Étude de connaissance des marées vertes du littoral Atlantique sous influence de la Loire et de la Vilaine - Mission D : rapport de synthèse de l'étude
BALLU, Sylvain
Auteur moral
Pays-de-la-Loire. Direction régionale de l'environnement, de l'aménagement et du logement
;Centre d'étude et de valorisation des algues
Auteur secondaire
Résumé
<div style="text-align: justify;">L'étude de connaissance des marées vertes du littoral Atlantique sous influence de la Loire et de la Vilaine, portant sur un périmètre compris entre Quiberon et l'Ile de Ré, constitue une étude du milieu marin, et a pour objectifs de mieux comprendre l'origine des échouages d'algues vertes observés et de proposer des éléments d'appréciation sur les efforts à engager pour limiter ce phénomène. Elle peut alimenter les travaux des commissions locales de l'eau des SAGE littoraux.<br /><br />Cette étude s'est déroulée en plusieurs étapes : étude bibliographique, analyse des données de suivi des proliférations, prospections complémentaires aériennes et de terrain, entretiens avec les communes riveraines des sites d'échouages, estimation des flux de nutriments se déversant sur la zone d'étude, mise en place, calibration puis exploitation du modèle Mars Ulves 3D afin de déterminer l'origine des apports d'azote et phosphore et de simuler l'effet des réductions de ces apports sur les proliférations d'algues vertes.<br /><br />Un état des lieux a permis de préciser le type de « marée verte » se développant sur le secteur d'étude et de le différencier des marées vertes des grandes baies de Bretagne. Afin de mieux comprendre les proliférations, l'ensemble des sources de nutriments arrivant à la zone d'étude, apports directs par les rejets de stations d'épuration des collectivités, et des industriels, apports indirects d'origine agricole et urbaine par les cours d'eau, ont fait l'objet d'estimation de flux. Le travail de modélisation numérique réalisé à l'aide du modèle ECO-MARS 3D de l'Ifremer a permis de rendre compte de la dispersion des flux sur les zones côtières pour les années 2009 et 2012, prises comme années de référence. Le travail de modélisation a permis d'identifier des pistes de développements complémentaires.</div>
Editeur
DREAL Pays de la Loire
Descripteur Urbamet
milieu naturel
;pollution de l'eau
;analyse
;bassin versant
Descripteur écoplanete
algue
;flux de polluant
;marée verte
;mesure de la pollution
;pollution du littoral
;produit phytosanitaire
;recueil de données
;modélisation
Thème
Environnement - Nature
;Risques
;Ressources - Nuisances
Texte intégral
Centre d?Étude et de Valorisation des Algues
BP 3 ? 22610 PLEUBIAN
Téléphone : 02 96 22 93 50 ? Télécopie : 02 96 22 84 38 ? E.mail : algue@ceva.fr
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Date 20/01/2015
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Sommaire
Résumé ......................................................................................................................................................... 11
1. Objectifs de l?étude et outils/méthodes mobilisés ....................................................................... 14
1.1. Rappel de l?objet du marché ................................................................................................... 14
1.2. Outils et méthodes mobilisés ................................................................................................. 15
1.2.1. Mission A .............................................................................................................................. 15
1.2.2. Mission B .............................................................................................................................. 15
1.2.3. Mission C .............................................................................................................................. 17
1.2.4. Mission D ............................................................................................................................. 18
2. Etat des lieux des échouages algaux et marées vertes sur le secteur d?étude ............................ 19
2.1. Echouages algaux ..................................................................................................................... 19
2.1.1. Description des échouages macroalgaux .......................................................................... 19
2.1.2. Les différents types de marées vertes ............................................................................... 20
2.2. Description biologique des marées vertes ............................................................................ 23
2.2.1. Cycle de développement ..................................................................................................... 23
2.2.2. Caractéristiques écophysiologiques ................................................................................... 24
2.3. Historique et quantification des marées vertes .................................................................... 24
2.3.1. Historique ............................................................................................................................. 24
2.3.2. Quantification ...................................................................................................................... 27
2.4. Zoom sur les principales zones d?échouages ....................................................................... 30
3. Causes de la prolifération des algues vertes sur le secteur d?étude ............................................ 33
3.1. Eutrophisation des eaux littorales .......................................................................................... 33
3.1.1. Rappel du phénomène ........................................................................................................ 33
3.1.2. Identification des sources sur le secteur d?étude ............................................................. 36
3.1.3. Quantification des flux et hiérarchisation des sources ................................................... 37
3.2. Autres facteurs favorisant l?eutrophisation ........................................................................... 42
3.2.1. Facteurs chimiques .............................................................................................................. 42
3.2.2. Facteurs physiques ............................................................................................................... 42
3.2.3. Facteurs biologiques ............................................................................................................ 44
3.3. Discussion ................................................................................................................................. 45
4. Facteurs de contrôle de la prolifération des algues vertes ........................................................... 48
4.1. Axe préventif ............................................................................................................................ 48
4.2. Axe prédictif.............................................................................................................................. 55
5. Scénarios de réduction des marées vertes sur le secteur d?étude................................................ 59
5.1. Utilisation de la modélisation numérique ............................................................................. 59
5.1.1. Description sommaire de l?outil de modélisation ........................................................... 59
5.1.2. Données utilisées ................................................................................................................. 60
5.1.3. Validation sur 2009 et 2012 des modèles de rang 1 « Loire-vilaine » et « Sables
d?Olonne-Ile de Ré » ......................................................................................................................... 61
5.1.4. Scénarios testés .................................................................................................................... 64
5.2. Résultats fournis par le modèle .............................................................................................. 65
5.2.1. Identification des principales sources de nutriments alimentant la prolifération des
algues vertes ....................................................................................................................................... 65
5.2.2. Mission MC : Scénarios de réduction des flux de nutriments ....................................... 67
5.2.3. Mission MC4bis : réduction des marées vertes sur les sites d?échouages (simulations
complémentaires) .............................................................................................................................. 68
5.3. Discussion : portée et limites de la modélisation réalisée ................................................... 73
5.3.1. Dynamique des populations algales sur substrat rocheux, dynamique sédimentaire 73
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5.3.2. Portée et précision ............................................................................................................... 73
5.3.3. Temps de réponse du milieu naturel ................................................................................. 74
Conclusion ................................................................................................................................................... 79
Bibliographie consultée ............................................................................................................................. 81
Annexes ....................................................................................................................................................... 94
Glossaire .................................................................................................................................................... 100
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Liste des figures
Figure 1 : Emprise géographique du modèle général de rang 0 et des deux modèles de détails de
rang 1. ........................................................................................................................................................... 17
Figure 2 : Observations de proliférations et d?échouages d?algues lors des contrôles de
surveillances DCE « algues vertes » en 2009 (Solieria chordalis à Penvins, St Jacques, St Gildas de
Rhuys en orange), en 2010 (Solieria chordalis à St Jacques, St Gildas de Rhuys en orange ;
Pylaiella littoralis à Quiberon Sables blancs, St Pierre Quiberon, La Trinité sur Mer, Carnac en
violet ; Cladophora à Quiberon Sables blancs en jaune ; Enteromorpha à Pen Bé en vert), en
2011 (Solieria chordalis à St Jacques, St Gildas de Rhuys, Quiberon, Erdeven, Sud Arzon,
Banaster, Penvins, St Jean de Mont en orange ; Pylaiella littoralis à Quiberon Sables blancs, St
Pierre Quiberon en violet), en 2012 (Solieria chordalis sur la Presqu?île de Rhuys, Noirmoutier,
Saint-Jean-de-Monts). Données : Réseau de contrôle de surveillance DCE, pilotage Ifremer, co-
financement AELB, réalisation CEVA. .................................................................................................. 20
Figure 3 : Illustration d?une marée verte à ulves dérivantes (type 1) dans la baie de Pont-Mahé
avec une vue aérienne (à gauche) et une vue au sol (à droite). ............................................................ 21
Figure 4 : Schéma conceptuel du phénomène de formation des marées vertes à ulves dérivantes
(type 1). Sous l?action de la houle et des marées, une partie du stock d?algues libres est déposé en
haut d?estran. ............................................................................................................................................... 21
Figure 5 : Illustration d?une marée verte d?arrachage (type 2) sur l?île de Noirmoutier avec une
vue aérienne (à gauche) et une vue au sol (à droite). ............................................................................. 22
Figure 6 : Schéma conceptuel du phénomène de formation des marées vertes dites « d?arrachage »
(type 2) à partir d?algues vertes fixées se développant sur l?estran rocheux. Sous l?action de la
houle, les algues sont arrachées puis peuvent s?accumuler dans des zones de substrat meuble
avant de venir s?échouer en haut d?estran. .............................................................................................. 22
Figure 7 : Exemple d?une marée verte d?arrachage sur le secteur d?étude avec à gauche la phase
fixée et à droite la phase échouée après arrachage. ............................................................................... 23
Figure 8. Cycle de vie du genre Ulva spp. Modifié à partir de
http://moodle.rockyview.ab.ca/mod/book/view.php?id=58103&chapterid=21008. ................... 24
Figure 9 : Evolution du platier rocheux de l?Ile de Ré : Porte-en-Ré entre 2000 (photo IGN) et
2013 (Photo CEVA). Présence d?algues vertes fixées aux deux années. ............................................ 25
Figure 10 : Résultat cartographique du classement DCE pour l?EQR calculé à partir des
macroalgues de bloom sur la base des années 2008 à 2013 (ou période plus restreinte pour les
ME ne disposant pas de donnée pour l?ensemble de la période ; cf. § ci-dessus). Les masses d?eau
côtières sont directement colorées par la couleur correspondant à leur état écologique et l?état
écologique des masses d?eau de transition est représenté par un disque coloré placé en amont de
la masse d?eau concernée. .......................................................................................................................... 27
Figure 11 : Surface recouverte par les ulves sur les plages du secteur d?étude entre 2007 et 2012.
Source : CEVA. .......................................................................................................................................... 28
Figure 12 : Localisation des secteurs d?échouage sur la zone d?étude. ............................................... 29
Figure 13 : Evolution des différentes communautés algales en fonction du degré d?eutrophisation
(schéma modifié d?après Schramm, 1996) .............................................................................................. 34
Figure 14 : Enrichissement des milieux côtiers d?origine anthropique et exemple des effets
d?eutrophisation sur les écosystèmes. Source : commission OSPAR :
http://qsr2010.ospar.org/fr/ch04_01.html ........................................................................................... 35
Figure 15 : Illustrations des sources principales et des voies de transfert des nutriments (schéma
extrait de Bourrain et al., 2012) ................................................................................................................ 35
Figure 16. Origine et transfère de l?azote et du phosphore. Source : GIP, 2005. www.loire-
estuaire.org/documents/pdf/GIP_200512_L2A2a.pdf ...................................................................... 36
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Figure 17 : Carte des exutoires de cours d'eau et de stations d?épuration (STEU) sur la zone
d?étude. ......................................................................................................................................................... 37
Figure 18 : Carte des flux d'azote inorganique dissous sur la période mai-septembre des années
2009 Ã 2012. ................................................................................................................................................ 38
Figure 19 : Origine des flux de nitrates de mai à septembre pour les années 2006 à 2012 sur le
secteur d?étude. Loire : apports en amont de Montjean ; Estuaire Loire : apports des affluents en
aval de Montjean et STEU de la bande côtière de l?estuaire ; Vilaine : évaluation des flux à Rieux ;
Autres : cours d?eau ou STEU de la bande côtière. ............................................................................... 39
Figure 20 : Carte des flux de phosphates sur la période mai-septembre des années 2009 à 2012. 40
Figure 21 : Origine des flux de phosphates de mai à septembre pour les années 2006 à 2012 sur le
secteur d?étude. Loire : apports en amont de Montjean ; Estuaire Loire : apports des affluents en
aval de Montjean et STEU de la bande côtière de l?estuaire ; Vilaine : évaluation des flux à Rieux ;
Autres : cours d?eau ou STEU de la bande côtière. ............................................................................... 41
Figure 22 : Exemple d?aménagements littoraux sur l?Ile de Ré bordant un estran rocheux (mai
2013). Photo : CEVA................................................................................................................................. 43
Figure 23. Interactions de la chaine alimentaire d?une communauté algale de substrat rocheux : les
flèches vers le haut indiquent un contrôle par le bas (bottom-up) lié à la disponibilité/affinité des
ressources, les flèches vers le bas indiquent un contrôle par le haut (top-down) lié à l?activité des
consommateurs, les flèches en pointillés indiquent des effets indirects positifs. L?enrichissement
en nutriments stimule le phytoplancton consommé par les filtreurs et stimule aussi les algues
annuelles proliférantes en défaveur des algues pérennes. Les prédateurs et brouteurs limitent
l?abondance des filtreurs et des algues annuelles proliférantes et de manière indirecte participent
au maintien des algues pérennes. Les photos représentent les différents états de cette
communauté. Lors d?une eutrophisation excessive, les contrôles par le haut sont outrepassés et
les développements des filtreurs (photo B : lit de moules) et des algues annuelles proliférantes
(photo D) sont favorisés au détriment des algues pérennes (photo C). D?après Worm et Lotze
(2006). .......................................................................................................................................................... 44
Figure 24. Arbre de décision pour établir et mettre en place une stratégie de gestion des apports
en nutriments pour un site donné (modifié de CCMCE, 2000) .......................................................... 49
Figure 25. Taux de croissance spécifique d?Ulva fasciata en environnement contrôlé (C=témoin,
pas d?apport en nutriments ; P = apport de phosphore ; N = apport d?azote ; N+P= apport
d?azote et de phosphore) (modifié d?après Larned (1998)). ................................................................. 50
Figure 26 : Evolution des nutriments et des producteurs primaires dans la baie de Laholm, Suède
(modifié d?après Rosenberg et al., 1990) ................................................................................................. 51
Figure 27 : Cycle saisonnier des facteurs limitants de la marée verte (d?après CEVA dans
inf?ODE, 1999) ........................................................................................................................................... 52
Figure 28 : Evolution saisonnière des quotas azotés et phosphorés des ulves à Pen Bé ? Baie de
Pont Mahé en 2012. Le quota en azote (N) se réfère à l?ordonnée de gauche et le quota en
phosphore (P) à l?ordonnée de droite. Les seuils des quotas critiques (Q1) et de subsistance (Q0)
pour chaque élément (N et P) sont indiqués par une ligne épaisse horizontale. Ainsi, pour l?azote,
Q1 = 2 % de la Matière Sèche (MS) et Q0 = 1 % MS. Pour le phosphore, Q1 = 0.13 % MS et Q0
= 0.05 % MS (Source : CEVA) ................................................................................................................ 53
Figure 29 : Evolution saisonnière des quotas azotés et phosphorés des ulves en Baie de la
Baule/Le Pouliguen ? Anse de Toulin en 2012. Le quota en azote (N) se réfère à l?ordonnée de
gauche et le quota en phosphore (P) à l?ordonnée de droite. Les seuils des quotas critiques (Q1) et
de subsistance (Q0) pour chaque élément (N et P) sont indiqués par une ligne épaisse
horizontale. Ainsi, pour l?azote, Q1 = 2 % de la Matière Sèche (MS) et Q0 = 1 % MS. Pour le
phosphore, Q1 = 0.13 % MS et Q0 = 0.05 % MS (Source : CEVA) ................................................ 53
Figure 30 : Evolution saisonnière des quotas azotés et phosphorés des ulves à Noirmoutier-
L?Epine ? Port Morin en 2012. Le quota en azote (N) se réfère à l?ordonnée de gauche et le quota
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en phosphore (P) à l?ordonnée de droite. Les seuils des quotas critiques (Q1) et de subsistance
(Q0) pour chaque élément (N et P) sont indiqués par une ligne épaisse horizontale. Ainsi, pour
l?azote, Q1 = 2 % de la Matière Sèche (MS) et Q0 = 1 % MS. Pour le phosphore, Q1 = 0.13 % MS
et Q0 = 0.05 % MS (Source : CEVA) ...................................................................................................... 54
Figure 31 : Evolution saisonnière des quotas azotés et phosphorés des ulves à Saint-Martin-de-Ré
? rempart du Vert Clos en 2012. Le quota en azote (N) se réfère à l?ordonnée de gauche et le
quota en phosphore (P) à l?ordonnée de droite. Les seuils des quotas critiques (Q1) et de
subsistance (Q0) pour chaque élément (N et P) sont indiqués par une ligne épaisse horizontale.
Ainsi, pour l?azote, Q1 = 2 % de la Matière Sèche (MS) et Q0 = 1 % MS. Pour le phosphore, Q1
= 0.13 % MS et Q0 = 0.05 % MS (Source : CEVA) ............................................................................. 54
Figure 32 : Représentation schématique des changements de dominance des producteurs
primaires (A) des paramètres physico-chimiques (B) et de la structure et du fonctionnement d?un
écosystème (C) au cours des phases d?accroissement du degré d?eutrophisation (modifié à partir
de Schramm, 1996) ..................................................................................................................................... 57
Figure 33 : Schéma conceptuel du modèle biogéochimique implanté dans ECO-MARS3D ......... 60
Figure 34 : Secteurs d?échouages retenus dans la mission MB3 .......................................................... 67
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Liste de tableaux
Tableau 1 : Description, par les communes des premiers échouages d?algues vertes sur les
communes littorales du secteur d?étude. ................................................................................................. 26
Tableau 2 : Liste des secteurs et des sites d?échouage. .......................................................................... 31
Tableau 3 : Scénarios testés dans le cadre de la mission intermédiaire MC1..................................... 64
Tableau 4 : Scénarios testés dans le cadre de la mission intermédiaire MC2..................................... 64
Tableau 5 : Scenarii de réduction des teneurs pour la mission MC4 bis en utilisant la nouvelle
limite marine ................................................................................................................................................ 65
Tableau 6 : Effet de la réduction des flux de nutriments sur la biomasse totale en ulves pour le
modèle « Loire-Vilaine » sur l?année hydrologique 2009 ...................................................................... 70
Tableau 7 : Effet de la réduction des flux de nutriments sur la biomasse totale en ulves pour le
modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré » sur l?année hydrologique 2009 ............................................... 71
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Résumé
L?étude de connaissance des marées vertes du littoral Atlantique sous influence de la Loire
et de la Vilaine, portant sur un périmètre compris entre Quiberon et l?Ile de Ré, constitue une
étude du milieu marin, et a pour objectifs de mieux comprendre l'origine des échouages d'algues
vertes observés et de proposer des éléments d?appréciation sur les efforts à engager pour limiter ce
phénomène. Elle peut alimenter les travaux des commissions locales de l'eau des SAGE littoraux.
Cette étude s?est déroulée en plusieurs étapes : étude bibliographique, analyse des données de suivi
des proliférations, prospections complémentaires aériennes et de terrain, entretiens avec les
communes riveraines des sites d?échouages, estimation des flux de nutriments se déversant sur la
zone d'étude, mise en place, calibration puis exploitation du modèle Mars Ulves 3D afin de
déterminer l?origine des apports d?azote et phosphore et de simuler l?effet des réductions de ces
apports sur les proliférations d'algues vertes.
Etat des connaissances sur les proliférations d?algues vertes de la zone
d?étude
Un état des lieux a permis de préciser le type de « marée verte » se développant sur le
secteur d'étude et de le différencier des marées vertes des grandes baies de Bretagne. Sur la plupart
des sites analysés, les marées vertes sont des "marées vertes d'arrachage" pour lesquelles une
partie importante de la biomasse se constitue à l'état fixé sur les platiers rocheux. Cela implique
une compétition pour le substrat avec les autres organismes végétaux ou animaux. Les algues
vertes échouées peuvent être en mélange avec des proportions plus ou moins importantes d?algues
brunes et d?algues rouges. La réduction des biomasses d?algues vertes n?induira pas pour autant
obligatoirement une réduction significative du volume total des échouages d?algues. A partir de
l?analyse des données d?échouage de 2007 à 2012, des fiches de synthèse ont été établies pour
chaque site présentant : les types d'algues rencontrés, l?évolution des surfaces de dépôts au cours
de ces dernières années, les indices d'eutrophisation (teneurs internes des algues en azote et
phosphore). Les cartes réalisées montrent que les secteurs de l?Ile de Ré et de Noirmoutier sont
les plus concernés de la zone d?étude avec des proliférations locales qui peuvent être massives.
Le nord de la zone concentre les sites de plus faibles surfaces de dépôts. Au nord comme au sud,
les proliférations d?algues vertes n?entraînent pas, sur la période d?étude, de déclassement de l?état
écologique à l?échelle des masses d'eau sur l?élément de qualité biologique « algues opportunistes »
au sens de la Directive Cadre sur l?Eau, mais peuvent compromettre l?atteinte ou le maintien des
objectifs environnementaux pris en considération par cette même directive et retranscrits dans le
registre des zones protégées.
Analyse des flux de nutriments à la zone d'étude
Afin de mieux comprendre les proliférations, l'ensemble des sources de nutriments arrivant
à la zone d'étude, apports directs par les rejets de stations d?épuration des collectivités, et des
industriels, apports indirects d?origine agricole et urbaine par les cours d?eau, ont fait l'objet
d'estimation de flux. Pour les apports ne faisant pas l'objet de mesure de débit ou de qualité de
l'eau, des méthodes d'extrapolation des flux de ces bassins versants ont été mises en oeuvre. Ces
méthodes ont surtout concerné les plus petits contributeurs, les cours d'eau les plus importants
disposant de mesures de débit et de qualité de l'eau. La compilation des données de flux de
nutriments a montré que la Loire et la Vilaine dominaient nettement l'ensemble des sources
d?apport au littoral du secteur d'étude, de la côte est de Quiberon à la côte nord de l?île de Ré et La
Rochelle, avec près de 90 % des apports de nitrates sur la période mai-septembre des années
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2006-2012 et 76 % des apports de phosphates (Charente et Gironde hors zone d?étude : non
intégrés ici mais estimés par ailleurs et présentant des flux pour les deux éléments nettement
supérieurs à ceux de l'ensemble de la zone d'étude de Quiberon à l'Ile de Ré).
Modélisation des proliférations et scénarii de réduction des marées vertes par
la limitation des apports de nutriments
Le travail de modélisation numérique réalisé à l'aide du modèle ECO-MARS 3D de
l?Ifremer a permis de rendre compte de la dispersion des flux sur les zones côtières pour les années
2009 et 2012, prises comme années de référence. Les données disponibles pour valider la
calibration sur ces années montrent une représentation acceptable des différents paramètres
physiques, physico-chimiques et biologiques. L?exploitation du modèle a ensuite permis d'estimer,
sur les différents secteurs, les parts que représentent les différentes sources d'azote pour les
proliférations d'ulves pour l'année météo climatique 2009, choisie comme représentative des
flux moyens actuels. De cette analyse, il ressort que :
? sur le nord de la zone d?étude (zone comprise entre la Presqu?île de Rhuys et Notre-
Dame-de-Monts), les apports de la Loire et de la Vilaine sont prépondérants dans
les proliférations locales (respectivement 45 % et 33 % des teneurs contenues dans les
ulves provient de ces deux sources, les apports du large s'établissant autour de 10 %) ;
? les résultats obtenus sur la zone sud du périmètre d?étude (comprise entre Notre-Dame-de-
Monts et l?Ile de Ré) sont à considérer avec précaution. Cette partie de l?étude, du fait d?un
manque de données de mesures in situ a été réalisée en considérant des teneurs océaniques
trop élevées. Par ailleurs, des biais numériques mis en évidence en fin d?étude, ont impliqué
une sous-estimation des panaches de la Charente et de la Gironde ;
? les concentrations en nutriments apportées par le large ont un impact significatif sur les
résultats, ce qui a amené à consolider la valeur prise en compte dans le modèle.
De plus, les modèles existant à l?heure actuelle n?ont pas la capacité d?intégrer tous les facteurs
pouvant avoir un impact sur le temps de réponse du système. Ces paramètres ont donc fait l?objet
d?une étude bibliographique et d?une remise en perspective par rapport au secteur d?étude et Ã
l?impact que ceux-ci pourrait avoir sur le niveau d?abattement des biomasses prévu par le modèle.
Ont été identifiés : le niveau de relargage en nutriments du sédiment et son évolution suite à la
baisse des apports terrigènes, les changements de la structure des communautés benthiques
(macroalgues et faune) et les interactions entre les différents compartiments benthiques, l?ensemble
de ces facteurs jouant sur la durée et l?ampleur des proliférations des macroalgues opportunistes.
Par le modèle, différents scenarii de réduction des apports azotés et phosphorés ont été testés et
montrent les résultats suivants:
? au regard de la situation actuelle et sur une année, une réduction de l?ensemble des
apports azotés d?au moins 30 % par rapport aux flux actuels est nécessaire pour
avoir une diminution significative de la biomasse d?algues vertes sur les secteurs du
nord de la zone d'étude.
? sur les secteurs du sud de la zone d'étude et notamment sur l'Ile de Ré, les biomasses
sont très peu affectées par la diminution simulée des apports d'azote de tous les
contributeurs. L'analyse, en fin d'étude, des raisons de cette faible réactivité du modèle
semble indiquer qu'elle est en partie due à des biais de modélisation (sous-estimation du
panache de la Gironde et dans une moindre mesure de celui de la Charente). Des solutions
pour pallier ces biais de modélisation ont été déterminées mais n'ont pu être mises en oeuvre
dans le cadre de la présente étude.
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? Sur l?ensemble de la zone d?étude, les résultats issus de la modélisation d?une baisse
conjointe des apports en phosphore et en azote dans le milieu ne montrent pas de gain
significatif sur la seule réduction de la biomasse des ulves, par rapport à une diminution des
apports azotés seuls. Toutefois cette baisse conjointe est recommandée dans le cadre d?une
approche globale afin de ne pas créer de nouveaux déséquilibres de l'écosystème tant au
niveau du compartiment microalgal que macroalgal. Une démarche de baisse combinée des
apports azotés et phosphorés est largement préconisée dans la littérature scientifique pour
une gestion à moyen et long terme (échelle de temps non reproduite par le modèle).
? sur l?ensemble de la zone d?étude, un retard simulé dans le démarrage des
proliférations donne des résultats assez significatifs en termes de diminution de la
biomasse d?algues vertes. Ce retard dans le développement des marées vertes peut se
produire lors d?événements climatiques exceptionnels ou suite à la diminution sur plusieurs
années consécutives des apports azotés qui pourrait entraîner un moindre succès de
colonisation des algues vertes sur les platiers. La combinaison d?une baisse de 30 % des
apports azotés et de ce retard donne des diminutions massives des proliférations.
Le travail de modélisation a permis d?identifier des pistes de développements complémentaires : la
modélisation utilisée dans le cadre de l?étude n?a pris en compte qu?une seule année ; l?efficacité de
la réduction des apports de nutriments pourrait être explorée sur plusieurs années consécutives. Il
serait également utile d?intégrer l?influence de la compétition régnant entre les différentes
communautés benthiques pour le substrat afin de mieux appréhender le temps de réponse du
système et le niveau d'abattement des biomasses prévisible à moyen terme par le modèle.
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1. Objectifs de l?étude et outils/méthodes mobilisés
1.1. Rappel de l?objet du marché
Le Schéma Directeur d'Aménagement et de Gestion des Eaux (SDAGE) Loire-Bretagne
2010-2015 rappelle le rôle des nutriments dans la prolifération des ulves. Sa disposition 10A-1
impose aux commissions locales de l'eau (CLE) des bassins versants littoraux sujets à marées
vertes, d'établir des programmes de réduction des flux de nitrates dans le cadre de leurs Schémas
d'Aménagement et de Gestion des Eaux. Cependant, les études précédemment réalisées montrent
que l'échelle des bassins versants des SAGE littoraux n'est, pour certains secteurs, pas suffisante
pour aborder ce problème.
Face à cette difficulté de mise en oeuvre du SDAGE Loire-Bretagne, et compte tenu des
interpellations récurrentes des élus des collectivités territoriales sujettes aux marées vertes, la
Direction Régionale de l'Environnement de l'Aménagement et du Logement (DREAL) des Pays
de la Loire s'est portée maître d'ouvrage d'une étude de connaissance opérationnelle des marées
vertes du littoral sous l'influence de la Loire et de la Vilaine. Ses conclusions doivent permettre de
mieux comprendre l'origine des échouages d'algues observés et doivent alimenter les travaux des
commissions locales de l'eau des SAGE littoraux. Elles doivent également préciser la faisabilité et
les conditions de mise en place d'outils prédictifs des risques d'échouages.
La prestation a ainsi consisté en la réalisation d'une étude dont les objectifs étaient les suivants :
? Élaborer un document de référence sur les marées vertes du littoral atlantique,
? Affiner la connaissance des phénomènes affectant les sites d'échouages d'algues,
? Étudier différents scénarios de réduction des marées vertes,
? Préciser les conditions à réunir pour réduire l'importance des échouages et pour pouvoir
mettre en place des outils prédictifs des risques d'échouages massifs d'algues vertes.
L'aire géographique de la présente étude a été limitée au littoral sous influence de la Loire et de la
Vilaine, c?est-à -dire une zone s?étendant de la commune de La Flotte en Ré (17) à la commune de
Quiberon (56). La partie interne du golfe du Morbihan est exclue de cette étude car elle est
concernée par des phénomènes de type « marées vertes sur vasière » dont les mécanismes sont
différents et les causes mieux cernées même si l?importance des apports sédimentaires reste Ã
préciser. De plus l'évaluation de la provenance des nutriments provoquant les proliférations du
golfe du Morbihan nécessiterait une échelle d'analyse beaucoup plus fine que celle envisageable sur
la zone d'étude.
En 2010, le Conseil Général de Vendée a confié au CEVA une expertise du phénomène de
prolifération algale sur les côtes vendéennes (CEVA, 2011b) qui a permis de mettre en évidence
que ce secteur est touché par des échouages d?algues vertes ayant la particularité d?effectuer la
majeure partie de leur croissance fixées aux rochers. Une première modélisation de la dispersion
des flux d?azote dans le milieu a montré le rôle prépondérant des apports de la Loire et de la
Vilaine dans le phénomène d?eutrophisation constaté sur la côte vendéenne. A partir de ces
premiers résultats, la DREAL a voulu une expertise plus approfondie de ce type de prolifération
algale sur un secteur plus étendu incluant une approche de terrain conséquente et une exploitation
de l?outil de modélisation y compris sa composante "biologie" permettant d?aller jusqu?Ã
l?établissement d?objectifs de réduction des apports azotés et phosphorés.
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Dans ce cadre, l'étude a été décomposée en 4 missions :
? Mission A ? élaboration d?une synthèse bibliographique des connaissances sur les marées
vertes du littoral atlantique
? Mission B ? étude des sites d'échouages et des flux de nutriments émis par la Loire et la
Vilaine et autres exutoires locaux
? Mission C ? tests de scénarios de réduction des marées vertes
? Mission D ? rapport global de l?étude (objet de ce document) et produits annexes
1.2. Outils et méthodes mobilisés
1.2.1. Mission A
La réalisation de la mission A s?est appuyée sur la bibliographie existante. Les thématiques
« algues vertes » ont fait depuis plusieurs années l?objet d?une veille internationale par le CEVA,
rendant une grande partie de la bibliographie utile disponible pour cette étude. Il a donc en
premier lieu été tiré parti des documents de synthèse récents, notamment ceux listés par la maîtrise
d?ouvrage dans le Cahier des Clauses Techniques Particulières (CCTP). Dans un second temps, du
fait de la particularité des phénomènes de marées vertes rencontrés dans le contexte géographique
de l?étude (développement de marées vertes d?arrachage, différentes du type classiquement décrit
et modélisé sur les côtes bretonnes), des publications internationales et rapports d?étude publics
ont été consultés permettant de mieux comprendre les mécanismes de développement de ces
marées vertes.
1.2.2. Mission B
La mission B a été subdivisée en 5 missions intermédiaires notées MB1 à MB5.
La mission MB1 réalisée par la société HOCER a consisté en un recueil et une validation des
données existantes, pour les années comprises entre 2000 et 2012, pour les principales sources
(avec ajout de l'évolution depuis 1970 pour la Loire et la Vilaine), relatives aux concentrations en
nutriments et aux débits des différents sources potentielles d?apports en nutriments au milieu
marin (ou contributeurs). Pour cela, un travail d?identification de ces contributeurs a été entrepris
et ceci au niveau du littoral du périmètre d?étude (Quiberon-Ré). Cette analyse s?est intéressée
particulièrement aux cours d?eau côtiers (en plus de la Loire et de la Vilaine) et autres sources
locales (stations d?épuration, ?.) dont l?exutoire se situe à proximité des sites d?échouages. Le
calcul des flux a ensuite été réalisé en calculant le produit du débit journalier et de la concentration
en nutriment considérée pour ce même jour sur la base d?une interpolation linéaires des séries Ã
basses fréquences comme préconisé par le CCTP. Cette méthode a dû être adaptée en tenant
compte des différents cas de figures rencontrés sur la zone (cours d?eau disposant de données de
débit et concentration, d?une de ces deux informations, ou d?aucune d?entre elles). Pour plus de
détails, se reporter à la partie 3.3. du rapport MB1I).
La mission MB2 a eu pour objectif de procéder au calage et à la validation du modèle ECO-
MARS3D de l?Ifremer couplé au module Ulve développé par le CEVA en collaboration avec
Ifremer depuis 2006, et de permettre son exploitation dans le cadre de scenarii de réduction des
flux de nutriments. L?objectif de ces scenarii est d?évaluer les conséquences sur la biomasse totale
produite en ulves d?une diminution plus ou moins forte des flux de nutriments (mission C). La
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mission MB2 a permis d?exposer, en particulier, les séries de données utilisées pour le calage des
outils de modélisation, les résultats de ces calages (comparaison avec les mesures existantes), et les
limites de l'utilisation des outils de modélisation au regard des objectifs généraux de la présente
étude. Une partie importante de cette mission MB2, outre le calage, est le traçage de l?azote
contenu dans les ulves : détermination de la part que représente chaque exutoire à la prolifération
des différents secteurs d?échouage. Cette mission a également permis de préciser les conditions
auxquelles doivent satisfaire les données à utiliser pour les simulations prévues dans le cadre du
CCTP.
