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Université Pierre et Marie Curie, École des Mines de Paris & École Nationale du Génie Rural des Eaux et des Forêts Master 2 Sciences de l’Univers, Environnement, Ecologie Parcours Hydrologie-Hydrogéologie Modélisation des blooms algaux dans la Marne Nejla Aissa Grouz Directeur(s) de recherche : Gilles Billen (UPMC/CNRS) Josette Garnier (UPMC/CNRS) UMR Sisyphe, UPMC/CNRS 4, place Jussieu, 75005 Paris Septembre 2010

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Université Pierre et Marie Curie, École des Mines de Paris & École Nationale du Génie Rural des Eaux et des Forêts

Master 2 Sciences de l’Univers, Environnement, Ecologie

Parcours Hydrologie-Hydrogéologie

Modélisation des blooms algaux dans la Marne

Nejla Aissa Grouz

Directeur(s) de recherche :

Gilles Billen (UPMC/CNRS)

Josette Garnier (UPMC/CNRS)

UMR Sisyphe, UPMC/CNRS 4, place Jussieu, 75005 Paris

Septembre 2010

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Abstract The Marne watershed is subject to an eutrophication phenomenon which manifests itself by the regular occurrence of transient algal blooms. This development has a negative impact on water and aquatic ecosystem quality, by affecting water clarity, increasing the pH and significantly rising the cost of water treatment for drinking water production. It is therefore important to understand the algal dynamic and control it in the future. Following changes in the environmental conditions of the river basin, the frequency of algal blooms seems to have decreased: none were observed during the last 3 years but we able to observe a limited bloom in March 2010. In this work, we tested and improved the performances of the Sénèque/Riverstrahler model for predicting the occurrence of algal blooms in the Marne during the 10 last years. Therefore, we studied the different factors that can control this phenomenon through various experiments in the laboratory, measurement campaigns on the field and simulation experiments. We refined the flow modelling hydrologically speaking by implementing a recursive filter on the actual flow data. Based on laboratory experiments, we proposed a new parameterization of phosphorus adsorption on suspended matter, which improved significantly the models performances. We also improved the representation of seasonal light conditions, by introducing decadal lights averages in the model, but this did not seem to influence very much the bloom’s timing or intensity. Although the changes introduced in the model structure have improved the model, it is still unable to predict the observed absence of algal blooms on some years. We suggest that a change in the timing of activity and/or the density of the population of benthic filter feeding mollusks may play a role in preventing the occurrence of algal blooms some years. This issue should be explored in future studies.

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Remerciements

Je tiens tout d’abord à remercier Gilles Billen ; mon responsable de stage, pour son accueil formidable, sa gentillesse, ses idées enrichissantes, ses conseils, son aide, son encadrement pour découvrir le terrain, m’initier au laboratoire et exploiter le modèle SENEQUE/Riverstrahler.

Je remercie sincèrement Josette Garnier pour le précieux temps qu’elle m’a consacré, son encadrement et son soutien pour la réalisation des expériences au laboratoire pour le dosage de la chlorophylle et les cultures d’algues.

Je tiens également à remercier Nils Fauchon pour nous avoir accordé du temps et pour nous avoir permis de partager des informations clés pour la réalisation de ce travail.

Ces remerciements ne seraient pas complets sans mentionner l’ensemble du personnel du laboratoire UMR Sisyphe, pour leur accueil et notamment Benjamin Mercier, Olivier Tronquart et Anun Martinez pour leur aide lors des dosages au laboratoire, le suivi à Saint Maurice et les profils longitudinaux le long de la Marne.

Enfin, je ne saurais remercier toutes les personnes qui de près ou de loin m’ont supportées et encouragées tout au long de ce stage. Elles sont nombreuses pour être citées mais pas assez pour être oubliées…

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Liste des figures Figure 1. Carte de l’usage du sol dans le bassin de la Marne Figure 2. Calibration de la sonde YSI par comparaison Lorenzen/sonde Figure 3. Suivi du débit à Gournay sur Marne, de la concentration en chlorophylle a et de la concentration en ortho-phosphates à Saint Maurice et à Neuilly sur Marne en 2010 Figure 4. Suivi de la concentration en silice dissoute dans la station de Saint Maurice en 2010 Figure 5. Profils longitudinaux de la concentration en chlorophylle a des trois campagnes le long de l’axe principal de la Marne 2010 Figure 6. Suivi à long terme des variations du débit, de la chlorophylle a, des ortho-phosphates et du phosphore total à Neuilly sur Marne et Saint Maurice entre 1990 et 2011. Figure 7. Suivi à long terme des variations des matières en suspension et de la silice dissoute à Neuilly sur Marne et Saint Maurice entre 1990 et 2011. Figure 8 Relation entre la teneur en phosphore des suspensions de la Seine et la concentration ambiante en ortho-phosphate dans le réseau hydrographique de la seine dans la période 1995-2003. Figure 9. Protocole expérimental pour la détermination des paramètres d’adsorption du phosphore Figure 10. Résultats de l’expérimentation pour la détermination des caractéristiques d’adsorption du phosphore. Figure 11. Schéma de principe du fonctionnement du modèle Sénèque Riverstrahler Figure 12. Schéma des processus biogéochimiques pris en compte dans le modèle Riverstrahler. Figure 13. Simulation du débit et de la biomasse algale à Saint Maurice avec la version standard du modèle SENEQUE. Figure 14. Schéma des 3 bassins versants et des 3 stations correspondantes Figure 15. Comparaison des débits décadaires simulés par Sénèque à l’exutoire de la Marne avec les écoulements générés par Hydrocal et par le filtre récursif d’Eckardt. Figure 16. Simulation de la biomasse algale, des o-PO4 et du P total avec les débits Eckardt. Figure 17. Variation saisonnière de la chlorophylle à Saint Maurice en 1999, simulées pour différentes valeurs de l’éclairement moyen annuel (en µE/m²/s). Figure 18. Eclairement moyen journalier mesuré par Météo France à Trappes et fonction saisonnière moyenne utilisée par la version standard de SENEQUE. Figure 19. Simulation de la croissance algale à Saint Maurice avec les éclairements décadaires mesurés à Trappes et avec la fonction sinusoïdale de la version originale de Sénèque. Figure 20. Simulation de la biomasse algale et des concentrations en ortho-phosphate et en phosphore total avec les anciennes valeurs de constante d’adsorption du phosphore et les nouvelles. Figure 21. Simulation de l’effet d’une diminution de 25 et 50 % des apports domestiques bruts de phosphore. Figure 22. Simulation de l’effet d’une diminution de 50, 90 % et 90% avec maintien des MES des apports diffus de phosphore sur la concentration en chlorophylle a, phosphore total et ortho-phosphates Figure 23. Simulation de l’effet d’un avancement de la période d’activité de filtration des mollusques benthiques sur le développement algal.

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Liste des tableaux Tableau 1. Mesures réalisées à Saint Maurice sur la période du 05/01/2010 au 21/08/2010. Tableaux 2, 3 et 4. Mesures réalisées à différents points de la Marne le 18 Mars 2010, les 3, 4 et 5 Mai 2010 et les 5, 6 et 7 Juillet 2010. Tableau 5. Valeurs estimée des paramètres d’adsorption du phosphore sur les MES. Tableau 6. Cinétique des processus liés à la dynamique algale dans Riverstrahler.

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Sommaire

Introduction…………………………………………………………………….8 1ère partie : Approche expérimentale de la dynamique algale

1. Site étudié …………………………………………………………...................10 2. Méthodes……………………………………………. ………………………...11 2.1. Dosage de la chlorophylle a ………………………………………………..12

2.2. Dosage des matières en suspension (MES)………………………………...12 2.3. Dosage du phosphore ………………………………………………………12 2.4. Dosage de la silice …………………………………………………….........13

3. Suivi du bloom de 2010 ……………………………………………………….14 3.1. Suivi à Saint Maurice et à Neuilly sur Marne ……………………………14 3.2. Profils longitudinaux ………………………………………………….........16

4. Analyse des données antérieures ………………………………….................19 5. Caractérisation de l’adsorption du phosphore……………………………...22

5.1. Objectif ……………………………………………………………………...22 5.2. Protocole ……………………………………………………………….........23 5.3. Analyse des résultats ………………………………………………….........23

2ème partie : Modélisation des blooms algaux

1. Description du modèle SENEQUE…………………………………………...26 2. Simulations des blooms de la Marne avec la version standard du

modèle………………………………………………………………………………...29 2.1. Données d’entrée …………………………………………………………..29 2.2. Résultats……………………………………………………………………..29

3. Utilisation d’une nouvelle procédure pour évaluer les écoulements……….31 3.1. La méthode du filtre récursif d’Eckart ……………………………..........31 3.2. Simulation du débit à partir des écoulements calculés par la méthode

d’Eckardt…………………………………………………………………………….32 3.3. Simulation des blooms avec les écoulements calculés par la méthode

d’Eckardt…………………………………………………………………………….34

4. Amélioration de la prise en compte de la lumière…………………………...35 4.1. Sensibilité du modèle au niveau d’éclairement……………………………35 4.2. Introduction des lumières observées dans Sénèque ……………………...36

