
Figure 42 : Quantité de lisier produit par an et par sous bassins versants
(calculé sur la base des effectifs des cheptels, DDAF29)
Concernant les concentrations en E. coli dans les fécès, elles ont été définies d’après la
littérature (tableau XIX). Les fèces (sous forme de lisier et fumier) étant stockées dans une
fosse à lisier, on a considéré que l’abattement d’E. coli, après 3 mois de stockage sans ajout
– comme recommandé par la réglementation – était de 3 log (Martel, 1996; Wortmann et
al., 2006). Les simulations avec AVSWAT ont donc été effectuées avec un lisier type
porcin associé à une concentration moyenne en E. coli de 8,96.105 E. coli/g poids sec.
- Mise en place d’un calendrier d’épandage fictif
L’autorisation d’épandage sur le bassin versant de Daoulas couvre la période du 15 janvier
au 30 juin. De plus, les parcelles épandables sont définies dans la réglementation et
présentées sur la figure 43.
Figure 43 : Zones épandables et stations d’épuration présentes
sur les sous bassins versants 8bis, 10 et 17
A partir de ces données, un calendrier d’épandage fictif a été mis en place sur les 3 sous
bassins versants. Selon la Chambre de l’Agriculture, la quantité généralement épandue est
de 30 t poids humide/ ha (taux d’humidité : 95%), ce qui correspondrait à environ une
journée de travail. De plus, nous considérons que les épandages sont réalisés uniquement
76
les jours où les précipitations sont inférieures à 5 mm, sur les parcelles épandables et
pendant la période d’autorisation.
Enfin, il est important de préciser que l’application du lisier a été défini comme suit dans le
modèle : 20% du lisier est réparti dans les 10 premiers cm du sol et les 80% restants dans le
1er horizon.
Le tableau XXI récapitule les quantités de lisiers calculées sur chaque sous bassin versant et
la superficie des zones épandables. A partir de ces informations, il est possible de
déterminer le nombre d’épandage réalisé tout en sachant qu’un épandage correspondant à
30 tonnes (poids humide) de lisier épandu par hectare et que lisier contient environ 95%
d’eau.
Tableau XXI : Calcul du nombre d’épandages par sous bassins versants pour la mise en place
du calendrier d’épandage
Sous bassins
versants
Quantité de
lisier
(t p.s./an)
Zones
épandables
(ha)
8bis
10
17
1946
7671
52711
300,8
101,3
2054,2
Nombre d’épandage
(30t/ha, 95%
d’humidité)
4
50
17
20
Nombre
d’épandages
simulés dans le
modèle
24
30
17
La colonne 3 présente le nombre d’épandage théorique sur les sous bassins versants.
Cependant, il est apparu peu réaliste de simuler, sur le sous bassins versant 10, 50
épandages sur 101,3 ha alors que seulement 4 épandages seraient effectués sur les 300,8 ha
de zones épandables disponibles sur le sous bassin versant 8bis, qui est adjacent au sous
bassin versant 10. C’est pourquoi 20 épandages ont été transférés au sous bassin versant
8bis afin de simuler une situation plus réaliste (colonne 4). Ces épandages sont ensuite
répartis de façon aléatoire entre le 15 janvier et le 30 juin et lorsque les précipitations
journalières sont inférieures à 5 mm.
- Intégration des STEP
Tableau XXII : Caractéristiques des STEP présentes sur le bassin versant de Daoulas
(les STEP de La Martyre et Ploudiry ont été regroupées dans un même rejet car le modèle ne permet
l’intégration que d’un seul point de rejet par sous bassin versant)
Communes
La Martyre
Dirinon
Saint Urbain
Ploudiry
STEP
Lagunage
naturel
Lagunage
naturel
Boues activées
Lagunage
naturel
EH
Débit (m /jour)
Concentration
moyenne
(E. coli/100ml)
400
68
8,80.104
1900
324
8,80.104
900
154
8,80.104
700
119
8,80.104
3
Quatre stations d’épuration récoltent les eaux usées des six plus grandes agglomérations
présentes sur le bassin versant de l’estuaire de Daoulas. En l’absence de données précises,
leur fonctionnement a été évalué en fonction de la STEP de la ville de Daoulas pour
laquelle nous avions des informations précises sur le débit journalier du rejet et la
77
concentration moyenne en E. coli en sortie de station (tableau XXII). Dans cette première
simulation, la concentration moyenne de 8,80.104 E. coli/100 ml a été utilisée pour
l’ensemble des STEP. Par contre, le débit des rejets a été calculé à partir du débit de la
STEP de Daoulas rapporté au nombre d’équivalents habitants.