L?outil de modélisation hydrodynamique utilisé dans le cadre de cette étude est le modèle
MARS3D (3D hydrodynamical Model for Application at Regional Scale) développé par Ifremer
(Lazure et Dumas, 2008). Ce dernier utilise le principe des emprises emboîtées sous forme gigogne
: un modèle général englobe l?ensemble de la zone d?étude et définit les conditions ambiantes
nécessaires au fonctionnement du modèle de détail d?ampleur géographique plus réduite et de
précision plus fine et destiné à répondre à la problématique posée. Au vu de l?étendue de la zone
géographique à couvrir (des communes de Sarzeau à la Flotte-en-Ré), cette mission a nécessité le
développement de deux modèles de détail alimentés pour chacun d?eux par le modèle général de
rang 0. Les emprises géographiques des trois modèles hydrodynamiques développés dans le cadre
de la mission MB2 sont décrites en Figure 1.
Le modèle hydrodynamique MARS3D couplé à un module de transport et d?échouage
(sans activation de la biologie) est utilisé afin d?analyser les transferts de biomasse depuis les
zones potentielles de croissance constituées par les plateaux rocheux vers les hauts de plage. Les
informations dégagées dans ce volet ont permis d?alimenter la mission MB3 pour orienter la
proposition de découpage du territoire d?étude en secteurs pertinents.
Le modèle MARS3D-Ulves couplé à un module phytoplanctonique est une adaptation du
modèle « Ulve » au type de marée verte se développant sur le secteur de l?étude. Ce dernier est
couplé au modèle de production phytoplanctonique ECO-MARS3D développé par Ifremer et
utilisé en routine dans le cadre du projet Previmer (http://www.previmer.org/). Seule la
production de biomasse macroalgale s?effectuant sur les principaux platiers rocheux et les estrans
sableux (dans le cas du site de Pen-Bé) est modélisée. Ce modèle a été utilisé à la fois pour la phase
de calage et pour la validation de l?outil de modélisation (mission MB2) puis la réalisation des
scenarii de réduction des flux de nutriments pour estimer l?impact sur la prolifération des algues
vertes (mission MC).
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Figure 1 : Emprise géographique du modèle général de rang 0 et des deux modèles de détails de rang 1.
La mission MB3 a eu pour objectif l?étude des sites d?échouage selon différentes approches. La
première approche a consisté en l?exploitation des bases de données du CEVA afin de récolter,
analyser et synthétiser les informations déjà disponibles concernant les échouages sur les différents
sites. La seconde approche a consisté en l?identification des lieux de production des ulves par un
survol aérien en mai 2013 suivi d?une campagne de terrain. La troisième approche fut une audition
de collectivités littorales pouvant transmettre des informations sur les échouages et/ou sur les lieux
de production. La quatrième et dernière approche a permis de proposer, à partir des trois
approches précédentes et des résultats des tests de transport de la mission MB2, un découpage du
territoire d?étude en secteurs pertinents pour la réalisation de la mission C.
La mission MB4 a eu pour objectifs l'analyse des flux de nutriments émis par la Loire et la Vilaine
en évaluant l?évolution dans le temps des flux de nutriments à partir de 1970 et pour ces deux
fleuves de choisir des stations de référence pour le calcul des flux d?apports à la mer en tenant
compte du comportement des nutriments dans l?estuaire.
La mission MB5 a consisté, à l?issue des missions MB1 à MB4, en la rédaction de fiches de
synthèse relatives aux sites d?échouage. Une fiche par site et par secteur pertinent défini au terme
de la mission intermédiaire MB3 a été réalisée. Le contenu de ces fiches comprend des
cartographies et des illustrations synthétisant les données collectées et produites dans le cadre des
missions intermédiaires précédentes dont notamment : les lieux précis d?échouage, les lieux de
croissance des ulves, les principaux contributeurs à l?enrichissement du milieu, le sens des vents
dominants, le sens des courants de marée.
1.2.3. Mission C
La mission C a été décomposée en 5 missions intermédiaires nommées MC1 à MC4bis.
L'objectif général de cette dernière partie de l'étude est d'éclairer les réflexions locales et à l'échelle
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du bassin Loire-Bretagne visant à limiter les marées vertes. La mission C porte ainsi sur deux axes
principaux :
? les effets sur les marées vertes attendus à une large échelle d?une réduction des flux de
nutriments émis par la Loire et la Vilaine.
? l'identification de stratégies locales visant à réduire les échouages des marées vertes :
scenarii intégrant les réductions d?apports locaux combinés ou non aux limitations des
apports de la Loire et de la Vilaine.
Cette mission évalue, pour chacun des scenarii simulés, l?abattement de la biomasse en ulves entre
la situation de référence et la situation abattue pour les deux modèles de détail. Les résultats sont
estimés au pic de biomasse et sur la période de juillet à août, qui représente la période la plus
sensible du point de vue des abattements.
La mission intermédiaire MC1 a consisté en la définition conformément au CCTP, en
collaboration avec la maîtrise d'ouvrage et le comité de pilotage de l?étude, de scenarii de réduction
des apports de la Loire et de la Vilaine.
La mission intermédiaire MC2 a consisté en la définition conformément au CCTP, en
collaboration avec la maîtrise d'ouvrage et le comité de pilotage de l?étude, des scenarii à tester en
termes de réduction des marées vertes sur les sites ou secteurs d'échouage.
La mission intermédiaire MC3 consiste en la réalisation des simulations définies dans le cadre
de la mission intermédiaire MC1.
La mission intermédiaire MC4 consiste en la réalisation des simulations définies dans le cadre
de la mission intermédiaire MC2.
Les résultats obtenus dans le cadre des missions intermédiaires MC3 et MC4 et leurs
interprétations ont conduit à la définition de scenarii complémentaires visant à définir une stratégie
de réduction des échouages sur les sites concernés. L'objectif de la mission intermédiaire MC4
bis était d?affiner les résultats des missions MC3 et MC4, ce qui a été fait au travers de huit scenarii
complémentaires.
Chaque mission intermédiaire a fait l?objet d?un rapport spécifique.
1.2.4. Mission D
Cette mission est l?objet du présent rapport. Ce rapport intègre tous les résultats et les
conclusions obtenus dans le cadre des missions A, B et C de l'étude. Le rapport comporte par
ailleurs une partie conclusive récapitulant :
? les principaux enseignements de la bibliographie concernant les marées vertes atlantiques,
? les principales caractéristiques des échouages d'algues observés sur le littoral étudié,
? les conditions à réunir pour la mise en place d'outils prédictifs des risques d'échouage
massifs d'algues vertes, ceci dans le but d'anticiper la gestion des situations de crise.
? les objectifs à atteindre sur les flux de nutriments émis en mer pour réduire
significativement les marées vertes,
? une appréciation sur le temps de réponse des milieux marins vis à vis d'une réduction des
flux de nutriments.
? les propositions d'axes de recherche visant à compléter la connaissance des phénomènes.
Le présent rapport se voulant synthétique, pour plus de précision sur une mission donnée il
convient de se référer au rapport élémentaire correspondant.
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2. Etat des lieux des échouages algaux et marées vertes sur le
secteur d?étude
2.1. Echouages algaux
2.1.1. Description des échouages macroalgaux
Cette partie ne détaille pas l?ensemble des informations collectées dans le cadre de l?étude.
Le rapport de la mission A comporte des informations plus complètes sur les échouages algaux en
général.
Les proliférations macroalgales sont composées d?espèces opportunistes et saisonnières avec une
période de développement maximale au printemps et en été (Merceron, 2001). Ces espèces ont
une croissance rapide et sont souvent de morphologie simple en forme de lames ou de filaments
avec une surface élevée par rapport à leur volume permettant une absorption optimale des
nutriments et de la lumière (Wallentinius, 1984 ; Rosenberg et Ramus, 1984 ; Alwyn et al., 2007).
Leur taux rapide d?absorption d?azote leur confère un avantage par rapport à des espèces Ã
croissance plus lente (Abreu et al., 2011). Ceci entraîne des blooms d?espèces opportunistes
lorsque les teneurs en azote de l?eau sont fortes (McGlatery et al., 2007 ; Duarte, 1995 ; Naldi et
Viaroli, 2002). Leur thalle est fragile et facilement détachable par les courants (Thomsen et
Wernberg, 2005 ; D?Amours et al., 2007). Ces algues deviennent alors dérivantes et peuvent
poursuivre leur croissance sous forme libre. Certaines possèdent un cycle de reproduction à mode
multiple à la fois sexué et asexué, ce dernier leur permettant de se fragmenter de façon végétative
et de proliférer (Alström-Rapaport et al., 2010 ; Gao et al., 2010).
La majorité des proliférations d?algues vertes sont issues du genre Ulva qui inclut actuellement le
genre anciennement nommé Enteromorpha1 (Hayden et al., 2003). Le genre Ulva regroupe plus
d?une centaine d?espèces (Charlier et al., 2007 ; Ye et al., 2011). En Bretagne Sud, des proliférations
d?algues rouges (espèce Solieria chordalis) ont également été observées (CEVA, 2009 ; CEVA 2010a ;
CEVA 2011a).
Dans le secteur d?étude, des proliférations macroalgales (autres que des ulves) existent et sont
répertoriées depuis 2009 par le CEVA (Figure 2). L?algue rouge Solieria chordalis, l?algue brune
Pylaiella littoralis et les algues vertes Enteromorpha (forme filamenteuse) et Cladophora forment des
dépôts le long des plages de certains sites.
1
Ces deux genres étaient autrefois distingués du fait de la morphologie des ulves dont le thalle est
soit en lame pour le genre Ulva, soit filamenteux pour le genre Enteromorpha.
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Figure 2 : Observations de proliférations et d?échouages d?algues lors des contrôles de surveillances DCE
« algues vertes » en 2009 (Solieria chordalis à Penvins, St Jacques, St Gildas de Rhuys en orange), en 2010
(Solieria chordalis à St Jacques, St Gildas de Rhuys en orange ; Pylaiella littoralis à Quiberon Sables blancs, St
Pierre Quiberon, La Trinité sur Mer, Carnac en violet ; Cladophora à Quiberon Sables blancs en jaune ;
Enteromorpha à Pen Bé en vert), en 2011 (Solieria chordalis à St Jacques, St Gildas de Rhuys, Quiberon, Erdeven,
Sud Arzon, Banaster, Penvins, St Jean de Mont en orange ; Pylaiella littoralis à Quiberon Sables blancs, St Pierre
Quiberon en violet), en 2012 (Solieria chordalis sur la Presqu?île de Rhuys, Noirmoutier, Saint-Jean-de-Monts).
Données : Réseau de contrôle de surveillance DCE, pilotage Ifremer, co-financement AELB, réalisation CEVA.
2.1.2. Les différents types de marées vertes
Le développement de marées vertes dépend de plusieurs facteurs. Une courantologie faible
ou induisant un confinement des masses d?eau en proche côtier a pour conséquence une faible
dilution des nutriments ainsi que le maintien et le développement des algues vertes dans la masse
d?eau grâce à une faible dispersion. Ainsi maintenues dans une faible épaisseur d?eau, les algues
tirent profit d?une eau riche en nutriments et bénéficient d?une bonne pénétration de la lumière et
d?une température optimale pour leur prolifération (Dion et Le Bozec, 1996).
De par leur origine et leur substrat de développement, trois types de marées vertes se distinguent
sur la façade Manche-Atlantique :
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? Les marées vertes à ulves dérivantes dites de type 1 (Figure 3 et Figure 4) :
Elles se développent dans les baies sableuses par prolifération végétative du genre Ulva en
eau peu profonde où elles sont maintenues par la marée et les courants. A l?origine, elles
provenaient d?algues arrachées au substrat rocheux par la houle suite à des tempêtes et venaient
s?échouer dans les baies d?où elles disparaissaient par manque de nutriments nécessaires à leur
maintien. De nos jours, elles persistent et prolifèrent grâce aux apports nutritifs élevés des rivières
ou des bassins versants agricoles. De plus, elles ont la capacité de se redévelopper d?une année sur
l?autre à partir de stocks hivernaux qui restent confinés dans les baies. Elles n?ont désormais plus
besoin de la contribution des substrats rocheux adjacents.
Figure 3 : Illustration d?une marée verte à ulves dérivantes (type 1) dans la baie de Pont-Mahé avec une vue
aérienne (à gauche) et une vue au sol (à droite).
Zone peu profonde de sédiment meuble,
capable d?accueillir et de concentrer les
algues libres
HIVERETE
Algues de petite taille et disperséesAlgues de grande taille en forte
densité
Echouages en
haut d?estran
Figure 4 : Schéma conceptuel du phénomène de formation des marées vertes à ulves dérivantes (type 1).
Sous l?action de la houle et des marées, une partie du stock d?algues libres est déposé en haut d?estran.
? Les marées vertes d?arrachage dites de type 2 (Figure 5 et Figure 6) :
Ce type de marée verte forme des échouages qui, à l?inverse des marées vertes de type 1,
sont majoritairement hétérogènes, c'est-à -dire composés d?algues vertes en mélange avec des
algues brunes et des algues rouges. Afin de les distinguer des échouages naturels de goémon, le
CEVA identifie comme « marée verte » les échouages dans lesquels les ulves (en lame)
représentent plus d?un tiers des algues présentes. Les algues vertes proviennent d?algues fixées
poussant sur substrat rocheux généralement au sein des ceintures algales, principalement formées
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par des macroalgues de type canopée. Ces algues vertes sont arrachées lors d?épisodes de houles et
vont alors s?échouer selon les courants et la marée. Lors de leur transport en pleine eau, ces algues
peuvent poursuivre leur croissance et se multiplier de façon végétative comme dans le cas des
marées vertes de type 1. Le phénomène d?augmentation de biomasse de ces algues vertes fixées est
lié à un apport excessif de nutriments mais dépend aussi de facteurs écologiques. Les dérégulations
observées sur les zones rocheuses intertidales au cours des dernières décennies semblent liées aux
changements climatiques (réchauffement, augmentation du niveau des océans, radiations par les
ultraviolets?) et à la pression anthropique (pollutions, pêche à pied, aménagements littoraux)
(Thompson et al., 2002). Elles génèrent des changements en termes de régulation des populations
au niveau des interactions interspécifiques et aux pressions herbivores, ceci favorisant un
remplacement des canopées macroalgales par des espèces plus simples notamment des algues
opportunistes et pionnières telles que les algues vertes (Airoldi et al., 2008).
Figure 5 : Illustration d?une marée verte d?arrachage (type 2) sur l?île de Noirmoutier avec une vue aérienne
(Ã gauche) et une vue au sol (Ã droite).
Figure 6 : Schéma conceptuel du phénomène de formation des marées vertes dites « d?arrachage » (type 2) Ã
partir d?algues vertes fixées se développant sur l?estran rocheux. Sous l?action de la houle, les algues sont
arrachées puis peuvent s?accumuler dans des zones de substrat meuble avant de venir s?échouer en haut d?estran.
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? Les marées vertes de vasières dites de type 3 (Figure 7) :
Contrairement aux autres types de marées vertes, les vasières sont naturellement colonisées
par les algues vertes jusqu?à une certaine proportion. La prolifération des algues vertes au sein de
ces sites correspond à un état d?eutrophisation des eaux et forme des tapis plus ou moins épais et
peu mobiles qui colmatent le sédiment. Ce type de marée verte ne concerne cependant pas le
secteur d?étude.
Les différentes observations effectuées par le CEVA depuis 2007 dans le secteur d?étude montrent
que les marées vertes qui s?y déroulent sont essentiellement des marées vertes d?arrachage : les
ulves effectuent la première phase de leur croissance fixée sur substrat rocheux avant d?être
arrachées et de s?échouer sur les plages (Figure 7). La proportion d?algues poursuivant leur
croissance après avoir été détachée de leur substrat rocheux n?est cependant pas connue. Seul le
secteur de la baie de Pont-Mahé montre des marées vertes qui semblent être exclusivement à ulves
dérivantes.
Figure 7 : Exemple d?une marée verte d?arrachage sur le secteur d?étude avec à gauche la phase fixée et Ã
droite la phase échouée après arrachage.
2.2. Description biologique des marées vertes
2.2.1. Cycle de développement
Un des facteurs majeurs favorisant la prolifération des algues vertes est leur capacité à se
multiplier de façon végétative : tout fragment peut continuer à croître en pleine eau ce qui est peu
courant chez les algues brunes et rouges. Le cycle de développement typique des algues vertes
comporte deux phases : une phase sporophyte diploïde (signifiant que l?individu contient une paire
de chaque chromosome noté 2n) et une phase gamétophyte haploïde (signifiant que l?individu
contient un seul exemplaire de chaque chromosome noté n) (Figure 8). Ces deux phases sont
capables de reproduction végétative comme cela a notamment été démontré pour Ulva intestinalis
(Alstroem-Rapaport, 2010) et pour U. armoricana (Dion et Le Bozec, 1996 ; Dion et al., 1998). Le
pouvoir de prolifération des algues vertes est donc favorisé par leur mode de reproduction
(Alstroem-Rapaport, 2010 ; Bliding, 1963) et leur capacité à effectuer leur croissance qu?elles soient
fixées ou sous forme libre.
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Phase végétative
Phase végétative
Sporanges
2n
n
Phase végétative
Figure 8. Cycle de vie du genre Ulva spp. Modifié à partir de
http://moodle.rockyview.ab.ca/mod/book/view.php?id=58103&chapterid=21008.
2.2.2. Caractéristiques écophysiologiques
Les algues vertes du genre Ulva présentent des caractéristiques écophysiologiques
expliquant leur capacité à proliférer dans certaines conditions. Celles-ci possèdent en effet une
capacité d?absorption de l?azote importante, bien supérieure à celles des algues brunes ou rouge,
ainsi qu?une large tolérance aux conditions environnementales d?irradiance, de température, de
salinité et de concentrations en azote et en phosphore (pour plus de précisions sur ces éléments,
consulter le rapport de la mission A).
2.3. Historique et quantification des marées vertes
2.3.1. Historique
Dans le secteur de la baie de Quiberon, dans la région de Saint-Nazaire, sur l?île de
Noirmoutier et dans la baie de Bourgneuf la présence d?ulve formant des « champs » a été
observée dès la fin des années 1970 (Kopp, 1977).
http://moodle.rockyview.ab.ca/mod/book/view.php?id=58103&chapterid=21008
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Les photos des platiers rocheux, source des marées vertes d?arrachages de la zone d?étude,
montrent des algues vertes au moins depuis les années 2000 et jusqu?à nos jours (Figure 9). La
comparaison ponctuelle entre les clichés de 2000 et de 2013 semble également montrer que les
platiers étaient davantage couverts par les algues vertes en 2000 par rapport à 2013 ce qui pourrait
s?expliquer par les conditions climatiques différentes entre les années plus ou moins favorables à la
recolonisation des platiers rocheux par les algues vertes.
2013
Figure 9 : Evolution du platier rocheux de l?Ile de Ré : Porte-en-Ré entre 2000 (photo IGN) et 2013 (Photo
CEVA). Présence d?algues vertes fixées aux deux années.
Les dates des premiers constats d?échouages d?algues vertes ont notamment été recueillies auprès
des communes littorales de la zone d?étude, au cours d?auditions réalisées dans le cadre de la
mission intermédiaire MB3. Les informations collectées sont détaillées au sein du Tableau 1. Le
rapport de la mission MB3 apporte de plus amples précisions concernant les caractéristiques des
échouages par commune.
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Tableau 1 : Description, par les communes des premiers échouages d?algues vertes sur les communes littorales du secteur d?étude.
Quiberon Sarzeau Assérac Mesquer Piriac-sur-Mer Le Croisic
Il y a 15 ans : absence d?AV.
Verdissement progressif des
platiers depuis. Peu
concernée tout de même.
Aucun échouage marquant
d?AV. Changement de
perception en 2009. Dépôts
majoritaires d?AR.
15-20 ans Echouage marquant en 1985
mais échouages réguliers
depuis au moins 60 ans.
Pas de recul suffisant. 2005-2006 et début juillet
2007.
Le Pouliguen La Baule-Escoublac Pornichet Barbâtre La Guérinière L'Epine
Une quinzaine d'années
8 ans au moins 2006-2007 : 1ères gênes
ressenties.
4-5 ans 2007 Aucun échouage marquant.
Changement de perception
en 2008-2009.
Noirmoutier-en-l'île La Barre-de-Monts Notre-Dame-de-Monts Saint-Jean-de-Monts Saint-Hilaire-de-Riez Les Sables-d'Olonne
Ulves observées depuis
toujours. Changement de
perception en juillet 2009,
mais commune peu
concernée (cf reste de l'île).
Aucun échouage marquant. 1989 Echouage marquant il y a 15-
20 ans mi-août. Ulves en
faible quantité observées
depuis toujours.
2011 Aucun échouage marquant.
Echouages d'ulves en faible
quantité depuis toujours.
Château-d'Olonne Talmont-Saint-Hilaire Jard-sur-Mer Saint-Vincent-sur-Jard La Tranche-sur-Mer La Faute-sur-Mer
Aucun échouage marquant.
Des échouages d'ulves en
faible quantité ont toujours
été observés.
2008 mais aucun échouage
réellement marquant. Des
échouages d'ulves en faible
quantité ont toujours été
observés.
Aucun échouage marquant.
(faible quantité).Perception
modifiée depuis 4-5 ans
(médiatisation des marées
vertes bretonnes).
Aucune année marquante.
Attention accrue depuis 4-5
ans. AB : dépôts très
importants pendant l'été
1995 ou 1996.
10-12 ans : échouage
important d'AV en juillet.
Aucun dépôt d'AV.
Rivedoux-Plage La Flotte Saint-Martin-de-Ré Loix Les Portes-en-Ré Saint-Clément-des-Baleines
Echouages d'ulves observés
depuis toujours. Aucune
année marquante. Dépôts
importants de sargasses et
autres AB.
7-8 ans Ulves observées depuis
toujours. Il y a 4 ans : odeur
due à des dépôts
exceptionnels (marée +
vent). Echouages de
sargasses importants dans
les années 1980-1990.
Des échouages d'ulves ont
toujours été observés.
2008 : échouages importants
de tous types d'algues.
Présence d'ulves historique.
Aucune année marquante.
Dépôts d?AB avec présence
d'AV minoritaire. Début des
années 2000 : forte présence
d'entéromorphes fixées sur
les roches.
Des échouages d'ulves ont
toujours été observés sur la
commune. Aucune année
marquante.
Dépôts importants d'AB.
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2.3.2. Quantification
A l?échelle des masses d?eau de la Directive Cadre sur l?Eau (DCE), les masses d?eau
côtières du secteur d?étude sont toutes classées en bon ou très bon état sur la base de la situation
moyenne des échouages d?algues opportunistes entre 2008 et 2013 (Figure 10).
Figure 10 : Résultat cartographique du classement DCE pour l?EQR calculé à partir des macroalgues de
bloom sur la base des années 2008 à 2013 (ou période plus restreinte pour les ME ne disposant pas de
donnée pour l?ensemble de la période ; cf. § ci-dessus). Les masses d?eau côtières sont directement colorées
par la couleur correspondant à leur état écologique et l?état écologique des masses d?eau de transition est
représenté par un disque coloré placé en amont de la masse d?eau concernée.
Toutefois à une échelle annuelle et plus locale, les algues vertes proliférant sur le secteur d?étude
peuvent représenter des surfaces couvertes importantes, notamment en 2008 et 2009. Les îles de
Ré et de Noirmoutier sont particulièrement touchées par ces proliférations d?algues vertes (Figure
11) avec des surfaces d?échouage pouvant atteindre 90 ha (somme cumulée sur trois mesures
annuelles). A noter que si de telles surfaces d?échouage avaient été récurrentes, les masses d?eau
concernées auraient été classées hors du bon état écologique sur la base de l?élément de qualité
macroalgues opportunistes.
En outre, pour la réalisation de cette étude, le territoire ciblé a été subdivisé en différents secteurs
d?échouage (Figure 12). A partir du taux de couverture calculé sur les années 2007 à 2012 par le
CEVA, il est possible d?identifier, au sein de chaque secteur, la localisation préférentielle des
dépôts d?ulves ainsi que leur importance. Toutes les cartographies d?échouage des ulves sont
présentées dans le rapport MB5.
Très bon état
Bon état
Etat moyen
Etat médiocre
Mauvais état
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Figure 11 : Surface recouverte par les ulves sur les plages du secteur d?étude entre 2007 et 2012. Source : CEVA.
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Figure 12 : Localisation des secteurs d?échouage sur la zone d?étude.
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2.4. Zoom sur les principales zones d?échouages
La mission intermédiaire MB3 a permis (1) le regroupement de l?ensemble des
informations acquises sur les caractéristiques des dépôts d?algues vertes, ainsi que (2) la réalisation
d?un découpage de la zone d?étude en secteurs pertinents en vue de la réalisation de la mission C
relative à la modélisation. Ces informations ont été ensuite synthétisées au sein de fiches à deux
échelles spatiales différentes, à savoir les secteurs d?échouage définis par la mission MB3 (cf. Figure
12) et les sites d?échouage définis par les sites de suivi du CEVA.
La liste de l?ensemble des secteurs et sites d?échouage est présentée au sein du Tableau 2 (page
suivante). Les fiches par secteurs présentent de façon cartographique :
? la direction et la vitesse des courants de marée résiduels eulériens,
? les lieux de croissance des ulves,
? les exutoires hiérarchisés sur les secteurs selon la quantité de nutriments apportée au milieu
récepteur,
? les limites des sites d?échouage d?algues vertes.
A ces informations sont ajoutés une rose des vents ainsi qu?un histogramme représentant les
valeurs moyennes de flux d?azote inorganique dissous et de phosphates apportés par les différents
exutoires sur la période de mai à septembre de 2009 à 2012.
Par ailleurs, des fiches par site d?échouage ont également été constituées et présentent de façon
cartographique :
? la localisation préférentielle des dépôts d?ulves,
? les limites des sites d?échouage d?algues vertes.
Cette information cartographique est complétée par un histogramme représentant l?évolution des
surfaces couvertes par les ulves entre 2002 et 2012 ou entre 2007 et 2012 selon les sites. Un
second histogramme décrit la composition des échouages algaux recensés sur chaque site. Enfin,
lorsque l?information est disponible, l?évolution des teneurs en azote et en phosphore dans les
algues durant l?année 2012 (généralement de mai à septembre) est présentée graphiquement.
L?ensemble de ces fiches sont consultables au sein du rapport de la mission intermédiaire MB5.
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Tableau 2 : Liste des secteurs et des sites d?échouage.
Secteur Site d?échouage Numéro du site (SDAGE)
1 Quiberon 100
2 Saint-Jacques 107
3 Penvins 108
Banastère 109
4 Pen-Bé 110
Mesquer 111
5 Piriac-sur-Mer 112
6 Le Croisic 113
7 La Baule 114
8 Noirmoutier-La Fosse 115
Noirmoutier-Gois 116
Noirmoutier-Sableaux 117
Noirmoutier-Vieil 118
Noirmoutier-Epine 119
Noirmoutier-Guérinière 120
9 Saint-Jean-de-Monts 121
10 Les Sables d?Olonne 122
Bourgenay-Payré 123
Longeville-Saint-Vincent-sur-Jard 124
11 La Tranche-sur-Mer 125
12 Ré-Portes-en-Ré 126
Ré-Loix 127
Ré-Saint-Martin-en-Ré 128
Ré-La Flotte 129
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Etat des lieux des échouages algaux et marées vertes sur le secteur d?étude
Plusieurs types de macroalgues peuvent se retrouver en échouages massifs sur le
secteur d?étude mais ce sont les algues vertes qui sont les plus impliquées dans les
proliférations en lien avec l?eutrophisation.
Les proliférations d?algues vertes se développant sur le secteur d?étude ne sont pas
identiques à celles se développant dans certaines grandes baies de Bretagne.
Sur le secteur d?étude les algues vertes font l?essentiel de leur croissance fixée sur les
substrats rocheux avant de s?échouer sur les plages, souvent en mélange avec les
autres algues se développant sur les roches (algues brunes, algues rouges). A
l?inverse, les algues vertes impliquées dans les marées vertes bretonnes effectuent
leur croissance libre dans l?eau et forment des échouages monospécifiques. Les
« marées vertes » du secteur d?étude sont qualifiées de marées vertes de type
2 ou marées vertes d?arrachage.
Le secteur d?étude fait l?objet d?un suivi régulier des proliférations d?algues vertes
depuis 2007 à raison d?un relevé surfacique à trois reprises dans l?année, aux mois de
mai, juillet et septembre. A cette occasion, les années 2008 et 2009 ont été
recensées comme celles présentant les plus importantes surfaces d?algues vertes, un
maximum de 90 ha d?algues vertes cumulées sur la saison ayant été mesuré pour le
site le plus important. L?Ile de Noirmoutier et l?Ile de Ré sont les deux zones
secteurs les plus touchés par ce phénomène.
Peu d?éléments sont disponibles pour dater avec exactitude l?initiation du
phénomène sur le secteur d?étude mais des écrits relatent la présence de « champs »
d?algues vertes dès la fin des années 70. La perception locale tend à indiquer que ce
phénomène attire davantage l?attention de la population depuis 5 à 10 ans en
moyenne, selon les secteurs.
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3. Causes de la prolifération des algues vertes sur le secteur
d?étude
3.1. Eutrophisation des eaux littorales
3.1.1. Rappel du phénomène
L?article 2 de la directive européenne du 21 mai 1991 relative au traitement des eaux
urbaines résiduaires, définit l?eutrophisation comme l?enrichissement de l?eau en éléments nutritifs,
notamment des composés de l?azote et/ou du phosphore, provoquant un développement accéléré des algues et des
végétaux d?espèces supérieures qui entraîne une perturbation indésirable de l?équilibre des organismes présents dans
l?eau et une dégradation de la qualité de l?eau en question. C?est ce type de définition globale désignant le
processus écologique évolutif et ses conséquences qu?adopte également Aminot (2001) en associant
au terme « eutrophisation » un milieu eutrophe qui a atteint un niveau d?enrichissement tel que des dégradations
ou des nuisances manifestes peuvent y être constatées (fortes désoxygénations, nuisances dues aux macroalgues,
poussées intenses de phytoplancton nuisible, changements d'espèces, avec perte de biodiversité de l'écosystème marin,
etc...). Dans le cadre de ce travail, le terme eutrophisation se rapporte à cette définition large
intégrant les causes et les conséquences du phénomène.
Dans les écosystèmes marins, l?apport d?éléments nutritifs perturbe l?équilibre biochimique existant
le long de la chaîne trophique entre les producteurs primaires (microalgues, macroalgues et
phanérogames) et leurs consommateurs directs (consommateurs primaires) et indirects
(consommateurs secondaires, tertiaires?) (Souchu, 2001). En effet, la production primaire est
contrôlée par la lumière et les apports nutritifs. Lorsque les apports nutritifs augmentent, la
production primaire est stimulée. L?eutrophisation se manifeste donc par un développement massif
d?algues, appelé aussi bloom algal, qui peut concerner à la fois les microalgues (phytoplancton) et
les macroalgues. L?eutrophisation des milieux côtiers s?accompagne d?un changement d?abondance
des différentes communautés algales en privilégiant le développement des algues opportunistes
(Figure 13).
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- Eutrophisation +
-
A
b
o
n
d
a
n
c
e
+
Macrophytes
benthiques
pérennes
Epiphytes opportunistes
saisonnières à croissance
rapide
phytoplancton
Macroalgues
opportunistes
libres
- Eutrophisation +
-
A
b
o
n
d
a
n
c
e
+
Macrophytes
benthiques
pérennes
Epiphytes opportunistes
saisonnières à croissance
rapide
phytoplancton
Macroalgues
opportunistes
libres
Figure 13 : Evolution des différentes communautés algales en fonction du degré d?eutrophisation (schéma
modifié d?après Schramm, 1996)
Ces blooms d?algues, généralement en suspension dans la masse d?eau, empêchent la pénétration de
la lumière dans la colonne d?eau et la photosynthèse des organismes situés en dessous (Charlier et
al., 2008). En outre, à la fin de leur cycle de croissance, ces algues se décomposent soit sur place,
soit sous forme d?importants dépôts notamment dans les estuaires, golfes ou baies à faible
hydrodynamisme (Charlier et al., 2007 ; Ménesguen, 2001). Cette décomposition entraine le
développement de bactéries qui, par leur activité, appauvrissent le milieu en oxygène. Cette baisse
des concentrations en oxygène peut être à l?origine de la mortalité des organismes du milieu. La
décomposition algale peut également produire des gaz toxiques tels que le méthane ou l?hydrogène
sulfuré (Charlier et al., 2007). Les nuisances occasionnées par cette surproduction algale aboutissent
à un changement de structure de l?écosystème comme illustré Figure 14. Le terme d?effet domino a
été employé pour qualifier ce processus qui une fois amorcé s?amplifie souvent jusqu?à la phase
finale de l?eutrophisation : la disparition des communautés macrophytobentiques (Duarte et al.,
1995).
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Figure 14 : Enrichissement des milieux côtiers d?origine anthropique et exemple des effets d?eutrophisation
sur les écosystèmes. Source : commission OSPAR : http://qsr2010.ospar.org/fr/ch04_01.html
L?origine des nutriments impliqués dans l?eutrophisation des milieux marins est multiple
comme illustré en Figure 15. Ils proviennent principalement de rejets d?origine anthropique dans
les rivières. Le rôle des concentrations excessives de phosphore et d?azote contenues dans l?eau a
été directement mis en évidence dans l?eutrophisation des côtes proches de zones agricoles,
urbanisées ou industrialisées (Charlier et al., 2008). Les épandages agricoles provenant des élevages
sont très riches en azote et en phosphore. Les rejets industriels ou urbains sont à l?origine d?apports
de nitrates, d?ammonium, de phosphates et de matières organiques. L?aquaculture peut aussi
représenter un apport en nutriments dans certaines zones (Anderson et al., 2002). Les retombées
atmosphériques sont également une voie non négligeable d?apport d?azote dans la mer et
proviennent de l?agriculture et des processus de combustion liés à l?industrie et aux transports
(Ospar, 2010a).
