Rapport de stage - DREAL Languedoc-Roussillon
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Mémoire <strong>de</strong> Travail <strong>de</strong> Fin d’Etu<strong>de</strong> ENGEES – UDS – <strong>DREAL</strong> LR<br />
3. Diagnostic <strong>de</strong>s réseaux existants - Exploitation <strong>de</strong>s données<br />
3.1. Analyse <strong>de</strong>s données par rapport { l’IBMR<br />
Le premier travail a été <strong>de</strong> trier les données. D’une part, comme dit précé<strong>de</strong>mment, seuls<br />
les paramètres intéressants pour l’évaluation <strong>de</strong> l’eutrophisation ont été conservés (cf Tableau<br />
2). D’autre part, un fichier unique regroupant les données physico-chimiques et les données<br />
biologiques a été créé : à chaque point et date <strong>de</strong> prélèvement correspond le maximum <strong>de</strong><br />
données disponibles <strong>de</strong> façon à voir tous les paramètres en même temps.<br />
Puisque l’IBMR est l’indice biologique construit pour donner une indication trophique du<br />
milieu, il est intéressant <strong>de</strong> savoir s’il existe une relation entre celui-ci et les paramètres physicochimiques<br />
disponibles.<br />
Pour cela, à partir du fichier <strong>de</strong> données, les 216 prélèvements présentant une note<br />
IBMR, <strong>de</strong>s données physico-chimiques ainsi que <strong>de</strong>s indices diatomiques sont sélectionnés.<br />
Chaque prélèvement sélectionné est étudié : les paramètres présentant une classe<br />
moyenne, médiocre ou mauvaise selon le SEQ-Eau sont repérés. La classe du plus mauvais<br />
paramètre est affectée au prélèvement.<br />
Concrètement, il faut regar<strong>de</strong>r la date <strong>de</strong> prélèvement <strong>de</strong> l’échantillon <strong>de</strong> physico-chimie<br />
mauvaise par rapport { la date <strong>de</strong> prélèvement <strong>de</strong> l’IBMR. Les dates <strong>de</strong> physico-chimie<br />
s’échelonnent entre mai et octobre dont 86,4% entre juin et août ce qui correspond à la pério<strong>de</strong><br />
<strong>de</strong> mesure <strong>de</strong> l’IBMR.<br />
Le tableau ainsi obtenu (Tableau 25 en Annexe 8) fait ressortir que les 13 prélèvements<br />
<strong>de</strong> mauvaise qualité physico-chimique présentent <strong>de</strong>s IBMR allant <strong>de</strong> 4,08 à 9,14. Ensuite, les<br />
12 prélèvements <strong>de</strong> qualité physico-chimique médiocre présentent <strong>de</strong>s IBMR s’échelonnant <strong>de</strong><br />
7,33 à 9,91. Seuls 3 <strong>de</strong> ces prélèvements ont <strong>de</strong>s IBMR supérieurs à 10 (égaux à 10,24 ; 11,26 et<br />
13,94). On remarque alors que pour ces <strong>de</strong>rniers, seul un paramètre physico-chimique est<br />
déclassant.<br />
Les 191 prélèvements restants, <strong>de</strong> bonne à très bonne qualité physico-chimique,<br />
présentent <strong>de</strong>s IBMR variant <strong>de</strong> 6,14 { 17,05. Ainsi, l’IBMR peut fortement varier pour <strong>de</strong>s<br />
stations <strong>de</strong> bonne à très bonne qualité physico-chimique. C’est explicable par la géologie <strong>de</strong>s sols<br />
(apportant naturellement beaucoup <strong>de</strong> nutriments ou non) ainsi que par l’hydromorphologie<br />
<strong>de</strong>s cours d’eau (vitesses, substrats, …) qui conditionne l’implantation et le développement <strong>de</strong><br />
végétaux.<br />
Il est intéressant <strong>de</strong> renverser l’étu<strong>de</strong> <strong>de</strong>s données et regar<strong>de</strong>r comment les classes <strong>de</strong><br />
qualité se répartissent en fonction <strong>de</strong>s IBMR. Les données sont présentées dans le Tableau 4 ci<strong>de</strong>ssous.<br />
Tableau 4 : Répartition <strong>de</strong>s notes IBMR selon les classes <strong>de</strong> qualité physico-chimique<br />
Qualité Bonne &<br />
Très Bonne<br />
Qualité Médiocre Qualité Mauvaise Effectif total<br />
IBMR < 8 52,2% 8,7% 39,1% 23<br />
IBMR < 10 69,6% 17,8% 12,3% 73<br />
IBMR > 10 97,9% 2,1% / 143<br />
Le lien entre IBMR faible et physico-chimie mauvaise doit être nuancé. En effet, il ressort,<br />
d’après la répartition en pourcentage du tableau, que les stations <strong>de</strong> bonne à très bonne qualité<br />
sont majoritaires <strong>de</strong>s <strong>de</strong>ux côtés <strong>de</strong> la moyenne.<br />
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