- Test de différentes pratiques agricoles et adaptation des données utilisées
Afin de tester la réactivité du modèle et de comparer nos données observées aux résultats
des simulations, nous avons testé différentes pratiques agricoles :
• 1ère simulation :
-
intégration des 3 stations d’épurations
épandage sur sol nu
concentration théorique dans les lisiers = 8,96.105 E. coli/g poids sec
(données littérature)
• 2ème simulation :
-
intégration des 3 stations d’épuration
épandage sur prairies (6 cm)
bandes enherbées de 10 m
concentration théorique dans les lisiers = 8,96.105 E. coli/g poids sec
(données littérature)
• 3ème simulation :
-
intégration des 3 stations d’épuration
épandage sur prairies (6 cm)
bandes enherbées de 10 m
concentration mesurée dans un lisier = 1,42. 105 E. coli/g poids sec
(exploitation finistérienne)
La première simulation peut correspondre à des pratiques sur sol nu avant semis ou après
récolte du maïs ; les deux autres ont été observées lors des campagnes de prélèvements sur
le bassin versant de Daoulas.
78
- Résultats :
Æ Concentrations au point 8
Les concentrations en E. coli au point 8 pour les 3 simulations décrites précédemment sont
présentées sur la figure 44. Les pics de concentrations en E. coli correspondent
parfaitement aux épisodes pluvieux qui mobilisent les bactéries présentes au niveau des sols
et qui ruissellent jusqu’au cours d’eau. En période sèche, les niveaux de contaminations
sont les mêmes pour les 3 simulations et sont dues aux rejets de STEP constants au cours
du temps.
Pluvio Sizun (mm)
1ère simulation
2ème simulation
3ème simulation
0
1.0E+08
20
40
80
1.0E+05
100
120
1.0E+04
140
160
1.0E+03
180
1.0E+02
07
07
26
/07
/2 0
07
/2 0
/07
19
12
/07
/2 0
07
07
/2 0
/07
/2 0
05
28
/06
/2 0
07
07
21
/06
/2 0
07
14
/06
/2 0
07
07
/06
/2 0
07
31
/05
/2 0
07
24
/05
/2 0
/05
17
10
/05
/2 0
07
07
07
03
/05
/2 0
07
/2 0
/04
26
19
/04
/2 0
07
07
12
/04
/2 0
07
/2 0
/04
05
29
/03
/2 0
07
07
/2 0
/03
22
15
/03
/2 0
07
08
/03
/2 0
07
01
/03
/2 0
07
22
/02
/2 0
07
15
/02
/2 0
07
/2 0
/2 0
/02
/02
08
07
200
Figure 44 : Concentrations en E. coli au point 8 selon les différentes simulations réalisées
La figure 44 indique que le modèle prend bien en compte les différentes pratiques agricoles
indiquées dans chaque simulation.
o La 1ère simulation (courbe rouge) présente un maximum de 2,15.106 E. coli/100 ml,
concentration très importante que l’on retrouve seulement dans des eaux usées
brutes et non dans des rivières.
o L’intégration d’un épandage sur prairies et la mise en place de bandes enherbées de
10 m dans la 2ème simulation (courbe verte) permet de diminuer les concentrations
d’environ 2 log au niveau de le rivière arrivant à l’estuaire et son maxima est de
8,14.104 E. coli/100 ml.
o Enfin, l’utilisation d’une concentration en E. coli dans les lisiers plus réaliste car
conforme à celle mesurée sur le secteur donne une concentration maximale dans le
cours d’eau de 1,3.104 E. coli/100 ml.