Figure 15 : Illustrations des sources principales et des voies de transfert des nutriments (schéma extrait de
Bourrain et al., 2012)
http://qsr2010.ospar.org/fr/ch04_01.html
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Ces nutriments sont absorbés et stockés par les algues et peuvent être relargués dans le
milieu lors de leur décomposition constituant un apport endogène de nutriments (Figure 16) non
négligeable dans les zones de proliférations (Chevassus-au-Louis et al., 2012). Les ulves absorbent
l?azote sous forme de nitrates ou d?ammonium, ce dernier étant assimilé par l?algue en priorité (Ale
et al., 2012). Le phosphore est assimilé sous forme inorganique dissoute, généralement représentée
par les orthophosphates (Paytan and McLaughlin, 2007).
Figure 16. Origine et transfère de l?azote et du phosphore. Source : GIP, 2005. www.loire-
estuaire.org/documents/pdf/GIP_200512_L2A2a.pdf
3.1.2. Identification des sources sur le secteur d?étude
La mission MB1 a permis l?identification des apports par les cours d?eau côtiers et autres
sources locales (étiers, stations d?épuration, ?.) dont les exutoires se situent sur le secteur d?étude.
Les autres apports sont appréhendés par le modèle (cf. Mission MB2, relargage sédimentaire et
« bruit de fond » océanique).
Ont ainsi été identifiés dans le cadre de cette mission :
? Tous les cours d?eau référencés dans la base de données Carthage ayant un exutoire en
milieu marin ou en estuaire. A l?échelle de la zone d?étude, cela représente 225 exutoires de
type cours d?eau sur le littoral élargi étudié (de Quiberon à Angoulins, sud de La Rochelle).
A noter qu?en dehors de cette mission MB1, le CEVA a ajouté la constitution des séries de
flux sur la Charente et la Gironde, non prévue dans le cadre de l?étude initialement.
? Tous les émissaires de stations d?épuration industrielles ou domestiques (STEU) dont le
point de rejet se situe à l?aval d?un point de mesure de qualité de l?eau de référence (utilisé
pour caractériser les apports par le cours d?eau) et dans une bande littorale d?une largeur
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fixée à 5 km, sont intégrés au calcul de flux aux exutoires. Sur l?ensemble de la zone d?étude
(Quiberon à l?île de Ré) 97 STEU ont été considérées dont 34 rejettent directement en mer
au travers de 32 exutoires (sans passer par un exutoire de type cours d?eau ci-dessus décrit).
Pour les stations rejetant dans le sous-sol (Saint-Jean de Monts et Notre Dame de Monts),
sur l?avis du comité de pilotage, le point du trait de côte le plus proche de la station a été
considéré comme exutoire.
Au total, sur la zone d?étude 257 exutoires ont été identifiés : 225 correspondant à des cours d?eau
Carthage et 32 à des exutoires de stations d?épuration (rejet direct), essentiellement des STEU
« agglomération d?assainissement » (25 contre 7 STEU « industrielles »). Une représentation
graphique de ces exutoires est présentée en Figure 17.
Figure 17 : Carte des exutoires de cours d'eau et de stations d?épuration (STEU) sur la zone d?étude.
3.1.3. Quantification des flux et hiérarchisation des sources
Le rapport MB1 présente les méthodes employées pour constituer les chroniques
journalières de flux pour les années 2009 à 2012 incluses. Les estimations de flux ont porté sur les
paramètres suivants:
? L?azote minéral dissous sous la forme nitrate (N-NO3
-) et ammonium (N-NH4
+),
? Le phosphate minéral dissous dans l?eau (P-PO4
3-) et le phosphore adsorbé,
? Le silicium dissous dans l?eau (Si(OH)4),
? L?azote, le phosphore et la silice sous leur forme détritique dans l?eau,
? La matière en suspension (M.E.S).
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Remarque : la période s?étendant de mai à septembre inclus est prise comme période
productive de référence pour les ulves afin de s?affranchir de la situation d?avril pour laquelle les
flux de nutriments sont souvent encore très importants et ne peuvent être limitants pour les
proliférations macroalgales.
? Flux d?azote inorganique dissous sur la période de mai à septembre
La Figure 18 présente, pour chaque exutoire, les flux inter-annuels moyens d?azote
inorganique sur la période de mai à septembre inclus des années 2009 à 2012. Les flux d?azote
inorganique dissous (NID), forme de l?azote directement utilisable par les macroalgues, ont été
établis en sommant les flux de nitrates et d?ammonium (la forme nitrite est négligée ici). Les flux de
la Loire se distinguent nettement sur cette carte, suivis de ceux de la Vilaine, de la Sèvre Niortaise
puis de la Sèvre Nantaise (les flux de NID de la Gironde, non reportés sur la carte car en dehors du
périmètre de l?étude, dominent ceux de la Loire).
Figure 18 : Carte des flux d'azote inorganique dissous sur la période mai-septembre des années 2009 à 2012.
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En ne s?intéressant qu?à la forme nitrates, la Loire domine nettement les autres sources avec 80 %
des apports (78 % en amont de Montjean et 2 % pour l?estuaire) suivie de la Vilaine (11 %) (Figure
19). La somme Loire plus Vilaine représente donc 91 % des apports de nitrates de mai Ã
septembre du secteur d?étude.
Flux NO3 mai-septembre
Loire
78%
Vilaine
11%
Estuaire Loire
2%
Autres
9%
Figure 19 : Origine des flux de nitrates de mai à septembre pour les années 2006 à 2012 sur le secteur d?étude.
Loire : apports en amont de Montjean ; Estuaire Loire : apports des affluents en aval de Montjean et STEU
de la bande côtière de l?estuaire ; Vilaine : évaluation des flux à Rieux ; Autres : cours d?eau ou STEU de la
bande côtière.
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? Flux de phosphates sur la période de mai à septembre
La Figure 20 présente, pour chaque exutoire, les flux inter-annuels moyens de phosphates
sur la période de mai à septembre inclus des années 2009 à 2012. Cette forme de phosphore est
directement utilisable par les ulves et globalement proportionnelle aux apports de phosphore total.
Les flux de la Loire (calculés en amont de Montjean sur Loire) sont les plus importants, suivis de la
Vilaine, la Sèvre Nantaise puis de la station d?épuration de l?agglomération nantaise (les flux de
phosphates de la Gironde, non reportés sur la carte car en dehors du périmètre de l?étude dominent
ceux de la Loire).
Figure 20 : Carte des flux de phosphates sur la période mai-septembre des années 2009 à 2012.
Comme pour les nitrates, les flux de phosphates proviennent majoritairement de la Loire (71 % des
apports, estuaire inclus). Les autres sources constituent une part non négligeable puisqu?elles
constituent ? des apports sur la zone (Figure 21).
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Flux PO4 mai-septembre
Loire
60%
Autres
24%
Estuaire Loire
11%
Vilaine
5%
Figure 21 : Origine des flux de phosphates de mai à septembre pour les années 2006 à 2012 sur le secteur d?étude.
Loire : apports en amont de Montjean ; Estuaire Loire : apports des affluents en aval de Montjean et STEU de la
bande côtière de l?estuaire ; Vilaine : évaluation des flux à Rieux ; Autres : cours d?eau ou STEU de la bande côtière.
? Impact des processus estuariens sur les flux de nutriments : estuaire de la Loire
Dans la zone estuarienne, lors du mélange avec les eaux marines, les nutriments sont
soumis à différents processus biogéochimiques qui, pour certains d?entre eux, peuvent modifier
sensiblement les apports fluviaux.
Un des objectifs de cette étude était d?évaluer l?impact de ces processus sur les flux de nutriments
(cf. rapport MB4).
Pour ce faire, les mesures acquises par la DDTM mensuellement depuis 1993 en différents points
de l?estuaire, entre Saint-Nazaire et Ancenis ont été exploitées. Il convient de rappeler que ces
données ont été acquises par marées moyennes ou de vives-eaux, représentant donc un estuaire
plutôt mélangé, et concernent uniquement des prélèvements de surface. La vision qu?elles donnent
des phénomènes estuariens n?est donc pas exhaustive.
Pour les nitrates dans l?estuaire de la Loire, le comportement est globalement conservatif. Les
processus biogéochimiques de nitrification sont certainement présents mais l?analyse des séries de
données acquises dans l?estuaire pendant 20 ans par la DDTM semble confirmer les conclusions
des travaux d?analyses isotopiques qui mettent en évidence un équilibre entre processus de
nitrification et de dénitrification arrivant à un bilan quasi nul. De manière ponctuelle des processus
de nitrification ou à l?inverse d?absorption ou de dénitrification peuvent être observés.
Pour l?ammonium, l?estuaire apparaît par contre comme une source de matière, à la fois par les
apports directs mais aussi en raison des processus de minéralisation de l?azote. Les nitrites, malgré
des variations importantes de concentrations dans la partie amont de l?estuaire, ne semblent pas
voir leur flux modifié de manière importante, ce qui se comprend aisément pour ce composé peu
stable chimiquement dans le milieu.
L?évolution des phosphates dans l?estuaire est par contre plus complexe. La concentration en
phosphates est la résultante de différents processus (minéralisation de la matière organique,
complexation par le fer, adsorption sur les particules, absorption par le plancton,...). L?analyse des
teneurs le long de l?estuaire permet de conclure que l?estuaire provoque un enrichissement
important des teneurs et des flux de phosphates par rapport à la situation de Montjean (facteur
d?enrichissement sur le phosphate de 3.5).
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3.2. Autres facteurs favorisant l?eutrophisation
Cette partie reprend les éléments de bibliographie scientifique collectés dans le cadre de la
mission A. De façon générale, peu de données spécifiques au secteur d?étude sont disponibles dans
la littérature concernant ces autres facteurs favorisant l?eutrophisation.
3.2.1. Facteurs chimiques
Des micropolluants peuvent soit favoriser, soit réduire les marées vertes. Par exemple, des
perturbateurs endocriniens peuvent réduire les populations de brouteurs et indirectement participer
aux proliférations. Au contraire, de nombreux polluants comme les herbicides ou certains métaux
auront un rôle négatif sur les proliférations (Chevassus-au-Louis et al., 2012). Le fer peut être un
élément limitant des proliférations d?ulves. Lorsque les teneurs en fer sont élevées, l?assimilation de
l?azote sera réduit comme cela a été montré chez Ulva rigida (Viaroli et al., 2005). L?impact des
métaux lourds sur le développement des ulves n?est pas majeur, les ulves étant d?ailleurs souvent
utilisées comme bio indicateur de ces éléments car elles sont capables de supporter des milieux
modérément pollués et leur fort rapport surface/volume rend l?absorption des métaux lourds très
rapide (Haritonidis et Malea, 1999 ; Ho, 1990a ; Ho, 1990b ; Turner et al., 2008).
Au niveau des estrans touchés par des pollutions aux hydrocarbures, plusieurs études ont démontré
suite à ces événements une colonisation importante des algues vertes opportunistes du genre
Enteromorpha (Southward et Southward, 1978) et Ulva (revue de O?Brien et Dixon, 1976 ; Sousa,
1979 ; Marshalla et Edgarb, 2003). De même, Barillé-Boyer et al. (2004) ont constaté une
augmentation importante de l?abondance d?ulves à Piriac-sur-Mer suite à la marée noire de l?Erika
(pollution de 1999). Les populations d?algues du genre Fucus semblent présenter au contraire une
sensibilité marquée aux pollutions de ce type (revue de O?Brien et Dixon, 1976 ; Stekoll et
Deysher, 2000).
Les effets des HAP (Hydrocarbures Aromatiques Polycycliques) sur la physiologie des ulves ont été
étudiés notamment par Zambrano et Carballeira (1998). Cette étude montre que chez les ulves, le
taux de photosynthèse est le meilleur indicateur de stress face à une pollution du milieu par les
hydrocarbures. Beaumont et al. (1987) ont étudié l?effet du TBT (Tributylétain) notamment sur les
processus métaboliques d?Ulva lactuca : la respiration augmente significativement en présence de ce
polluant. Toutefois, l?étude ne permet pas de conclure sur les effets du TBT sur le processus de
photosynthèse.
3.2.2. Facteurs physiques
? Lumière et turbidité
L?éclairement est un des facteurs déterminant dans les proliférations algales. Tout d?abord,
la durée d?éclairement journalier doit être suffisante ce qui induit les épisodes de prolifération
préférentiellement au printemps et en été (Merceron, 2001). De plus l?intensité lumineuse joue aussi
un rôle important et doit être assez forte pour le développement des algues vertes (Henley et al.,
1991 ; Henley et al., 1992). Ainsi, la hauteur d?eau et la turbidité sont des éléments primordiaux. De
faibles hauteurs d?eau, typiques des baies, sont essentielles pour assurer une bonne pénétration de la
lumière (Chevassus-au-Louis et al., 2012). Lorsque la turbidité augmente la luminosité diminue
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limitant ainsi les proliférations. Dans la lagune de Venise des régressions ont été enregistrées suite,
entre autres, au développement d?activités de dragage augmentant ainsi la turbidité (Sfriso et
Marcomini, 1996 ; Sfriso et al., 2003). Dans l?estuaire du Mondego (Portugal), les épisodes de
prolifération varient en fonction de la turbidité (Martins, 2000). En France, comme le précise le
rapport de la mission interministérielle « Bilan des connaissances scientifiques sur les causes de
proliferation de macroalgues vertes », la Baie du Mont Saint-Michel n?est pas affectée par les
marées vertes du fait de sa turbidité (Chevassus-au-Louis et al., 2012). Une analyse à long terme de
la turbidité sur le secteur d?étude permettrait d?appréhender une éventuelle évolution de ce
paramètre. Un tel travail n?a néanmoins jamais été effectué sur le secteur d?étude.
? Géomorphologie, courantologie, et aménagements littoraux
Naturellement, certaines zones sont plus propices à la prolifération et à l?accumulation des
algues vertes du fait d?une géomorphologie et d?une courantologie favorables à un confinement de
la matière algale et des nutriments.
Ces conditions peuvent être également artificiellement générées par la construction de
structures permettant de lutter contre l?érosion et l?action des vagues telles que des ports, des jetés,
des polders pour répondre à des besoins économiques, résidentiels et touristiques (Figure 22)
(Bulleri et Chapman, 2010). Ces défenses réduisent les mouvements de masse d?eau en de
nombreux endroits (Walker, 1984). Or un faible hydrodynamisme est favorable aux proliférations
algales. De plus, ces structures sont généralement construites en zones sédimentaires proches de
baies et de zones urbanisées. Elles participeraient à la réduction des dilutions des panaches
d?éléments nutritifs provenant des rivières et permettraient aux proliférations de persister sans
pouvoir être évacuées vers le large (Kopp, 1977). Elles sont rapidement colonisées par des espèces
algales et animales de substrat rocheux (Moscella et al., 2005 ; Airoldi et al., 2005). Parmi ces
espèces, les algues vertes pourraient constituer un apport aux proliférations et aux échouages.
Toutefois d?une façon générale, il s?agit de phénomènes locaux qui ne peuvent pas expliquer les
proliférations (Chevassus-au-Louis et al., 2012), notamment sur le secteur d?étude.
Figure 22 : Exemple d?aménagements littoraux sur l?Ile de Ré bordant un estran rocheux (mai 2013). Photo : CEVA
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3.2.3. Facteurs biologiques
? Compétition avec les autres espèces algales
La compétition est un élément structurant des communautés macroalgales. Celle-ci peut
être interspécifique (entre des espèces différentes) et intraspécifique (entre des individus de la
même espèce). Elle est dépendante de la sensibilité de chaque espèce aux différents facteurs
écologiques tels que leurs capacités d?absorption des nutriments, leurs cycles de vie et leurs vitesses
de croissance, leurs morphologies, leurs sensibilités au broutage et aux composés allélopathiques2.
Ces interactions ont lieu à chaque étage de la chaîne alimentaire et donnent lieu à des contrôles par
le haut : Top-Down (ex : action des brouteurs sur les algues) et par le bas : Bottom-Up (ex : action
des nutriments sur la croissance des algues). L?augmentation ou la diminution de l?un de ces
facteurs peut profondément impacter la structure des communautés. Par exemple, les phénomènes
d?eutrophisation ont contribué à la diminution des espèces de macroalgues pérennes et de leurs
communautés associés au profit de quelques espèces d?algues annuelles proliférantes (Vogt et
Schramm, 1991 ; Munda, 1993). Le schéma ci-dessous (Figure 23) illustre ce type d?interactions sur
une communauté algale peuplant le substrat rocheux d?après les expériences de Worm et Lotze
(2006).
Prédateurs
?Buccins
?Etoiles de mer
Prédateurs
?Poissons
?Crevettes
Filtreurs
?Moules
?Balanes
Brouteurs
?Gastéropodes
?Isopodes
Phytoplancton
?Diatomées
?Dinoflagellés
Algues pérennes
formant une canopée
?Fucales
?Laminariales
Algues annuelles
formant des
blooms
?Ulvales
?Ectocarpales
Nutriments
Prédateurs
?Buccins
?Etoiles de mer
Prédateurs
?Poissons
?Crevettes
Filtreurs
?Moules
?Balanes
Brouteurs
?Gastéropodes
?Isopodes
Phytoplancton
?Diatomées
?Dinoflagellés
Algues pérennes
formant une canopée
?Fucales
?Laminariales
Algues annuelles
formant des
blooms
?Ulvales
?Ectocarpales
Nutriments
Prédateurs
?Buccins
?Etoiles de mer
Prédateurs
?Poissons
?Crevettes
Filtreurs
?Moules
?Balanes
Brouteurs
?Gastéropodes
?Isopodes
Phytoplancton
?Diatomées
?Dinoflagellés
Algues pérennes
formant une canopée
?Fucales
?Laminariales
Algues annuelles
formant des
blooms
?Ulvales
?Ectocarpales
Nutriments
Figure 23. Interactions de la chaine alimentaire d?une communauté algale de substrat rocheux : les flèches
vers le haut indiquent un contrôle par le bas (bottom-up) lié à la disponibilité/affinité des ressources, les
flèches vers le bas indiquent un contrôle par le haut (top-down) lié à l?activité des consommateurs, les flèches
en pointillés indiquent des effets indirects positifs. L?enrichissement en nutriments stimule le phytoplancton
consommé par les filtreurs et stimule aussi les algues annuelles proliférantes en défaveur des algues
pérennes. Les prédateurs et brouteurs limitent l?abondance des filtreurs et des algues annuelles proliférantes
et de manière indirecte participent au maintien des algues pérennes. Les photos représentent les différents
états de cette communauté. Lors d?une eutrophisation excessive, les contrôles par le haut sont outrepassés et
les développements des filtreurs (photo B : lit de moules) et des algues annuelles proliférantes (photo D) sont
favorisés au détriment des algues pérennes (photo C). D?après Worm et Lotze (2006).
2 Composés chimiques sécrétés par un organisme ayant pour effet d?inhiber la croissance d?un ou plusieurs organismes à proximité.
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? Compétition pour les éléments nutritifs
Les algues opportunistes ont des affinités pour les nutriments et un fort taux d?absorption
qui sont un avantage majeur par rapport aux algues à morphologie plus complexe et à croissance
plus lente (Abreu et al., 2011 ; Auby et al., 1994). En effet, les algues opportunistes filamenteuses
ou foliacées ont un rapport surface/volume relativement fort qui leur permet une absorption des
nutriments et une croissance rapide (Hein et al., 1995 ; Rosenberg et Ramus, 1984). Toutefois, elles
ont une capacité de stockage des nutriments assez faible : entre 2 et 8 jours pour des algues
filamenteuses (Fujita, 1985 ; Pedersen et Borum, 1996). A l?inverse, les algues pérennes formant les
canopées ont un thalle épais, recouvert de cortication, avec un faible rapport surface/volume, une
absorption des nutriments et une croissance lente (Pedersen et Borum, 1996 ; Wallentinus, 1984).
Elles ont cependant une grande capacité de stockage des nutriments comparé aux algues
filamenteuses allant de la semaine à plusieurs mois (Chapman et Craigie, 1977 ; Pedersen et Borum,
1996). Ces différences physiologiques vont influencer les réponses de ces algues face aux
fluctuations de fréquences et de concentrations des apports en nutriments (Rosenberg et al., 1984)
et contribuer au remplacement des espèces pérennes par des algues opportunistes lors de fortes
eutrophisations (Worm et Lotze, 2006).
3.3. Discussion
L?estimation des flux d?azote inorganique dissous et de phosphate des différents
contributeurs sur la période de mai à septembre 2009 à 2012 a permis de produire une
hiérarchisation des sources entre elles. Cette première approche, complémentaire à l?outil de
modélisation, s?avère nécessaire pour dégager les tendances en termes d?apports d?autant plus
lorsqu?on a affaire à une très grande hétérogénéité des sources du point de vue de leur flux (cas de
la présente étude). La simple évaluation et hiérarchisation à l?échelle saisonnière des flux d?azote et
de phosphore déversés par chacun des exutoires ne suffit cependant pas pour conclure d?une part,
sur l?origine de l?azote utilisé par les ulves pour leur besoin de croissance et d?autre part, sur l?effet
que produirait une diminution théorique des apports en azote et/ou phosphore sur la biomasse
totale en algues vertes. Ces deux volets ne peuvent être envisagés qu?au travers d?un modèle
numérique capable de représenter l?évolution de la production primaire sous l?influence de
différents processus physico-chimiques (marée, vent, courants, température, salinité,
ensoleillement, cycles de l?azote/phosphore/silicium ?). Le premier volet est réalisé au moyen de
l?outil de traçage de l?azote des ulves disponible au sein du modèle MARS3D-Ulves tandis que le
second concerne l?exploitation du modèle biologique complet par la mise en place de scenarii de
réduction des flux de nutriments.
La mise en place de tels modèles nécessite un certain nombre de données de forçage en
entrée (notions de conditions initiales et de conditions aux limites) et de données de validation par
des mesures en mer (évolution de la température, salinité, qualité de l?eau, quotas en azote et
phosphore des ulves ?). Les données de forçage jouent un rôle important dans la qualité de la
prévision et si les données de flux des rivières sont en général de qualité acceptable, les données au
large (au niveau des limites marines des modèles) sont actuellement plus discutables. Sur ce point,
une attention particulière a été observée pour cette étude.
Les facteurs secondaires pouvant jouer un rôle dans le développement des algues
opportunistes tels que la compétition entre les espèces algales, les pollutions, les événements
climatiques extrêmes, ?, ne sont pas représentés dans le modèle numérique du fait des interactions
complexes dans lesquelles ils interviennent.
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En dépit du fait que les causes de l?eutrophisation soient bien connues, les mécanismes
impliqués dans le cycle des nutriments et dans les jeux d?équilibres entre les communautés
favorisant ou non l?expression de l?eutrophisation nécessitent l?acquisition de données
complémentaires notamment pour :
o les processus biogéochimiques estuariens et leur influence sur les
concentrations en nutriments,
o la quantification du stock de nutriments dans le sédiment, sa biodisponibilité
et son évolution sur le long terme en regard des efforts de réduction des apports
anthropiques,
o les conditions environnementales et nutritionnelles favorisant la colonisation
des ulves sur les substrats rocheux.
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Causes de la prolifération des algues vertes sur le secteur d?étude
Les proliférations d?algues vertes dépendent des conditions naturelles
propices à leur développement (luminosité, température de l?eau), et des
teneurs de nutriments présents dans le milieu. Les activités anthropiques sont
à l?origine de l?enrichissement des eaux côtières du secteur d?étude.
257 exutoires dont 225 cours d?eau et 32 stations d?épuration littorales (rejet en
mer ou en aval d?une station de référence et dans la bande des 5 km du littoral) ont
été identifiés sur le secteur d?étude. La Loire, la Vilaine, la Sèvre Niortaise et la Sèvre
Nantaise présentent les flux les plus importants en azote. La Loire, la Vilaine, la
Sèvre Nantaise présentent les flux les plus importants en phosphore. Dans une
moindre mesure, les stations d?épuration de l?agglomération de Nantes, bien que
conformes à la directive européenne ERU, présentent des flux non négligeables en
phosphore.
Des facteurs secondaires peuvent engendrer une expression accrue de
l?eutrophisation. Sur le secteur d?étude, la dynamique des populations algales
benthiques est un paramètre important qui dépend de nombreuses interactions
qu?elles soient entre individus ou en réponse avec les paramètres environnementaux
naturels ou modifiés par les activités anthropiques
Les données sur les flux de nutriments sur le secteur d'étude sont de qualité
suffisante pour être intégrées au modèle Mars 3D Ulves. Ce modèle permet de
simuler la dispersion de ces flux sur la zone côtière et de prédire la diminution des
biomasses d'algues vertes suivant différents scénarii de réduction des apports. En
revanche, il ne peut pas prédire la réaction globale de l?écosystème, notamment au
niveau de la dynamique des populations algales du fait des nombreux facteurs
secondaires existants.
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4. Facteurs de contrôle de la prolifération des algues vertes
L?accumulation des dépôts d?algues sur les plages et dans les baies peut causer des
problèmes d?occupation de l?espace et des problèmes sanitaires liés à leur décomposition qui génère
sous certaines conditions la production d?hydrogène sulfuré (H2S). Ces dépôts peuvent également
entraîner des dommages environnementaux au niveau des écosystèmes (Charlier et al., 2007). Ils
peuvent également avoir des conséquences socio-économiques en affectant les activités
(conchylicoles notamment), le tourisme et l?usage récréatif des sites (Charlier et al., 2007). Les
dépôts doivent alors être ramassés par les autorités locales avec un coût financier non négligeable
(Chevassus-au-Louis et al., 2012).
Au niveau environnemental, les proliférations algales engendrent des impacts divers via une
altération des conditions physico-chimiques des milieux et des effets délétères sur les autres
organismes (revue de Lyons et al., 2014). Fréquemment à l?origine d?une anoxie du sédiment, elles
peuvent par exemple conduire à une réduction de la richesse spécifique et de l?abondance de
certaines communautés benthiques. Ces proliférations peuvent également entraîner la diminution,
voire l?extinction de macrophytes à croissance lente et à morphologie plus complexe, par une
réduction de la luminosité nécessaire à la survie de ces dernières (Schramm, 1999).
Pour limiter les risques sanitaires liés aux échouages d?ulves et à leur décomposition, le ramassage
est une solution à court terme. Différentes techniques de ramassage ont été envisagées afin de
pouvoir récolter aussi bien les algues échouées sur la zone intertidale, que les algues amassées dans
les faibles épaisseurs d?eau (formant un rideau), ou bien les algues subtidales. Toutefois, ces
techniques ne sont généralement pas sans impact négatif pour l?environnement. Le prélèvement de
sable, la dégradation des habitats terrestres et marins et les mortalités d?organismes engendrés par
les engins de collecte sont les principaux impacts recensés à ce jour. Le ramassage des algues en
outre ne doit pas devenir systématique et total, étant donné le rôle important des laisses de mer
pour les écosystèmes littoraux (stabilisation et réenrichissement des cordons dunaires).
Bien que certains aspects du ramassage soient négatifs, il peut néanmoins permettre de
diminuer les odeurs et de redonner aux plages leur fonction récréative. Selon la période de l?année
et l?intensité auxquelles est effectué le ramassage, celui-ci peut limiter le développement algal (EU
Life algae, 2001). Un ramassage effectué en fin de saison pourrait en effet permettre de réduire le
stock algal hivernal. La marée verte de l?année suivante se reformerait alors à partir d?un stock plus
bas, ce qui induirait un retard de la marée verte en début de saison. Le ramassage permet également
d?extraire une partie des nutriments du système. En effet, les algues se décomposant sur place
réalimentent directement la masse d?eau et/ou le sédiment en éléments nutritifs.
Concernant le secteur d?étude, le ramassage se fait essentiellement sur la zone intertidale.
Les zones d?échouages sont souvent difficiles d?accès pour les engins de ramassage. Les marées
vertes étant essentiellement d?arrachage et présentant peu ou pas de phase de mise en rideau, un
ramassage anticipé semble difficilement envisageable. Du fait des spécificités de ces proliférations,
un ramassage des stocks résiduels pour limiter les reconductions ne semble pas pertinent.
4.1. Axe préventif
Comme développé au cours du rapport de la mission A notamment, les apports en
nutriments, en particulier en éléments azotés et phosphatés induisent une surproduction algale. La
prévention du risque de développement de marées vertes passe donc par l?évaluation de la
sensibilité d?un site aux apports en nutriments. La compilation des stratégies existantes et des
expériences des gestionnaires a permis d?établir un arbre de décision (Figure 24) permettant aux
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gestionnaires d?engager des mesures de restauration ou de préservation selon que le site soit touché
ou non par un problème d?eutrophisation.
Suivi et ré-évaluation
périodique
P1
Projection des
futurs apports et
impact sur la
masse d?eau
P2
Identifier la
stratégie la plus
efficace en
prenant en compte
les apports
P3
Mise en oeuvre et
suivi
Sensibilité vis-à -
vis d?un
enrichissement
en nutriments ?
La masse d?eau
répond-elle aux
critères de bon
état ?
R1
Définir des objectifs
de restauration de la
masse d?eau
R2
Estimer les apports
existants et établir le
bilan des nutriments
et de la qualité de
l?eau
R3
Déterminer les
apports en
nutriments et les
impacts sur la masse
d?eau
R4
Déterminer les
réductions d?apports
nécessaires pour
atteindre les objectifs
R5
Mise en oeuvre d?une
stratégie efficace de
réduction
R6
Suivi des résultats
Amélioration
satisfaisante en
regard des objectifs
?
Poursuite de la
stratégie de gestion
Etape initiale
Préservation Restauration
OUI
OUI
OUI
NON
NON
NON
Suivi et ré-évaluation
périodique
P1
Projection des
futurs apports et
impact sur la
masse d?eau
P2
Identifier la
stratégie la plus
efficace en
prenant en compte
les apports
P3
Mise en oeuvre et
suivi
Sensibilité vis-à -
vis d?un
enrichissement
en nutriments ?
La masse d?eau
répond-elle aux
critères de bon
état ?
R1
Définir des objectifs
de restauration de la
masse d?eau
R2
Estimer les apports
existants et établir le
bilan des nutriments
et de la qualité de
l?eau
R3
Déterminer les
apports en
nutriments et les
impacts sur la masse
d?eau
R4
Déterminer les
réductions d?apports
nécessaires pour
atteindre les objectifs
R5
Mise en oeuvre d?une
stratégie efficace de
réduction
R6
Suivi des résultats
Amélioration
satisfaisante en
regard des objectifs
?
Poursuite de la
stratégie de gestion
Etape initiale
Préservation Restauration
OUI
OUI
OUI
NON
NON
NON
Figure 24. Arbre de décision pour établir et mettre en place une stratégie de gestion des apports en
nutriments pour un site donné (modifié de CCMCE, 2000)
Lorsque des actions de restauration de la qualité de la masse d?eau sont à entreprendre, il est
important de définir quelle est la pression visée. Ainsi, concernant les développements massifs de
macroalgues vertes, deux éléments sont potentiellement impliqués comme vu précédemment :
l?azote et le phosphore. Parmi ces éléments, il est nécessaire d?effectuer la « ?distinction entre facteurs
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limitants ? ceux qui, à un moment et en un lieu donné, limitent le plus la croissance algale ? et facteurs de contrôle ?
ceux qui peuvent effectivement être maitrisés pour limiter les proliférations ». Différentes études montrent qu?en
milieu marin côtier, l?azote est l?élément principal limitant la croissance des ulves. Larned (1998) a
suivi la croissance d?Ulva fasciata en milieu contrôlé en ajoutant selon les cas, seulement de l?azote,
seulement du phosphore, ou bien les deux éléments simultanément (Figure 25). Les résultats ont
montré qu?Ulva fasciata en milieu enrichi en azote avait une croissance équivalente à celle obtenue
dans un milieu enrichi en azote et en phosphore. A l?inverse, le seul enrichissement du milieu en
phosphore n?a aucun effet sur la croissance algale.
Figure 25. Taux de croissance spécifique d?Ulva fasciata en environnement contrôlé (C=témoin, pas d?apport
en nutriments ; P = apport de phosphore ; N = apport d?azote ; N+P= apport d?azote et de phosphore)
(modifié d?après Larned (1998)).
A l?échelle de l?écosystème, le suivi à long terme des nutriments dans la baie de Laholm en Suède
(Figure 26) a montré que les premiers signes d?eutrophisation se sont déclarés dans les années 70,
avec des apports en azote et en phosphore ayant doublé par rapport aux années 50. Dans les
années 70, la réduction des apports phosphorés a été initiée, ceux-ci retrouvant progressivement un
niveau équivalent à celui des années 50. A l?inverse, les apports en azote n?ont cessé d?augmenter au
cours du temps atteignant des valeurs 6 fois supérieures à celles des années 50. Avec cette
augmentation, les signes d?une eutrophisation avérée ont été observés avec notamment le
développement d?algues vertes filamenteuses suivis par des blooms exceptionnels de plancton. Ce
suivi confirme donc que les producteurs primaires peuvent se développer en dépit d?une
diminution d?apports phosphorés.
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Figure 26 : Evolution des nutriments et des producteurs primaires dans la baie de Laholm, Suède (modifié
d?après Rosenberg et al., 1990)
En Bretagne (cf. rapport mission A), une corrélation entre les flux azotés et l?importance des marées
vertes a également été mise en évidence à travers les programmes de suivis CIMAV et DCE menés
par le CEVA. Pour cette corrélation, sont considérés les flux azotés de mai à août en lien avec les
surfaces algales cumulées d?août et de septembre (les surfaces algales plus tôt dans la saison
dépendant des conditions hivernales et du stock résiduel de l?année précédente). Cette approche
s?explique par le fonctionnement même des marées vertes. En hiver, en dépit de flux importants en
azote, la croissance des algues est inhibée par des températures froides et une faible photopériode.