5. Amélioration de la prise en compte de l’adsorption du phosphore ……….37

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5.1. Contexte…………………………………………………………………………37 5.2. Effet de l’adsorption du phosphore sur les simulations par Sénèque.............37

6. Evaluation de la sensibilité aux apports de phosphore..................................39

6.1. Contexte……………………………………………………………...…………..39 6.2. Sensibilité du modèle à une réduction des apports ponctuels de phosphore..39

6.3. Sensibilité du modèle à une réduction des apports diffus de phosphore………………………………………………………………………………...41

7. Sensibilité du modèle à un développement des prédateurs…………………43 d’algues……………………………………………………………………….......43

Conclusion……………………………………………………………………..44 Références bibliographiques …………………………………………………45

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Introduction

L’eutrophisation des rivières L’eutrophisation se défini par le développement végétal excessif dans un milieu aquatique. Ce phénomène se produit lorsque le milieu reçoit trop de matières nutritives assimilables par les algues et que celles-ci prolifèrent. Les principaux nutriments à l’origine de ce phénomène sont ceux qui sont susceptibles de contrôler la croissance algale, comme le phosphore (contenu dans les phosphates), l’azote (contenu dans l’ammonium, les nitrates, et les nitrites) et la silice (présente sous forme de silice dissoute et nécessaire pour la croissance des algues diatomiques caractérisées par une frustule siliceuse). Le contrôle de la croissance algale est souvent lié à l’épuisement d’un nutriment, qui devient l’élément limitant. Un milieu eutrophisé produit souvent plus de matière organique qu’il ne peut en métaboliser et voit sa qualité se détériorer. Le phénomène d’eutrophisation s’observe de plus en plus dans les grandes rivières où il se manifeste par des pics épisodiques de forte biomasse algale, appelés blooms. La compréhension du déterminisme de l’eutrophisation en rivière est plus complexe que dans les plans d’eau stagnants, car l’hydraulique est un autre facteur supplémentaire essentiel influençant la dynamique du phytoplancton. De la source à l’exutoire d’un bassin versant, les rivières reçoivent des apports latéraux de débits qui constituent un facteur de dilution s’opposant à l’accroissement des peuplements d’algues, même en l’absence de limitation par les nutriments. Ce n’est que lorsque le taux de dilution hydraulique devient inférieur au taux intrinsèque de croissance des algues qu’un bloom peut se développer, si les conditions de concentration en nutriments le permettent. La dynamique algale en rivière ne peut donc se comprendre qu’en tenant compte de ce double contrôle par l’hydraulique et par les nutriments. Les apports de nutriments en rivière se font soit de manière diffuse, accompagnant les apports d’eau ruisselées et infiltrées sur le bassin versant, soit de manière ponctuelle, avec les apports d’eau usées urbaines, traitées ou non en station d’épuration. En ce qui concerne l’azote, les deux modes existent, mais les apports diffus de nitrates issus des terres agricoles sont largement prépondérants. En pratique, dès les têtes de bassin en milieu agricole, des concentrations non limitant de nitrates sont atteintes. A cause de leur capacité à s’adsorber sur les argiles et les hydroxydes de fer, les phosphates sont peu sujets au lessivage par les eaux de drainage agricole. Ce sont les processus d’érosion du sol qui entrainent des particules chargées en phosphore et qui les exportent depuis les sols vers les eaux de surface. Les teneurs en phosphore des matières en suspension dans les têtes des bassins sont en équilibre avec les concentrations en ortho-phosphates dissous. A l’aval, dans les grands axes de rivières, les rejets urbains apportent une charge en phosphore considérable. Les ortho-phosphates d’origine urbaine s’adsorbent à leur tour sur la matière en suspension issue de l’érosion des sols dont ils accroissent la teneur en phosphore. (Billen & Garnier, 2009) Concernant la silice, ce nutriment, issus de l’altération des roches du bassin versant, est abondant en tête de bassin. Son apport par les rejets ponctuels est négligeable. Il atteint

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parfois des valeurs limitantes dans les grandes rivières suite à la consommation par les diatomées et sa séquestration dans les sédiments par le dépôt de celles-ci. Dans un cours d’eau eutrophisé, la production algale représente une source interne de charge organique quelques fois plus importante que les apports d’eaux usées traitées. L’eutrophisation est donc capable d’induire des conditions hétérotrophiques et un épuisement de l’oxygène dans les secteurs avals des réseaux hydrographiques, avec les mêmes symptômes que la pollution organique (Garnier et al., 1999 a,b). Le cas de la Marne La Marne est sujette à l’eutrophisation depuis de longues années, particulièrement dans son secteur aval, canalisé. Les proliférations algales y constituent une menace pour la qualité de la ressource en eau des usines d’eau potables qui y sont installées. Les blooms algaux s’accompagnent en effet d’une augmentation de pH, qui imposent aux usines de modifier leur chaine de traitement de potabilisation, et d’une propension à colmater les filtres utilisés dans la chaine. Durant les années 1990-2000, un bloom algal avait lieu régulièrement dans la Marne chaque année, au printemps. La dynamique en avait été étudiée et le rôle du phosphore, limitant dans les secteurs les plus amont (au voisinage du Lac du Der) mais en large excès dans les secteurs plus aval, avait été mis en évidence grâce à des expériences d’incubation en diverses stations du réseau hydrographique (Garnier et al, 2003). Le rôle de contrôle joué par les peuplements de moules d’eau douce (dreissènes) sur les biomasses algales estivales avait aussi été étudié. Depuis quelques années, l’occurrence des blooms algaux dans la Marne semble devenir plus irrégulière. En particulier, les années 2007, 2008 et 2009 ont été caractérisées par l’absence totale de prolifération algale. Qu’est ce qui a changé dans la Marne qui puisse expliquer cette absence de bloom ? L’objectif de ce travail est d’analyser les différents facteurs de contrôle de la dynamique algale dans la Marne afin d’expliquer les changements intervenus depuis 10 ans. Approche adoptée Notre approche a été double : Il s’est agit d’une part de suivre sur le terrain les phénomènes accompagnant le déclin du débit hivernal dans la Marne. Nous avons eu la chance d’observer, pour la première fois depuis 4 ans, l’occurrence d’un bloom, quoique de faible ampleur. Nous avons également étudié expérimentalement les propriétés d’adsorption du phosphore sur les matières en suspension. D’autre part, la complexité des phénomènes en présence nous a imposé l’utilisation d’un modèle de la dynamique algale en rivière. Nous avons donc utilisé le modèle SENEQUE/Riverstrahler pour évaluer sa capacité à modéliser le bloom algal dans la Marne et pour tenter d’améliorer ses performances en termes de prédiction des blooms. Plusieurs facteurs ont été pris en considération, tels que la restitution des débits, l’éclairement, les

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processus d’adsorption du phosphore, les apports ponctuels et diffus et les processus de filtration par les prédateurs.

1ère Partie : Approche Expérimentale de la dynamique algale: 1. Site étudié La Marne (figure 2) est située à l’Est du bassin Parisien. Elle prend sa source sur le Plateau de Langres à Balesmes sur Marne (Haute Marne 52) et se jette dans la Seine à Charenton-le-Pont/Alfortville/Ivry-sur-Seine (Val de Marne 94). Son bassin versant de 16000 km² s’étend sur le Barrois, Perthois, la Champagne Crayeuse et la Brie. Si à l’amont du bassin, l’activité agricole est encore essentiellement tournée vers la polyculture-élevage, avec une grande proportion du territoire occupée par la forêt, le centre du bassin est caractérisé par une intense activité agricole céréalière. Dans la partie aval, le caractère urbain s’accentue fortement (Fig. 1). En aval de Dormans la rivière a été canalisée pour permettre la navigation de péniches de 3 m de tirant d’eau.

Figure 1. Carte de l’usage du sol dans le bassin de la Marne (2000) (source : Corine Land

Cover, 2000)

Gournay s/ Marne

Sammeron

Saulchery Dormans

Matougues

Arrigny Larzicourt

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L’usine de Neuilly sur Marne, appartenant au SEDIF (Syndicat des Eaux d’Ile de France), exploite l’eau de la Marne pour assurer une production d’eau potable de 300 000 m3/j. Elle est aujourd'hui équipée d'une filière biologique utilisant le couplage "ozone-charbon actif en grains". Pour suivre le développement algal dans la Marne et les variables qui lui sont associées, nous avons choisi la station de Saint-Maurice, au droit du dernier barrage de navigation située à 1 km en amont de la confluence avec la Seine. Un suivi en continu de la teneur en pigments chlorophylliens est aussi réalisé par Véolia sur la prise d’eau de l’usine de Neuilly sur Marne. A trois reprises, nous avons également effectué des mesures le long d’un profil longitudinal de la Marne sur 300 km en amont de son exutoire. 2. Méthodes Les variables retenues pour l’analyse de la dynamique algale sont la température, le pH, la concentration en oxygène dissous et la teneur en chlorophylle a. S’y ajoutent les teneurs en phosphore, considéré comme le nutriment essentiel contrôlant la dynamique algale.