79
Pluviométrie (mm)
60
1.0E+06
01
Concentration ( E. coli/100ml)
1.0E+07
En conclusion, ce modèle est très intéressant pour simuler des pratiques agricoles
différentes et évaluer l’impact de ces améliorations sur la qualité des eaux de rivière.
L’ensemble des valeurs mesurées au point 8 entre 2004 et 2007 (environ 30 mesures) sont
comprises entre 1.102 et 3,5.104 E. coli/100 ml, intervalle correspondant à la 2ème et à la
3ème simulation (figure 45). Le modèle reproduit donc de façon satisfaisante les
concentrations en E. coli et les scénarios choisis sont réalistes.
Pluvio Sizun (mm)
1ère simulation
2ème simulation
3ème simulation
1.0E+08
0
20
40
80
1.0E+05
100
120
1.0E+04
140
L’ensemble des valeurs mesurées au point 8 sont comprises
entre 1.102 et 3,5.104 E. coli/100 ml
(données 2004-2007)
1.0E+03
160
180
200
07
07
/2 0
/07
/2 0
26
19
/07
/2 0
07
07
12
/07
/2 0
/07
05
28
/06
/2 0
07
07
07
21
/06
/2 0
07
14
/06
/2 0
07
/2 0
/06
/2 0
07
31
/05
/2 0
07
07
24
/05
/2 0
/05
17
10
/05
/2 0
07
07
07
/2 0
/05
/2 0
03
26
/04
/2 0
07
07
19
/04
/2 0
07
12
/04
/2 0
/04
05
29
/03
/2 0
07
07
07
22
/03
/2 0
07
15
/03
/2 0
07
08
/03
/2 0
07
/2 0
/03
/2 0
01
22
/02
/2 0
07
07
15
/02
/2 0
/02
08
/02
/2 0
07
1.0E+02
Figure 45 : Comparaison des concentrations simulées et observées sur le terrain au point 8
Cependant, ces résultats sont à prendre avec précaution. En effet, il est possible que certains
pics de contamination n’aient pas été échantillonnés sur le terrain. D’autre part, certaines
sources de pollution microbiologique n’ont pas été intégrées aux simulations, en particulier
les sources ponctuelles près des cours d’eau qui peuvent correspondre à des fosses
septiques ou des fosses à lisiers qui ne sont pas aux normes.
Æ Flux au point 8
L’analyse des flux arrivant à l’estuaire va permettre d’évaluer le poids des deux sources de
contamination intégrées dans le modèle : les stations d’épuration et les épandages.
La figure 46 présente les flux au point 8 pour les 3 simulations réalisées et une simulation
où seuls les rejets de STEP ont été intégrés (courbe violette). Cette dernière montre un flux
constant, le modèle compensant la dilution causée par la pluie par l’augmentation de débit.
Cette courbe nous permet de voir visuellement la part de contamination microbiologique
imputable aux STEP et celles imputables aux épandages.
80
Pluviométrie (mm)
60
1.0E+06
01
Concentration ( E. coli/100ml)
1.0E+07
La contamination de base de 6,7.106 E. coli/m3/s correspond aux rejets de STEP, alors que
les pics de contamination atteignant plus de 1011 E. coli/m3/s pour la 1ère simulation, 1010
E. coli/m3/s pour la 2ème et 1011 E. coli/m3/s pour la 3ème sont dus aux ruissellements de
l’eau sur le sol lors de la remise en circulation des bactéries issus d’épandage de lisier.