Au début du printemps, les jours devenant plus longs, l?inhibition par la lumière est levée. Les
températures restent néanmoins généralement suffisamment froides pour limiter la croissance des
ulves. Dès la fin du printemps, les conditions de lumière et de température deviennent favorables.
Les producteurs primaires se développent alors massivement (phytoplancton et macroalgues
opportunistes) consommant les nutriments présents dans la masse d?eau. La biomasse algale
devient alors maximale au cours de l?été et évolue dans un milieu appauvri en nutriments, ceux-ci
étant consommés et les apports par les rivières étant plus faibles en été (moins de précipitations) ne
permettant plus, généralement, de compenser la demande biologique.
Néanmoins, certains sites ont des apports azotés tels, que la croissance n?est plus limitée par
l?azote en été. Dans ce cas de figure, c?est la quantité d?algue elle-même qui devient le facteur
limitant l?expansion de la marée verte, par effet d?auto-ombrage (la densité algale par m² étant
importante, seules les algues en surface captent suffisamment de lumière).
En automne, les précipitations et les flux azotés remontent, mais la photopériode diminue Ã
nouveau, limitant ainsi la croissance des ulves en arrière-saison. Cette saisonnalité des facteurs
limitants est présentée Figure 27. Les surfaces algales présentes sur les plages en août-
septembre sont donc contrôlées par les niveaux des apports azotés de mai-août, période
durant laquelle les autres paramètres environnementaux sont favorables aux proliférations.
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Figure 27 : Cycle saisonnier des facteurs limitants de la marée verte (d?après CEVA dans inf?ODE, 1999)
Un indicateur permet d?établir l?élément limitant la croissance algale entre le phosphore et l?azote :
la mesure de la teneur de ces deux paramètres dans les algues (aussi appelée quota interne). Des
expérimentations en laboratoire ont permis de fixer les teneurs à partir desquelles, pour chaque
élément, la croissance algale est réduite (ce seuil est appelé quota critique et est noté Q1) jusqu?à être
nulle (ce seuil est appelé quota de subsistance et est noté Q0). Pour l?azote, le quota critique est de 2
% de matière sèche (MS) et le quota de subsistance est de 1 % de MS. Pour le phosphore ces
valeurs sont de 0.125 % de MS et de 0.05 % de MS, respectivement. L?évolution de la teneur en
nutriments dans les algues dépend de deux facteurs : l?environnement nutritionnel dans lequel
évoluent les algues et la croissance des algues. Une algue évoluant dans un milieu nutritionnel
enrichi mais dont la croissance est limitée par ailleurs par un autre paramètre tel que la lumière aura
des quotas internes élevés. A l?inverse, une algue pour laquelle les conditions optimales de
croissance sont réunies (lumière, température?) épuisera son quota du fait de sa forte croissance,
excepté dans des milieux saturés en nutriments, tellement riches qu?ils satisfassent entièrement la
demande biologique.
Les quotas internes mesurés sur certains sites du secteur d?étude en 2012 par le CEVA dans le
cadre du Réseau de Contrôle opérationnel (RCO Pays de Loire-Ré et programme CIMAV)
montrent différentes situations :
? Les algues récoltées dans la Baie de Pont-Mahé ont montré qu?elles étaient susceptibles
d?être limitées par l?azote en période estivale (Figure 28). La limitation n?est cependant pas
très marquée et est de très courte durée. Le développement algal ayant été restreint sur cette
baie en 2012, il semble que d?autres facteurs aient limité la croissance des algues sur ce site.
La Vilaine étant à proximité de ce site, il semble probable que la turbidité, liée au panache
de la Vilaine, puisse limiter la croissance des algues sur ce secteur.
? L?évolution des quotas internes en azote et en phosphore des algues de la Baie de la Baule
montre qu?elles trouvent suffisamment de nutriments dans leur environnement (Figure 29).
Comme pour la Baie de Pont-Mahé, le développement algal n?est pas très important sur ce
site qui est directement sous influence de la Loire et de ses panaches turbides.
? La croissance des ulves est co-limitée par l'azote et le phosphore à Noirmoutier (Figure 30)
ainsi qu'à l'Ile de Ré (Figure 31). Le développement algal est important sur ces sites. Les
teneurs en azote et en phosphore sont donc consommées par la croissance algale intense
durant la période favorable (de mai à septembre). La limitation du phosphore, généralement
peu présente du fait du flux sédimentaire de phosphore (Kamer et al., 2004), est dans ce cas
très marquée. Dans ce secteur, les algues effectuent l?essentiel de leur croissance fixée au
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substrat rocheux. Les apports de phosphore sédimentaire sont donc plus faibles que pour
des algues en contact direct avec du sédiment meuble (sable ou vase) (Magalhaes et al.,
2003).
Figure 28 : Evolution saisonnière des quotas azotés et phosphorés des ulves à Pen Bé ? Baie de Pont Mahé
en 2012. Le quota en azote (N) se réfère à l?ordonnée de gauche et le quota en phosphore (P) à l?ordonnée de
droite. Les seuils des quotas critiques (Q1) et de subsistance (Q0) pour chaque élément (N et P) sont
indiqués par une ligne épaisse horizontale. Ainsi, pour l?azote, Q1 = 2 % de la Matière Sèche (MS) et Q0 = 1 %
MS. Pour le phosphore, Q1 = 0.13 % MS et Q0 = 0.05 % MS (Source : CEVA)
Figure 29 : Evolution saisonnière des quotas azotés et phosphorés des ulves en Baie de la Baule/Le
Pouliguen ? Anse de Toulin en 2012. Le quota en azote (N) se réfère à l?ordonnée de gauche et le quota en
phosphore (P) à l?ordonnée de droite. Les seuils des quotas critiques (Q1) et de subsistance (Q0) pour
chaque élément (N et P) sont indiqués par une ligne épaisse horizontale. Ainsi, pour l?azote, Q1 = 2 % de la
Matière Sèche (MS) et Q0 = 1 % MS. Pour le phosphore, Q1 = 0.13 % MS et Q0 = 0.05 % MS (Source : CEVA)
N
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je
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l
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P
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0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
91 101 111 121 131 141 151 161 171 181 191 201 211 221 231 241 251 261 271 281 291 301
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Ulva spp. - N
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Figure 30 : Evolution saisonnière des quotas azotés et phosphorés des ulves à Noirmoutier- L?Epine ? Port
Morin en 2012. Le quota en azote (N) se réfère à l?ordonnée de gauche et le quota en phosphore (P) Ã
l?ordonnée de droite. Les seuils des quotas critiques (Q1) et de subsistance (Q0) pour chaque élément (N et
P) sont indiqués par une ligne épaisse horizontale. Ainsi, pour l?azote, Q1 = 2 % de la Matière Sèche (MS) et
Q0 = 1 % MS. Pour le phosphore, Q1 = 0.13 % MS et Q0 = 0.05 % MS (Source : CEVA)
Figure 31 : Evolution saisonnière des quotas azotés et phosphorés des ulves à Saint-Martin-de-Ré ? rempart
du Vert Clos en 2012. Le quota en azote (N) se réfère à l?ordonnée de gauche et le quota en phosphore (P) Ã
l?ordonnée de droite. Les seuils des quotas critiques (Q1) et de subsistance (Q0) pour chaque élément (N et
P) sont indiqués par une ligne épaisse horizontale. Ainsi, pour l?azote, Q1 = 2 % de la Matière Sèche (MS) et
Q0 = 1 % MS. Pour le phosphore, Q1 = 0.13 % MS et Q0 = 0.05 % MS (Source : CEVA)
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Même si le phosphore est un élément pouvant limiter la croissance algale dans certaines situations,
il ne constitue pas pour autant systématiquement un facteur de contrôle. En effet, l?origine du
phosphore étant essentiellement sédimentaire, le contrôle de ce flux n?est pas envisageable à court
terme. Cela ne justifie pas pour autant des apports non contrôlés de phosphore dans le milieu, des
politiques de gestion simultanée des deux éléments (azote et phosphore) étant généralement
recommandées (Howarth et al., 2011).
Le plan de lutte contre les algues vertes établi pour la Bretagne (Dalmas et al., 2010) oriente les
efforts en faveur de la réduction des apports azotés. Différentes approches peuvent être envisagées
dont une amélioration des pratiques agricoles passant par l?assolement et la gestion des intrants
dans le sol. Une réhabilitation des marais côtiers et des zones humides peut également être
envisagée, la forte activité dénitrifiante s?y déroulant permettant d?extraire de l?azote des milieux
aquatiques vers l?atmosphère sous forme de N2 (Piriou et al., 1999).
De façon à établir des objectifs de qualité d?eau en adéquation avec les effets attendus, la
modélisation est l?approche la plus utilisée. Le principe repose sur la reproduction du déroulement
de la marée verte pour une année donnée. Les mesures réelles sont ensuite confrontées au modèle
permettant de le calibrer. La calibration faite, les apports azotés sont abattus virtuellement de façon
à en modéliser les effets.
4.2. Axe prédictif
La présente étude n?a pas vocation à définir les conditions opérationnelles de mise en place
d?un outil prédictif des échouages d?algues vertes mais doit analyser la faisabilité, au niveau du
secteur géographique concerné par l?étude, de créer un tel dispositif.
Des données acquises à long terme sur une zone d?étude permettent une meilleure connaissance du
phénomène d?échouage notamment en termes de conditions favorables aux échouages et de zones
préférentielles d?échouages.
Sur les zones du secteur d?étude touchées par des marées vertes d?arrachage, un suivi resserré des
échouages permettrait de cibler les conditions de vents favorables à l?arrachage et aux échouages
d?algues sur l?estran. En outre, l?arrachage des algues ne peut se faire que si celles-ci sont de taille
suffisante. Ainsi un modèle simple de croissance algale couplé aux prévisions météorologiques
pourrait permettre la prévision d?un degré de risque d?échouage d?algues. L?avantage d?un tel outil
est, entre autre, de pouvoir mobiliser des moyens de ramassage adaptés au mieux à la situation
attendue et ce de façon anticipée. L?élaboration d?un modèle simple de prévision des échouages a
été initiée par le CEVA sur le site de la baie de Lannion. Il a notamment permis de mettre en
évidence les conditions de vents favorables aux échouages. Néanmoins, les données précises de
ramassage (jour et lieux) sont encore trop peu nombreuses pour avoir une représentation statistique
de toutes les conditions météorologiques possibles. En outre, ce type de modèle est basé sur des
données de ramassage qui nécessiteraient une méthodologie d?acquisition standard et simple
d?application de façon à ce que le jeu de données issu des différentes communes soit homogène et
contienne l?ensemble des informations nécessaires pouvant alimenter un modèle de prévision des
risques d?échouages.
L?élaboration de modèles plus complexes et prenants en compte les principaux facteurs physiques
et biologiques influençant la croissance des algues vertes permet d?établir l?évolution de la quantité
d?algues vertes échouées en fonction des réductions des apports en nutriments simulée
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numériquement. Ce type de modèle est développé par le CEVA en collaboration avec IFREMER
et a notamment permis de fixer des objectifs de réduction des apports en nitrates sur les grandes
baies bretonnes les plus touchées par les marées vertes.
Une longue série de données d?échouages permet également d?établir une cartographie des zones
fréquemment touchées par des échouages et potentiellement à risque d?un point de vue sanitaire et
environnemental. En effet, les ulves en décomposition dégagent du sulfure d?hydrogène toxique
pour les hommes et les animaux (Chrisafis, 2009 ; Samuel, 2011). En outre, les dépôts algaux
massifs sur la zone intertidale entraînent une anoxie des sédiments, une perturbation des autres
communautés présentes (herbiers, invertébrés) entraînant souvent une perte de la biodiversité
(Worm et al., 1999 ; Wharfe, 1977 ; Wang et al., 2011).
Enfin, en se basant sur les connaissances écologiques des successions des différentes communautés
algales, il est possible de prévoir l?évolution de la composition algale des futurs échouages. Ainsi,
les travaux de Schramm (1996) exposent l?importance des différentes communautés algales (algues
pérennes, épiphytes opportunistes, macroalgues opportunistes libres, phytoplancton) en fonction
du degré d?eutrophisation (Figure 32). La phase III correspond à la phase d?eutrophisation pour
laquelle les macroalgues opportunistes libres sont prépondérantes. Un retour à un degré
d?eutrophisation moindre devrait permettre d?évoluer vers un écosystème à nouveau dominé par les
espèces pérennes, en particulier sur des secteurs touchés par les marées vertes d?arrachage sur
lesquels les algues vertes opportunistes sont en compétition avec les algues pérennes pour le
substrat. Pour le secteur d?étude, les quantités d?algues échouées pourraient, sur certains secteurs,
rester comparables, un changement significatif devrait néanmoins être observable au niveau de la
composition algale des échouages avec une majorité d?algues brunes.
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Figure 32 : Représentation schématique des changements de dominance des producteurs primaires (A) des
paramètres physico-chimiques (B) et de la structure et du fonctionnement d?un écosystème (C) au cours des
phases d?accroissement du degré d?eutrophisation (modifié à partir de Schramm, 1996)
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Plusieurs actions peuvent être menées en parallèle pour gérer la prolifération des
algues vertes : les actions préventives et les actions prédictives.
Actions préventives à moyen/long terme : réduction des apports en éléments
nutritifs.
Un milieu enrichi en nutriments favorise le développement des algues vertes. Un
effort de réduction des apports d?origine anthropique, plus particulièrement des
apports azotés, permettra à terme de réduire les capacités de croissance des algues
vertes durant la saison estivale.
Actions prédictives permettant la mise en place de politiques à court terme :
anticipation des événements d?échouage.
De façon à gérer au mieux les événements d?échouage massif, des modèles simples
de prédiction peuvent être développés en tenant compte des conditions
climatiques et du degré de colonisation des algues vertes sur les platiers
rocheux.
Facteurs de contrôle de la prolifération des algues vertes
Actions prédictives permettant la mise en place de politiques à long terme :
détermination des objectifs de réductions des nutriments à atteindre aux
exutoires en mer.
Pour mettre en place des politiques de réduction des apports en nutriments au
littoral en cohérence avec les objectifs de diminution des biomasses d?algues vertes
échouées, une modélisation plus complexe couplant les paramètres physiques et
les paramètres biologique du milieu est nécessaire. Cette modélisation a été
réalisée dans la présente étude et est présentée dans les chapitres suivants.
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5. Scénarios de réduction des marées vertes sur le secteur d?étude
5.1. Utilisation de la modélisation numérique
5.1.1. Description sommaire de l?outil de modélisation
Le modèle ECO-MARS3D, développé par Ifremer a été utilisé dans cette étude. Il repose
sur le couplage du modèle hydrodynamique MARS (Lazure et Dumas, 2008) avec un modèle
biologique simulant la croissance et la production du phytoplancton et des ulves. Ce dernier rentre
dans la catégorie des modèles d?écosystème couplé physique-biologie et appartient à la classe de
modèle de type NPZD pour Nutriments, Phytoplancton, Zooplancton, Détritus. Le module de
croissance phytoplanctonique est celui décrit dans Ménesguen (2006). Une action spécifique de
couplage du module Ulve extrait du modèle MARS3D-Ulves (Perrot, 2014) au modèle biochimique
ECO-MARS3D a par ailleurs été engagée.
Le principe général de fonctionnement du modèle ECO-MARS3D est le suivant : le modèle
hydrodynamique calcule en chacune des mailles et à chaque pas de temps (variable selon la taille de
maille et de l?ordre de quelques dizaines de secondes pour cette étude) l?évolution des hauteurs
d?eau, des champs de courants, de température, de salinité ainsi que la dispersion en mer des
apports des différents contributeurs. En parallèle, le modèle d?écosystème calcule l?évolution des
variables d?état reliées entre elles par les processus chimiques et biologiques. Au total, ce sont 17
variables d?état qui ont été retenues :
? les nitrates (NO3),
? l?ammonium (NH4),
? le phosphore sous sa forme dissoute (PO4) et adsorbée,
? l?azote, le phosphore et la silice (Si) sous leur forme détritique dans l?eau,
? l?azote des diatomées, des dinoflagellés et du nanopicoplancton pour le phytoplancton,
? l?azote du mesozooplancton et du microzooplancton pour le zooplancton,
? l?azote et le phosphore des ulves en dépôt,
? la biomasse des ulves en dépôt,
? la matière en suspension.
La Figure 33 présente les interactions entre ces différentes variables d?état pour le phytoplancton
uniquement (compartiment Ulves non présenté).
Un apport en sels nutritifs par le sédiment en N-NH4 et P-PO4 dissous a été prescrit sur les zones
vaseuses reconnues comme étant des secteurs où la contribution du sédiment à l?enrichissement en
sels nutritifs de la colonne d?eau peut s?avérer significative. Le repérage des zones vaseuses a été
effectué au moyen de la carte Ifremer d?habitats physiques des fonds marins en France
métropolitaine basée sur la classification EUNIS.
L?exploitation du modèle par le CEVA est strictement annuelle. La simulation des processus
biologiques (ulves et phytoplancton) se limite à la période mars - septembre et ne prétend donc pas
reproduire les effets pluriannuels attendus des réductions de flux de nutriments sur plusieurs
années.
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Figure 33 : Schéma conceptuel du modèle biogéochimique implanté dans ECO-MARS3D
(Extrait de Huret, 2009)
5.1.2. Données utilisées
Les données utilisées pour forcer le modèle ECO-MARS3D sont les suivantes :
? Données de flux (débit et concentrations en nitrate, ammonium, phosphates dissous,
silicate, matière en suspension, phosphore particulaire et azote organique) aux différents
exutoires (cours d?eau et station d?épuration). Ces données ont été constituées dans le
cadre des missions MB1 et MB4. Le modèle général de rang 0 qui regroupe uniquement
les principaux apports compte au total 48 exutoires. Le modèle de rang 1 « Loire-
Vilaine » totalise 156 sources contre 53 sources pour le modèle « Sables d?Olonne ? Ile
de Ré »,
? Données satellitaires issues des satellites MERIS et MODIS pour les matières en
suspension (MES). Ces données ont permis de constituer un forçage journalier pour les
modèles de rang 0 et 1,
? Données aux limites marines pour le modèle général de rang 0. Dans un contexte d?étude
sur l?eutrophisation, une attention particulière sur les teneurs en sels nutritifs aux limites
marines ouest et sud du modèle de rang 0 a été accordée. La limite marine constituée pour
les besoins des missions MB2 et MC est basée sur une compilation des données de
mesures disponibles entre 2000 et 2012 du réseau SOMLIT (Service d?Observation en Milieu
Littoral, INSU-CNRS, Roscoff?) à la bouée marine Astan. La mission MC ayant fait
apparaitre une contribution importante de la limite marine dans les résultats, le signal de
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forçage injecté aux limites marines a été retravaillée pour les besoins de la mission MC4bis
sur la base de données climatologiques fournies par Ifremer (Sourisseau et al., 2011),
? Données de relargage sédimentaire. Pour l?ammonium, le flux sédimentaire est dirigé
systématiquement vers la colonne d?eau et augmente progressivement au cours du mois
d?août. Le flux sédimentaire en phosphore dissous varie en fonction de la concentration du
milieu en P-PO4,
? Données météo France issues du modèle ARPEGE à raison d?une donnée toutes les 6
heures (vent, température de l?air, pression atmosphérique, humidité, nébulosité).
5.1.3. Validation sur 2009 et 2012 des modèles de rang 1 « Loire-vilaine » et
« Sables d?Olonne-Ile de Ré »
Le choix des années simulées 2009 et 2012 tient compte de plusieurs facteurs. L?année
2009 retenue pour la calibration/validation et les scénarii de réduction des flux de
nutriment présente les avantages suivants :
? Année assez récente
? Hydraulicité moyenne de mai à septembre : Vilaine ? 0.95 ; Loire ? 0.68 ; Charente ?
0.60
? Trois stations extraites de la base Quadrige2 pour la comparaison mesures/modèle des sels
nutritifs
? Données de forçage disponibles (météorologique, flux des rivières, données satellites ?)
L?année 2012 choisie pour la calibration/validation a été retenue pour permettre la validation du
modèle Ulves car il s?agit de la seule année où des données de quotas en azote et phosphore ont
été mesurées. Son hydraulicité moyenne de mai à septembre est la suivante : Vilaine ? 1.23 ; Loire
? 0.92 ; Charente ? 1.13. Il est intéressant d?observer qu?à l?échelle de la zone d?étude, le choix de
l?année simulée sur la seule base du régime hydraulique est délicat du fait de différences marquées
entre les grands apports. L?année 2009 peut être qualifiée de moyenne pour la Vilaine et sèche
pour la Loire, tandis que 2012 apparaît pour la Vilaine comme une année humide et moyenne pour
la Loire. Toutefois, l?analyse de l?hydraulicité fournit des enseignements pertinents permettant de
caractériser de manière globale le régime hydraulique des années retenues.
A ? Validation des modèles hydrodynamiques
La validation des deux modèles hydrodynamiques de rang 1 a consisté à comparer les
hauteurs d?eau calculées par le modèle avec celles prédites par les données de mesures disponibles
et/ou par le fichier CST_FRANCE du SHOM (Service Hydrographique et Océanographique de la
Marine) qui fournit les amplitudes et les phases des 115 premières harmoniques de marée. Les
résultats ont été obtenus sans vent et sans variation de la pression atmosphérique.
Pour le modèle « Loire-Vilaine », sur l?ensemble des cycles de marée des mois d?août 2009 et
d?août 2012 et pour les deux points fixes testés, le déphasage maximum est de l?ordre de 30
minutes et l?écart maximum sur le marnage d?environ à 20 %. Concernant le modèle « Sables-
d?Olonne ? Ile de Ré », on relève un déphasage maximum durant la phase de morte-eau de
l?ordre de 40 minutes associé à un écart maximum sur le marnage inférieur à 15 %.
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Pour les courants de marée et en l?absence de données de mesures, la validation a consisté Ã
comparer des roses de courants issues du modèle avec les cartes marines du SHOM pour un
coefficient de marée de 95 et 45 sans vent. D?une manière générale pour les deux modèles de rang
1, on relève une bonne adéquation entre le modèle et les cartes du SHOM. Toutefois, la donnée
SHOM utilisée pour valider les courants de marée manque de précision (difficulté à géo-localiser
précisément le point fixe SHOM pour le comparer avec le modèle; donnée SHOM fournie en
noeud avec une faible précision à 10-1 près) et ne peut se substituer à une véritable campagne de
mesures au moyen par exemple d?une sonde ADCP. Au vu des objectifs de cette étude orientée
vers la modélisation de la production primaire et des coûts d?acquisition et de post-traitement de
données ADCP, les résultats de comparaison entre les données SHOM et la bouée MOLIT
Vilaine avec le modèle permettent de conclure sur un fonctionnement correct du modèle sur le
plan de l?hydrodynamisme.
B ? Validation des modèles biochimiques
Pour les variables physiques température et salinité, la validation des modèles de rang 1 a
consisté à quantifier statistiquement l?ajustement des données simulées par rapport aux données
observées en utilisant la méthode proposée par Taylor (Taylor, 2001).
Concernant les variables chlorophylle a et matières en suspension (MES), la validation a
consisté à représenter sous la forme de scatterplots les données observées par satellite avec les
résultats du modèle en moyennant les résultats sur la période productive des ulves de mai Ã
septembre.
Pour les variables liées aux sels nutritifs (nitrate, ammonium, phosphore dissous, silicate) et les
quotas en azote et phosphore des ulves, la faible fréquence d?échantillonnage des données de
mesures disponibles n?a pas permis d?évaluer d?un point de vue statistique les écarts entre modèle
et mesures. L?évaluation de la qualité de l?ajustement entre modèle et mesures repose par
conséquent sur une comparaison visuelle des graphiques superposant les données simulées avec
celles mesurées. On précise que seule l?année 2012 a permis la comparaison des mesures de quotas
en azote et phosphore acquis par le Ceva avec les données simulées. La biomasse totale produite
par le modèle n?a pu faire l?objet d?une validation étant donné l?absence de données mesurées.
Les données de mesures utilisées proviennent de différents organismes :
1. Données extraites de la base Ifremer Quadrige² qui regroupe principalement les mesures
issues des réseaux REPHY (réseau de surveillance du phytoplancton et des phycotoxines)
géré par Ifremer et REPOM (réseau national de suivi des ports maritimes) géré par les
DDTM pour le compte du ministère de l'écologie,
2. Données issues des suivis réalisés par les Directions Départementales des Territoires et de
la Mer (DDTM 44, 56 et 17),
3. Données Ifremer provenant de la station de mesure MOLIT (Mer Ouverte LITtorale)
située en baie de Vilaine,
4. Données d?observation satellites Ifremer,
5. Données de mesure du Ceva des quotas en azote et en phosphore des ulves,
6. Données du GIP (Groupement d?Intérêt Public) Loire-Estuaire.
La validation des modèles de rang 1 « Loire-Vilaine » et « Sables d?Olonne-Ile de Ré » met en
évidence un bon ajustement de la température par rapport aux mesures. Le biais moyen estimé
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par rapport à l?écart type des mesures entre les données simulées et observées est de 0.24 °C pour
le modèle « Loire-Vilaine » et autour de 0.5 °C pour le modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré ».
Concernant la salinité pour le modèle « Loire-Vilaine », les statistiques sont moins bonnes que
pour la température en particulier à la station de Donges située sur la Loire et soumise à de forts
régimes de dessalure. Sur l?ensemble des évaluations, le coefficient de corrélation moyen (R) est de
0.72 pour un biais normalisé de l?ordre de 1 PSU (0.54 PSU sans la station de Donges). De même
pour le modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré », les statistiques obtenues, tout en étant moins
bonnes que pour la température, sont correctes en regard des objectifs visés dans cette étude.
Pour les deux modèles de rang 1, la validation au moyen de méthodes statistiques pour les sels
nutritifs (nitrate, ammonium, phosphore et silicates) n?a pu être opérée en raison du trop faible
nombre d?échantillons mesurés pour une station donnée.
Toutefois, pour le modèle de rang 1 « Loire-Vilaine » pour les années simulées 2009 et 2012, les
ordres de grandeur et l?évolution saisonnière des teneurs simulées s?avèrent cohérents par rapport
aux données mesurées au niveau des différentes stations marines et estuariennes. S?agissant des
deux principales sources de nutriments, les évolutions simulées des teneurs en sels nutritifs sur la
Vilaine à la station DDTM 56 « 56V090 » et sur la Loire aux stations DDTM 44 de Paimboeuf et
de Cordemais sont globalement conformes aux données mesurées. Le modèle surestime toutefois
les teneurs observées en ammonium sur la Loire. Cet écart est peut être lié à une intense
reminéralisation au sein du bouchon vaseux et à une consommation d?une partie de l?ammonium
par le phytoplancton d?eau douce.
Concernant le modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré », aucune donnée de mesure en sels nutritifs
au sein de la banque de donnée Quadrige2 n?a pu être utilisée pour les années 2009 et 2012. Seules
des données de mesure issues des réseaux de surveillance de la DDTM 17 ont pu être exploitées
mais les comparaisons ont été délicates étant donné qu?il n?existait en général que deux mesures
annuelles sur la période productive pour chacune des stations et cela avec une faible précision de
mesures pour les sels nutritifs. Cependant, ces comparaisons ont permis de s?assurer que le modèle
reproduit correctement les ordres de grandeurs mesurés en particulier pour les stations
estuariennes proches du point de forçage de la Sèvre Niortaise et du canal de Maubec au niveau de
la Rochelle.
Pour la chlorophylle a, l?analyse des teneurs simulées avec les mesures issues de la base Quadrige²
sur l?année 2009 (6 stations) et 2012 (5 stations) montre que le modèle de rang 1 « Loire-Vilaine »
reproduit les évolutions saisonnières en sous-estimant néanmoins les niveaux de bloom en
particulier en baie de Vilaine. De plus, le modèle ne parvient pas à reproduire le bloom précoce de
début mars ce qui toutefois impacte peu la qualité générale des résultats obtenus au vu des teneurs
importantes en sels nutritifs présentes à cette saison dans la colonne d?eau. L?analyse comparée
pour la couche de surface de la moyenne de mai à septembre des données simulées et observées
par satellite pour la chlorophylle a montre selon les secteurs des écarts plus ou moins importants
dans la spatialisation du bloom et son intensité moyenne. A l?échelle de la zone d?étude « Loire-
Vilaine », le coefficient de corrélation entre les données simulées et estimées par satellite sur la
période de mai à septembre est de 0.42 sur 2009 et 0.40 en 2012. Pour le modèle de rang 1
« Sables d?Olonne-Ile de Ré », le modèle surestime assez nettement par rapport aux données
issues des observations satellites la production phytoplanctonique au sein de l?anse d?Aiguillon. A
l?échelle de la zone d?étude « Sables d?Olonne-Ile de Ré », le coefficient de corrélation entre les
données simulées et estimées par satellite sur la période de mai à septembre est de 0.56 sur 2009 et
0.47 en 2012.
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Concernant les matières en suspension (M.E.S), un bon accord entre les mesures satellites et le
modèle pour la couche de surface est observé pour les deux modèles de rang 1 sur la base de la
moyenne établie de mai à septembre 2009 et 2012.
La validation du modèle Ulves a consisté à comparer les mesures de quotas en azote et
phosphore effectuées en 2012 avec les données simulées. Le modèle de rang 1 « Loire-Vilaine »
reproduit correctement l?allure générale et les niveaux des quotas sur les 11 sites retenus (Penvins,
Mine d?Or, Le Croisic, La Baule, Pen Bé, Piriac-sur-Mer, Mesquer, Prefailles-sur-Mer,
Noirmoutier-Epine, Noirmoutier-Vieil et Noirmoutier-Guérinière). La qualité des ajustements
entre les mesures et le modèle varie toutefois d?un site à l?autre. Concernant le modèle « Sables
d?Olonne-Ile de Ré », sur les 4 sites disposant de mesures en 2012 (La Tranche-Sur-Mer, Les-
Portes-en-Ré, Saint-Martin-de-Ré et La-Flotte-en-Ré), l?amplitude et l?évolution saisonnière des
quotas simulés en azote et phosphore sont cohérentes par rapport aux mesures. On note toutefois
une surestimation par le modèle du quota en phosphore sur les sites des Portes-en-Ré et de La-
Flotte-en-Ré. Le décalage géographique entre les mesures basées sur des ulves d?échouages et les
pixels en ulves du modèle retenus pour les besoins de comparaison peut être à l?origine de l?écart
entre mesures et modèle.
5.1.4. Scénarios testés
Les scénarios retenus dans le cadre des missions MC 1 et MC 2 sont présentés dans le
Tableau 3 et le Tableau 4. Il est rappelé que ces scénarios ont pour objectif d?évaluer l?abattement
que produirait une réduction des flux de nutriments sur la biomasse totale en algues vertes Ã
l?échelle du domaine de calcul et pour chacun des secteurs d?échouages décrit dans le Tableau 2.
Tableau 3 : Scénarios testés dans le cadre de la mission intermédiaire MC1.
Niveau de
réduction des
apports
Nitrates
Loire seule
Nitrates
Vilaine seule
Nitrates
Loire + Vilaine
Phosphore
dissous et
particulaire
Loire seule
15 % H1 H4 H7 H10
30 % H2 H5 H8 H11
60 % H3 H6 H9 H12
Tableau 4 : Scénarios testés dans le cadre de la mission intermédiaire MC2.
Niveau de
réduction des
apports
Nitrates
Tous les
contributeurs
Nitrates
Tous les
contributeurs
sauf la Loire
Nitrates
Tous les
contributeurs
sauf la Vilaine
Phosphore
dissous et
particulaire
Tous les
contributeurs
15 % H13 H16 H19 H22
30 % H14 H17 H20 H23
60 % H15 H18 H21 H24
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Le Tableau 5 présente les simulations complémentaires intitulées de H25 à H31 opérées dans le
cadre de la mission MC4bis. Il est rappelé que ces scenarii utilisent pour le forçage du modèle
général une nouvelle limite marine plus représentative que celle employée dans le cadre des
missions MC (cf. § 5.1.2).
Tableau 5 : Scenarii de réduction des teneurs pour la mission MC4 bis en utilisant la nouvelle limite marine
Référence du
scénario
Pourcentage de réduction des flux de nutriments Cours d?eau concerné
H25 - 15 % NO3 Tous les contributeurs
H26 - 30 % NO3 Tous les contributeurs
H27 - 60 % NO3 Tous les contributeurs
H28 - 30 % N (NO3, NH4, Norg) Tous les contributeurs
H29 - 30 % N et -30 % P Tous les contributeurs
H30 retard dans le début de la marée verte -
H31
- 15 % NO3 avec retard dans le début de
la marée verte
Tous les contributeurs
H32
- 30 % NO3 avec retard dans le début de
la marée verte
Tous les contributeurs
5.2. Résultats fournis par le modèle
5.2.1. Identification des principales sources de nutriments alimentant la
prolifération des algues vertes
A l?échelle du modèle « Loire-Vilaine », le traçage de l?origine de l?azote contenu dans les
ulves montre que la Loire (44 %) est la première source dans l?alimentation en azote dissous
des ulves sur la période productive de mai à septembre suivi de la Vilaine (32 %). Le traceur
« Autres Sources » regroupant les 154 autres sources terrigènes locales (rejets de stations
d'épuration et apports de petits cours d'eau côtiers) contribuent de manière équivalente à la limite
marine (autour de 10 %). Des différences marquées apparaissent en fonction du secteur
d?échouage considéré dont les emprises sont présentées sur la Figure 34. Ainsi, la contribution de
la Loire domine largement sur les secteurs 6 (centré sur Le Croisic), 7 (baie de Pouliguen incluant
La Baule) et 8 (île de Noirmoutier) tandis que la Vilaine apparaît comme la première source sur le
secteur 2 (centré sur Sarzeau), 3 (de Penvins à Loscolo) et 4 (centré sur Pen-Bé).