2.1. Dosage de la chlorophylle a La chlorophylle a représente un indicateur universel de la biomasse phytoplanctonique. Sa teneur est déterminée par spectrophotométrie après extraction à l’acétone d’un filtre en fibres de verre sur lequel a été recueilli les cellules algales d’un volume connu d’échantillon (entre généralement entre 200 et 1000 ml). Des sondes fluorimétriques sont également disponibles pour mesurer directement la chlorophylle a dans l’eau. Méthode spectrophotométrique (Méthode trichromatique, méthode Lorenzen) La méthode de Lorenzen (1967) utilise la mesure de l’absorbance à 650 nm et 750 nm avant et après acidification de l’échantillon pour déterminer la concentration en chlorophylle a et des phéopigments qui en découlent. La méthode trichromatique (1984) utilise la mesure de l’absorbance à 750 nm sans acidification de l’échantillon et donc ne renseigne pas sur la concentration en phéopigments. Mesure directe à l’aide d’une sonde fluorimétrique YSI 6600 v24 Le principe consiste à exciter la chlorophylle par un pulse de lumière à 5 longueurs d’onde excitatrices de divers pigments chlorophylliens, produits par une diode électroluminescente (Light Emitting Diode). Le spectre de lumière réémis par fluorescence est analysé par une photodiode de grande sensibilité et converti en concentration en chlorophylle équivalente, compte tenu de la composition spécifique de l’échantillon déduites de la réponse aux 5 longueurs d’ondes excitatrices, entre 650 et 700nm. La calibration d’une telle sonde est extrêmement délicate dans la mesure où la réponse fluorescente d’une cellule à un pulse lumineux dépend largement de son état physiologique.

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Nous avons vérifié la calibration de la sonde par comparaison des valeurs mesurées par la méthode de Lorenzen et la mesure directe sur des échantillons obtenus par mise en culture d’eau de la Marne dans de l’eau minérale enrichie en phosphore et en silice (Figure 2).

y = 0.262x + 1.9832R2 = 0.9436

0

5

10

15

20

25

30

35

40

0 20 40 60 80 100 120 140

Chloro a, Lorenzen µg/l

Chl

oro

a, S

onde

µg/

l

Figure 2. Calibration de la sonde YSI par comparaison Lorenzen/sonde

Sur 12 mesures, on obtient la relation suivante entre la concentration en chlorophylle a de la sonde (Y) et celle trouvée par dosage par spectrophotométrie (X) en utilisant la méthode de Lorenzen : Y = 3.6 X -5.4 avec r² = 0.94 2.2. Dosage des matières en suspension (MES) Les matières en suspensions (MES) sont constituées par l’ensemble des matières solides insolubles présentes dans l’eau de prélèvement, sable, argile, détritus et débris organiques. Elles sont déterminées par pesée après filtration d’un échantillon (200 à 1000 ml) à travers un filtre en fibre de verre pré-taré et séchage du filtre. 2.3. Dosage du phosphore La disponibilité du phosphore est un facteur clé du développement algal. Seule la forme d’ortho-phosphate libre est directement disponible pour la croissance des algues. Les ortho-phosphates sont les phosphates qui peuvent être dosés sans hydrolyse ou sans digestion oxydante préalable. En milieu acide et en présence de molybdate d’ammonium, les ortho-phosphates donnent un complexe phospho-molybdique. L’émétique, tartrate double d’antimoine et de potassium, accélère la réaction et permet d’éviter une hydrolyse de certaines formes organiques. Le complexe phospho-molybdique réduit par l’ascorbate de sodium, développe une coloration bleue pouvant être dosée par spectrophotométrie à une longueur d’onde de 885 nm. Le protocole utilisé est décrit par Eberlein et Kattner (1984).

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Le phosphore total est le phosphore qui peut être dosé après hydrolyse à l’autoclave pendant une heure à 120°C sous une pression de 1 bar. Après digestion en présence d’acide sulfurique et de persulfate de sodium, on rétablit le pH puis on dose les ortho-phosphates comme pour le protocole précédent. 2.4. Dosage de la silice La silice est un nutriment qui est prélevé et consommé par les algues brunes ou Diatomées. La concentration en ions silicates est déterminée par spectrophotométrie. En milieu acide, et en présence de molybdate d’ammonium un composé acide silico-molybdique jaune est formé. Il est ensuite réduit par l’acide ascorbique en formant un anhydride silico-molybdique bleu. L’acide oxalique est utilisé pour éliminer l’interférence due aux phophates. (Rodier 1984) Le complexe peut être dosé par spectrophotométrie à une longueur d’onde de 610 nm.

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3. Suivi du bloom de 2010 3.1. Suivi à Saint Maurice et à Neuilly sur Marne L’évolution du débit, de la concentration en chlorophylle a et de la teneur en ortho-phosphates observée à Saint-Maurice et à Neuilly est illustrée dans la figure 3. Les autres observations sont rassemblées dans le tableau 1. Pour la première fois depuis 3 ans, un bloom algal, quoique de faible amplitude (40-50 µgChl a/l) a pu être observé en mars 2010. Son démarrage coïncide avec une diminution du débit en dessous d’un seuil qui se situe entre 50 et 90m3/s, après les valeurs hivernales importantes. Figure 3. Suivi du débit à Gournay sur Marne, de la concentration en chlorophylle a et de la concentration en ortho-phosphates à Saint Maurice et à Neuilly sur Marne en 2010.

0

50

100

150

200

250

300

janvier-10 février-10 mars-10 avril-10 mai-10 juin-10 juillet-10

Déb

it (m

3/s)

0

10

20

30

40

50

60

janvier-10 février-10 mars-10 avril-10 mai-10 juin-10 juillet-10

Chl

orop

hylle

a (µ

g/L)

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

janv.-10 févr.-10 mars-10 avr.-10 mai-10 juin-10 juil.-10

Période

PO

4 (m

g/l)

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Le bloom disparaît brutalement le 26 mars, au moment d’une remontée du débit. Dans la deuxième quinzaine d’avril, alors que le débit est retombé bien en dessous du seuil de 115 m3/s, aucun développement algal n’est observé. Les observations en continu réalisées à Neuilly sur Marne montrent cependant une forte croissance algale en début de journée, suivie d’une retombée à partir du début du mois d’avril. Celle-ci peut être expliquée par un déficit des concentrations en ortho-phosphates dans le milieu qui sont consommés pendant la journée par le phytoplancton et une mortalité la nuit de ceux-ci car leurs besoins en nutriments ne sont pas disponibles. On remarque que les concentrations en ortho-phosphates ont tendance à être plus fortes à faible débit qu’à haut débit. Depuis le début de l’année et jusqu’à l’effondrement du bloom au mois d’avril, le phytoplancton a consommé les concentrations en ortho-phosphates disponibles. En effet, on a observé des quantités très faibles de phosphates en début d’année alors que dans la suite et à partir du mois de mai elles augmentent ce qui peut être expliqué par l’effet des prédateurs qui reminéralisent la matière organique.

Figure 4. Suivi de la concentration en silice dissoute dans la station de Saint Maurice en 2010

0

10

20

30

40

50

60

janvier-10 février-10 mars-10 avril-10 mai-10 juin-10 juillet-10

Chl

orop

hylle

a (µ

g/L)

0

1

2

3

4

5

6

janv.-10 févr.-10 mars-10 avr.-10 mai-10 juin-10 juil.-10

Période

Sili

ce (m

g/L

)

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Une diminution de la concentration en silice à partir du mois de Mars (figure 4) est due à une consommation de celle-ci par les diatomées, qui sont probablement dominantes dans la population algale. Tableau 1. Mesures réalisées à Saint Maurice sur la période du 05/01/2010 au 21/08/2010

Chloro a par

spectroph Saint

Maurice T (°C) pH Si (mg/l)

P-PO4

(mg P/l P tot

(mg P/l) Chlorophylle a

sonde (µg/l) O2 (mg/l)

Lorenzen 05/01/10 4.5 8 3.5 0.03 0.48 4.9 7.85 15.66 02/02/10 6.8 8.1 3.5 0.04 0.18 3.2 8.2 8.63 17/02/10 7.15 7.85 3 0.04 0.09 5.9 9.15 7.16 01/03/10 8.5 8 3.3 0.03 0.17 2.8 10.6 15.72 18/03/10 8.7 8.33 2.7 0,00 0.01 36.5 13.1 41.84 06/04/10 14.57 8.14 2.45 0.04 0.06 3.6 8.79 1.71 12/04/10 11.4 7.87 2.55 0.03 0.07 3.3 11.2 2.45 22/04/10 17.05 8.7 1.8 0,00 0.06 3.7 8.67 2.62 29/04/10 20.15 8.1 0.9 0.03 0.06 2.4 8.38 3.69 03/05/10 15.24 2.28 0.95 0.01 0.03 3 10.41 7.00 21/05/10 16.2 7.65 3 0.05 0.1 1.5 5.9 8.47 18/06/10 19.7 7.6 4.75 0.15 0.15 2.3 4.85 2.6 25/06/10 22.1 7.8 5.38 0.26 0.15 2.6 5 2.25 06/07//10 24 7.8 4.4 0.15 0.19 3 6.85 3.7 19/07/10 24.3 7.8 4.8 0.14 0.19 5 5 6.5 29/07/10 22.3 9 4 - 0.15 3.5 8.4 5.5 12/08/10 22 9.2 - - 0.11 3 11.2 - 20/08/10 20 7.8 - - 0.14 2.7 8.2 -

3.2. Profils longitudinaux Le développement algal observé à Saint Maurice est le résultat d’un développement qui se déroule plus à l’amont du réseau hydrographique de la Marne. Pour appréhender cette dynamique spatiale, nous avons réalisé 3 profils longitudinaux au cours de trois campagnes de mesures en 2010. (Profil 1 : 18 Mars 2010 / Profil 2 : 3, 4, 5 Mai 2010 / Profil 3 : 5, 6,7 Juillet 2010). Les résultats sont rassemblés dans les tableaux 2, 3 et 4 et illustrés dans la figure 5 En mars, le bloom s’est manifesté à partir du début du tronçon canalisé près d’Epernay et évolue jusqu’à la confluence avec la Seine à Saint Maurice. Il faut dire que les conditions hydrologiques et climatiques sont propices à un développement algal en mars alors qu’un bloom printanier typique se développe généralement en avril. Entre 1997 et 2000, on observait un déclin rapide du bloom à St Maurice qui était lié à un déplacement de celui-ci vers l’amont et à une consommation par des prédateurs en aval. Le profil réalisé en mai, pas plus que celui de juillet, n’a pas montré un tel résultat: il n’y a plus trace de développement algal dans le secteur amont de la Marne.