Pluvio Sizun (mm)
1ère simulation
2ème simulation
3ème simulation
Step uniquement
0
1.0E+13
20
1.0E+12
40
80
100
1.0E+09
120
140
1.0E+08
160
1.0E+07
180
1.0E+06
007
007
26 /
07 /
2
007
19 /
07 /
2
007
12 /
07 /
2
007
05 /
07 /
2
007
28 /
06 /
2
007
21 /
06 /
2
007
14 /
06 /
2
007
07 /
06 /
2
007
31 /
05 /
2
007
24 /
05 /
2
007
17 /
05 /
2
007
10 /
05 /
2
007
03 /
05 /
2
007
26 /
04 /
2
007
19 /
04 /
2
007
12 /
04 /
2
007
05 /
04 /
2
007
29 /
03 /
2
007
22 /
03 /
2
007
15 /
03 /
2
007
08 /
03 /
2
007
01 /
03 /
2
007
22 /
02 /
2
007
15 /
02 /
2
08 /
02 /
2
007
200
Figure 46 : Flux en E. coli au point 8 selon les différentes simulations réalisées
Il est alors possible de calculer le poids moyen à l’exutoire du bassin versants des deux
types d’apports simulés. Sur l’ensemble de la période simulée (01/02/2007 au 31/07/2007),
les rejets de stations d’épuration seraient, dans le scénario envisagé, responsables de 16,7 %
de la contamination bactériologique arrivant à l’estuaire et les épandages de 83,3%.
En période sèche, les rejets de stations d’épuration seraient responsables de 100% des flux
bactériens arrivant en mer. Au contraire, en période pluvieuse, les épandages seraient la
cause de plus de 83,3 % de ces flux.
Toutefois, il est essentiel de pondérer ces résultats par le fait que seuls deux types d’apports
de bactéries fécales ont été intégrés dans le modèle. Afin d’avoir une bonne représentation
de la réalité, il est essentiel d’intégrer l’ensemble des sources polluantes telles que les rejets
d’assainissement autonome et le pâturage des bovins.
81
Pluviométrie (mm)
60
1.0E+10
01 /
02 /
2
Flux (E. coli /m3/s)
1.0E+11
VI. Conclusion
En hydrologie, l'étude du bassin versant est essentielle afin d'analyser l'ensemble des
processus du cycle de l'eau à l'échelle d'une entité géographique cohérente. De nombreux
facteurs physiques, associés au bassin versant, jouent un rôle déterminant sur le cycle de
l'eau et particulièrement sur la réponse hydrologique du bassin versant et donc sur sa
réponse aux différentes sources de pollution.
La modélisation couplée au SIG est une " nécessité qui tient à la nature même des
phénomènes étudiés et des paramètres qui caractérisent leur complexité, leur variabilité
spatiale et temporelle " (Le Clerc, 2004). L'implémentation du modèle, c'est-à-dire
l'adaptation du modèle choisi au bassin versant d'étude, consiste à entrer dans le modèle
l'ensemble des données nécessaires sous forme de base de données ou de couches
d’informations géographiques (données météorologiques, pédologie, occupation du sol).
Cette étape est essentielle afin d'appréhender les résultats des simulations par la suite et
également pour envisager les améliorations possibles de la modélisation.
Dans cette étude, le modèle AVSWAT a permis de représenter de façon simplifiée les
écoulements sur le bassin versant de l'estuaire de la rivière de Daoulas situé dans le
Finistère (France). Lors du calage et de la validation hydrologique, nous avons vu qu’il
reproduit les débits de la rivière principale La Mignonne, au point de mesure de la station
de la DIREN, de façon satisfaisante. De plus, les débits ont été calés sur l’ensemble des
sous bassins versants suivis au cours des campagnes de terrain. Cette efficacité du modèle
est en partie due à l’absence de nappes d’eau profonde sur la zone d’étude et de ce fait, à la
reproduction d’un cycle hydrologique simplifié.
Concernant la modélisation des flux d’E. coli, différentes méthodologies peuvent être
appliquées. D’une part, l’utilisation des débits simulés pour calculer des flux théoriques
permet d’évaluer l’effet « débits » sur l’amplitude de variation des flux de contamination
fécale arrivant à l’estuaire. La perspective d’un couplage avec le modèle hydrodynamique
MARS permettra ensuite d’évaluer l’effet de différents niveaux de contamination des cours
d’eau sur la qualité des eaux côtières et des coquillages.
D’autre part, il est possible d’utiliser le modèle afin de caractériser la réponse du bassin
versant à différentes sources de contamination. Par exemple, la simulation d’un rejet de
station d’épuration en amont du bassin versant permet d’évaluer le devenir des bactéries et
leur impact sur l’estuaire et d’évaluer les zones impactant plus ou moins fortement les
zones côtières.