A l?échelle du modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré », la limite marine (60 %) apparaît
comme la première source dans l?alimentation en azote dissous des ulves sur la période
productive de mai à septembre. Avec 13.9 %, la Charente est la seconde source d?azote suivie de la
Gironde (11.2 %). La Loire, malgré son éloignement géographique, contribue à hauteur de 3.1 %
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en moyenne. Le traceur intitulé « Autres sources » regroupant les 44 autres sources terrigènes
contribue assez faiblement de mai à septembre (7.6 %) mais contribue significativement en début
de saison à l?échelle du mois de mai. Ce résultat doit être pris avec précaution s?agissant du début
de saison en raison de la montée lente de la somme des traceurs à 100 % qui ne semble a priori pas
atteint avant le mois de juin. De la même façon que pour le modèle « Loire-Vilaine », le sédiment
joue un rôle négligeable dans la fourniture en azote dissous des ulves (< 2%).
Les principaux facteurs permettant d?expliquer la participation importante de la limite marine au
contenu en azote des ulves par rapport aux principaux apports du secteur d?étude (Gironde,
Charente, Lay et Sèvre Niortaise) sont :
1. Une dilution importante des panaches d?azote dissous provenant de ces principaux cours
d?eau. En fin d?étude il a pu être établi que cette dilution des apports par les fleuves
(principalement Gironde, Charente et secondairement Loire et Vilaine) pouvait être
amplifiée du fait d?un biais de modélisation (transmission du signal nutritionnel de ces
fleuves entre rang 0 et 1 du modèle et atténuation du panache de la Gironde du fait de la
proximité de son estuaire avec la limite marine du rang 0).
2. Une surestimation des teneurs en sels nutritifs prescrites aux limites marines du modèle
général de rang 0 lesquelles se retrouvent ensuite pour l?essentiel dans le signal constitutif
des limites marines du modèle de rang 1. On rappelle que les teneurs prescrites aux
frontières ouvertes du rang 0 sont basées sur une moyenne pluriannuelle des données
issues de la bouée Astan située en Manche, les teneurs issues de PREVIMER n?ayant pas
été retenues du fait de leurs valeurs trop élevées pour l?azote (choix validé par l?IFREMER
et par le comité de pilotage de l?étude),
3. Des régimes de vent à l?échelle de la saison 2009 de développement des ulves orientés de
manière prédominante entre le secteur nord et ouest ce qui favorise la dispersion de leurs
eaux fluviales en direction du sud du domaine, soit en dehors des zones de dépôts en
ulves,
4. La présence du pertuis Breton et d?Antioche qui encadre l?ile de Ré et qui accentue la
dilution et l?expulsion vers le large des eaux fluviales des principaux apports.
L?association de ces facteurs ne permet pas a priori aux ulves de profiter majoritairement de ces
grands apports pour couvrir leur besoin nutritionnel. L?analyse de l?origine de l?azote contenu dans
les ulves souligne également l?insuffisance des seuls apports locaux dont le nombre est faible à la
différence du modèle « Loire-Vilaine » pour développer et soutenir la marée verte à l?échelle des
secteurs étudiés.
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Figure 34 : Secteurs d?échouages retenus dans la mission MB3
5.2.2. Mission MC : Scénarios de réduction des flux de nutriments
5.2.2.1. Modèle de rang 1 « Loire-Vilaine »
Sur la base du signal « large » constitué au moyen des mesures à la bouée Astan,
l?exploitation des scenarii portant sur la réduction des nitrates (cf. détails dans le rapport de la
mission MC) montrent, au mieux, un abattement de la biomasse totale en algues vertes de 36 %
par rapport à la situation de référence en prenant le scenario H18 (réduction de 60 % du nitrate sur
tous les contributeurs). Ce niveau d?abattement n?est a priori pas en mesure d?aboutir à une
réduction significative de la pression des échouages. Des différences marquées apparaissent
Emprise du modèle « Sable
d?Olonne-Ile de Ré »
Emprise du modèle
« Loire-Vilaine »
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logiquement en fonction du secteur d?échouage et du type de scenario considérés. Ainsi, les
secteurs 5 à 8 sont les plus sensibles à une réduction des apports de la Loire avec au maximum 36
% d?abattement de la biomasse en ulves pour le secteur 8 qui englobe l?île de Noirmoutier tandis
que les secteurs 2 à 5 sont les plus sensibles à une réduction des apports de la Vilaine du fait de
leur proximité avec le panache de la Vilaine.
D?une manière générale, ces expérimentations numériques confirment le poids important joué par
les deux principaux fournisseurs d?azote dissous représentés par la Loire et la Vilaine par rapport Ã
l?ensemble des très nombreuses autres sources locales retenues dans cette étude.
Concernant les trois scenarii portant sur la réduction du phosphore dissous et particulaire de la
Loire seule, ces derniers aboutissent à un résultat paradoxal dans la mesure où le modèle prédit
une production plus importante de la biomasse en algues vertes (obtention de pourcentages
d?abattements nuls ou fortement négatifs pour l?ensemble des trois scenarii testés). L?augmentation
de la biomasse totale en ulves par rapport à la situation de référence est liée directement au
compartiment phytoplanctonique qui, en raison d?une plus forte limitation en phosphore (élément
limitant globalement sa croissance à l?échelle saisonnière), consomme moins d?azote dissous dans
la colonne d?eau et favorise ainsi la croissance des ulves. Ces tests permettent donc de conclure
que la réduction du flux de nutriments en phosphore sans limitation en parallèle des teneurs en
nitrate ne produira a priori aucun effet positif visible sur la marée verte. Pour être efficient, la
réduction des flux de phosphore devrait s?accompagner d?une réduction conjointe des flux de
nitrates.
5.2.2.2. Modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré »
L?exploitation des scenarii de réduction des nitrates aboutit à des niveaux de réduction
négligeables à l?échelle du domaine modélisé ainsi que sur les quatre secteurs d?échouages. Si ce
résultat est probablement accentué par l?éloignement important des principaux apports
(Gironde, Charente, Sèvre Niortaise, Lay, Loire, Vilaine) par rapport aux dépôts en ulves, il existe
une possible surestimation des teneurs en sels nutritifs injectées aux frontières ouvertes du
modèle. A ce titre, le CEVA en lien avec le COPIL s'est à nouveau interrogé sur le calage de
la limite marine. Des données de mesures du Golfe de Gascogne non identifiées et donc
non collectées précédemment ont pu être exploitées et ont été utilisées dans le cadre de la
mission MC4bis.
D?autre facteurs d?ordre méthodologique et listés dans les conclusions de la mission MC4bis (cf.
5.2.3.2) sont susceptibles d?altérer la qualité des résultats et expliqueraient a priori les faibles
pourcentages d?abattements de la biomasse en ulves obtenu pour ce modèle.
5.2.3. Mission MC4bis : réduction des marées vertes sur les sites
d?échouages (simulations complémentaires)
L?utilisation de données de mesures compilées par Ifremer a permis d?injecter aux limites
marines du modèle général un signal hauturier qui semble plus adéquat et représentatif de
l?évolution saisonnière des sels nutritifs au large du Golfe de Gascogne que celui qui avait été
utilisé dans le cadre de la mission MC. Une analyse succincte a permis de montrer que l?utilisation
de cette nouvelle limite marine n?est pas de nature à remettre en question la mission MB2 dédiée
au calage et à la validation des modèles de rang 1 centrés sur « Loire-Vilaine » et « Sables d?Olonne
? Ile de Ré ».
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5.2.3.1. Modèle de rang 1 « Loire-Vilaine »
L?exploitation du modèle « Loire-Vilaine », en se basant sur cette nouvelle « limite
marine » aboutit aux conclusions suivantes :
? Les scenarii H25 à H27 portant sur la réduction des nitrates débouchent sur un abattement
maximum de la biomasse totale en algues vertes de 49 % par rapport à la situation de référence
en prenant le scénario H27 (réduction de 60 % du nitrate sur tous les contributeurs). Des
différences plus ou moins marquées apparaissent en fonction du secteur retenu (abattement de
62 % pour les secteurs 5 et 6). Toutefois, d?un point de vue opérationnel, ce niveau de
réduction des apports est particulièrement exigeant et sa mise en oeuvre ne parait pas réaliste Ã
court terme. Le scénario H26 avec un objectif de réduction des flux de nitrates de 30 % est
plus réaliste mais débouche sur un pourcentage d?abattement de la marée verte en année 1
assez modeste car inférieur à 30 % sur l?ensemble du domaine (abattement pour les secteurs 5
et 6 de l?ordre de 35 %),
? Avec 37 % d?abattement de la biomasse en ulves (sans le secteur 2 sous forte influence de la
limite marine), le scenario H28 (-30 % N) montre des abattements plus soutenus que le
scénario H26 (-30 % NO3) mettant en évidence que la réduction des apports azotés en plus de
ceux en nitrates peut constituer sur cette zone d?étude un axe intéressant de diminution de la
biomasse en algues vertes,
? Le scénario H29 (-30 % N et -30 % P) avec 25 % d?abattement apparaît moins réactif que le
scénario précédent H28 (-30 % N) et ne semble donc pas immédiatement opérationnel au
regard des seules ulves, en raison de l?effet contre-productif pour les ulves du moindre
pompage de l?azote dissous par le phytoplancton comme décrit au § 4.2. Une réduction
conjointe des nutriments serait toutefois plus bénéfique pour l?ensemble de l?écosystème sur le
long terme,
? Les scenarii H30 à H32 qui introduisent un retard d?un mois et demi dans le démarrage de la
marée verte avec ou sans réduction du flux de nitrate aboutissent à des abattements
importants. Ces scenarii ne peuvent être considérés comme des scenarii opérationnels car ils
résulteraient a priori d?un ensemble d?effets. Le premier effet serait, à plus ou moins long
terme, la diminution des stocks de reconduction liée à la diminution des productions estivales,
elle-même permise par la diminution progressive des apports terrigènes en nitrates. Il est
difficile, en l?état actuel des connaissances, de valider et à plus forte raison de quantifier cet
effet retard dû à la diminution des apports de nitrates. Un autre effet pourrait être la survenue
d?accidents climatiques qui limiteraient la précocité du bloom printanier (température froide en
début de saison limitant la croissance algale, érosion du stock initial lié à un succès de
colonisation du platier par les fucales) et conduirait alors, conjugué à une diminution des
apports en nitrates, à une limitation nettement plus marquée des proliférations estivales. Dans
les grandes baies bretonnes qui font l?objet d?un suivi régulier depuis plusieurs années, l?effet
d?accidents climatiques limitant la croissance de début de saison a déjà pu être observé (CEVA,
2012 et 2013). A l?échelle de la zone d?étude cependant, les suivis aériens engagés depuis 2007
ne permettent pas d?avoir le recul nécessaire pour appréhender ce phénomène, d?autant plus
complexe à cerner dans le cas d?une marée verte se développant sur les platiers rocheux. Même
si les connaissances sur les effets liés au retard des proliférations manquent, il semble que le
scénario H26 (-30 % NO3) couplé aux effets attendus d?amplifications des abattements liés à la
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dynamique des populations benthiques (moindre succès de colonisation des ulves ; cf. § 5.3.3)
pourrait permettre d?obtenir des résultats marqués à l?échelle de ce secteur d?étude.
Tableau 6 : Effet de la réduction des flux de nutriments sur la biomasse totale en ulves pour le modèle
« Loire-Vilaine » sur l?année hydrologique 2009
(secteur 2 : Saint-Jacques ; secteur 3 : Penvins + Banastère ; secteur 4 : Pen-Bé + Mesquer ; secteur 5 : Piriac-sur-Mer ;
secteur 6 : Le Croisic ; secteur 7 : La Baule ; secteur 8 : Noirmoutier-La Fosse + Noirmoutier-Gois + Noirmoutier-
Sableaux + Noirmoutier-Vieil + Noirmoutier-Epine + Noirmoutier-Guérinière)
Scénario
Pourcentage d'abattement de la biomasse en ulves estimé sur juillet-août 2009
par rapport à la situation de référence
Domaine
entier
secteur 2* secteur 3 secteur 4 secteur 5 secteur 6 secteur 7 secteur 8
H25
- 15 % NO3 sur tous les
contributeurs
13 13 10 9 18 16 9 17
H26
- 30 % NO3 sur tous les
contributeurs
26 23 23 22 34 36 18 33
H27
- 60 % NO3 sur tous les
contributeurs
49 48 55 48 62 62 34 43
H28
- 30 % N (NO3, NH4, Norg) sur
tous les contributeurs
34 27 30 35 43 49 25 39
H29
- 30 % N et -30 % P sur tous
les contributeurs
25 23 21 28 33 31 17 27
H30
retard dans le début de la marée
verte
67 85 58 44 70 81 35 85
H31
- 15 % NO3 sur tous les
contributeurs avec retard dans le
début de la marée verte
75 89 66 52 85 88 42 91
H32
- 30 % NO3 sur tous les
contributeurs avec retard dans le
début de la marée verte
81 93 75 63 92 94 48 94
* Résultats des pourcentages d?abattement pour le secteur 2 à prendre avec précaution car influence a priori excessive des apports du large du fait de la
proximité géographique de ce secteur avec la limite marine
5.2.3.2. Modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré »
A l?échelle du modèle « Sables d?Olonne ? Ile de Ré », l?exploitation des scenarii H25 Ã
H29 aboutit à de faibles niveaux de réduction avec un maximum de 8 % sur l?ensemble du
domaine d?étude pour le scénario H27 (-60 % NO3) et de l?ordre de 16 à 17 % pour les secteurs 11
et 12bis pour ce même scénario. Ce résultat est à mettre en relation avec :
? L?éloignement important par rapport aux dépôts en ulves des principaux apports que sont
la Gironde (distance Ile de Ré : ? 90 km), la Charente (distance Ile de Ré : > 40 km), la
Sèvre Niortaise (distance Ile de Ré : ? 30 km), le Lay (distance Ile de Ré ? 20 km) et la
Loire (distance Ile de Ré : ? 150 km). En fin d?étude il a pu être établi que la dilution des
apports par les fleuves (principalement Gironde, Charente et secondairement Loire et
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Vilaine) pouvait être amplifiée du fait d?un biais de modélisation (transmission du signal
nutritionnel de ces fleuves entre rang 0 et 1 du modèle et atténuation du panache de la
Gironde du fait de la proximité de son estuaire avec la limite marine du rang 0)
? La présence des pertuis Breton et d?Antioche qui encadrent l?ile de Ré et qui accentuent la
dilution et l?expulsion vers le large des eaux fluviales des principaux apports,
? Les résultats précédemment dégagés dans le rapport MB2 concernant le traçage de l?azote
dissous contenu dans les ulves qui montraient une faible dépendance des apports
terrigènes au profit des apports du large. Le nombre peu important de sources locales en
comparaison du modèle « Loire-Vilaine » va également dans le sens de ce diagnostic.
Tableau 7 : Effet de la réduction des flux de nutriments sur la biomasse totale en ulves pour le modèle
« Sables d?Olonne-Ile de Ré » sur l?année hydrologique 2009
(secteur 9 : Saint-Jean-de-Mont ; secteur 10 : Les Sables d?Olonne + Bourgenay-Payré + Longeville-Saint-Vincent-sur-
Jard ; secteur 11 : La Tranche-sur-Mer ; secteur 12 : Ile de Ré ; secteur 12 bis: Ré-Portes-en-Ré + Ré-Goix + Ré-Saint-
Martin-en-Ré + Ré-La Flotte)
Scénario
Pourcentage d'abattement de la biomasse en ulves estimé sur
juillet-août 2009 par rapport à la situation de référence
Domaine
entier
secteur 9* secteur 10 secteur 11 secteur 12 secteur 12 bis
H25
- 15 % NO3 sur tous les
contributeurs
5 3 8 14 4 10
H26
- 30 % NO3 sur tous les
contributeurs
6 6 9 15 5 13
H27
- 60 % NO3 sur tous les
contributeurs
8 10 10 17 7 16
H28
- 30 % N (NO3, NH4, Norg) sur
tous les contributeurs
6 8 9 16 5 14
H29
- 30 % N et -30 % P sur tous les
contributeurs
7 7 10 16 6 14
H30
retard dans le début de la marée
verte
52 55 53 65 50 70
H31
- 15 % NO3 sur tous les
contributeurs avec retard dans le
début de la marée verte
53 57 55 67 51 72
H32
- 30 % NO3 sur tous les
contributeurs avec retard dans le
début de la marée verte
54 60 57 69 52 74
Seuls les scenarii H30 Ã H32 fournissent des abattements sensibles sur la biomasse produite en
algues vertes mais ne peuvent être considérés comme des scenarii opérationnels pour les mêmes
raisons que celles décrites ci-avant. L?ajout, au retard dans le démarrage de la marée verte, d?une
diminution en parallèle des flux de nitrates à hauteur de 15 % (scénario H31) et 30 % (scénario
H32) ne creuse pas davantage les abattements par rapport à l?introduction d?un retard seul
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(scénario H30) confirmant la faible réactivité de ce modèle à une diminution des flux de
nutriments.
Pour ce modèle « Sables d?Olonne ? Ile de Ré », il est nécessaire de préciser que :
? Cette étude visait d?abord à modéliser la façade sous "influence de la Loire et de la
Vilaine",
? Les deux principaux apports (Gironde et Charente) n?appartiennent pas explicitement au
modèle de rang 1 « Sables d?Olonne ? Ile de Ré ». Leur panache de dispersion est transmis
du rang 0 au rang 1 par les deux limites marines en particulier par la frontière sud. Or, il n?a
pas été possible d?extraire du modèle de rang 0 un signal à haute fréquence du fait du
volume important de données à sauvegarder pour chaque simulation. Seule une donnée de
forçage toutes les 24 h est prescrite aux limites marines du modèle de rang 1. Cela
représente un biais dans la transmission des panaches de dispersion de la Gironde et de la
Charente (dans une moindre mesure de la Loire et de la Vilaine également) du rang 0 vers
le rang 1 qui peut induire une minimisation de la réduction de la biomasse d?ulves prédite
par le modèle sur ce secteur. Cela n?est pas le cas pour le modèle de rang 1 « Loire-
Vilaine » car les deux principaux apports (Loire et Vilaine) font explicitement partie du
domaine de modélisation,
? La dilution importante du panache de la Gironde liée à la mise en place de la nouvelle
limite marine au sein du modèle général de rang 0. Pour rappel, la constitution des limites
marines telle que proposée initialement dans le CCTP devait reposer sur une extraction des
données d?archives du modèle Previmer qui avait tourné dans une ancienne version
(version du code 2009 archivée pour l'année climatique 2009). Dans un souci
d?amélioration du réalisme du modèle, cette limite marine a finalement été remplacée, en
accord avec le comité de pilotage, en cours d?étude par les données de mesures du réseau
SOMLIT à la bouée marine Astan (cf. MB2 § 3.2.4). Les résultats obtenus aux missions
MC3 et MC4 avec la limite marine Astan ont posé de nouvelles interrogations sur la qualité
des données de forçage utilisées aux frontières ouvertes du modèle de rang 0 et de
nouvelles mesures situées dans le Golfe de Gascogne et jusqu?alors inconnues du comité
de pilotage ont été utilisées pour constituer une nouvelle limite marine dans le cadre de la
mission MC4 bis (cf. § 2). Si cette nouvelle limite marine chargée d?alimenter le modèle de
rang 0 est plus représentative du signal hauturier du Golfe de Gascogne par rapport aux
données Previmer ou SOMLIT, elle génère en particulier à la frontière sud un biais en
raison de sa proximité avec le panache de la Gironde. En effet, les faibles teneurs en nitrate
injectées à la limite sud, proche de l'estuaire de la Gironde, induisent une forte dilution du
panache en nitrate issu de la Gironde qui s?accompagne d?un phénomène de diffusion lié
au fort gradient entre les faibles teneurs provenant de la limite et celles de la Gironde. Cela
implique une forte atténuation du panache de la Gironde et un impact de ce fleuve limité
au sein du modèle de rang 1,
? La taille des mailles (250 m), le stock initial en ulves (basé sur une campagne ponctuelle
d?observation et un prédictif des zones de croissance infralittorales) et les informations de
flux collectées ne permettent pas de répondre à des questions très locales à l?échelle de
petits sites ou de plages (dysfonctionnement d?une STEU locale par exemple),
? Les résultats des scénarii ont été obtenus pour l?année météo-climatique 2009 ce qui influe
directement sur les flux de nutriments et leur condition de dispersion sous l?effet du vent.
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Compte tenu de l?ensemble des limites décrites ci-dessus, les résultats obtenus sur ce secteur sont
des résultats à minima. D?un point de vue méthodologique, il conviendrait pour améliorer les
premiers résultats obtenus pour le modèle « Sables d?Olonne ? Ile de Ré » d?abaisser
géographiquement la limite sud du modèle de rang 0 (meilleure représentation de la dilution du
panache de la Gironde) et de transmettre à des échelles de temps plus rapprochées les apports de
la Gironde et de la Charente (et également de la Loire et de la Vilaine) au modèle de rang 1.
En outre, même si, à l?échelle du secteur d?étude, la réduction des biomasses d?ulves peut sembler
faible, elle peut s?avérer importante à des échelles plus locales. Les grandes tendances montrées par
cette étude pourraient être affinées en fonction des différents contextes locaux rencontrés sur des
secteurs plus restreints de la zone d?étude et en considérant des mailles plus fines et des
estimations des apports locaux plus précis.
5.3. Discussion : portée et limites de la modélisation réalisée
5.3.1. Dynamique des populations algales sur substrat rocheux, dynamique
sédimentaire
Le modèle d?écosystème utilisé a été doté d?un module simpliste de relargage sédimentaire
qui ne peut prétendre représenter finement les processus biogéochimiques responsables de la
libération et/ou de la séquestration par le sédiment d?azote et de phosphore sous forme dissoute et
particulaire.
Ce modèle ne peut également prétendre simuler tous les événements liés au compartiment
phytoplanctonique et aux ulves dont on rappelle qu?elles sont fixées dans les secteurs de croissance
du fait de l?inadaptation actuelle des modèles de transport. Une autre limitation importante est la
non prise en compte de la compétition entre les algues vertes, rouges et brunes que ce soit dans
l?utilisation des nutriments pour leur croissance, ou plus encore pour l?occupation du substrat
rocheux qui est en fait le réel aspect de la compétition entre ces groupes d?algues. A ce jour, il
n?existe pas de modèle capable de prendre en compte la compétition entre les algues vertes, rouges
et brunes.
Enfin, la dynamique des populations algales sur les platiers rocheux engendrée par les facteurs
environnementaux, les perturbations anthropiques, les relations trophiques et qui conditionne le
degré de colonisation des platiers rocheux par les algues opportunistes et les algues d?habitat n?est
pas représentée par le modèle numérique.
5.3.2. Portée et précision
Dans toute modélisation numérique, il est nécessaire de rappeler que la taille de la maille a
une influence importante sur les résultats. Au vu de la taille de maille du modèle général (800 m) et
des deux modèles de rang 1 (250 m), ces derniers ne peuvent prétendre représenter finement
l?ensemble des phénomènes physiques et biologiques qui se déroulent à des échelles locales, du
moins inférieures à la taille de la maille.
S?agissant par exemple de la condition initiale en ulves et dans le cas de secteurs à estran courts
(platiers rocheux, estran sableux), les observations aériennes réalisées par le Ceva depuis 2007
amènent à penser que seule une taille de maille de quelques dizaines de mètres (voire de l?ordre 10
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à 20 mètres) permettrait de prendre en compte précisément la morphologie des dépôts en algues
vertes. Cette taille de maille s?avère d?une part clairement incompatible avec l?ampleur de la zone Ã
étudier (temps de calcul prohibitifs) et d?autre part, cette démarche supposerait de disposer de
données bathymétriques à très haute résolution ainsi que des données fines des platiers rocheux
pour permettre d?élaborer la condition initiale en ulves (données inexistantes à l?échelle du linéaire
côtier à considérer dans l?étude).
Des mailles de dimension importantes engendrent une sous estimations des sources locales de flux
relativement faibles par rapport à la taille de la maille (dilution « instantanée » pour le modèle des
apports dans une maille de 250m X 250 m soit une surface équivalente à 50 piscines olympiques).
Des mailles de taille plus réduites permettent aux sources locales d?augmenter plus fortement les
concentrations en sels nutritifs autour des exutoires (nombre limité de mailles mais teneurs plus
importantes).
Par ailleurs, le modèle utilisé ne simule pas les processus biogéochimiques complexes se déroulant
au sein de l?estuaire de la Loire et décrit dans le cadre de la mission MB4. La non prise en compte
dans le modèle des processus hydro-sédimentaires liés au bouchon vaseux et du phytoplancton
d?eau douce (modèle adapté uniquement au phytoplancton marin) peut représenter un biais à la
qualité générale de l?étude. Cependant, dans la mesure où la comparaison mesures/modèle sur les
stations en mer et situées en aval de l?estuaire de la Loire ne montre pas d?écarts significatifs sur le
plan de l?évolution des sels nutritifs, ce biais est a priori faible.
5.3.3. Temps de réponse du milieu naturel
A - Compartiment sédimentaire
Dans les scénarios de réduction des apports en azote et phosphore testés dans le cadre de
la présente mission MC4 bis, le problème de la contribution du sédiment à l?enrichissement en
azote dissous de la colonne d?eau a été posé : le flux sédimentaire se maintiendrait-il à un niveau
identique si l?on abaissait sensiblement les concentrations moyennes actuelles en nitrates et/ou en
phosphore des rivières ? Les articles et ouvrages (Tucker et al., 2007 ; Lerat, 1990 ; Monbet, 1991 ;
rapport d?étude CAREN-Cemagref sur la pollution des eaux continentales de Bretagne par les
matières organiques) disponibles sur cette question semblent indiquer une réponse négative.
En effet, si durant les périodes de crues (en hiver et au printemps), les apports terrigènes
constituent la première source d?apport en matière organique d?origine photosynthétique
(provenant de la dégradation des végétaux supérieurs) et anthropique (provenant massivement des
déjections animales ainsi que des résidus urbains et/ou industriels) ; en période estivale et
automnale, c?est la production primaire qui représente la première source d?enrichissement du
sédiment en matière organique (M.O.) sous forme détritique (issue de la dégradation des
macroalgues et du phytoplancton) et par conséquent qui constitue l?essentiel du flux sédimentaire
en azote. D?autre part, la qualité de la matière organique terrigène s?avère en général réfractaire à la
minéralisation (vitesse de minéralisation lente) en comparaison des capacités de minéralisation de
la matière organique de la production primaire. Or, il est logique de penser que plus la pression en
azote sur le bassin versant diminuera, plus la production primaire (d?origine phytoplanctonique et
macroalgale) diminuera et par voie de conséquence fournira d?autant moins de M.O. détritique
minéralisable au sein du sédiment. Le potentiel du sédiment dans la production de sels nutritifs
devrait donc décroître à court ou moyen terme.
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Sur ce sujet, les séries de mesures portant en particulier sur le flux sédimentaire en sels nutritifs
(NO3, NH4 et PO4) réalisées dans le port de Boston (site plutôt vaseux) de 1992 à 2006 sont
particulièrement instructives (Tucker et al., 2007). De 1992 à 2000, une série de travaux
d?amélioration des capacités de traitements de la station d?épuration du port de Boston a été
engagée jusqu?à la mise en oeuvre, en 2000, d?une canalisation permettant de rejeter au large les
effluents de cette STEU. Ces travaux ont conduit dès les premières mesures à des effets
mesurables dans le contenu de la M.O. du sédiment (baisse du P.O.C : carbone organique
particulaire et du P.O.N : azote particulaire organique) et au final une chute importante des teneurs
en azote et phosphore relarguées a été relevée, associée à une production primaire nettement
moindre. Globalement, les auteurs estiment que le site a atteint une nouvelle valeur d?équilibre du
flux sédimentaire au bout de la cinquième année sur la période 2001 à 2006. Entre la période «
1992-2000 » et « 2001-2006 », ils estiment à 45 % le pourcentage de réduction du flux en
ammonium du sédiment, 67 % pour le flux en nitrate et nitrite, 54 % pour l?azote organique
particulaire et 65 % pour le phosphate. Naturellement, ces chiffres ne sont pas directement
transposables à la problématique de l?eutrophisation littorale du secteur d?étude mais témoignent
d?une réelle capacité du compartiment sédimentaire à réagir positivement à des mesures prises en
amont des cours d?eau et ce sur des échelles de temps plutôt courtes. Il est intéressant de souligner
que le port de Boston apparaît comme un site à dominante vaseuse (de type estuarien associé à un
faible régime hydrodynamique) et s?apparenterait donc aux grands estuaires du secteur d?étude
(estuaire de la Vilaine, de la Loire et de la Sèvre Niortaise). Compte tenu que l?effort de réduction
des apports terrigènes se fera de manière progressive sur plusieurs années, il est cohérent
d?imaginer que le sédiment évoluera de manière sensiblement parallèle à l?effort de réduction des
flux terrigènes.
Enfin, sans même faire intervenir le compartiment sédimentaire, il est attendu que des apports en
sels nutritifs inférieurs engendreront des productions primaires moindres, notamment du
compartiment phytoplanctonique, ce qui en retour impliquera des apports par reminéralisation au
cours de la saison eux aussi diminués.
B - Compartiment macroalgal
Comme décrit dans la mission A, les algues vertes responsables des proliférations sur le
secteur d?étude sont issues des platiers rocheux sur lesquels elles effectuent leurs croissances fixées,
avant d?être arrachées et de s?échouer sur les plages.
L?enrichissement nutritionnel des eaux est le facteur indispensable au soutien du développement
des algues opportunistes tel que celui constaté sur le secteur d?étude. En Norvège, Kraufvelin et al.
(2006) ont étudié l?impact d?un enrichissement en nutriments sur les communautés benthiques
placées en mésocosmes durant 4 ans, suivi d?une étude de ces mêmes mésocosmes après l?arrêt de
l?enrichissement en nutriments pendant 2 ans. Durant la période d?enrichissement, les fucales
(Fucus serratus et Fucus vesiculosus) ont décliné les 4 premières années pour arriver à un changement
total de la communauté la 5ème année durant laquelle les algues vertes ont dominé la communauté
algale avec un taux de recouvrement proche de 50 % dans le milieu le plus enrichi (32 µM d?azote)
contre moins de 10 % dans le mésocosme de contrôle. Les fucales avaient un taux de
recouvrement de 40 % dans le milieu le plus enrichi contre 80% dans le témoin. A la suite de
l?arrêt de l?enrichissement, les communautés algales ont retrouvé leur structure d?origine avec une
dominance des algues d?habitat en moins de 2 ans.
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Cette problématique d?eutrophisation s?inscrit également dans des aspects écosystémiques plus
complexes liés au succès de colonisation des platiers rocheux par les algues vertes. Bokn et al.
(2003) ont en effet montré lors d?une expérimentation menée durant 2 ans et demi que
l?eutrophisation favorisait significativement l?apparition et la persistance d?algues vertes sur les
platiers rocheux uniquement si elle était combinée à une pression de broutage faible par les
gastéropodes. Worm et al. (2000) montrent également que le recrutement des algues vertes est
important dans des milieux riches en nutriments et dans lesquels une pression de broutage faible
existe et estiment que ce phénomène est responsable du déclin des fucales en Mer Baltique. Le
degré de perturbation de l?écosystème des platiers rocheux, non représenté dans le modèle
numérique, est un élément à ne pas négliger concernant le temps de réponse du milieu en cas de
restauration de la qualité de l?eau. Outre l?eutrophisation, Thompson et al. (2002) ont listé d?autres
éléments induisant un déséquilibre significatif du fonctionnement des communautés benthiques
parmi lesquels :
? Les pollutions diverses (marées noires, perturbateur endocriniens, métaux lourds?),
? Les activités récréatives induisant une pression d?ordre physique (piétinement) et une
pression sur les populations de par leur prélèvement,
? Le changement global.
Face à ce type de perturbations, des études ont été menées de façon à connaître le temps mis par
l?écosystème pour un retour à un état proche de celui précédant la perturbation. L?impact des
pollutions aux hydrocarbures est particulièrement bien étudié. Il a été par exemple montré que,
suite à la marée noire engendrée par le naufrage du Torrey Canyon survenu en mars 1967, 10 à 15
ans étaient nécessaires pour que l?écosystème retrouve son état initial, notamment pour ce qui est
des espèces structurantes de l?écosystème (Crowe et al, 2000). Concernant l?impact du
piétinement, Milazzo et al. (2004), en Méditerranée, ont montré qu?une durée de 6 mois était
nécessaire pour que les algues d?habitat (Cystoseira brachicarpa v. balearica et Dictyota obtusa) retrouvent
un taux de recouvrement et une composition similaire à la zone témoin, non soumise au
piétinement. Les habitats ne répondent néanmoins pas tous de la même façon face à des
perturbations similaires. Ainsi, au Portugal, sur les communautés d?Ascophyllum nodosum, Araújo et
al. (2012) ont montré que la structure d?origine de la population algale n?était pas retrouvée au
plus fort degré de piétinement après 54 mois soit 4 ans ?. Sur l?Ile de Man, Jenkins et al.
(2004) ont suivi la recolonisation d?un platier rocheux après l?enlèvement manuel de la canopée
d?Ascophyllum nodosum. Douze ans après cette « perturbation », l?état initial n?est toujours pas
atteint. Ascophyllum nodosum initialement seule espèce à composer la canopée est désormais en
mélange avec Fucus vesiculosus et Fucus serratus.
Lorsque les perturbations sont multiples, le temps de réponse de l?écosystème semble augmenter.
Onze ans après la mise en place d?une politique de traitement des eaux à proximité de Bilbao
engendrant un retour à une bonne qualité du milieu côtier, les communautés benthiques
présentes sur les estrans rocheux n?ont toujours pas retrouvé leur état initial (Diez et al., 2014).