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- 17 -

Tableaux 2, 3 et 4 : Mesures réalisées à différents points de la Marne le 18 Mars 2010, les 3, 4 et 5 Mai 2010 et les 5, 6 et 7 Juillet 2010

Stations pK (Km)

T (°C)

MES (mg/l)

Silice (mg/l)

Chloro a sonde (µg/l)

Chloro a Méthode de Lorenzen

O2 (mg/l)

P tot (mg P/l)

P-PO4

(mg P/l)

Arrigny 178 8.3 6.67 0.65 1.4 0.15 11 0.010 0.0037

Larzicourt 175 8.7 6.00 0.66 0.6 0 12.1 0.027 0.015

Moncetz 180 10.4 5.67 0.72 1.9 0 11.8 0.017 0.012

Matougues 255 10.7 7.67 1.5 1.6 1.81 11.2 0.032 0.016

Dormans 335 10.2 10.67 1.8 1.1 29.19 13.5 0.313 0.259

Saulchery 356 9.6 13.33 2 5.5 8.24 10.9 0.033 0.014

Sammeron 395 9.1 9.33 2.35 10.3 11.45 12.7 0.049 0.018

Annet 465 7.7 15.67 2.4 21 26.47 13.5 0.05 0.031

Neuilly 485 7.5 16.50 2.4 28.5 34.45 13.1 0.05 0.012

St Maurice 515 8.7 21.3 1.5 36.5 41.84 13.1 0.03 0.012

Stations pK (Km) T (°C) MES

(mg/l) Silice (mg/l)

Chloro a (sonde) (µg/l)

O2 (µg/l)

P-PO4 (mg P/l)

Ptot (mg P/l)

Chloroph a Méthode de Lorenzen

Arrigny 178 13.8 7.6 1.2 1.8 5.81 0 0.014 4.84

Larzicourt 175 13.4 7.6 1.2 2.4 5.56 0 0.014 4.32

Moncetz Labbaye 180 13.4 6.5 1.2 1.7 6.7 0 0.002 4.27

Matougues 255 14.5 5.7 1.3 1 6.25 0 0.015 2.95

Dormans 335 14.9 8.8 1 3.5 6.76 0.008 0.025 7.39

Saulchery 356 15.4 6.1 1 0.6 9.37 0 0.006 3.9

Sammeron 395 15.2 4.3 1 2 9.8 0.009 0.01 6.83

Annet 465 15 9.1 1.1 3.6 10.04 0.014 0.019 11.8

Neuilly Sur Marne 485 14.8 17.3 1 4 10.14 0.006 0.018 10.62

Saint Maurice 515 15.2 8 0.9 3 10.41 0.008 0.011 7

Chlorophylle

a Stations pK (Km)

T (°C) O2 MES

(mg/l) Silice (mg/l)

Chloro a (sonde) (µg/l)

P-PO4 (mg P/l)

Ptot (mg P/l) Méthode de

Lorenzen Arrigny 178 21.6 11.15 4.8 1 2 0.009 0.042 3.71

Larzicourt 175 23.5 10.72 4.7 1.5 0.9 0.031 0.046 2.54

Moncetz Labbaye 180 21.9 11.21 4.3 1 2.7 0.008 0.044 2.78

Matougues 255 22.4 9.54 7.6 1.5 1.5 0.015 0.04 2.45

Dormans 335 24.1 8.74 10 2 3 0.011 0.05 5.06

Saulchery 356 23.8 7.15 7.4 2.8 2 0.031 0.07 4.86

Sammeron 395 23.8 7.82 8 3.3 5 0.038 0.09 8.94

Annet 465 23.7 8 7 4.8 3 0.02 0.13 4.24

Neuilly Sur Marne 485 23.6 6.88 8.2 5.1 3 0.107 0.16 3.65

Saint Maurice 515 24 6.86 9 4.4 3 0.149 0.19 3.71

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- 18 -

Nous observons une augmentation des concentrations en ortho-phosphates de l’amont vers l’aval et ceci est lié aux apports des différentes agglomérations parcourues dans l’axe de la Marne.

Mars 2010

0

10

20

30

40

50

Arrigny

Larz

icour

t

Monce

tz Lab

baye

Matou

gues

Dorman

s

Saulch

ery

Samm

eron

Annet

Neuilly

Sur

Mar

ne

Saint M

auric

e

Chl

orop

hylle

a (µ

g/L

)

Mai 2010

0

10

20

30

40

50

Arrigny

Larz

icour

t

Monce

tz Lab

baye

Matou

gues

Dorman

s

Saulch

ery

Samm

eron

Annet

Neuilly

Sur

Mar

ne

Saint M

auric

e

Chl

orop

hyl

le a

(µg

/L)

Juillet 2010

0

10

20

30

40

50

Arrigny

Larz

icourt

Monce

tz Lab

baye

Matou

gues

Dorman

s

Saulch

ery

Samm

eron

Annet

Neuilly

Sur

Mar

ne

Saint M

auric

e

Chl

orop

hylle

a (µ

g/L)

Figure 5. Profils longitudinaux de la concentration en chlorophylle a des trois campagnes le long de l’axe principal de la Marne 2010

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4. Analyse des données antérieures Nous disposons de données de débit, de concentration en chlorophylle a, de phosphore total et d’ortho-phosphates, de MES et de silice dissoute recueillies depuis 20 ans à la station de Saint Maurice et Neuilly sur Marne. Jointes à nos propres observations de 2010, elles sont représentées dans les figures 6 et 7. L’analyse de ces données permet d’apprécier certaines modifications survenues en 20 ans dans les conditions de la qualité de l’eau de la Marne. Le débit. L’examen des données de débit (figure 6) montre une alternance de périodes sèches et humides d’une période de 6 ou 7 ans, qui se marque dans les débits maxima et dans les étiages. Depuis 2004, les débits de crue semblent plus faibles que dans les décennies précédentes, sans que les étiages soient plus sévères. Les blooms algaux. Les proliférations algales sont des phénomènes épisodiques et difficiles à prévoir : Depuis 2007, aucun bloom n’a été observé alors qu’ils apparaissaient annuellement depuis au moins 1997 (sauf en 2000). En 2003, deux blooms ont été observés, l’un printanier et l’autre automnal ; ce dernier est tout à fait exceptionnel et est sans doute à mettre en relation avec la vidange décennale du barrage de la Marne qui a eu lieu cette année là et a conduit à des débits très faibles en automne. La diminution du débit au printemps, en dessous d’une valeur seuil de 60 et 90m3/s, semble être l’un des facteurs permettant d’enclencher le développement des blooms. Toutefois cette règle ne semble pas permettre d’expliquer l’absence des blooms lors des années récentes. Le phosphore. Une diminution nette de la concentration en ortho-phosphates et phosphore total se manifeste depuis 2000. On observe, des concentrations en ortho-phosphates qui passent fréquemment en dessous du seuil de 0.03 mg/l de Phosphore, considérée comme la concentration de limitation de la croissance algale (figure 6). Les matières en suspension Les concentrations en MES ont clairement diminués à partir de l’année 2004 (figure 7), où les concentrations n’atteignent plus de valeurs importantes supérieures à 250 et 300mg/l. La silice dissoute Jouant un rôle important dans le développement des diatomées qui l’utilisent pour former leur squelette siliceux, la silice subit de très fortes variations de concentration au printemps pendant le bloom où elle diminue fortement et à l’automne pendant lequel elle augmente (figure 7). En hiver, la concentration en silice varie peu. Mais on observe toutefois des variations significatives dans les valeurs hivernales entre 2002 et 2004, sensiblement plus faibles que dans les années 1990, et dans les années 2005 à 2010 où elles augmentent à nouveau.

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- 20 -

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Ph

osph

ore

tota

l, m

gP

/l

Figure 6. Suivi à long terme des variations du débit, de la chlorophylle a, des ortho-phosphates et du phosphore total à Neuilly sur Marne et Saint Maurice entre 1990 et 2011.