Enfin, il est intéressant de mettre en place des scénarios « réalistes » à partir des
informations disponibles sur le bassin versant concernant les pratiques agricoles mais aussi
les rejets directs au cours d’eau. Dans cette étude, nous avons simulé les rejets de station
d’épuration et les épandages de lisier porcin, évalués à partir des connaissances en terme
d’effectif des cheptels, afin de rechercher le poids de ces deux sources sur les flux d’E. coli
arrivant à l’estuaire. Il apparaît que les stations d’épuration sont responsables d’une part
importantes de la contamination en temps sec. Au contraire, par temps pluvieux, les
épandages se révèlent polluants par mobilisation des bactéries par le ruissellement sur les
sols. Nous avons pu également tester différents scénarios concernant les pratiques agricoles
et il apparaît que le modèle réagit de façon cohérente à l’intégration de pratiques plus
respectueuses telles que les bandes enherbées ou l’épandage sur sol non nu.
82
Dans le cadre d’une éventuelle poursuite du projet, il serait intéressant d'identifier les
sources ponctuelles de pollution sur le terrain (fosse sceptique en mauvais état, mauvaise
pratique sur les sièges d'exploitation agricoles, établissements qui ne sont pas aux
normes…) car elles peuvent être la cause d'une contamination ponctuelle et entraîner des
pics de pollution microbiologique importants. L’intégration dans le modèle des fosses
septiques est possible en tant que point de rejet aux cours d’eau, une réflexion devrait être
menée sur la prise en compte ou non des installations d’assainissement autonome en
fonction de leur distance par rapport à la rivière. L’identification du pourcentage
d’installation défaillantes par le Service Public d’Assainissement Non Collectif pourrait
être intégré dans les scénarii. D’autres possibilités sont disponibles dans AVSWAT et par
exemple la modélisation du pâturage avec le nombre et le type d’animaux présents associés
à des quantités de fèces déposés et de biomasse exportée .
La modélisation des flux d’E. coli sur le bassin versant de Daoulas nous a donc permis
d’évaluer les potentialités du modèle AVSWAT qui sont nombreuses et variées. La prise en
main du modèle, la résolution des « bugs », la collecte des données et leur intégration dans
le modèle sont des étapes parfois complexes et consommatrices en terme de temps de
travail. Le tableau XXIII présente de façon générale le nombre de mois attribué à chaque
étape du projet de modélisation avec AVSWAT sur le bassin versant de Daoulas :
Tableau XXIII : Répartition des mois de travail pour ce projet (BV de 113 km²)
Etapes
Bibliographie (Modèle, E. coli, pratiques
culturales…)
Acquisition de données (collecte auprès des
producteurs de données, terrain, SIG…)
Nombre de
mois
7
9
Préparation des données d’entrée du modèle
1
Calage et validation du modèle au niveau
hydrologique
3
Simulations flux E. coli (scénarii…)
5
Interprétation, rédaction
1
Total
26
La réalisation d’une telle étude sur un bassin versant est fonction de la superficie de ce
dernier. En effet, elle influe énormément sur l’ensemble des étapes du projet et
particulièrement sur l’acquisition de données (nombre de points de mesure sur le terrain,
cartographie des informations…) et sur le calage et la validation hydrologique (nombre de
sous bassins versants). Le projet sur Daoulas a nécessité au total 26 mois de travail, ce qui
représente environ 7 jours/km².
83
Pour conclure, cette étude a montré la faisabilité de la mise en place du modèle
AVSWAT et de l’évaluation des apports microbiologiques en provenance des bassins
versants. Les résultats de cette application d’AVSWAT pour les bactéries apparaissent très
prometteurs et le couplage de ce modèle agro-hydrologique avec un modèle
hydrodynamique côtier permettrait de tester différents scénarios en terme de flux
microbiologiques arrivant à l’estuaire et leur impact sur la zone littorale. La figure 45
présente un premier essai de couplage des deux modèles en fin d’étude.
Figure 45 : Simulation des flux d’E. coli arrivant à l’estuaire de Daoulas
(6 rivières avec débits moyens et concentrations moyennes)
84
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