Les auteurs indiquent que les pollutions à répétitions couplées au changement global induisant
un réchauffement des eaux et des houles importantes plus fréquentes pourraient réduire la
résilience de l?écosystème.
Ces différentes études montrent que lorsque qu?une perturbation simple et bien identifiée est
stoppée, l?écosystème retrouve un état initial à court terme. Toutefois, les environnements actuels
sont le plus généralement soumis à de multiples pressions qui mettent à mal la résilience des
écosystèmes pour lesquels il est plus réaliste de considérer un temps de réponse à moyen terme
dans le cas de perturbations peu nombreuses et de faibles intensités et à long terme lorsque les
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perturbations sont importantes et multiples. Même si l?écosystème ne peut revenir à son état
initial, la diminution des perturbations entraîne toujours une réponse significative et
positive du milieu dans lequel des politiques de restauration sont mises en oeuvre.
Dans le cadre de la modélisation proposée dans le présent rapport, les résultats peuvent
donc être considérés comme des abattements a minima, sur le court terme, qui pourraient
être prolongés et amplifiés dans le temps du fait de la moindre fourniture sédimentaire en
nutriments et de la possible diminution de la colonisation des platiers par les algues vertes
du fait d'un nouvel équilibre de l'écosystème favorisant la colonisation des platiers
rocheux par les algues d'habitat.
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Scénarios de réduction des marées vertes sur le secteur d?étude
Pour le modèle « Loire-Vilaine », une diminution d?un tiers de la biomasse des
algues vertes est attendue, sur une année, à partir d?une réduction des apports
azotés de 30 %. Une réduction de 60 % des nitrates permettrait de diviser la
biomasse d?algues vertes par 2.
Le modèle « sables d?Olonne ? Ile de Ré » est peu réactif face à une diminution des
apports azotés même conséquente. Ces résultats sont à considérer avec prudence
du fait de biais possibles entre autres liés à la non prise en compte directe des apports
de la Gironde dans le modèle de rang 1.
La réduction simultanée des apports en azote et en phosphore donne des
résultats sur les proliférations d'ulves peu différents de ceux obtenus par la
réduction seule des apports azotés. En revanche, une analyse rapide du
compartiment phytoplanctonique montre une diminution importante de sa
biomasse par un abattement conjoint de l?azote et du phosphore. Il y a un équilibre
entre les macroalgues et les microalgues (phytoplancton) dont les croissances ne
sont pas limitées par le même élément. Afin de ne pas induire de déséquilibre de
l?écosystème, une réduction conjointe de l?azote et du phosphore est préconisée.
Des événements climatiques extrêmes pourraient avoir également une influence
très importante sur la biomasse d?algues vertes produite comme illustré par le
modèle lorsqu?un retard du développement des algues est introduit. Cet effet retard
pourrait également être obtenu par une diminution sur plusieurs années des
proliférations d'algues vertes.
Le modèle reproduit les conditions hydrodynamiques et biologiques (algues vertes
et phytoplancton) pour une année donnée mais n?est pas en mesure de reproduire
un effet pluriannuel d?une réduction des apports en nutriments ainsi que les
interactions complexes qui existent entre les différentes populations benthiques
du secteur d?étude. En outre, les effets des autres perturbations anthropiques
directes (pollutions, piétinement?) et indirectes (changement climatiques) ne sont
pas pris en considération.
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Conclusion
L?étude de connaissance des marées vertes du littoral Atlantique sous influence de la Loire
et de la Vilaine a permis de progresser sur la connaissance des conditions des proliférations algales
sur ce secteur côtier.
Les marées vertes se développant sur le secteur d?étude ne sont pas comparables à celles se
produisant dans certaines grandes baies de Bretagne. Les algues vertes, sur le secteur d'étude, se
développent fixées sur les platiers rocheux, avant d?être arrachées et de s?échouer sur les plages, ce
qui conduit à analyser les interactions des communautés benthiques pour appréhender ce
phénomène.
La collecte des données de flux de nutriments à l?échelle du secteur d?étude montre une
contribution majeure de la Loire et de la Vilaine dans l?apport d?azote et de phosphore au littoral.
Ces apports contribuent largement à la croissance des ulves, notamment dans le secteur compris
entre la presqu?île de Rhuys et l?Ile de Noirmoutier. Les ulves du secteur Sables d?Olonne-Ile de Ré
sont davantage sous l?influence de la Charente et de la Gironde. Les autres sources, bien que
nombreuses, contribuent peu au développement des algues vertes à l?échelle du secteur d?étude,
leur impact à une échelle très locale est probable, mais ne peut être finement analysée dans le cadre
de la présente étude.
Les travaux de modélisation ont permis d?appréhender les effets d?une réduction de ces apports
sur la prolifération des algues vertes. Un objectif de réduction de 30 % des éléments azotés sur
l?ensemble des contributeurs permet d?obtenir une diminution d?un tiers des biomasses algales sur
le secteur Loire-Vilaine. Ce résultat pourrait être largement influencé par des événements
climatiques extrêmes retardant le démarrage de la croissance des algues. La reproduction sur
plusieurs années de ces flux abattus pourrait jouer à termes un rôle similaire en limitant la présence
d'algues vertes en début de saison, donc la précocité des proliférations.
.
Sur le secteur Sables d?Olonne - Ile de Ré, les résultats d'abattement de la biomasse sont beaucoup
plus modestes et la réduction des apports en nutriments ne semble pas avoir d?impact notable sur
la réduction des biomasses algales. Toutefois ce secteur est notamment sous influence de la
Gironde qui n?est pas englobée dans l?emprise de modélisation de rang 1 ce qui induit une sous-
estimation de l?influence de son panache, comme de celui de la Charente, de la Loire et de la
Vilaine (hors emprise du modèle de rang 1 du secteur Sables d?Olonne ? Ile de Ré).
Une réduction conjointe des apports en azote et en phosphore ne donne pas de meilleurs résultats
sur la diminution de la biomasse macroalgale qu?une réduction des apports azotés seuls. En
revanche, la biomasse du compartiment phytoplanctonique se trouve diminuée par la réduction
conjointe des deux nutriments. Une réduction simultanée des deux éléments est donc préconisée
pour éviter de créer un déséquilibre de l?écosystème. Cela devrait également générer des flux de
reminéralisation inférieurs et donc un retour de nutriments à la côte diminué.
Le modèle ne tient pas compte des interactions complexes au sein des communautés benthiques ni
d?autres perturbations anthropiques secondaires qui conditionnent le succès de colonisation des
platiers rocheux par les algues vertes. Aussi, la réponse de l?écosystème à une réduction des
apports en nutriments pourrait être à terme supérieure à celle prédite sur un an par le modèle. Par
ailleurs, l?apport actuel de nutriments par le sédiment est mal connu ainsi que son évolution en cas
de diminution des apports terrigènes.
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Conformément à l?objectif fixé à cette étude, les résultats fournis par le modèle doivent être
considérés à l?échelle du secteur d?étude. Pour obtenir des résultats plus locaux, il sera nécessaire
d?établir une modélisation d?emprise et de résolution plus fine et de préciser les apports aux zones
locales par des méthodes plus fines (mesures de débit et qualité de l?eau plutôt qu'extrapolations
pour les sources les plus importantes, intégration des déversements par temps de pluie, ...). Par
ailleurs, les résultats pour l?Ile de Ré pourraient être précisés et probablement modifiés en
abaissant la limite sud du modèle de rang 0 et en augmentant la fréquence de transmission des
teneurs des fleuves entre les rang 0 et 1 et si possible en localisant mieux les zones de croissances
algales.
A court terme, un outil prédictif pourrait être développé pour anticiper les échouages massifs et
ainsi prévoir des moyens adaptés pour le ramassage et le traitement des algues vertes, mais cela
nécessiterait une bonne connaissance des caractéristiques climatiques induisant des échouages ainsi
que les facteurs impliqués dans la dynamique de colonisation des platiers rocheux par les algues
vertes.
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Annexes
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Liste des personnes rencontrées dans le cadre de la mission intermédiaire MB3.
1/5 Quiberon Sarzeau Assérac Mesquer
Piriac-sur-
Mer
Le Croisic
Date de
l'audition
4 décembre
2013
5 décembre
2013
11 juin 2013 10 juin 2013
10 juin
2013
5 juin 2013
Durée 2h 2h 2h30 2h 30min 1h30
Personnes
présentes
Mme Le
Reun,
adjointe au
maire en
charge des
activités
maritimes
Mme Peters,
conseillère
municipale
déléguée Ã
l?environnement
M. Bourrigault,
maire
M. Guibert,
technicien
territorial,
responsable
des services
techniques
M. Blin,
directeur
des
services
techniques
et de
l'urbanisme
M. Roger,
directeur du
cadre de vie et
du patrimoine
M. Martin,
directeur
des services
techniques
Mme Leroux,
responsable des
services
techniques de la
CCPR
M. Bonizec,
directeur des
services
techniques
M. Ouairi,
adjoint au
maire,
membre de la
commission
environnement
M. Cozic,
responsable du
pôle régie et
plaisancier
M. Saint
Jalmes,
responsable
du centre
technique
municipal
Mme Gorel,
service
environnement
de la CCPR
M. Legall,
adjoint
notamment en
charge de
l'environnement
et ostréiculteur
de profession
M. Decker,
conseiller
municipal en
charge de
l'environnement
M. Le
Bihan,
garde-juré
maritime
du
Morbihan
M. Rouillé,
directeur du
service
aménagement
de la mairie
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2/5
Le
Pouliguen
La Baule-
Escoublac
Cap
Atlantique
Pornichet Barbâtre
La
Guérinière
Date de
l'audition
7 juin 2013 4 juin 2013 7 juin 2013
11 juillet
2013
5 juin 2013 6 juin 2013
Durée
1h30 3h 2h
1h
(téléphone)
2h30 2h
Personnes
présentes
M.
Quemard,
adjoint au
maire et
directeur
des services
techniques
M. Lopis,
adjoint
technique,
chargé de
mission en
environnement
et cadre de vie
Mme
Gendronneau,
responsable
du service
qualité des
milieux
aquatiques
Mme
Churin,
responsable
espaces
verts,
espaces
naturels et
propreté
des plages
M.
Groizard,
responsable
technique
Mme Léculée,
maire
Mme
Leygonie,
responsable
du pôle
déchets
M. Tartoué,
responsable
du service
propreté
M.
Pellemele,
conseiller
municipal
Mme Leroy,
service
urbanisme et
aménagement
du territoire
M. Lebreton,
responsable
des services
techniques
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3/5 L'Epine
Noirmoutier-
en-l'île
La-
Barre-
de-
Monts
Notre-Dame-
de-Monts
Saint-Jean-
de-Monts
Saint-Hilaire-
de-Riez
Date de
l'audition
4 novembre
2013
13 juin 2013
6 juin
2013
4 juin 2013 12 juin 2013 14 juin 2013
Durée 2h 2h 1h15 1h30 1h30 2h
Personnes
présentes
M.
Burgaudeau,
2ème adjoint
au maire et
pêcheur
professionnel
à la retraite
M. Tijou,
directeur des
services
techniques
M.
Prouteau,
directeur
général
des
services
M. Arnault,
responsable des
services
techniques
M. Arnaud,
directeur des
services
techniques
M. Cosic,
directeur des
services
techniques
M. Thibaud,
responsable
voirie
M.
Robard,
adjoint
au maire
Mme Button,
adjointe Ã
l'environnement
Mme Chiron,
chargé de
mission
environnement
M. Jolly, élu en
charge de
l'environnement
littoral
M. Thibaud, élu
en charge de la
voirie et de
l'environnement
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4/5
Les-
Sables-
d'Olonne
Château-
d'Olonne
Talmont-
Saint-Hilaire
Jard-sur-
Mer
Saint-
Vincent-
sur-Jard
La Tranche-
sur-Mer
Date de
l'audition
12 juin
2013
13 juin 2013 14 juin 2013
18 juin
2013
17 juin
2013
17 juin 2013
Durée 3h30 2h 2h30 2h 2h 1h
Personnes
présentes
M.
Savineau,
technicien
voirie
M. Mainette,
directeur des
services
techniques
M. Verfaillie, élu
en charge de
l'environnement
Mme
Gréau,
maire
M. Chabot,
maire
M. Dupuis,
directeur des
services
techniques
Mme
Bourreau,
chargée des
espaces
naturels
Mme Skopal-
Papin, chargée
de mission
environnement
M. Robin,
agent des
services
techniques
Mme
Lataste,
secrétaire
générale
de mairie
M. Renaud,
directeur du
développement
structurel
M. Vergne,
responsable du
service
environnement
M. Trichet,
adjoint au maire
chargé de la
sécurité, de
l'animation et
du tourisme
M. Ravon,
adjoint au
maire
M. Gautier, élu
en charge de la
sécurité
M.
Ponaud,
agent des
services
techniques
M. Lesaux,
conseiller
municipal
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La Faute-
sur-Mer
Rivedoux-
Plage
La Flotte
Saint-
Martin-de-
Ré
Loix
Les Portes-en-
Ré
Saint-
Clément-
des-
Baleines
Date de
l'audition
18 juin
2013
20 juin 2013 19 juin 2013
19 juin
2013
20 juin 2013 10 juillet 2012
21 juin
2013
Durée 1h30 1h45 1h30 2h 1h30
1h30
(téléphone)
2h
Personnes
présentes
M.
Etienne,
directeur
technique,
ancien
moniteur
de char Ã
voile et
plaisancier
M. Raffarin,
maire
M. Tivenin,
premier
adjoint en
charge du
ramassage
des plages
et ancien
ostréiculteur
M. Perlade,
responsable
technique
M. Boussaton,
adjoint au maire
chargé de
l'environnement,
pêcheur en mer
et à pied
M. Bellouard,
conseiller
municipal
délégué à la
défense des
côtes et Ã
l?environnement
M.
Durrbach,
responsable
technique,
ancien
sauveteur
côtier,
pêcheur Ã
pied et
chasseur
sous-marin
M. Bouyer,
maire-adjoint
en charge
notamment de
l'environnement
M. David,
responsable
des services
techniques
M.
Lemaître,
responsable
de la
propreté et
pêcheur de
loisir
M. Lévêque,
ancien maire-
adjoint, ancien
ostréiculteur
Mme
Bonnaud,
directrice
générale des
services
Rapport de synthèse de l?étude
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Glossaire
AB : algue brune
Allélopathiques : composés chimiques sécrétés par un organisme ayant pour effet d?inhiber la
croissance d?un ou plusieurs organismes à proximité.
AV : algue verte
AR : algue rouge
E : est
Estran : zone de balancement des marées, découverte à marée basse.
Infralittoral : zone se situant au-delà des basses mers.
Marées vertes : prolifération de macroalgues vertes. Ces macroalgues sont généralement des ulves
en lame dans les baies classiquement touchées en Bretagne mais peuvent également être des
algues vertes filamenteuses sur les vasières ou les platiers rocheux. On distingue trois types de
marées vertes : les marées vertes à ulves dérivantes (classiquement observées dans certaines baies
sableuses bretonnes), les marées vertes de vasières (zones estuariennes, algues plus ou moins
envasées) et les marées vertes d'arrachage (une partie de la croissance se produit à l'état fixé sur
les platiers rocheux).
Platier : étendue rocheuse de la zone d'estran ou infralittorale.
O : ouest
N : nord
S : sud
Scatterplot : diagramme mathématique utilisant les coordonnées cartésiennes de deux variables
pour représenter un ensemble de données.
STEU : Station de Traitement des Eaux Usées
(ATTENTION: OPTION ©es ont un rapport surface/volume relativement fort qui leur permet une absorption des
nutriments et une croissance rapide (Hein et al., 1995 ; Rosenberg et Ramus, 1984). Toutefois, elles
ont une capacité de stockage des nutriments assez faible : entre 2 et 8 jours pour des algues
filamenteuses (Fujita, 1985 ; Pedersen et Borum, 1996). A l?inverse, les algues pérennes formant les
canopées ont un thalle épais, recouvert de cortication, avec un faible rapport surface/volume, une
absorption des nutriments et une croissance lente (Pedersen et Borum, 1996 ; Wallentinus, 1984).
Elles ont cependant une grande capacité de stockage des nutriments comparé aux algues
filamenteuses allant de la semaine à plusieurs mois (Chapman et Craigie, 1977 ; Pedersen et Borum,
1996). Ces différences physiologiques vont influencer les réponses de ces algues face aux
fluctuations de fréquences et de concentrations des apports en nutriments (Rosenberg et al., 1984)
et contribuer au remplacement des espèces pérennes par des algues opportunistes lors de fortes
eutrophisations (Worm et Lotze, 2006).
3.3. Discussion
L?estimation des flux d?azote inorganique dissous et de phosphate des différents
contributeurs sur la période de mai à septembre 2009 à 2012 a permis de produire une
hiérarchisation des sources entre elles. Cette première approche, complémentaire à l?outil de
modélisation, s?avère nécessaire pour dégager les tendances en termes d?apports d?autant plus
lorsqu?on a affaire à une très grande hétérogénéité des sources du point de vue de leur flux (cas de
la présente étude). La simple évaluation et hiérarchisation à l?échelle saisonnière des flux d?azote et
de phosphore déversés par chacun des exutoires ne suffit cependant pas pour conclure d?une part,
sur l?origine de l?azote utilisé par les ulves pour leur besoin de croissance et d?autre part, sur l?effet
que produirait une diminution théorique des apports en azote et/ou phosphore sur la biomasse
totale en algues vertes. Ces deux volets ne peuvent être envisagés qu?au travers d?un modèle
numérique capable de représenter l?évolution de la production primaire sous l?influence de
différents processus physico-chimiques (marée, vent, courants, température, salinité,
ensoleillement, cycles de l?azote/phosphore/silicium ?). Le premier volet est réalisé au moyen de
l?outil de traçage de l?azote des ulves disponible au sein du modèle MARS3D-Ulves tandis que le
second concerne l?exploitation du modèle biologique complet par la mise en place de scenarii de
réduction des flux de nutriments.
La mise en place de tels modèles nécessite un certain nombre de données de forçage en
entrée (notions de conditions initiales et de conditions aux limites) et de données de validation par
des mesures en mer (évolution de la température, salinité, qualité de l?eau, quotas en azote et
phosphore des ulves ?). Les données de forçage jouent un rôle important dans la qualité de la
prévision et si les données de flux des rivières sont en général de qualité acceptable, les données au
large (au niveau des limites marines des modèles) sont actuellement plus discutables. Sur ce point,
une attention particulière a été observée pour cette étude.
Les facteurs secondaires pouvant jouer un rôle dans le développement des algues
opportunistes tels que la compétition entre les espèces algales, les pollutions, les événements
climatiques extrêmes, ?, ne sont pas représentés dans le modèle numérique du fait des interactions
complexes dans lesquelles ils interviennent.
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En dépit du fait que les causes de l?eutrophisation soient bien connues, les mécanismes
impliqués dans le cycle des nutriments et dans les jeux d?équilibres entre les communautés
favorisant ou non l?expression de l?eutrophisation nécessitent l?acquisition de données
complémentaires notamment pour :
o les processus biogéochimiques estuariens et leur influence sur les
concentrations en nutriments,
o la quantification du stock de nutriments dans le sédiment, sa biodisponibilité
et son évolution sur le long terme en regard des efforts de réduction des apports
anthropiques,
o les conditions environnementales et nutritionnelles favorisant la colonisation
des ulves sur les substrats rocheux.
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Causes de la prolifération des algues vertes sur le secteur d?étude
Les proliférations d?algues vertes dépendent des conditions naturelles
propices à leur développement (luminosité, température de l?eau), et des
teneurs de nutriments présents dans le milieu. Les activités anthropiques sont
à l?origine de l?enrichissement des eaux côtières du secteur d?étude.
257 exutoires dont 225 cours d?eau et 32 stations d?épuration littorales (rejet en
mer ou en aval d?une station de référence et dans la bande des 5 km du littoral) ont
été identifiés sur le secteur d?étude. La Loire, la Vilaine, la Sèvre Niortaise et la Sèvre
Nantaise présentent les flux les plus importants en azote. La Loire, la Vilaine, la
Sèvre Nantaise présentent les flux les plus importants en phosphore. Dans une
moindre mesure, les stations d?épuration de l?agglomération de Nantes, bien que
conformes à la directive européenne ERU, présentent des flux non négligeables en
phosphore.
Des facteurs secondaires peuvent engendrer une expression accrue de
l?eutrophisation. Sur le secteur d?étude, la dynamique des populations algales
benthiques est un paramètre important qui dépend de nombreuses interactions
qu?elles soient entre individus ou en réponse avec les paramètres environnementaux
naturels ou modifiés par les activités anthropiques
Les données sur les flux de nutriments sur le secteur d'étude sont de qualité
suffisante pour être intégrées au modèle Mars 3D Ulves. Ce modèle permet de
simuler la dispersion de ces flux sur la zone côtière et de prédire la diminution des
biomasses d'algues vertes suivant différents scénarii de réduction des apports. En
revanche, il ne peut pas prédire la réaction globale de l?écosystème, notamment au
niveau de la dynamique des populations algales du fait des nombreux facteurs
secondaires existants.
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4. Facteurs de contrôle de la prolifération des algues vertes
L?accumulation des dépôts d?algues sur les plages et dans les baies peut causer des
problèmes d?occupation de l?espace et des problèmes sanitaires liés à leur décomposition qui génère
sous certaines conditions la production d?hydrogène sulfuré (H2S). Ces dépôts peuvent également
entraîner des dommages environnementaux au niveau des écosystèmes (Charlier et al., 2007). Ils
peuvent également avoir des conséquences socio-économiques en affectant les activités
(conchylicoles notamment), le tourisme et l?usage récréatif des sites (Charlier et al., 2007). Les
dépôts doivent alors être ramassés par les autorités locales avec un coût financier non négligeable
(Chevassus-au-Louis et al., 2012).
Au niveau environnemental, les proliférations algales engendrent des impacts divers via une
altération des conditions physico-chimiques des milieux et des effets délétères sur les autres
organismes (revue de Lyons et al., 2014). Fréquemment à l?origine d?une anoxie du sédiment, elles
peuvent par exemple conduire à une réduction de la richesse spécifique et de l?abondance de
certaines communautés benthiques. Ces proliférations peuvent également entraîner la diminution,
voire l?extinction de macrophytes à croissance lente et à morphologie plus complexe, par une
réduction de la luminosité nécessaire à la survie de ces dernières (Schramm, 1999).
Pour limiter les risques sanitaires liés aux échouages d?ulves et à leur décomposition, le ramassage
est une solution à court terme. Différentes techniques de ramassage ont été envisagées afin de
pouvoir récolter aussi bien les algues échouées sur la zone intertidale, que les algues amassées dans
les faibles épaisseurs d?eau (formant un rideau), ou bien les algues subtidales. Toutefois, ces
techniques ne sont généralement pas sans impact négatif pour l?environnement. Le prélèvement de
sable, la dégradation des habitats terrestres et marins et les mortalités d?organismes engendrés par
les engins de collecte sont les principaux impacts recensés à ce jour. Le ramassage des algues en
outre ne doit pas devenir systématique et total, étant donné le rôle important des laisses de mer
pour les écosystèmes littoraux (stabilisation et réenrichissement des cordons dunaires).
Bien que certains aspects du ramassage soient négatifs, il peut néanmoins permettre de
diminuer les odeurs et de redonner aux plages leur fonction récréative. Selon la période de l?année
et l?intensité auxquelles est effectué le ramassage, celui-ci peut limiter le développement algal (EU
Life algae, 2001). Un ramassage effectué en fin de saison pourrait en effet permettre de réduire le
stock algal hivernal. La marée verte de l?année suivante se reformerait alors à partir d?un stock plus
bas, ce qui induirait un retard de la marée verte en début de saison. Le ramassage permet également
d?extraire une partie des nutriments du système. En effet, les algues se décomposant sur place
réalimentent directement la masse d?eau et/ou le sédiment en éléments nutritifs.
Concernant le secteur d?étude, le ramassage se fait essentiellement sur la zone intertidale.
Les zones d?échouages sont souvent difficiles d?accès pour les engins de ramassage. Les marées
vertes étant essentiellement d?arrachage et présentant peu ou pas de phase de mise en rideau, un
ramassage anticipé semble difficilement envisageable. Du fait des spécificités de ces proliférations,
un ramassage des stocks résiduels pour limiter les reconductions ne semble pas pertinent.
4.1. Axe préventif
Comme développé au cours du rapport de la mission A notamment, les apports en
nutriments, en particulier en éléments azotés et phosphatés induisent une surproduction algale. La
prévention du risque de développement de marées vertes passe donc par l?évaluation de la
sensibilité d?un site aux apports en nutriments. La compilation des stratégies existantes et des
expériences des gestionnaires a permis d?établir un arbre de décision (Figure 24) permettant aux
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gestionnaires d?engager des mesures de restauration ou de préservation selon que le site soit touché
ou non par un problème d?eutrophisation.
Suivi et ré-évaluation
périodique
P1
Projection des
futurs apports et
impact sur la
masse d?eau
P2
Identifier la
stratégie la plus
efficace en
prenant en compte
les apports
P3
Mise en oeuvre et
suivi
Sensibilité vis-à -
vis d?un
enrichissement
en nutriments ?
La masse d?eau
répond-elle aux
critères de bon
état ?
R1
Définir des objectifs
de restauration de la
masse d?eau
R2
Estimer les apports
existants et établir le
bilan des nutriments
et de la qualité de
l?eau
R3
Déterminer les
apports en
nutriments et les
impacts sur la masse
d?eau
R4
Déterminer les
réductions d?apports
nécessaires pour
atteindre les objectifs
R5
Mise en oeuvre d?une
stratégie efficace de
réduction
R6
Suivi des résultats
Amélioration
satisfaisante en
regard des objectifs
?
Poursuite de la
stratégie de gestion
Etape initiale
Préservation Restauration
OUI
OUI
OUI
NON
NON
NON
Suivi et ré-évaluation
périodique
P1
Projection des
futurs apports et
impact sur la
masse d?eau
P2
Identifier la
stratégie la plus
efficace en
prenant en compte
les apports
P3
Mise en oeuvre et
suivi
Sensibilité vis-à -
vis d?un
enrichissement
en nutriments ?
La masse d?eau
répond-elle aux
critères de bon
état ?
R1
Définir des objectifs
de restauration de la
masse d?eau
R2
Estimer les apports
existants et établir le
bilan des nutriments
et de la qualité de
l?eau
R3
Déterminer les
apports en
nutriments et les
impacts sur la masse
d?eau
R4
Déterminer les
réductions d?apports
nécessaires pour
atteindre les objectifs
R5
Mise en oeuvre d?une
stratégie efficace de
réduction
R6
Suivi des résultats
Amélioration
satisfaisante en
regard des objectifs
?
Poursuite de la
stratégie de gestion
Etape initiale
Préservation Restauration
OUI
OUI
OUI
NON
NON
NON
Figure 24. Arbre de décision pour établir et mettre en place une stratégie de gestion des apports en
nutriments pour un site donné (modifié de CCMCE, 2000)
Lorsque des actions de restauration de la qualité de la masse d?eau sont à entreprendre, il est
important de définir quelle est la pression visée. Ainsi, concernant les développements massifs de
macroalgues vertes, deux éléments sont potentiellement impliqués comme vu précédemment :
l?azote et le phosphore. Parmi ces éléments, il est nécessaire d?effectuer la « ?distinction entre facteurs
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limitants ? ceux qui, à un moment et en un lieu donné, limitent le plus la croissance algale ? et facteurs de contrôle ?
ceux qui peuvent effectivement être maitrisés pour limiter les proliférations ». Différentes études montrent qu?en
milieu marin côtier, l?azote est l?élément principal limitant la croissance des ulves. Larned (1998) a
suivi la croissance d?Ulva fasciata en milieu contrôlé en ajoutant selon les cas, seulement de l?azote,
seulement du phosphore, ou bien les deux éléments simultanément (Figure 25). Les résultats ont
montré qu?Ulva fasciata en milieu enrichi en azote avait une croissance équivalente à celle obtenue
dans un milieu enrichi en azote et en phosphore. A l?inverse, le seul enrichissement du milieu en
phosphore n?a aucun effet sur la croissance algale.
Figure 25. Taux de croissance spécifique d?Ulva fasciata en environnement contrôlé (C=témoin, pas d?apport
en nutriments ; P = apport de phosphore ; N = apport d?azote ; N+P= apport d?azote et de phosphore)
(modifié d?après Larned (1998)).
A l?échelle de l?écosystème, le suivi à long terme des nutriments dans la baie de Laholm en Suède
(Figure 26) a montré que les premiers signes d?eutrophisation se sont déclarés dans les années 70,
avec des apports en azote et en phosphore ayant doublé par rapport aux années 50. Dans les
années 70, la réduction des apports phosphorés a été initiée, ceux-ci retrouvant progressivement un
niveau équivalent à celui des années 50. A l?inverse, les apports en azote n?ont cessé d?augmenter au
cours du temps atteignant des valeurs 6 fois supérieures à celles des années 50. Avec cette
augmentation, les signes d?une eutrophisation avérée ont été observés avec notamment le
développement d?algues vertes filamenteuses suivis par des blooms exceptionnels de plancton. Ce
suivi confirme donc que les producteurs primaires peuvent se développer en dépit d?une
diminution d?apports phosphorés.
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Figure 26 : Evolution des nutriments et des producteurs primaires dans la baie de Laholm, Suède (modifié
d?après Rosenberg et al., 1990)
En Bretagne (cf. rapport mission A), une corrélation entre les flux azotés et l?importance des marées
vertes a également été mise en évidence à travers les programmes de suivis CIMAV et DCE menés
par le CEVA. Pour cette corrélation, sont considérés les flux azotés de mai à août en lien avec les
surfaces algales cumulées d?août et de septembre (les surfaces algales plus tôt dans la saison
dépendant des conditions hivernales et du stock résiduel de l?année précédente). Cette approche
s?explique par le fonctionnement même des marées vertes. En hiver, en dépit de flux importants en
azote, la croissance des algues est inhibée par des températures froides et une faible photopériode.
Au début du printemps, les jours devenant plus longs, l?inhibition par la lumière est levée. Les
températures restent néanmoins généralement suffisamment froides pour limiter la croissance des
ulves. Dès la fin du printemps, les conditions de lumière et de température deviennent favorables.
Les producteurs primaires se développent alors massivement (phytoplancton et macroalgues
opportunistes) consommant les nutriments présents dans la masse d?eau. La biomasse algale
devient alors maximale au cours de l?été et évolue dans un milieu appauvri en nutriments, ceux-ci
étant consommés et les apports par les rivières étant plus faibles en été (moins de précipitations) ne
permettant plus, généralement, de compenser la demande biologique.
Néanmoins, certains sites ont des apports azotés tels, que la croissance n?est plus limitée par
l?azote en été. Dans ce cas de figure, c?est la quantité d?algue elle-même qui devient le facteur
limitant l?expansion de la marée verte, par effet d?auto-ombrage (la densité algale par m² étant
importante, seules les algues en surface captent suffisamment de lumière).
En automne, les précipitations et les flux azotés remontent, mais la photopériode diminue Ã
nouveau, limitant ainsi la croissance des ulves en arrière-saison. Cette saisonnalité des facteurs
limitants est présentée Figure 27. Les surfaces algales présentes sur les plages en août-
septembre sont donc contrôlées par les niveaux des apports azotés de mai-août, période
durant laquelle les autres paramètres environnementaux sont favorables aux proliférations.
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Figure 27 : Cycle saisonnier des facteurs limitants de la marée verte (d?après CEVA dans inf?ODE, 1999)
Un indicateur permet d?établir l?élément limitant la croissance algale entre le phosphore et l?azote :
la mesure de la teneur de ces deux paramètres dans les algues (aussi appelée quota interne). Des
expérimentations en laboratoire ont permis de fixer les teneurs à partir desquelles, pour chaque
élément, la croissance algale est réduite (ce seuil est appelé quota critique et est noté Q1) jusqu?à être
nulle (ce seuil est appelé quota de subsistance et est noté Q0). Pour l?azote, le quota critique est de 2
% de matière sèche (MS) et le quota de subsistance est de 1 % de MS. Pour le phosphore ces
valeurs sont de 0.125 % de MS et de 0.05 % de MS, respectivement. L?évolution de la teneur en
nutriments dans les algues dépend de deux facteurs : l?environnement nutritionnel dans lequel
évoluent les algues et la croissance des algues. Une algue évoluant dans un milieu nutritionnel
enrichi mais dont la croissance est limitée par ailleurs par un autre paramètre tel que la lumière aura
des quotas internes élevés. A l?inverse, une algue pour laquelle les conditions optimales de
croissance sont réunies (lumière, température?) épuisera son quota du fait de sa forte croissance,
excepté dans des milieux saturés en nutriments, tellement riches qu?ils satisfassent entièrement la
demande biologique.
Les quotas internes mesurés sur certains sites du secteur d?étude en 2012 par le CEVA dans le
cadre du Réseau de Contrôle opérationnel (RCO Pays de Loire-Ré et programme CIMAV)
montrent différentes situations :
? Les algues récoltées dans la Baie de Pont-Mahé ont montré qu?elles étaient susceptibles
d?être limitées par l?azote en période estivale (Figure 28). La limitation n?est cependant pas
très marquée et est de très courte durée. Le développement algal ayant été restreint sur cette
baie en 2012, il semble que d?autres facteurs aient limité la croissance des algues sur ce site.
La Vilaine étant à proximité de ce site, il semble probable que la turbidité, liée au panache
de la Vilaine, puisse limiter la croissance des algues sur ce secteur.
? L?évolution des quotas internes en azote et en phosphore des algues de la Baie de la Baule
montre qu?elles trouvent suffisamment de nutriments dans leur environnement (Figure 29).
Comme pour la Baie de Pont-Mahé, le développement algal n?est pas très important sur ce
site qui est directement sous influence de la Loire et de ses panaches turbides.