0

100

200

300

400

500

600

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Déb

it, m

3 /s

0

25

50

75

100

125

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Ch

loro

phyl

le a

, µg

/l

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

o-p

hosp

hate

, mgP

/l

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Figure 7. Suivi à long terme des variations des matières en suspension et de la silice dissoute à Neuilly sur Marne et Saint Maurice entre 1990 et 2011.

0

2

4

6

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

SiO

2, m

gSi/l

0

50

100

150

200

250

300

350

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

ME

S, m

g/l

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5. Caractérisation de l’adsorption du phosphore 5.1. Objectif Le phosphore est un élément important et déterminant pour le contrôle du développement algal. Seule la forme ortho-phosphate est directement utilisable par le phytoplancton. L’adsorption, même réversible, des phosphates sur la matière en suspension du milieu peut donc ralentir la croissance algale, et permettre, par sédimentation ultérieure des particules dans les sédiments, une certaine rétention du phosphore. Comme il a été montré ci-dessus, une diminution très sensible des apports ponctuels de phosphore a été observée au cours de la dernière décennie, suite notamment à l’amélioration de la rétention du phosphore par le traitement tertiaire en station d’épuration. Ce traitement utilise le plus souvent la floculation des ortho-phosphates présents dans les eaux usées par l’addition de sels ferriques. Les particules de phosphates et de carbonates ferriques ainsi produites sont retenues par décantation, mais il n’est pas impossible qu’une faible partie de ces particules, voire des sels ferriques solubles, soient éliminés avec les effluents, conférant aux matières en suspension du milieu un caractère plus adsorbant vis-à-vis du phosphore. L’adsorption des ortho-phosphates (PO4) sur la matière en suspension (MES) peut être représentée par une relation hyperbolique de la forme (Billen et al., 2007): PIP/MES (mgP/mgMES)=Pac*PO4/ (PO4+KPs) Où PIP/MES est la teneur en phosphore inorganique des suspensions Pac est la capacité maximale d’adsorption des MES (en mgP/mgMES) KPs est une constante de demi-saturation d’adsorption (en mgP/l) Les observations réalisées dans le réseau hydrographique de la Seine avant 2003 (Figure 8) ont permis de fixer la valeur des paramètres d’adsorption des MES : Pac = 0.0055 mgP/mgMES soit 0.18 µmol/mgMES KPs = 0.7 mgP/l soit 22 µM Figure 8. Relation entre la teneur en phosphore des suspensions de la Seine et la concentration ambiante en ortho-phosphate dans le réseau hydrographique de la seine dans la période 1995-2003 (Billen et al., 2007).

0

1

2

3

4

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

inor

g. P

con

tent

, gP

/kg

soils suspended matter in streams and rivers estuary

Paris

streamorder 1 to 4 streamorder 5 to 8

forests

arab

le la

nd

gras

slan

d

chalk

others

0

1

2

3

4

0 0.5 1 1.5

oPO4, mgP/l

inor

g.P

con

tent

, gP

/kgS

S

Pac= 0.0055 gP/gMESKps= 0.7 mgP/l

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L’objectif des expériences décrites ci-dessous est d’évaluer les propriétés d’adsorption de la matière en suspension actuelle de la Marne et de la Seine. 5.2. Protocole L’expérience consiste à évaluer, après équilibration de quelques heures, l’effet sur la concentration en ortho-phosphate d’un échantillon d’eau naturelle éventuellement concentrée en matières en suspension, d’un ajout de phosphore d’une part, d’une dilution par de l’eau distillée d’autre part (Figure 9). L’écart par rapport à la teneur attendue sans adsorption permet de déterminer les paramètres d’adsorption. En effet, la relation d’équilibre ci-dessus permet d’écrire la concentration en ortho-phosphate en fonction de la teneur en phosphore inorganique total d’un échantillon comme : PO4 = (Ptot-Pac*MES-Kps+RACINE((-Ptot+Pac*MES+Kps)^2+4*Ptot*Kps))/2 On détermine par ajustement sur les résultats obtenus, les 2 paramètres Pac et KPs. Figure 9. Protocole expérimental pour la détermination des paramètres d’adsorption du phosphore 5.3. Analyse des résultats L’expérience a été réalisée sur des échantillons des effluents de la station d’épuration d’Achères (comme exemple de station d’épuration réalisant une déphosphatation) prélevés en mai et en juillet 2010, ainsi que sur des échantillons d’eau de la marne et de la seine prélevés lors de la campagne en profil longitudinal de juillet 2010. Ces derniers échantillons ont été concentrés en MES par décantation et siphonage du surnageant. Un témoin constitué par de l’eau distillée a également été traité selon le même protocole à titre de vérification.

solution 20mgP/L

20 ml eau station

0 µL

0 50 500200100

50 µL 100 µL 200 µL 500 µL

1/4 1/215 ml eau station5 ml eau milliQ

ajouts dilutions

Incubation 4 h à l’obscurité sous agitation

Filtrer GF/C (seringue) recueillir filtrat doser oPO4

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Les résultats du témoin sont reproduits dans la figure 10. Sans surprise, les ajouts d’ortho-phosphates ne donnent lieu à aucune adsorption, les mesures d’ortho-phosphate et de phosphore total sont identiques. Sur les échantillons d’Achères, la relation o-PO4 vs Ptot montre une adsorption significative, dont il est possible de rendre compte par les valeurs de paramètres Pac = 0.055 mgP/mgMES et KPs = 0.7 mgP/l. Sur les échantillons de Conflans, Maisons-Laffitte et Saint Maurice, les résultats obtenus sont compatibles avec les valeurs de paramètres Pac = 0.02-0.03 mgP/mgMES et KPs = 0.7 mgP/l. Figure 10. Résultats de l’expérimentation pour la détermination des caractéristiques d’adsorption du phosphore Dans tous les cas donc, la capacité d’adsorption des MES vis-à-vis des ortho-phosphates apparaît 5 à 10 fois supérieure aux valeurs proposées précédemment (Tableau 5). Ceci pourrait traduire l’influence sur le milieu du traitement du phosphore en stations d’épuration. Des mesures en têtes de bassin permettraient de confirmer cette hypothèse.

0

0.5

1

1.5

2

0 0.5 1 1.5 2

Ptotal, mgP/l

oPO

4, m

gP/l H2O distillée

0

0.5

1

1.5

2

0 0.5 1 1.5 2

Ptotal, mgP/l

oPO

4, m

gP/l Achères

0

0.5

1

1.5

2

0 0.5 1 1.5 2

Ptotal, mgP/l

oPO

4, m

gP/l

Conflans

0

0.5

1

1.5

2

0 0.5 1 1.5 2

Ptotal, mgP/l

oPO

4, m

gP/l

Maisons-Laffitte

0

0.5

1

1.5

2

0 0.5 1 1.5 2

Ptotal, mgP/l

oPO

4, m

gP/l St Maurice

0

0.5

1

0 0.5 1

Ptotal, mgP/l

oPO

4, m

gP/l

Achères

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Tableau 5. Valeurs estimée des paramètres d’adsorption du phosphore sur les MES Stations Pac, mgP/mgMES KPs, mgP/l Seine 1995-2003 (Billen et al., 2007) 0.0055 0.7 Achères, mai 2010 0.04 0.7 Achères, juillet 2010 0.055 0.7 Conflans, juillet 2010 0.03 0.7 Maisons-Laffitte, juillet 2010 0.03 0.7 Saint Maurice, juillet 2010 0.02 0.7

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2ème partie : Modélisation des blooms algaux 1. Description du modèle SENEQUE : Dans le cadre du programme PIREN-Seine, a été mis au point un modèle de réseau hydrographique intégré de la Seine (Sénèque/Riverstrahler) (Billen et al., 1994 ; Garnier et al., 1995 ; Ruelland et al. 2007). Ce modèle permet le calcul des variations saisonnières et géographiques du débit, de la qualité de l’eau et du fonctionnement écologique de l’ensemble du réseau hydrographique, en fonction des contraintes constituées par la morphologie du cours d’eau, les conditions météorologiques et climatiques, l’usage du sol du bassin versant et les rejets ponctuels d’eaux usées. Il tient compte explicitement du fonctionnement des 3 principaux barrages réservoirs et leur gestion hydraulique est donc considérée parmi les contraintes du modèle. (Figure 11).

Figure 11. Schéma de principe du fonctionnement du modèle Sénèque Riverstrahler. Parmi les variables prises en compte dans le modèle sont l’oxygène, le carbone organique, les formes de l’azote, du phosphore et de la silice ainsi que les compartiments biologiques (algues, bactéries, zooplancton). Le modèle SENEQUE permet de simuler le développement de trois principaux groupes d’algues planctoniques se développant dans des eaux douces :

apports ponctuels

description réseau

hydrograph.