? La croissance des ulves est co-limitée par l'azote et le phosphore à Noirmoutier (Figure 30)
ainsi qu'à l'Ile de Ré (Figure 31). Le développement algal est important sur ces sites. Les
teneurs en azote et en phosphore sont donc consommées par la croissance algale intense
durant la période favorable (de mai à septembre). La limitation du phosphore, généralement
peu présente du fait du flux sédimentaire de phosphore (Kamer et al., 2004), est dans ce cas
très marquée. Dans ce secteur, les algues effectuent l?essentiel de leur croissance fixée au
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substrat rocheux. Les apports de phosphore sédimentaire sont donc plus faibles que pour
des algues en contact direct avec du sédiment meuble (sable ou vase) (Magalhaes et al.,
2003).
Figure 28 : Evolution saisonnière des quotas azotés et phosphorés des ulves à Pen Bé ? Baie de Pont Mahé
en 2012. Le quota en azote (N) se réfère à l?ordonnée de gauche et le quota en phosphore (P) à l?ordonnée de
droite. Les seuils des quotas critiques (Q1) et de subsistance (Q0) pour chaque élément (N et P) sont
indiqués par une ligne épaisse horizontale. Ainsi, pour l?azote, Q1 = 2 % de la Matière Sèche (MS) et Q0 = 1 %
MS. Pour le phosphore, Q1 = 0.13 % MS et Q0 = 0.05 % MS (Source : CEVA)
Figure 29 : Evolution saisonnière des quotas azotés et phosphorés des ulves en Baie de la Baule/Le
Pouliguen ? Anse de Toulin en 2012. Le quota en azote (N) se réfère à l?ordonnée de gauche et le quota en
phosphore (P) à l?ordonnée de droite. Les seuils des quotas critiques (Q1) et de subsistance (Q0) pour
chaque élément (N et P) sont indiqués par une ligne épaisse horizontale. Ainsi, pour l?azote, Q1 = 2 % de la
Matière Sèche (MS) et Q0 = 1 % MS. Pour le phosphore, Q1 = 0.13 % MS et Q0 = 0.05 % MS (Source : CEVA)
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Figure 30 : Evolution saisonnière des quotas azotés et phosphorés des ulves à Noirmoutier- L?Epine ? Port
Morin en 2012. Le quota en azote (N) se réfère à l?ordonnée de gauche et le quota en phosphore (P) Ã
l?ordonnée de droite. Les seuils des quotas critiques (Q1) et de subsistance (Q0) pour chaque élément (N et
P) sont indiqués par une ligne épaisse horizontale. Ainsi, pour l?azote, Q1 = 2 % de la Matière Sèche (MS) et
Q0 = 1 % MS. Pour le phosphore, Q1 = 0.13 % MS et Q0 = 0.05 % MS (Source : CEVA)
Figure 31 : Evolution saisonnière des quotas azotés et phosphorés des ulves à Saint-Martin-de-Ré ? rempart
du Vert Clos en 2012. Le quota en azote (N) se réfère à l?ordonnée de gauche et le quota en phosphore (P) Ã
l?ordonnée de droite. Les seuils des quotas critiques (Q1) et de subsistance (Q0) pour chaque élément (N et
P) sont indiqués par une ligne épaisse horizontale. Ainsi, pour l?azote, Q1 = 2 % de la Matière Sèche (MS) et
Q0 = 1 % MS. Pour le phosphore, Q1 = 0.13 % MS et Q0 = 0.05 % MS (Source : CEVA)
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Même si le phosphore est un élément pouvant limiter la croissance algale dans certaines situations,
il ne constitue pas pour autant systématiquement un facteur de contrôle. En effet, l?origine du
phosphore étant essentiellement sédimentaire, le contrôle de ce flux n?est pas envisageable à court
terme. Cela ne justifie pas pour autant des apports non contrôlés de phosphore dans le milieu, des
politiques de gestion simultanée des deux éléments (azote et phosphore) étant généralement
recommandées (Howarth et al., 2011).
Le plan de lutte contre les algues vertes établi pour la Bretagne (Dalmas et al., 2010) oriente les
efforts en faveur de la réduction des apports azotés. Différentes approches peuvent être envisagées
dont une amélioration des pratiques agricoles passant par l?assolement et la gestion des intrants
dans le sol. Une réhabilitation des marais côtiers et des zones humides peut également être
envisagée, la forte activité dénitrifiante s?y déroulant permettant d?extraire de l?azote des milieux
aquatiques vers l?atmosphère sous forme de N2 (Piriou et al., 1999).
De façon à établir des objectifs de qualité d?eau en adéquation avec les effets attendus, la
modélisation est l?approche la plus utilisée. Le principe repose sur la reproduction du déroulement
de la marée verte pour une année donnée. Les mesures réelles sont ensuite confrontées au modèle
permettant de le calibrer. La calibration faite, les apports azotés sont abattus virtuellement de façon
à en modéliser les effets.
4.2. Axe prédictif
La présente étude n?a pas vocation à définir les conditions opérationnelles de mise en place
d?un outil prédictif des échouages d?algues vertes mais doit analyser la faisabilité, au niveau du
secteur géographique concerné par l?étude, de créer un tel dispositif.
Des données acquises à long terme sur une zone d?étude permettent une meilleure connaissance du
phénomène d?échouage notamment en termes de conditions favorables aux échouages et de zones
préférentielles d?échouages.
Sur les zones du secteur d?étude touchées par des marées vertes d?arrachage, un suivi resserré des
échouages permettrait de cibler les conditions de vents favorables à l?arrachage et aux échouages
d?algues sur l?estran. En outre, l?arrachage des algues ne peut se faire que si celles-ci sont de taille
suffisante. Ainsi un modèle simple de croissance algale couplé aux prévisions météorologiques
pourrait permettre la prévision d?un degré de risque d?échouage d?algues. L?avantage d?un tel outil
est, entre autre, de pouvoir mobiliser des moyens de ramassage adaptés au mieux à la situation
attendue et ce de façon anticipée. L?élaboration d?un modèle simple de prévision des échouages a
été initiée par le CEVA sur le site de la baie de Lannion. Il a notamment permis de mettre en
évidence les conditions de vents favorables aux échouages. Néanmoins, les données précises de
ramassage (jour et lieux) sont encore trop peu nombreuses pour avoir une représentation statistique
de toutes les conditions météorologiques possibles. En outre, ce type de modèle est basé sur des
données de ramassage qui nécessiteraient une méthodologie d?acquisition standard et simple
d?application de façon à ce que le jeu de données issu des différentes communes soit homogène et
contienne l?ensemble des informations nécessaires pouvant alimenter un modèle de prévision des
risques d?échouages.
L?élaboration de modèles plus complexes et prenants en compte les principaux facteurs physiques
et biologiques influençant la croissance des algues vertes permet d?établir l?évolution de la quantité
d?algues vertes échouées en fonction des réductions des apports en nutriments simulée
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numériquement. Ce type de modèle est développé par le CEVA en collaboration avec IFREMER
et a notamment permis de fixer des objectifs de réduction des apports en nitrates sur les grandes
baies bretonnes les plus touchées par les marées vertes.
Une longue série de données d?échouages permet également d?établir une cartographie des zones
fréquemment touchées par des échouages et potentiellement à risque d?un point de vue sanitaire et
environnemental. En effet, les ulves en décomposition dégagent du sulfure d?hydrogène toxique
pour les hommes et les animaux (Chrisafis, 2009 ; Samuel, 2011). En outre, les dépôts algaux
massifs sur la zone intertidale entraînent une anoxie des sédiments, une perturbation des autres
communautés présentes (herbiers, invertébrés) entraînant souvent une perte de la biodiversité
(Worm et al., 1999 ; Wharfe, 1977 ; Wang et al., 2011).
Enfin, en se basant sur les connaissances écologiques des successions des différentes communautés
algales, il est possible de prévoir l?évolution de la composition algale des futurs échouages. Ainsi,
les travaux de Schramm (1996) exposent l?importance des différentes communautés algales (algues
pérennes, épiphytes opportunistes, macroalgues opportunistes libres, phytoplancton) en fonction
du degré d?eutrophisation (Figure 32). La phase III correspond à la phase d?eutrophisation pour
laquelle les macroalgues opportunistes libres sont prépondérantes. Un retour à un degré
d?eutrophisation moindre devrait permettre d?évoluer vers un écosystème à nouveau dominé par les
espèces pérennes, en particulier sur des secteurs touchés par les marées vertes d?arrachage sur
lesquels les algues vertes opportunistes sont en compétition avec les algues pérennes pour le
substrat. Pour le secteur d?étude, les quantités d?algues échouées pourraient, sur certains secteurs,
rester comparables, un changement significatif devrait néanmoins être observable au niveau de la
composition algale des échouages avec une majorité d?algues brunes.
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Figure 32 : Représentation schématique des changements de dominance des producteurs primaires (A) des
paramètres physico-chimiques (B) et de la structure et du fonctionnement d?un écosystème (C) au cours des
phases d?accroissement du degré d?eutrophisation (modifié à partir de Schramm, 1996)
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Plusieurs actions peuvent être menées en parallèle pour gérer la prolifération des
algues vertes : les actions préventives et les actions prédictives.
Actions préventives à moyen/long terme : réduction des apports en éléments
nutritifs.
Un milieu enrichi en nutriments favorise le développement des algues vertes. Un
effort de réduction des apports d?origine anthropique, plus particulièrement des
apports azotés, permettra à terme de réduire les capacités de croissance des algues
vertes durant la saison estivale.
Actions prédictives permettant la mise en place de politiques à court terme :
anticipation des événements d?échouage.
De façon à gérer au mieux les événements d?échouage massif, des modèles simples
de prédiction peuvent être développés en tenant compte des conditions
climatiques et du degré de colonisation des algues vertes sur les platiers
rocheux.
Facteurs de contrôle de la prolifération des algues vertes
Actions prédictives permettant la mise en place de politiques à long terme :
détermination des objectifs de réductions des nutriments à atteindre aux
exutoires en mer.
Pour mettre en place des politiques de réduction des apports en nutriments au
littoral en cohérence avec les objectifs de diminution des biomasses d?algues vertes
échouées, une modélisation plus complexe couplant les paramètres physiques et
les paramètres biologique du milieu est nécessaire. Cette modélisation a été
réalisée dans la présente étude et est présentée dans les chapitres suivants.
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5. Scénarios de réduction des marées vertes sur le secteur d?étude
5.1. Utilisation de la modélisation numérique
5.1.1. Description sommaire de l?outil de modélisation
Le modèle ECO-MARS3D, développé par Ifremer a été utilisé dans cette étude. Il repose
sur le couplage du modèle hydrodynamique MARS (Lazure et Dumas, 2008) avec un modèle
biologique simulant la croissance et la production du phytoplancton et des ulves. Ce dernier rentre
dans la catégorie des modèles d?écosystème couplé physique-biologie et appartient à la classe de
modèle de type NPZD pour Nutriments, Phytoplancton, Zooplancton, Détritus. Le module de
croissance phytoplanctonique est celui décrit dans Ménesguen (2006). Une action spécifique de
couplage du module Ulve extrait du modèle MARS3D-Ulves (Perrot, 2014) au modèle biochimique
ECO-MARS3D a par ailleurs été engagée.
Le principe général de fonctionnement du modèle ECO-MARS3D est le suivant : le modèle
hydrodynamique calcule en chacune des mailles et à chaque pas de temps (variable selon la taille de
maille et de l?ordre de quelques dizaines de secondes pour cette étude) l?évolution des hauteurs
d?eau, des champs de courants, de température, de salinité ainsi que la dispersion en mer des
apports des différents contributeurs. En parallèle, le modèle d?écosystème calcule l?évolution des
variables d?état reliées entre elles par les processus chimiques et biologiques. Au total, ce sont 17
variables d?état qui ont été retenues :
? les nitrates (NO3),
? l?ammonium (NH4),
? le phosphore sous sa forme dissoute (PO4) et adsorbée,
? l?azote, le phosphore et la silice (Si) sous leur forme détritique dans l?eau,
? l?azote des diatomées, des dinoflagellés et du nanopicoplancton pour le phytoplancton,
? l?azote du mesozooplancton et du microzooplancton pour le zooplancton,
? l?azote et le phosphore des ulves en dépôt,
? la biomasse des ulves en dépôt,
? la matière en suspension.
La Figure 33 présente les interactions entre ces différentes variables d?état pour le phytoplancton
uniquement (compartiment Ulves non présenté).
Un apport en sels nutritifs par le sédiment en N-NH4 et P-PO4 dissous a été prescrit sur les zones
vaseuses reconnues comme étant des secteurs où la contribution du sédiment à l?enrichissement en
sels nutritifs de la colonne d?eau peut s?avérer significative. Le repérage des zones vaseuses a été
effectué au moyen de la carte Ifremer d?habitats physiques des fonds marins en France
métropolitaine basée sur la classification EUNIS.
L?exploitation du modèle par le CEVA est strictement annuelle. La simulation des processus
biologiques (ulves et phytoplancton) se limite à la période mars - septembre et ne prétend donc pas
reproduire les effets pluriannuels attendus des réductions de flux de nutriments sur plusieurs
années.
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Figure 33 : Schéma conceptuel du modèle biogéochimique implanté dans ECO-MARS3D
(Extrait de Huret, 2009)
5.1.2. Données utilisées
Les données utilisées pour forcer le modèle ECO-MARS3D sont les suivantes :
? Données de flux (débit et concentrations en nitrate, ammonium, phosphates dissous,
silicate, matière en suspension, phosphore particulaire et azote organique) aux différents
exutoires (cours d?eau et station d?épuration). Ces données ont été constituées dans le
cadre des missions MB1 et MB4. Le modèle général de rang 0 qui regroupe uniquement
les principaux apports compte au total 48 exutoires. Le modèle de rang 1 « Loire-
Vilaine » totalise 156 sources contre 53 sources pour le modèle « Sables d?Olonne ? Ile
de Ré »,
? Données satellitaires issues des satellites MERIS et MODIS pour les matières en
suspension (MES). Ces données ont permis de constituer un forçage journalier pour les
modèles de rang 0 et 1,
? Données aux limites marines pour le modèle général de rang 0. Dans un contexte d?étude
sur l?eutrophisation, une attention particulière sur les teneurs en sels nutritifs aux limites
marines ouest et sud du modèle de rang 0 a été accordée. La limite marine constituée pour
les besoins des missions MB2 et MC est basée sur une compilation des données de
mesures disponibles entre 2000 et 2012 du réseau SOMLIT (Service d?Observation en Milieu
Littoral, INSU-CNRS, Roscoff?) à la bouée marine Astan. La mission MC ayant fait
apparaitre une contribution importante de la limite marine dans les résultats, le signal de
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forçage injecté aux limites marines a été retravaillée pour les besoins de la mission MC4bis
sur la base de données climatologiques fournies par Ifremer (Sourisseau et al., 2011),
? Données de relargage sédimentaire. Pour l?ammonium, le flux sédimentaire est dirigé
systématiquement vers la colonne d?eau et augmente progressivement au cours du mois
d?août. Le flux sédimentaire en phosphore dissous varie en fonction de la concentration du
milieu en P-PO4,
? Données météo France issues du modèle ARPEGE à raison d?une donnée toutes les 6
heures (vent, température de l?air, pression atmosphérique, humidité, nébulosité).
5.1.3. Validation sur 2009 et 2012 des modèles de rang 1 « Loire-vilaine » et
« Sables d?Olonne-Ile de Ré »
Le choix des années simulées 2009 et 2012 tient compte de plusieurs facteurs. L?année
2009 retenue pour la calibration/validation et les scénarii de réduction des flux de
nutriment présente les avantages suivants :
? Année assez récente
? Hydraulicité moyenne de mai à septembre : Vilaine ? 0.95 ; Loire ? 0.68 ; Charente ?
0.60
? Trois stations extraites de la base Quadrige2 pour la comparaison mesures/modèle des sels
nutritifs
? Données de forçage disponibles (météorologique, flux des rivières, données satellites ?)
L?année 2012 choisie pour la calibration/validation a été retenue pour permettre la validation du
modèle Ulves car il s?agit de la seule année où des données de quotas en azote et phosphore ont
été mesurées. Son hydraulicité moyenne de mai à septembre est la suivante : Vilaine ? 1.23 ; Loire
? 0.92 ; Charente ? 1.13. Il est intéressant d?observer qu?à l?échelle de la zone d?étude, le choix de
l?année simulée sur la seule base du régime hydraulique est délicat du fait de différences marquées
entre les grands apports. L?année 2009 peut être qualifiée de moyenne pour la Vilaine et sèche
pour la Loire, tandis que 2012 apparaît pour la Vilaine comme une année humide et moyenne pour
la Loire. Toutefois, l?analyse de l?hydraulicité fournit des enseignements pertinents permettant de
caractériser de manière globale le régime hydraulique des années retenues.
A ? Validation des modèles hydrodynamiques
La validation des deux modèles hydrodynamiques de rang 1 a consisté à comparer les
hauteurs d?eau calculées par le modèle avec celles prédites par les données de mesures disponibles
et/ou par le fichier CST_FRANCE du SHOM (Service Hydrographique et Océanographique de la
Marine) qui fournit les amplitudes et les phases des 115 premières harmoniques de marée. Les
résultats ont été obtenus sans vent et sans variation de la pression atmosphérique.
Pour le modèle « Loire-Vilaine », sur l?ensemble des cycles de marée des mois d?août 2009 et
d?août 2012 et pour les deux points fixes testés, le déphasage maximum est de l?ordre de 30
minutes et l?écart maximum sur le marnage d?environ à 20 %. Concernant le modèle « Sables-
d?Olonne ? Ile de Ré », on relève un déphasage maximum durant la phase de morte-eau de
l?ordre de 40 minutes associé à un écart maximum sur le marnage inférieur à 15 %.
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Pour les courants de marée et en l?absence de données de mesures, la validation a consisté Ã
comparer des roses de courants issues du modèle avec les cartes marines du SHOM pour un
coefficient de marée de 95 et 45 sans vent. D?une manière générale pour les deux modèles de rang
1, on relève une bonne adéquation entre le modèle et les cartes du SHOM. Toutefois, la donnée
SHOM utilisée pour valider les courants de marée manque de précision (difficulté à géo-localiser
précisément le point fixe SHOM pour le comparer avec le modèle; donnée SHOM fournie en
noeud avec une faible précision à 10-1 près) et ne peut se substituer à une véritable campagne de
mesures au moyen par exemple d?une sonde ADCP. Au vu des objectifs de cette étude orientée
vers la modélisation de la production primaire et des coûts d?acquisition et de post-traitement de
données ADCP, les résultats de comparaison entre les données SHOM et la bouée MOLIT
Vilaine avec le modèle permettent de conclure sur un fonctionnement correct du modèle sur le
plan de l?hydrodynamisme.
B ? Validation des modèles biochimiques
Pour les variables physiques température et salinité, la validation des modèles de rang 1 a
consisté à quantifier statistiquement l?ajustement des données simulées par rapport aux données
observées en utilisant la méthode proposée par Taylor (Taylor, 2001).
Concernant les variables chlorophylle a et matières en suspension (MES), la validation a
consisté à représenter sous la forme de scatterplots les données observées par satellite avec les
résultats du modèle en moyennant les résultats sur la période productive des ulves de mai Ã
septembre.
Pour les variables liées aux sels nutritifs (nitrate, ammonium, phosphore dissous, silicate) et les
quotas en azote et phosphore des ulves, la faible fréquence d?échantillonnage des données de
mesures disponibles n?a pas permis d?évaluer d?un point de vue statistique les écarts entre modèle
et mesures. L?évaluation de la qualité de l?ajustement entre modèle et mesures repose par
conséquent sur une comparaison visuelle des graphiques superposant les données simulées avec
celles mesurées. On précise que seule l?année 2012 a permis la comparaison des mesures de quotas
en azote et phosphore acquis par le Ceva avec les données simulées. La biomasse totale produite
par le modèle n?a pu faire l?objet d?une validation étant donné l?absence de données mesurées.
Les données de mesures utilisées proviennent de différents organismes :
1. Données extraites de la base Ifremer Quadrige² qui regroupe principalement les mesures
issues des réseaux REPHY (réseau de surveillance du phytoplancton et des phycotoxines)
géré par Ifremer et REPOM (réseau national de suivi des ports maritimes) géré par les
DDTM pour le compte du ministère de l'écologie,
2. Données issues des suivis réalisés par les Directions Départementales des Territoires et de
la Mer (DDTM 44, 56 et 17),
3. Données Ifremer provenant de la station de mesure MOLIT (Mer Ouverte LITtorale)
située en baie de Vilaine,
4. Données d?observation satellites Ifremer,
5. Données de mesure du Ceva des quotas en azote et en phosphore des ulves,
6. Données du GIP (Groupement d?Intérêt Public) Loire-Estuaire.
La validation des modèles de rang 1 « Loire-Vilaine » et « Sables d?Olonne-Ile de Ré » met en
évidence un bon ajustement de la température par rapport aux mesures. Le biais moyen estimé
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par rapport à l?écart type des mesures entre les données simulées et observées est de 0.24 °C pour
le modèle « Loire-Vilaine » et autour de 0.5 °C pour le modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré ».
Concernant la salinité pour le modèle « Loire-Vilaine », les statistiques sont moins bonnes que
pour la température en particulier à la station de Donges située sur la Loire et soumise à de forts
régimes de dessalure. Sur l?ensemble des évaluations, le coefficient de corrélation moyen (R) est de
0.72 pour un biais normalisé de l?ordre de 1 PSU (0.54 PSU sans la station de Donges). De même
pour le modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré », les statistiques obtenues, tout en étant moins
bonnes que pour la température, sont correctes en regard des objectifs visés dans cette étude.
Pour les deux modèles de rang 1, la validation au moyen de méthodes statistiques pour les sels
nutritifs (nitrate, ammonium, phosphore et silicates) n?a pu être opérée en raison du trop faible
nombre d?échantillons mesurés pour une station donnée.
Toutefois, pour le modèle de rang 1 « Loire-Vilaine » pour les années simulées 2009 et 2012, les
ordres de grandeur et l?évolution saisonnière des teneurs simulées s?avèrent cohérents par rapport
aux données mesurées au niveau des différentes stations marines et estuariennes. S?agissant des
deux principales sources de nutriments, les évolutions simulées des teneurs en sels nutritifs sur la
Vilaine à la station DDTM 56 « 56V090 » et sur la Loire aux stations DDTM 44 de Paimboeuf et
de Cordemais sont globalement conformes aux données mesurées. Le modèle surestime toutefois
les teneurs observées en ammonium sur la Loire. Cet écart est peut être lié à une intense
reminéralisation au sein du bouchon vaseux et à une consommation d?une partie de l?ammonium
par le phytoplancton d?eau douce.
Concernant le modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré », aucune donnée de mesure en sels nutritifs
au sein de la banque de donnée Quadrige2 n?a pu être utilisée pour les années 2009 et 2012. Seules
des données de mesure issues des réseaux de surveillance de la DDTM 17 ont pu être exploitées
mais les comparaisons ont été délicates étant donné qu?il n?existait en général que deux mesures
annuelles sur la période productive pour chacune des stations et cela avec une faible précision de
mesures pour les sels nutritifs. Cependant, ces comparaisons ont permis de s?assurer que le modèle
reproduit correctement les ordres de grandeurs mesurés en particulier pour les stations
estuariennes proches du point de forçage de la Sèvre Niortaise et du canal de Maubec au niveau de
la Rochelle.
Pour la chlorophylle a, l?analyse des teneurs simulées avec les mesures issues de la base Quadrige²
sur l?année 2009 (6 stations) et 2012 (5 stations) montre que le modèle de rang 1 « Loire-Vilaine »
reproduit les évolutions saisonnières en sous-estimant néanmoins les niveaux de bloom en
particulier en baie de Vilaine. De plus, le modèle ne parvient pas à reproduire le bloom précoce de
début mars ce qui toutefois impacte peu la qualité générale des résultats obtenus au vu des teneurs
importantes en sels nutritifs présentes à cette saison dans la colonne d?eau. L?analyse comparée
pour la couche de surface de la moyenne de mai à septembre des données simulées et observées
par satellite pour la chlorophylle a montre selon les secteurs des écarts plus ou moins importants
dans la spatialisation du bloom et son intensité moyenne. A l?échelle de la zone d?étude « Loire-
Vilaine », le coefficient de corrélation entre les données simulées et estimées par satellite sur la
période de mai à septembre est de 0.42 sur 2009 et 0.40 en 2012. Pour le modèle de rang 1
« Sables d?Olonne-Ile de Ré », le modèle surestime assez nettement par rapport aux données
issues des observations satellites la production phytoplanctonique au sein de l?anse d?Aiguillon. A
l?échelle de la zone d?étude « Sables d?Olonne-Ile de Ré », le coefficient de corrélation entre les
données simulées et estimées par satellite sur la période de mai à septembre est de 0.56 sur 2009 et
0.47 en 2012.
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Concernant les matières en suspension (M.E.S), un bon accord entre les mesures satellites et le
modèle pour la couche de surface est observé pour les deux modèles de rang 1 sur la base de la
moyenne établie de mai à septembre 2009 et 2012.
La validation du modèle Ulves a consisté à comparer les mesures de quotas en azote et
phosphore effectuées en 2012 avec les données simulées. Le modèle de rang 1 « Loire-Vilaine »
reproduit correctement l?allure générale et les niveaux des quotas sur les 11 sites retenus (Penvins,
Mine d?Or, Le Croisic, La Baule, Pen Bé, Piriac-sur-Mer, Mesquer, Prefailles-sur-Mer,
Noirmoutier-Epine, Noirmoutier-Vieil et Noirmoutier-Guérinière). La qualité des ajustements
entre les mesures et le modèle varie toutefois d?un site à l?autre. Concernant le modèle « Sables
d?Olonne-Ile de Ré », sur les 4 sites disposant de mesures en 2012 (La Tranche-Sur-Mer, Les-
Portes-en-Ré, Saint-Martin-de-Ré et La-Flotte-en-Ré), l?amplitude et l?évolution saisonnière des
quotas simulés en azote et phosphore sont cohérentes par rapport aux mesures. On note toutefois
une surestimation par le modèle du quota en phosphore sur les sites des Portes-en-Ré et de La-
Flotte-en-Ré. Le décalage géographique entre les mesures basées sur des ulves d?échouages et les
pixels en ulves du modèle retenus pour les besoins de comparaison peut être à l?origine de l?écart
entre mesures et modèle.
5.1.4. Scénarios testés
Les scénarios retenus dans le cadre des missions MC 1 et MC 2 sont présentés dans le
Tableau 3 et le Tableau 4. Il est rappelé que ces scénarios ont pour objectif d?évaluer l?abattement
que produirait une réduction des flux de nutriments sur la biomasse totale en algues vertes Ã
l?échelle du domaine de calcul et pour chacun des secteurs d?échouages décrit dans le Tableau 2.
Tableau 3 : Scénarios testés dans le cadre de la mission intermédiaire MC1.
Niveau de
réduction des
apports
Nitrates
Loire seule
Nitrates
Vilaine seule
Nitrates
Loire + Vilaine
Phosphore
dissous et
particulaire
Loire seule
15 % H1 H4 H7 H10
30 % H2 H5 H8 H11
60 % H3 H6 H9 H12
Tableau 4 : Scénarios testés dans le cadre de la mission intermédiaire MC2.
Niveau de
réduction des
apports
Nitrates
Tous les
contributeurs
Nitrates
Tous les
contributeurs
sauf la Loire
Nitrates
Tous les
contributeurs
sauf la Vilaine
Phosphore
dissous et
particulaire
Tous les
contributeurs
15 % H13 H16 H19 H22
30 % H14 H17 H20 H23
60 % H15 H18 H21 H24
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Le Tableau 5 présente les simulations complémentaires intitulées de H25 à H31 opérées dans le
cadre de la mission MC4bis. Il est rappelé que ces scenarii utilisent pour le forçage du modèle
général une nouvelle limite marine plus représentative que celle employée dans le cadre des
missions MC (cf. § 5.1.2).
Tableau 5 : Scenarii de réduction des teneurs pour la mission MC4 bis en utilisant la nouvelle limite marine
Référence du
scénario
Pourcentage de réduction des flux de nutriments Cours d?eau concerné
H25 - 15 % NO3 Tous les contributeurs
H26 - 30 % NO3 Tous les contributeurs
H27 - 60 % NO3 Tous les contributeurs
H28 - 30 % N (NO3, NH4, Norg) Tous les contributeurs
H29 - 30 % N et -30 % P Tous les contributeurs
H30 retard dans le début de la marée verte -
H31
- 15 % NO3 avec retard dans le début de
la marée verte
Tous les contributeurs
H32
- 30 % NO3 avec retard dans le début de
la marée verte
Tous les contributeurs
5.2. Résultats fournis par le modèle
5.2.1. Identification des principales sources de nutriments alimentant la
prolifération des algues vertes
A l?échelle du modèle « Loire-Vilaine », le traçage de l?origine de l?azote contenu dans les
ulves montre que la Loire (44 %) est la première source dans l?alimentation en azote dissous
des ulves sur la période productive de mai à septembre suivi de la Vilaine (32 %). Le traceur
« Autres Sources » regroupant les 154 autres sources terrigènes locales (rejets de stations
d'épuration et apports de petits cours d'eau côtiers) contribuent de manière équivalente à la limite
marine (autour de 10 %). Des différences marquées apparaissent en fonction du secteur
d?échouage considéré dont les emprises sont présentées sur la Figure 34. Ainsi, la contribution de
la Loire domine largement sur les secteurs 6 (centré sur Le Croisic), 7 (baie de Pouliguen incluant
La Baule) et 8 (île de Noirmoutier) tandis que la Vilaine apparaît comme la première source sur le
secteur 2 (centré sur Sarzeau), 3 (de Penvins à Loscolo) et 4 (centré sur Pen-Bé).
A l?échelle du modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré », la limite marine (60 %) apparaît
comme la première source dans l?alimentation en azote dissous des ulves sur la période
productive de mai à septembre. Avec 13.9 %, la Charente est la seconde source d?azote suivie de la
Gironde (11.2 %). La Loire, malgré son éloignement géographique, contribue à hauteur de 3.1 %
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en moyenne. Le traceur intitulé « Autres sources » regroupant les 44 autres sources terrigènes
contribue assez faiblement de mai à septembre (7.6 %) mais contribue significativement en début
de saison à l?échelle du mois de mai. Ce résultat doit être pris avec précaution s?agissant du début
de saison en raison de la montée lente de la somme des traceurs à 100 % qui ne semble a priori pas
atteint avant le mois de juin. De la même façon que pour le modèle « Loire-Vilaine », le sédiment
joue un rôle négligeable dans la fourniture en azote dissous des ulves (< 2%).
Les principaux facteurs permettant d?expliquer la participation importante de la limite marine au
contenu en azote des ulves par rapport aux principaux apports du secteur d?étude (Gironde,
Charente, Lay et Sèvre Niortaise) sont :
1. Une dilution importante des panaches d?azote dissous provenant de ces principaux cours
d?eau. En fin d?étude il a pu être établi que cette dilution des apports par les fleuves
(principalement Gironde, Charente et secondairement Loire et Vilaine) pouvait être
amplifiée du fait d?un biais de modélisation (transmission du signal nutritionnel de ces
fleuves entre rang 0 et 1 du modèle et atténuation du panache de la Gironde du fait de la
proximité de son estuaire avec la limite marine du rang 0).
2. Une surestimation des teneurs en sels nutritifs prescrites aux limites marines du modèle
général de rang 0 lesquelles se retrouvent ensuite pour l?essentiel dans le signal constitutif
des limites marines du modèle de rang 1. On rappelle que les teneurs prescrites aux
frontières ouvertes du rang 0 sont basées sur une moyenne pluriannuelle des données
issues de la bouée Astan située en Manche, les teneurs issues de PREVIMER n?ayant pas
été retenues du fait de leurs valeurs trop élevées pour l?azote (choix validé par l?IFREMER
et par le comité de pilotage de l?étude),
3. Des régimes de vent à l?échelle de la saison 2009 de développement des ulves orientés de
manière prédominante entre le secteur nord et ouest ce qui favorise la dispersion de leurs
eaux fluviales en direction du sud du domaine, soit en dehors des zones de dépôts en
ulves,
4. La présence du pertuis Breton et d?Antioche qui encadre l?ile de Ré et qui accentue la
dilution et l?expulsion vers le large des eaux fluviales des principaux apports.
L?association de ces facteurs ne permet pas a priori aux ulves de profiter majoritairement de ces
grands apports pour couvrir leur besoin nutritionnel. L?analyse de l?origine de l?azote contenu dans
les ulves souligne également l?insuffisance des seuls apports locaux dont le nombre est faible à la
différence du modèle « Loire-Vilaine » pour développer et soutenir la marée verte à l?échelle des
secteurs étudiés.
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Figure 34 : Secteurs d?échouages retenus dans la mission MB3
5.2.2. Mission MC : Scénarios de réduction des flux de nutriments
5.2.2.1. Modèle de rang 1 « Loire-Vilaine »
Sur la base du signal « large » constitué au moyen des mesures à la bouée Astan,
l?exploitation des scenarii portant sur la réduction des nitrates (cf. détails dans le rapport de la
mission MC) montrent, au mieux, un abattement de la biomasse totale en algues vertes de 36 %
par rapport à la situation de référence en prenant le scenario H18 (réduction de 60 % du nitrate sur
tous les contributeurs). Ce niveau d?abattement n?est a priori pas en mesure d?aboutir à une
réduction significative de la pression des échouages. Des différences marquées apparaissent
Emprise du modèle « Sable
d?Olonne-Ile de Ré »
Emprise du modèle
« Loire-Vilaine »
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logiquement en fonction du secteur d?échouage et du type de scenario considérés. Ainsi, les
secteurs 5 à 8 sont les plus sensibles à une réduction des apports de la Loire avec au maximum 36
% d?abattement de la biomasse en ulves pour le secteur 8 qui englobe l?île de Noirmoutier tandis
que les secteurs 2 à 5 sont les plus sensibles à une réduction des apports de la Vilaine du fait de
leur proximité avec le panache de la Vilaine.