Qualité de l’eau

Modèle RIVE(processus biogéochimiques

Modèle RIVE(processus biogéochimiques

Apports diffusContraintes climatiques et hydrologiques

Riverstrahler

Comp. ss-racinaire

Comp. phréatique

Relation empirique usage sol vs conc ssracinaire

Usage du sol Aquifères

Survey empirique

Modèle hydrologique(flux hydriques)

Modèle hydrologique(flux hydriques)

Écoulements surfacique et phréatique pour chaque SBV

Structure en bassins versants élémentaires

Flux nutriments

Transfert riparien

Modèle agronomique

Modèle agronomique

ou ou

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-Les diatomées sont des algues brunes unicellulaires caractérisées par la présence d’une enveloppe externe siliceuse transparente et rigide appelée frustule. Elles sont adaptées à des eaux turbulentes et froides. -Les chlorophycées ou algues vertes sont des organismes eucaryotes et flagellés dépourvus de frustule siliceuse. Elles ont en général un optimum de température plus élevé que les diatomées. -Les cyanobactéries ou algues bleus sont des organismes procaryotes photosynthétiques. Elles se développent dans les eaux profondes, tièdes, calmes et riches en nutriments. Les trois principaux groupes sont additionnés et forment ensemble la biomasse algale caractérisée par la concentration en Chlorophylle a. La dynamique de croissance et de mortalité des groupes algaux est représentée selon le modèle Aquaphy (Lancelot et al, 1991) schématisé dans la figure 12 Les relations cinétiques et la valeur des paramètres utilisées sont rassemblées dans le tableau 6

Figure 12. Schéma des processus biogéochimiques pris en compte dans le modèle Riverstrahler

Cyanobact.

GRAGRA

OXY

PO4PIP

NH4

NO3

DSiDSi

BAC

Large heterotr. bact

DIA

Diatoms

growth

photos& resp.

growth& resp.

CO2 S R

grazing

Lysis & excretion

GRAgrowth

photos& resp. S R

Flagell.Chloroph.

Small heterotr. bact

SS

HD1,2

HP1,2

HD3

HP3

exoenz.hydrol

MS

mineralization

OXY

ZOOgrowth& resp.

mortality

microcrusteaceans

OXY

Rotifers, ciliates

nitrif.

NIT

nitrif.

NO3 NH4 org.matterdegrad.

Oxi

cla

yer

Anox

icla

yer

HB1,2,3

denit.SO4

PO4BIP

BSidissol. sedim.erosion

sedim. erosion

OXY

Sediment accretionand burial

SED

Steady state diagenetic equations for dissolved species

Benthic phase

Water column

BBSi

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Tableau 6. Cinétique des processus liés à la dynamique algale dans Riverstrahler

Process

kinetic expression Parameters

phytoplankton dynamics Meaning Diatoms Chloro Cyano Units

Photosynthesis (phot) kmax (1-exp-(α I/kmax)) PHY kmax* maximal rate of photosynth. 0.2 0.25 0.1 h-1 α initial slope of P/I curve 0.0012 0.0012 h-1 (µE.

m-2 s -1)-1 reserves synthesis srmax M(S/PHY,Ks) PHY srmax* max. rate of reserve synthesis 0.15 0.20 0.075 h-1 Ks 1/2 saturation cst 0.06 0.06 0.06 reserves catabolism kcr R kcr.* rate of R catabolism 0.2 0.2 0.2 h-1 growth (phygrwth) mufmax M(S/PHY,Ks) lf PHY mufmax max. growth rate* 0.05 0.05 0.025 h-1 nutrient limitation factor with lf = M(PO4,Kpp)

or M(NO3 +NH4, Kpn) or M(Si02 , KpSi)

Kpp Kpn KpSi

1/2 sat. cst for P uptake 1/2 sat. cst for N uptake 1/2 sat. cst for Si uptake

15 14 0.53

62 62 14 14 - -

µg P l-1

µg N l-1

mgSiO2 l-1

respiration maint PHY +ecbs phygrwth maint* ecbs

maintenance coefficient. energetic cost of biosynthesis

0.002 0.5

0.002 0.002 0.5 0.5

h-1

- excretion (phyex) exp phot.+ exb PHY exp "income tax" excretion 0.0006 0.0006 0.0006 h-1 exb "property tax" excretion 0.001 0.001 0.001 h-1 lysis (phylys) kdf + kdf (1+ vf) kdf* mortality rate 0.0075 0.015 0.015 h-1 vf + parasitic lysis factor 0 / 20 0 / 20 0 /20 -

phyto sedimentation (vsphy/depth).PHY vsphy sinking rate .006 .001 0.001 m h-1 NH4 uptake phygrwth /cn NH4/(NH4+NO3) cn algal C:N ratio 7 7 7 g C(g N)-

1 NO3 uptake phygrwth /cn NO3/(NH4+NO3) PO4 uptake phygrwth /cp cp algal C:P ratio 40 40 40 g C(g P)-1 Si02 uptake phygrwth /cSi cSi algal C:Si ratio 2 - - g C(g

SiO2)-1

temperature dependency p(T) = p(Topt).exp(-(T-Topt)² / dti²) Topt dti

optimal temperature range of temperature

21 13

37 37 17 12

°C °C

zooplankton dynamics Rotifers cladocers

ZOO growth (zoogwth)

µzox.M(PHY-PHYo),KPHY).ZOO µzox KPHY PHYo

max. growth rate 1/2 sat cst to PHY threshold phyto conc.

0.025* 0.015 0.4 0.4 0.025 0.025

h-1 mgC l-1 mgC l-1

ZOO grazing grmx.M((PHY-PHYo) KPHY).ZOO grmx max grazing rate 0.1* 0.05 h-1 ZOO mortality kdz.ZOO kdz mortality rate 0.001* 0.001 h-1 temperature dependency p(T) = p(Topt).exp(-(T-Topt)² / dti²) Topt

dti optimal temperature range of temperature

25 25 10 10

°C °C

Lamellibranchs Dreissena. Filtration rate fmax max filtration rate 0.0002* m3 ind-1h-1 temperature dependency p(T) = p(Topt).exp(-(T-Topt)² / dti²) Topt

dti optimal temperature range of temperature

25 10

°C °C

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2. Simulations des blooms de la Marne avec la version standard du modèle 2.1. Données d’entrée Pour évaluer les performances actuelles de SENEQUE en matière de prévision des blooms, nous avons simulé les variations saisonnières de la biomasse algale dans la Marne au cours d’une séquence d’une dizaine d’année (1998-2007), en utilisant les fichiers de contraintes disponibles : Pour l’hydrologie : Les écoulements superficiels et phréatiques obtenus par calage des paramètres du modèle Hydrostrahler sur les données de débits journaliers à une quinzaine de stations du bassin (Banque Hydro). Les débits dérivés et restitués du réservoir du Der, communiqués par l’IIBRBS. Pour les apports diffus : La typologie des zones agro-hydro-écologiques du bassin de la Seine et les valeurs associées de concentrations en nutriments dans les eaux sous-racinaires et phréatiques définies par Thieu et al (2009) Pour les apports ponctuels : Les valeurs de rejets des stations d’épuration du bassin fournis par l’AESN. Le découpage du bassin utilisé pour la simulation comporte 1’axe majeur de la Marne (du petit bassin versant de la Marne à l’exutoire dans la Seine) et les bassins de l’Ourcq, de la Saulx, du petit Morin, du grand Morin et de la Blaise. 2.2. Résultats Les variations saisonnières à Saint Maurice du débit et de la chlorophylle a simulées par le modèle sont comparées avec les observations dans la figure 13. Le modèle simule effectivement des pics algaux dont le phasage temporel est assez correct pour la période 1998-2005. Deux pics algaux sont prévus par le modèle en 2003, comme observé. Pour les années 2006 et 2007, l’accord n’est plus réalisé : le pic algal prévu en 2006 est trop tardif ; en 2007, le modèle prévoit un bloom, là où les observations n’en montrent pas la trace. D’autre part, l’amplitude des pics algaux n’est pas toujours bien représentée. Une partie de ces désaccords pourrait être due à la mauvaise représentation des débits, visible sur la figure 13. La procédure utilisée dans cette version du modèle pour générer les écoulements superficiels et phréatiques passe par le calage d’un modèle hydrologique dont les performances ne sont pas idéales, de sorte que les valeurs observées du débit, disponibles en de nombreuses stations ne sont pas forcément conservées dans le résultat utilisé pour faire tourner Sénèque. Ceci justifie la recherche d’une procédure alternative pour générer les écoulements à utiliser dans le modèle.

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Figure 13. Simulation du débit et de la biomasse algale à Saint Maurice avec la version standard du modèle SENEQUE.

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Déb

it, m

3/s

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3. Utilisation d’une nouvelle procédure pour évaluer les écoulements 3.1. La méthode du filtre récursif d’Eckart Afin de nous affranchir de la méthode imparfaite de reconstitution des débits superficiels et phréatiques par SENEQUE, nous avons choisi d’appliquer une autre méthode, basée sur le filtre récursif d’Eckardt (2005). Cette méthode permet la séparation de séries chronologiques réelles de débits journaliers en des débits de base et des débits de surface sans recours à un modèle de pluie-débit. Son principal avantage réside dans le fait qu’il n’y pas de perte d’information sur les débits totaux mesurés. En effet, il s’agit d’un filtre digital récursif d’hydrogrammes. Il sert à la partition du débit journalier en deux composantes :

yk= fk+ bk

avec : y = débit total f = écoulement superficiel b = écoulement de base k = indice de jour Une structure théorique est développée pour les algorithmes filtres qui ont été construits sous l’hypothèse que le flux qui s’écoule depuis l’aquifère est linéairement proportionnel à son stockage d’eau souterraine. Cette hypothèse mène à une récession exponentielle du débit de base durant les périodes sans recharge de l’aquifère. La filtration de l’hydrogramme est basée sur l’idée que le débit de base, conceptuellement associé au flux d’eau sortant du stock souterrain, présente une plus faible constante de variation temporelle que l’écoulement superficiel. La méthode d’Eckardt propose la relation suivante entre le débit de base du jour k et celui du jour précédent k-1:

( )BFI*a-1Qtot*BFI*a) -(1Qb *a*BFI)-(1

Qb 1-kk

+=

où a est une constante de récession BFImax est la valeur maximale de l’index de débit de base. Eckart (1995) suggère que : BFImax prend la valeur 0.8 pour les cours d’eau pérennes avec aquifères poreux BFImax = 0.5 pour les cours d’eau éphémères avec aquifères poreux BFImax =0.25 pour cours d’eau pérenne avec aquifères de roche dure

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Le paramètre a du filtre peut être déterminé par une analyse de récession des séquences de données journalières de débit dont les valeurs décroissent pendant au moins 5 jours consécutifs :

yk-3 > yk-2 > yk-1 > yk > yk+1 > yk+2 On considère que ces séquences fournissent l’estimation du taux de décharge souterraine :

y k+1 =a yk Cette méthode a été implémentée sur les chroniques de débits en 3 stations du bassin de la marne entre 1998 et 2007, correspondant aux bassins de la Saulx, de la Marne en amont de la prise d’eau du Lac du Der et de la Blaise (Figure14). Pour la partie du bassin située en aval de la restitution du Lac du Der, la différence des débits entre la station de Gournay et celle de Frignicourt 3 jours plus tôt ont été utilisés. Aux parties du bassin situées entre la station de Chamouilley et celle de Frignicourt ont été attribuées celles définies pour la Saulx. Les valeurs d’écoulement correspondantes ont été substituées à celle précédemment calculées par Hydrostrahler dans la base de données de Sénèque.

Figure 14. Schéma des 3 bassins versants et des 3 stations correspondantes 3.2. Simulation du débit à partir des écoulements calculés par la méthode d’Eckardt. La figure 15 montre l’amélioration de la simulation du débit obtenue avec cette nouvelle méthode.

H 5091010 Marne à Frignicourt

H5172010 Saulx à Vitry en Perthois

H5071040 Marne à Chamouilley H 5841020

Marne à Gournay

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Déb

it, m

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Figure 15. Comparaison des débits décadaires simulés par Sénèque à l’exutoire de la Marne avec les écoulements générés par Hydrocal (courbe rouge) et par le filtre récursif d’Eckardt (courbe bleue). Les points représentent les valeurs journalières observées du débit à Gournay.

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3.3. Simulation des blooms avec les écoulements calculés par la méthode d’Eckardt. Figure 16. Simulation de la biomasse algale, des o-PO4 et du P total avec les débits Eckardt

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Les performances du modèle Sénèque en termes de simulation des blooms algaux avec ce nouveau mode de calcul des débits sont montrées dans la figure16. La simulation des blooms n’est pas très significativement améliorée par cette meilleure prise en compte du débit. En particulier, le modèle continue à simuler un bloom en 2007 qui n’en comporte pas, et n’est pas capable de reproduire la précocité du bloom de 2006. La simulation de la concentration en ortho-phosphate et en phosphore total est également présentée dans la figure 16. Les niveaux simulés sont un peu haut dans les années postérieures à 2004. 4. Amélioration de la prise en compte de la lumière 4.1. Sensibilité du modèle au niveau d’éclairement Le modèle SENEQUE ne prend pas en compte les variations réelles de l’éclairement mais une fonction sinusoïdale de type astronomique qui reconstitue les variations saisonnières de l’éclairement maximum potentiel, autour d’une moyenne de 471 µE/m²/s . Pour évaluer dans quelle mesure des variations d’éclairement peuvent affecter la dynamique algale, nous avons tout d’abord réalisé des simulations avec des valeurs d’éclairement différentes par rapport à la valeur standard. Les résultats sont présentés dans la figure 17.

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g/l

250 µE/m²/s 300 µE/m²/s420 µE/m²/s471 µE/m²/s

Figure 17. Variation saisonnière de la chlorophylle à Saint Maurice en 1999, simulées pour différentes valeurs de l’éclairement moyen annuel (en µE/m²/s) Ces simulations montrent que, si les variations d’éclairement réel n’affectent pas le timing des blooms, elles en conditionnent très largement l’intensité.

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4.2. Introduction des lumières observées dans Sénèque Nous nous sommes procuré les données d’éclairement réelles mesurées par Météo-France à la station de Trappes (figure 18). La comparaison entre les valeurs d’éclairement enregistrées par Météo-France avec la fonction sinusoïdale moyenne qu’utilise SENEQUE montre que celles utilisées par SENEQUE sont surestimées et que ce logiciel utilise toujours l’enveloppe supérieure des éclairements saisonniers correspondant à un éclairement maximum.

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janvier-98 janvier-99 janvier-00 janvier-01 janvier-02 janvier-03 janvier-04 janvier-05 janvier-06 janvier-07 janvier-08

Date

Ecl

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men

t (µE

/m²/s

)

Eclairement journalier Eclairement moyen par décade Eclairement sinusoidal

Figure 18. Eclairement moyen journalier mesuré par Météo France à Trappes et fonction saisonnière moyenne utilisée par la version standard de SENEQUE

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nmt m

oye

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r, µ

E/m

²/s

J F M A M J J A S O N D

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Nous avons donc introduit dans SENEQUE les éclairements décadaires moyens issus des données journalières de Météo-France (figure 19). Cette modification des données de lumières n’a pas montré de différence très sensible dans les simulations de la concentration en chlorophylle.

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Figure 19. Simulation de la croissance algale à Saint Maurice avec les éclairements décadaires mesurés à Trappes (courbe verte) et avec la fonction sinusoïdale de la version originale de Sénèque (courbe noire fine) 5. Amélioration de la prise en compte de l’adsorption du phosphore 5.1. Contexte Nous avons montré ci-dessus (voir 1ère partie) que, probablement à cause de la généralisation du traitement du phosphore en station d’épuration, le pouvoir d’adsorption de la matière en suspension dans le réseau hydrographique de la Seine a pu s’accroître considérablement au cours des 10 dernières années. En particulier, la capacité maximale d’adsorption du phosphore sur les suspensions est passé de 0.18 µmolP/mgMES à 1.8 µmolP/mgMES. 5.2. Effet de l’adsorption du phosphore sur les simulations par Sénèque Les variations saisonnières du phytoplancton et des concentrations en phosphore avec cette nouvelle valeur des paramètres de l’adsorption sont montrées dans la Figure 20.

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Figure 20. Simulation de la biomasse algale et des concentrations en ortho-phosphate et en phosphore total avec les anciennes valeurs de constante d’adsorption du phosphore (courbes fines) et les nouvelles (courbes épaisses)

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La simulation des concentrations en phosphore est nettement améliorée par la prise en compte de cette nouvelle constante d’adsorption pour les années récentes (à partir de 2002). Par contre, les simulations avec l’ancienne valeur sont plus conformes aux observations dans les années antérieures. L’effet du paramètre adsorption sur la dynamique algale est également significatif, le modèle prévoyant des blooms généralement plus tardifs avec le nouveau paramètre d’adsorption. Un bloom est toujours prévu en 2007. 6. Evaluation de la sensibilité aux apports de phosphore 6.1. Contexte Le modèle Sénèque prend en compte les apports ponctuels de phosphore à partir des fichiers de fonctionnement des stations d’épuration du bassin fournis par l’Agence de l’Eau Seine Normandie (AESN). Les apports diffus de phosphore, liés à l’érosion des sols agricoles, sont évalués à partir d’une teneur en phosphore total des sols et d’une teneur en MES caractérisant le processus érosif. Deux facteurs ont conduit à la diminution des apports de phosphore au cours des années récentes. D’une part, la diminution de la teneur en phosphore des poudres à lessiver à conduit à une forte diminution de la charge brute en P des effluents domestiques, la ramenant progressivement non loin du niveau physiologique de 1 gP/habitant/jour. Le traitement du phosphore en station d’épuration s’est d’autre part généralisé sous l’impulsion de la Directive Cadre sur l’Eau. Par ailleurs, les apports diffus de phosphore pourraient avoir été fortement diminués par la généralisation de l’installation des bandes enherbées le long des rivières, mesure rendue obligatoire à partir de 2004, et qui a conduit à limiter les processus érosifs, donc l’apport diffus de phosphore. 6.2. Sensibilité du modèle à une réduction des apports ponctuels de phosphore Nous avons testé la réponse du modèle à une réduction de 25 et 50% des apports bruts de phosphore d’origine domestique pour les années 2006 et 2007. Pour cette simulation, nous avons modifié les flux bruts de phosphore arrivant aux stations d’épuration, sans modifier leur coefficient d’abattement par le traitement des eaux usées, valeur fournie par l’AESN pour chaque station d’épuration. Les résultats de simulation de la chlorophylle (Figure 21) montrent un effet de diminution de l’intensité du bloom, sans modification de son timing. Sur les teneurs en phosphore, l’effet est principalement une diminution de la concentration estivale.

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Figure 21. Simulation de l’effet d’une diminution de 25 (courbe bleue) et 50 % (courbe mauve grasse) des apports domestiques bruts de phosphore.

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6.3. Sensibilité du modèle à une réduction des apports diffus de phosphore Nous avons aussi voulu tester la réponse du modèle à une réduction des apports diffus de phosphore en 2007 de 50 % et 90% des apports bruts d’origine agricole. Il y a deux façons d’envisager une telle réduction, selon qu’on considère qu’elle résulte d’une diminution de l’érosion, ou d’une diminution de la teneur en phosphore des sols. Une diminution de l’érosion (consécutive par exemple à l’implantation de bandes enherbées) aurait pour effet de diminuer l’apport au réseau hydrographique de particules issues des sols agricoles, celles-ci restant caractérisées par le même contenu en phosphore. Les apports de MES sont alors diminués proportionnellement aux apports de phosphore diffus. Une diminution de la teneur en P des sols agricole (consécutive par exemple d’une diminution de l’usage des engrais phosphatés) aurait pour effet de diminuer l’apport diffus de phosphore, sans modifier pour autant les apports de MES. Comme on sait que les MES jouent un rôle important dans les transferts et la rétention du phosphore d’origine ponctuelle, par adsorption et sédimentation, ces deux modes de réduction des apports de P diffus ne sont pas équivalents, et peuvent donner des résultats très différents. Nous avons donc testé les deux modes de réduction, utilisant une hypothèse extrême de diminution pour en amplifier l’effet. Les résultats de simulation de la chlorophylle (figure 22) nous montrent un effet d’augmentation de l’intensité du bloom sans modification de son timing pour une diminution des apports de P et de MES de 50% et 90% . Par contre, avec une diminution de 90% des apports de P sans modification des apports de MES, une diminution du bloom est simulée. Sur les teneurs en phosphore, l’effet est principalement une diminution de la concentration pour la simulation où la quantité de MES est maintenue et les apports diminués à 90% mais une augmentation des concentrations pour des MES et des apports diminués.

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Figure 22. Simulation de l’effet d’une diminution de 50 (rose clair), 90 % (mauve) et 90% avec maintien des MES (bleu) des apports diffus de phosphore sur la concentration en

chlorophylle a, phosphore total et ortho-phosphates

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7. Sensibilité du modèle à un développement des prédateurs d’algues L’analyse que nous avons menée jusqu’à présent de la sensibilité du modèle Sénèque aux principaux facteurs de contrôle du développement algal ne nous a pas permis de rendre compte de la tendance manifeste depuis plusieurs années à la disparition des floraisons algales printanières dans la Marne. En particulier, malgré toutes nos tentatives, le modèle persiste à simuler un bloom algal en 2007, alors qu’aucun développement algal significatif n’a été enregistré cette année, pas plus qu’en 2008 et 2009. Il reste à explorer la piste d’un contrôle des facteurs de pertes plutôt que des facteurs de croissance. Le phytoplancton est soumis dans les rivières à des organismes prédateurs, planctonique (zooplancton) et benthiques (mollusques filtreurs). Ces deux types de prédateurs sont pris en compte dans le modèle Sénèque. La dynamique de développement du zooplancton est décrite de manière déterministe, et permet de simuler correctement un développement zooplanctonique, qui suit le développement de la biomasse algale (Garnier et al, 1995). Clairement, ce type de prédation, permet d’explique la disparition rapide des blooms après leur développement, mais ne permet pas d’expliquer leur non apparition. La dynamique des mollusques benthiques (dreissènes), plus complexe et dépendant d’effets pluri-annuels, est, quant à elle, introduite comme un forçage dans le modèle. Sur base d’observations indirectes (Akopian et al, 2001) une valeur de biomasse de 500 individus par m² de fond de rivière a été imposée, et supposée active entre début juin et fin octobre. Nous avons décidé de tester la sensibilité du modèle à une action plus précoce des mollusques benthiques, en avançant leur période d’activité à la fin du mois d’Avril (14e décade). La simulation (figure 23) avec la même concentration de 500 individus /m² ne présente pas de développement algal. Une densité de mollusques de 250 individus/m² suffit à produire cet effet.

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Figure 23. Simulation de l’effet d’un avancement de la période d’activité de filtration des mollusques benthiques sur le développement algal. Courbe vert foncé (référence) : 500 ind/m² actifs à partir de juin. Courbe vert fluo : 500 ind/m² actifs à partir de fin avril. Courbe vert pâle : 250 ind/m² actifs à partir de fin avril.

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Conclusion L’objectif de ce stage était d’améliorer notre compréhension de la dynamique des blooms algaux dans la Marne, et d’accroître les performances de la simulation de ces phénomènes par le modèle Sénèque/Riverstrahler. Pour y parvenir, nous avons étudié les différents facteurs qui contrôlent la périodicité et l’intensité des blooms dans la Marne. L’approche adoptée comportait deux phases : La première phase, empirique, a consisté à recueillir toutes les données disponibles et à les compléter avec des observations effectuées en 2010. L’analyse approfondie de ces données nous a permis de constater un réel changement des conditions intrinsèques du système Marne au cours des 10 dernières années, période caractérisée par une diminution très nette de la fréquence interannuelle d’apparition des blooms. Notre objectif était d’en dégager les causes possibles. Parmi celles-ci, une modification des variations saisonnières du débit joue sans doute un rôle, qui avait déjà été reconnu précédemment, mais la diminution sensible de la contamination en phosphore, suite au contrôle des apports domestiques de phosphore et leur traitement en station d’épuration, est sans doute aussi un facteur très important. Le fait de tester les phénomènes d’adsorption des phosphates sur les MES par expérimentation, nous a conduit à émettre une hypothèse sur un changement possible des conditions d’adsorption des phosphates sur la matière en suspension et à proposer de nouveaux paramètres de relation entre phosphore total et ortho-phosphates à utiliser pour la modélisation de ce processus. La deuxième phase, quant à elle, consistait à tester la représentation par le modèle Sénèque des différents facteurs qui interviennent dans la dynamique algale en vue d’une amélioration des performances du modèle. Nous avons tout d’abord proposé une démarche alternative basée sur l’application du filtre récursif d’Eckardt sur les données réelles de débit pour une meilleure restitution de l’hydrologie dans le modèle. La prise en compte des variations réelles de l’éclairement journalier, contre toute attente, ne s’est pas révélée apporter une amélioration sensible au pouvoir prédictif du modèle. Par contre, nous avons montré que l’introduction des nouvelles caractéristiques d’adsorption des phosphates sur la matière en suspension assure une meilleure prévision des blooms. D’autres facteurs comme le niveaux d’apports ponctuels ou diffus ont été exploré. Si le modèle est sensible à ces modifications, elles n’ont pas permis cependant d’améliorer significativement la prévision du timing ni de l’intensité des développements algaux. Certes, nous avons amélioré les performances de SENEQUE mais il reste encore des voies d’améliorations possibles : Après toutes les modifications apportées, le modèle continue de prévoir un développement algal durant les années où aucun bloom n’a été observé. Cette extrême robustesse du modèle à cet égard pose toujours question. Une piste qui nous semble devoir être explorée plus avant pour résoudre ce souci réside dans le rôle des prédateurs benthiques qui ne sont actuellement pris en compte dans le modèle que sous la forme d’un forçage quelque peu arbitraire. Nos résultats semblent suggérer un rôle très important de la dynamique algale vis-à-vis de ce facteur.

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Résumé

Le bassin de la Marne est sujet à un phénomène d’eutrophisation qui se manifeste par l’apparition régulière de blooms algaux. Leur développement a un impact négatif sur la qualité de l’eau et de l’écosystème, en affectant la turbidité et le pH ce qui entraîne un accroissement significatif des coûts de traitement pour la production d’eau potable. Il est donc important de comprendre la dynamique du développement algal pour tenter de la contrôler dans le future. Suite à des changements des conditions environnementales dans le bassin versant, la fréquence des blooms algaux semble avoir diminué : aucun bloom n’a été observé au cours des 3 dernières années, mais nous avons observé une croissance algale limitée en mars 2010. Dans ce travail, nous testons et tentons d’améliorer les performances du modèle Sénèque/Riverstrahler en termes de prédiction de l’occurrence des blooms algaux dans la Marne au cours des 10 dernières années. Pour cela, les différents facteurs qui contrôlent ce phénomène ont été étudiés à travers diverses expériences en laboratoire, des observations de terrain et des essais de simulation. Nous avons amélioré la prise en compte par le modèle de l’hydrologie du basin par l’usage du filtre récursif d’Eckardt (2005) sur les données observées de débits. Sur base d’expériences de laboratoire, nous proposons une nouvelle paramétrisation de l’adsorption du phosphore sur la matière en suspension, qui améliore significativement les performances du modèle. Nous avons également amélioré la représentation des variations saisonnières de l’éclairement, sans effets majeurs, toutefois, sur le phasage ni l’intensité des blooms. Bien que les changements introduits dans le modèle aient amélioré ses performances, il se trouve être toujours incapable de prédire l’absence de blooms certaines années. Nous suggérons qu’une modification temporelle de l’activité des mollusques filtreurs benthiques puisse jouer un rôle en empêchant le développement des blooms algaux certaines années.