D?une manière générale, ces expérimentations numériques confirment le poids important joué par
les deux principaux fournisseurs d?azote dissous représentés par la Loire et la Vilaine par rapport Ã
l?ensemble des très nombreuses autres sources locales retenues dans cette étude.
Concernant les trois scenarii portant sur la réduction du phosphore dissous et particulaire de la
Loire seule, ces derniers aboutissent à un résultat paradoxal dans la mesure où le modèle prédit
une production plus importante de la biomasse en algues vertes (obtention de pourcentages
d?abattements nuls ou fortement négatifs pour l?ensemble des trois scenarii testés). L?augmentation
de la biomasse totale en ulves par rapport à la situation de référence est liée directement au
compartiment phytoplanctonique qui, en raison d?une plus forte limitation en phosphore (élément
limitant globalement sa croissance à l?échelle saisonnière), consomme moins d?azote dissous dans
la colonne d?eau et favorise ainsi la croissance des ulves. Ces tests permettent donc de conclure
que la réduction du flux de nutriments en phosphore sans limitation en parallèle des teneurs en
nitrate ne produira a priori aucun effet positif visible sur la marée verte. Pour être efficient, la
réduction des flux de phosphore devrait s?accompagner d?une réduction conjointe des flux de
nitrates.
5.2.2.2. Modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré »
L?exploitation des scenarii de réduction des nitrates aboutit à des niveaux de réduction
négligeables à l?échelle du domaine modélisé ainsi que sur les quatre secteurs d?échouages. Si ce
résultat est probablement accentué par l?éloignement important des principaux apports
(Gironde, Charente, Sèvre Niortaise, Lay, Loire, Vilaine) par rapport aux dépôts en ulves, il existe
une possible surestimation des teneurs en sels nutritifs injectées aux frontières ouvertes du
modèle. A ce titre, le CEVA en lien avec le COPIL s'est à nouveau interrogé sur le calage de
la limite marine. Des données de mesures du Golfe de Gascogne non identifiées et donc
non collectées précédemment ont pu être exploitées et ont été utilisées dans le cadre de la
mission MC4bis.
D?autre facteurs d?ordre méthodologique et listés dans les conclusions de la mission MC4bis (cf.
5.2.3.2) sont susceptibles d?altérer la qualité des résultats et expliqueraient a priori les faibles
pourcentages d?abattements de la biomasse en ulves obtenu pour ce modèle.
5.2.3. Mission MC4bis : réduction des marées vertes sur les sites
d?échouages (simulations complémentaires)
L?utilisation de données de mesures compilées par Ifremer a permis d?injecter aux limites
marines du modèle général un signal hauturier qui semble plus adéquat et représentatif de
l?évolution saisonnière des sels nutritifs au large du Golfe de Gascogne que celui qui avait été
utilisé dans le cadre de la mission MC. Une analyse succincte a permis de montrer que l?utilisation
de cette nouvelle limite marine n?est pas de nature à remettre en question la mission MB2 dédiée
au calage et à la validation des modèles de rang 1 centrés sur « Loire-Vilaine » et « Sables d?Olonne
? Ile de Ré ».
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5.2.3.1. Modèle de rang 1 « Loire-Vilaine »
L?exploitation du modèle « Loire-Vilaine », en se basant sur cette nouvelle « limite
marine » aboutit aux conclusions suivantes :
? Les scenarii H25 à H27 portant sur la réduction des nitrates débouchent sur un abattement
maximum de la biomasse totale en algues vertes de 49 % par rapport à la situation de référence
en prenant le scénario H27 (réduction de 60 % du nitrate sur tous les contributeurs). Des
différences plus ou moins marquées apparaissent en fonction du secteur retenu (abattement de
62 % pour les secteurs 5 et 6). Toutefois, d?un point de vue opérationnel, ce niveau de
réduction des apports est particulièrement exigeant et sa mise en oeuvre ne parait pas réaliste Ã
court terme. Le scénario H26 avec un objectif de réduction des flux de nitrates de 30 % est
plus réaliste mais débouche sur un pourcentage d?abattement de la marée verte en année 1
assez modeste car inférieur à 30 % sur l?ensemble du domaine (abattement pour les secteurs 5
et 6 de l?ordre de 35 %),
? Avec 37 % d?abattement de la biomasse en ulves (sans le secteur 2 sous forte influence de la
limite marine), le scenario H28 (-30 % N) montre des abattements plus soutenus que le
scénario H26 (-30 % NO3) mettant en évidence que la réduction des apports azotés en plus de
ceux en nitrates peut constituer sur cette zone d?étude un axe intéressant de diminution de la
biomasse en algues vertes,
? Le scénario H29 (-30 % N et -30 % P) avec 25 % d?abattement apparaît moins réactif que le
scénario précédent H28 (-30 % N) et ne semble donc pas immédiatement opérationnel au
regard des seules ulves, en raison de l?effet contre-productif pour les ulves du moindre
pompage de l?azote dissous par le phytoplancton comme décrit au § 4.2. Une réduction
conjointe des nutriments serait toutefois plus bénéfique pour l?ensemble de l?écosystème sur le
long terme,
? Les scenarii H30 à H32 qui introduisent un retard d?un mois et demi dans le démarrage de la
marée verte avec ou sans réduction du flux de nitrate aboutissent à des abattements
importants. Ces scenarii ne peuvent être considérés comme des scenarii opérationnels car ils
résulteraient a priori d?un ensemble d?effets. Le premier effet serait, à plus ou moins long
terme, la diminution des stocks de reconduction liée à la diminution des productions estivales,
elle-même permise par la diminution progressive des apports terrigènes en nitrates. Il est
difficile, en l?état actuel des connaissances, de valider et à plus forte raison de quantifier cet
effet retard dû à la diminution des apports de nitrates. Un autre effet pourrait être la survenue
d?accidents climatiques qui limiteraient la précocité du bloom printanier (température froide en
début de saison limitant la croissance algale, érosion du stock initial lié à un succès de
colonisation du platier par les fucales) et conduirait alors, conjugué à une diminution des
apports en nitrates, à une limitation nettement plus marquée des proliférations estivales. Dans
les grandes baies bretonnes qui font l?objet d?un suivi régulier depuis plusieurs années, l?effet
d?accidents climatiques limitant la croissance de début de saison a déjà pu être observé (CEVA,
2012 et 2013). A l?échelle de la zone d?étude cependant, les suivis aériens engagés depuis 2007
ne permettent pas d?avoir le recul nécessaire pour appréhender ce phénomène, d?autant plus
complexe à cerner dans le cas d?une marée verte se développant sur les platiers rocheux. Même
si les connaissances sur les effets liés au retard des proliférations manquent, il semble que le
scénario H26 (-30 % NO3) couplé aux effets attendus d?amplifications des abattements liés à la
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dynamique des populations benthiques (moindre succès de colonisation des ulves ; cf. § 5.3.3)
pourrait permettre d?obtenir des résultats marqués à l?échelle de ce secteur d?étude.
Tableau 6 : Effet de la réduction des flux de nutriments sur la biomasse totale en ulves pour le modèle
« Loire-Vilaine » sur l?année hydrologique 2009
(secteur 2 : Saint-Jacques ; secteur 3 : Penvins + Banastère ; secteur 4 : Pen-Bé + Mesquer ; secteur 5 : Piriac-sur-Mer ;
secteur 6 : Le Croisic ; secteur 7 : La Baule ; secteur 8 : Noirmoutier-La Fosse + Noirmoutier-Gois + Noirmoutier-
Sableaux + Noirmoutier-Vieil + Noirmoutier-Epine + Noirmoutier-Guérinière)
Scénario
Pourcentage d'abattement de la biomasse en ulves estimé sur juillet-août 2009
par rapport à la situation de référence
Domaine
entier
secteur 2* secteur 3 secteur 4 secteur 5 secteur 6 secteur 7 secteur 8
H25
- 15 % NO3 sur tous les
contributeurs
13 13 10 9 18 16 9 17
H26
- 30 % NO3 sur tous les
contributeurs
26 23 23 22 34 36 18 33
H27
- 60 % NO3 sur tous les
contributeurs
49 48 55 48 62 62 34 43
H28
- 30 % N (NO3, NH4, Norg) sur
tous les contributeurs
34 27 30 35 43 49 25 39
H29
- 30 % N et -30 % P sur tous
les contributeurs
25 23 21 28 33 31 17 27
H30
retard dans le début de la marée
verte
67 85 58 44 70 81 35 85
H31
- 15 % NO3 sur tous les
contributeurs avec retard dans le
début de la marée verte
75 89 66 52 85 88 42 91
H32
- 30 % NO3 sur tous les
contributeurs avec retard dans le
début de la marée verte
81 93 75 63 92 94 48 94
* Résultats des pourcentages d?abattement pour le secteur 2 à prendre avec précaution car influence a priori excessive des apports du large du fait de la
proximité géographique de ce secteur avec la limite marine
5.2.3.2. Modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré »
A l?échelle du modèle « Sables d?Olonne ? Ile de Ré », l?exploitation des scenarii H25 Ã
H29 aboutit à de faibles niveaux de réduction avec un maximum de 8 % sur l?ensemble du
domaine d?étude pour le scénario H27 (-60 % NO3) et de l?ordre de 16 à 17 % pour les secteurs 11
et 12bis pour ce même scénario. Ce résultat est à mettre en relation avec :
? L?éloignement important par rapport aux dépôts en ulves des principaux apports que sont
la Gironde (distance Ile de Ré : ? 90 km), la Charente (distance Ile de Ré : > 40 km), la
Sèvre Niortaise (distance Ile de Ré : ? 30 km), le Lay (distance Ile de Ré ? 20 km) et la
Loire (distance Ile de Ré : ? 150 km). En fin d?étude il a pu être établi que la dilution des
apports par les fleuves (principalement Gironde, Charente et secondairement Loire et
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Vilaine) pouvait être amplifiée du fait d?un biais de modélisation (transmission du signal
nutritionnel de ces fleuves entre rang 0 et 1 du modèle et atténuation du panache de la
Gironde du fait de la proximité de son estuaire avec la limite marine du rang 0)
? La présence des pertuis Breton et d?Antioche qui encadrent l?ile de Ré et qui accentuent la
dilution et l?expulsion vers le large des eaux fluviales des principaux apports,
? Les résultats précédemment dégagés dans le rapport MB2 concernant le traçage de l?azote
dissous contenu dans les ulves qui montraient une faible dépendance des apports
terrigènes au profit des apports du large. Le nombre peu important de sources locales en
comparaison du modèle « Loire-Vilaine » va également dans le sens de ce diagnostic.
Tableau 7 : Effet de la réduction des flux de nutriments sur la biomasse totale en ulves pour le modèle
« Sables d?Olonne-Ile de Ré » sur l?année hydrologique 2009
(secteur 9 : Saint-Jean-de-Mont ; secteur 10 : Les Sables d?Olonne + Bourgenay-Payré + Longeville-Saint-Vincent-sur-
Jard ; secteur 11 : La Tranche-sur-Mer ; secteur 12 : Ile de Ré ; secteur 12 bis: Ré-Portes-en-Ré + Ré-Goix + Ré-Saint-
Martin-en-Ré + Ré-La Flotte)
Scénario
Pourcentage d'abattement de la biomasse en ulves estimé sur
juillet-août 2009 par rapport à la situation de référence
Domaine
entier
secteur 9* secteur 10 secteur 11 secteur 12 secteur 12 bis
H25
- 15 % NO3 sur tous les
contributeurs
5 3 8 14 4 10
H26
- 30 % NO3 sur tous les
contributeurs
6 6 9 15 5 13
H27
- 60 % NO3 sur tous les
contributeurs
8 10 10 17 7 16
H28
- 30 % N (NO3, NH4, Norg) sur
tous les contributeurs
6 8 9 16 5 14
H29
- 30 % N et -30 % P sur tous les
contributeurs
7 7 10 16 6 14
H30
retard dans le début de la marée
verte
52 55 53 65 50 70
H31
- 15 % NO3 sur tous les
contributeurs avec retard dans le
début de la marée verte
53 57 55 67 51 72
H32
- 30 % NO3 sur tous les
contributeurs avec retard dans le
début de la marée verte
54 60 57 69 52 74
Seuls les scenarii H30 Ã H32 fournissent des abattements sensibles sur la biomasse produite en
algues vertes mais ne peuvent être considérés comme des scenarii opérationnels pour les mêmes
raisons que celles décrites ci-avant. L?ajout, au retard dans le démarrage de la marée verte, d?une
diminution en parallèle des flux de nitrates à hauteur de 15 % (scénario H31) et 30 % (scénario
H32) ne creuse pas davantage les abattements par rapport à l?introduction d?un retard seul
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(scénario H30) confirmant la faible réactivité de ce modèle à une diminution des flux de
nutriments.
Pour ce modèle « Sables d?Olonne ? Ile de Ré », il est nécessaire de préciser que :
? Cette étude visait d?abord à modéliser la façade sous "influence de la Loire et de la
Vilaine",
? Les deux principaux apports (Gironde et Charente) n?appartiennent pas explicitement au
modèle de rang 1 « Sables d?Olonne ? Ile de Ré ». Leur panache de dispersion est transmis
du rang 0 au rang 1 par les deux limites marines en particulier par la frontière sud. Or, il n?a
pas été possible d?extraire du modèle de rang 0 un signal à haute fréquence du fait du
volume important de données à sauvegarder pour chaque simulation. Seule une donnée de
forçage toutes les 24 h est prescrite aux limites marines du modèle de rang 1. Cela
représente un biais dans la transmission des panaches de dispersion de la Gironde et de la
Charente (dans une moindre mesure de la Loire et de la Vilaine également) du rang 0 vers
le rang 1 qui peut induire une minimisation de la réduction de la biomasse d?ulves prédite
par le modèle sur ce secteur. Cela n?est pas le cas pour le modèle de rang 1 « Loire-
Vilaine » car les deux principaux apports (Loire et Vilaine) font explicitement partie du
domaine de modélisation,
? La dilution importante du panache de la Gironde liée à la mise en place de la nouvelle
limite marine au sein du modèle général de rang 0. Pour rappel, la constitution des limites
marines telle que proposée initialement dans le CCTP devait reposer sur une extraction des
données d?archives du modèle Previmer qui avait tourné dans une ancienne version
(version du code 2009 archivée pour l'année climatique 2009). Dans un souci
d?amélioration du réalisme du modèle, cette limite marine a finalement été remplacée, en
accord avec le comité de pilotage, en cours d?étude par les données de mesures du réseau
SOMLIT à la bouée marine Astan (cf. MB2 § 3.2.4). Les résultats obtenus aux missions
MC3 et MC4 avec la limite marine Astan ont posé de nouvelles interrogations sur la qualité
des données de forçage utilisées aux frontières ouvertes du modèle de rang 0 et de
nouvelles mesures situées dans le Golfe de Gascogne et jusqu?alors inconnues du comité
de pilotage ont été utilisées pour constituer une nouvelle limite marine dans le cadre de la
mission MC4 bis (cf. § 2). Si cette nouvelle limite marine chargée d?alimenter le modèle de
rang 0 est plus représentative du signal hauturier du Golfe de Gascogne par rapport aux
données Previmer ou SOMLIT, elle génère en particulier à la frontière sud un biais en
raison de sa proximité avec le panache de la Gironde. En effet, les faibles teneurs en nitrate
injectées à la limite sud, proche de l'estuaire de la Gironde, induisent une forte dilution du
panache en nitrate issu de la Gironde qui s?accompagne d?un phénomène de diffusion lié
au fort gradient entre les faibles teneurs provenant de la limite et celles de la Gironde. Cela
implique une forte atténuation du panache de la Gironde et un impact de ce fleuve limité
au sein du modèle de rang 1,
? La taille des mailles (250 m), le stock initial en ulves (basé sur une campagne ponctuelle
d?observation et un prédictif des zones de croissance infralittorales) et les informations de
flux collectées ne permettent pas de répondre à des questions très locales à l?échelle de
petits sites ou de plages (dysfonctionnement d?une STEU locale par exemple),
? Les résultats des scénarii ont été obtenus pour l?année météo-climatique 2009 ce qui influe
directement sur les flux de nutriments et leur condition de dispersion sous l?effet du vent.
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Compte tenu de l?ensemble des limites décrites ci-dessus, les résultats obtenus sur ce secteur sont
des résultats à minima. D?un point de vue méthodologique, il conviendrait pour améliorer les
premiers résultats obtenus pour le modèle « Sables d?Olonne ? Ile de Ré » d?abaisser
géographiquement la limite sud du modèle de rang 0 (meilleure représentation de la dilution du
panache de la Gironde) et de transmettre à des échelles de temps plus rapprochées les apports de
la Gironde et de la Charente (et également de la Loire et de la Vilaine) au modèle de rang 1.
En outre, même si, à l?échelle du secteur d?étude, la réduction des biomasses d?ulves peut sembler
faible, elle peut s?avérer importante à des échelles plus locales. Les grandes tendances montrées par
cette étude pourraient être affinées en fonction des différents contextes locaux rencontrés sur des
secteurs plus restreints de la zone d?étude et en considérant des mailles plus fines et des
estimations des apports locaux plus précis.
5.3. Discussion : portée et limites de la modélisation réalisée
5.3.1. Dynamique des populations algales sur substrat rocheux, dynamique
sédimentaire
Le modèle d?écosystème utilisé a été doté d?un module simpliste de relargage sédimentaire
qui ne peut prétendre représenter finement les processus biogéochimiques responsables de la
libération et/ou de la séquestration par le sédiment d?azote et de phosphore sous forme dissoute et
particulaire.
Ce modèle ne peut également prétendre simuler tous les événements liés au compartiment
phytoplanctonique et aux ulves dont on rappelle qu?elles sont fixées dans les secteurs de croissance
du fait de l?inadaptation actuelle des modèles de transport. Une autre limitation importante est la
non prise en compte de la compétition entre les algues vertes, rouges et brunes que ce soit dans
l?utilisation des nutriments pour leur croissance, ou plus encore pour l?occupation du substrat
rocheux qui est en fait le réel aspect de la compétition entre ces groupes d?algues. A ce jour, il
n?existe pas de modèle capable de prendre en compte la compétition entre les algues vertes, rouges
et brunes.
Enfin, la dynamique des populations algales sur les platiers rocheux engendrée par les facteurs
environnementaux, les perturbations anthropiques, les relations trophiques et qui conditionne le
degré de colonisation des platiers rocheux par les algues opportunistes et les algues d?habitat n?est
pas représentée par le modèle numérique.
5.3.2. Portée et précision
Dans toute modélisation numérique, il est nécessaire de rappeler que la taille de la maille a
une influence importante sur les résultats. Au vu de la taille de maille du modèle général (800 m) et
des deux modèles de rang 1 (250 m), ces derniers ne peuvent prétendre représenter finement
l?ensemble des phénomènes physiques et biologiques qui se déroulent à des échelles locales, du
moins inférieures à la taille de la maille.
S?agissant par exemple de la condition initiale en ulves et dans le cas de secteurs à estran courts
(platiers rocheux, estran sableux), les observations aériennes réalisées par le Ceva depuis 2007
amènent à penser que seule une taille de maille de quelques dizaines de mètres (voire de l?ordre 10
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à 20 mètres) permettrait de prendre en compte précisément la morphologie des dépôts en algues
vertes. Cette taille de maille s?avère d?une part clairement incompatible avec l?ampleur de la zone Ã
étudier (temps de calcul prohibitifs) et d?autre part, cette démarche supposerait de disposer de
données bathymétriques à très haute résolution ainsi que des données fines des platiers rocheux
pour permettre d?élaborer la condition initiale en ulves (données inexistantes à l?échelle du linéaire
côtier à considérer dans l?étude).
Des mailles de dimension importantes engendrent une sous estimations des sources locales de flux
relativement faibles par rapport à la taille de la maille (dilution « instantanée » pour le modèle des
apports dans une maille de 250m X 250 m soit une surface équivalente à 50 piscines olympiques).
Des mailles de taille plus réduites permettent aux sources locales d?augmenter plus fortement les
concentrations en sels nutritifs autour des exutoires (nombre limité de mailles mais teneurs plus
importantes).
Par ailleurs, le modèle utilisé ne simule pas les processus biogéochimiques complexes se déroulant
au sein de l?estuaire de la Loire et décrit dans le cadre de la mission MB4. La non prise en compte
dans le modèle des processus hydro-sédimentaires liés au bouchon vaseux et du phytoplancton
d?eau douce (modèle adapté uniquement au phytoplancton marin) peut représenter un biais à la
qualité générale de l?étude. Cependant, dans la mesure où la comparaison mesures/modèle sur les
stations en mer et situées en aval de l?estuaire de la Loire ne montre pas d?écarts significatifs sur le
plan de l?évolution des sels nutritifs, ce biais est a priori faible.
5.3.3. Temps de réponse du milieu naturel
A - Compartiment sédimentaire
Dans les scénarios de réduction des apports en azote et phosphore testés dans le cadre de
la présente mission MC4 bis, le problème de la contribution du sédiment à l?enrichissement en
azote dissous de la colonne d?eau a été posé : le flux sédimentaire se maintiendrait-il à un niveau
identique si l?on abaissait sensiblement les concentrations moyennes actuelles en nitrates et/ou en
phosphore des rivières ? Les articles et ouvrages (Tucker et al., 2007 ; Lerat, 1990 ; Monbet, 1991 ;
rapport d?étude CAREN-Cemagref sur la pollution des eaux continentales de Bretagne par les
matières organiques) disponibles sur cette question semblent indiquer une réponse négative.
En effet, si durant les périodes de crues (en hiver et au printemps), les apports terrigènes
constituent la première source d?apport en matière organique d?origine photosynthétique
(provenant de la dégradation des végétaux supérieurs) et anthropique (provenant massivement des
déjections animales ainsi que des résidus urbains et/ou industriels) ; en période estivale et
automnale, c?est la production primaire qui représente la première source d?enrichissement du
sédiment en matière organique (M.O.) sous forme détritique (issue de la dégradation des
macroalgues et du phytoplancton) et par conséquent qui constitue l?essentiel du flux sédimentaire
en azote. D?autre part, la qualité de la matière organique terrigène s?avère en général réfractaire à la
minéralisation (vitesse de minéralisation lente) en comparaison des capacités de minéralisation de
la matière organique de la production primaire. Or, il est logique de penser que plus la pression en
azote sur le bassin versant diminuera, plus la production primaire (d?origine phytoplanctonique et
macroalgale) diminuera et par voie de conséquence fournira d?autant moins de M.O. détritique
minéralisable au sein du sédiment. Le potentiel du sédiment dans la production de sels nutritifs
devrait donc décroître à court ou moyen terme.
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Sur ce sujet, les séries de mesures portant en particulier sur le flux sédimentaire en sels nutritifs
(NO3, NH4 et PO4) réalisées dans le port de Boston (site plutôt vaseux) de 1992 à 2006 sont
particulièrement instructives (Tucker et al., 2007). De 1992 à 2000, une série de travaux
d?amélioration des capacités de traitements de la station d?épuration du port de Boston a été
engagée jusqu?à la mise en oeuvre, en 2000, d?une canalisation permettant de rejeter au large les
effluents de cette STEU. Ces travaux ont conduit dès les premières mesures à des effets
mesurables dans le contenu de la M.O. du sédiment (baisse du P.O.C : carbone organique
particulaire et du P.O.N : azote particulaire organique) et au final une chute importante des teneurs
en azote et phosphore relarguées a été relevée, associée à une production primaire nettement
moindre. Globalement, les auteurs estiment que le site a atteint une nouvelle valeur d?équilibre du
flux sédimentaire au bout de la cinquième année sur la période 2001 à 2006. Entre la période «
1992-2000 » et « 2001-2006 », ils estiment à 45 % le pourcentage de réduction du flux en
ammonium du sédiment, 67 % pour le flux en nitrate et nitrite, 54 % pour l?azote organique
particulaire et 65 % pour le phosphate. Naturellement, ces chiffres ne sont pas directement
transposables à la problématique de l?eutrophisation littorale du secteur d?étude mais témoignent
d?une réelle capacité du compartiment sédimentaire à réagir positivement à des mesures prises en
amont des cours d?eau et ce sur des échelles de temps plutôt courtes. Il est intéressant de souligner
que le port de Boston apparaît comme un site à dominante vaseuse (de type estuarien associé à un
faible régime hydrodynamique) et s?apparenterait donc aux grands estuaires du secteur d?étude
(estuaire de la Vilaine, de la Loire et de la Sèvre Niortaise). Compte tenu que l?effort de réduction
des apports terrigènes se fera de manière progressive sur plusieurs années, il est cohérent
d?imaginer que le sédiment évoluera de manière sensiblement parallèle à l?effort de réduction des
flux terrigènes.
Enfin, sans même faire intervenir le compartiment sédimentaire, il est attendu que des apports en
sels nutritifs inférieurs engendreront des productions primaires moindres, notamment du
compartiment phytoplanctonique, ce qui en retour impliquera des apports par reminéralisation au
cours de la saison eux aussi diminués.
B - Compartiment macroalgal
Comme décrit dans la mission A, les algues vertes responsables des proliférations sur le
secteur d?étude sont issues des platiers rocheux sur lesquels elles effectuent leurs croissances fixées,
avant d?être arrachées et de s?échouer sur les plages.
L?enrichissement nutritionnel des eaux est le facteur indispensable au soutien du développement
des algues opportunistes tel que celui constaté sur le secteur d?étude. En Norvège, Kraufvelin et al.
(2006) ont étudié l?impact d?un enrichissement en nutriments sur les communautés benthiques
placées en mésocosmes durant 4 ans, suivi d?une étude de ces mêmes mésocosmes après l?arrêt de
l?enrichissement en nutriments pendant 2 ans. Durant la période d?enrichissement, les fucales
(Fucus serratus et Fucus vesiculosus) ont décliné les 4 premières années pour arriver à un changement
total de la communauté la 5ème année durant laquelle les algues vertes ont dominé la communauté
algale avec un taux de recouvrement proche de 50 % dans le milieu le plus enrichi (32 µM d?azote)
contre moins de 10 % dans le mésocosme de contrôle. Les fucales avaient un taux de
recouvrement de 40 % dans le milieu le plus enrichi contre 80% dans le témoin. A la suite de
l?arrêt de l?enrichissement, les communautés algales ont retrouvé leur structure d?origine avec une
dominance des algues d?habitat en moins de 2 ans.
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Cette problématique d?eutrophisation s?inscrit également dans des aspects écosystémiques plus
complexes liés au succès de colonisation des platiers rocheux par les algues vertes. Bokn et al.
(2003) ont en effet montré lors d?une expérimentation menée durant 2 ans et demi que
l?eutrophisation favorisait significativement l?apparition et la persistance d?algues vertes sur les
platiers rocheux uniquement si elle était combinée à une pression de broutage faible par les
gastéropodes. Worm et al. (2000) montrent également que le recrutement des algues vertes est
important dans des milieux riches en nutriments et dans lesquels une pression de broutage faible
existe et estiment que ce phénomène est responsable du déclin des fucales en Mer Baltique. Le
degré de perturbation de l?écosystème des platiers rocheux, non représenté dans le modèle
numérique, est un élément à ne pas négliger concernant le temps de réponse du milieu en cas de
restauration de la qualité de l?eau. Outre l?eutrophisation, Thompson et al. (2002) ont listé d?autres
éléments induisant un déséquilibre significatif du fonctionnement des communautés benthiques
parmi lesquels :
? Les pollutions diverses (marées noires, perturbateur endocriniens, métaux lourds?),
? Les activités récréatives induisant une pression d?ordre physique (piétinement) et une
pression sur les populations de par leur prélèvement,
? Le changement global.
Face à ce type de perturbations, des études ont été menées de façon à connaître le temps mis par
l?écosystème pour un retour à un état proche de celui précédant la perturbation. L?impact des
pollutions aux hydrocarbures est particulièrement bien étudié. Il a été par exemple montré que,
suite à la marée noire engendrée par le naufrage du Torrey Canyon survenu en mars 1967, 10 à 15
ans étaient nécessaires pour que l?écosystème retrouve son état initial, notamment pour ce qui est
des espèces structurantes de l?écosystème (Crowe et al, 2000). Concernant l?impact du
piétinement, Milazzo et al. (2004), en Méditerranée, ont montré qu?une durée de 6 mois était
nécessaire pour que les algues d?habitat (Cystoseira brachicarpa v. balearica et Dictyota obtusa) retrouvent
un taux de recouvrement et une composition similaire à la zone témoin, non soumise au
piétinement. Les habitats ne répondent néanmoins pas tous de la même façon face à des
perturbations similaires. Ainsi, au Portugal, sur les communautés d?Ascophyllum nodosum, Araújo et
al. (2012) ont montré que la structure d?origine de la population algale n?était pas retrouvée au
plus fort degré de piétinement après 54 mois soit 4 ans ?. Sur l?Ile de Man, Jenkins et al.
(2004) ont suivi la recolonisation d?un platier rocheux après l?enlèvement manuel de la canopée
d?Ascophyllum nodosum. Douze ans après cette « perturbation », l?état initial n?est toujours pas
atteint. Ascophyllum nodosum initialement seule espèce à composer la canopée est désormais en
mélange avec Fucus vesiculosus et Fucus serratus.
Lorsque les perturbations sont multiples, le temps de réponse de l?écosystème semble augmenter.
Onze ans après la mise en place d?une politique de traitement des eaux à proximité de Bilbao
engendrant un retour à une bonne qualité du milieu côtier, les communautés benthiques
présentes sur les estrans rocheux n?ont toujours pas retrouvé leur état initial (Diez et al., 2014).
Les auteurs indiquent que les pollutions à répétitions couplées au changement global induisant
un réchauffement des eaux et des houles importantes plus fréquentes pourraient réduire la
résilience de l?écosystème.
Ces différentes études montrent que lorsque qu?une perturbation simple et bien identifiée est
stoppée, l?écosystème retrouve un état initial à court terme. Toutefois, les environnements actuels
sont le plus généralement soumis à de multiples pressions qui mettent à mal la résilience des
écosystèmes pour lesquels il est plus réaliste de considérer un temps de réponse à moyen terme
dans le cas de perturbations peu nombreuses et de faibles intensités et à long terme lorsque les
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perturbations sont importantes et multiples. Même si l?écosystème ne peut revenir à son état
initial, la diminution des perturbations entraîne toujours une réponse significative et
positive du milieu dans lequel des politiques de restauration sont mises en oeuvre.
Dans le cadre de la modélisation proposée dans le présent rapport, les résultats peuvent
donc être considérés comme des abattements a minima, sur le court terme, qui pourraient
être prolongés et amplifiés dans le temps du fait de la moindre fourniture sédimentaire en
nutriments et de la possible diminution de la colonisation des platiers par les algues vertes
du fait d'un nouvel équilibre de l'écosystème favorisant la colonisation des platiers
rocheux par les algues d'habitat.
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Scénarios de réduction des marées vertes sur le secteur d?étude
Pour le modèle « Loire-Vilaine », une diminution d?un tiers de la biomasse des
algues vertes est attendue, sur une année, à partir d?une réduction des apports
azotés de 30 %. Une réduction de 60 % des nitrates permettrait de diviser la
biomasse d?algues vertes par 2.
Le modèle « sables d?Olonne ? Ile de Ré » est peu réactif face à une diminution des
apports azotés même conséquente. Ces résultats sont à considérer avec prudence
du fait de biais possibles entre autres liés à la non prise en compte directe des apports
de la Gironde dans le modèle de rang 1.
La réduction simultanée des apports en azote et en phosphore donne des
résultats sur les proliférations d'ulves peu différents de ceux obtenus par la
réduction seule des apports azotés. En revanche, une analyse rapide du
compartiment phytoplanctonique montre une diminution importante de sa
biomasse par un abattement conjoint de l?azote et du phosphore. Il y a un équilibre
entre les macroalgues et les microalgues (phytoplancton) dont les croissances ne
sont pas limitées par le même élément. Afin de ne pas induire de déséquilibre de
l?écosystème, une réduction conjointe de l?azote et du phosphore est préconisée.
Des événements climatiques extrêmes pourraient avoir également une influence
très importante sur la biomasse d?algues vertes produite comme illustré par le
modèle lorsqu?un retard du développement des algues est introduit. Cet effet retard
pourrait également être obtenu par une diminution sur plusieurs années des
proliférations d'algues vertes.
Le modèle reproduit les conditions hydrodynamiques et biologiques (algues vertes
et phytoplancton) pour une année donnée mais n?est pas en mesure de reproduire
un effet pluriannuel d?une réduction des apports en nutriments ainsi que les
interactions complexes qui existent entre les différentes populations benthiques
du secteur d?étude. En outre, les effets des autres perturbations anthropiques
directes (pollutions, piétinement?) et indirectes (changement climatiques) ne sont
pas pris en considération.
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Conclusion
L?étude de connaissance des marées vertes du littoral Atlantique sous influence de la Loire
et de la Vilaine a permis de progresser sur la connaissance des conditions des proliférations algales
sur ce secteur côtier.
Les marées vertes se développant sur le secteur d?étude ne sont pas comparables à celles se
produisant dans certaines grandes baies de Bretagne. Les algues vertes, sur le secteur d'étude, se
développent fixées sur les platiers rocheux, avant d?être arrachées et de s?échouer sur les plages, ce
qui conduit à analyser les interactions des communautés benthiques pour appréhender ce
phénomène.
La collecte des données de flux de nutriments à l?échelle du secteur d?étude montre une
contribution majeure de la Loire et de la Vilaine dans l?apport d?azote et de phosphore au littoral.
Ces apports contribuent largement à la croissance des ulves, notamment dans le secteur compris
entre la presqu?île de Rhuys et l?Ile de Noirmoutier. Les ulves du secteur Sables d?Olonne-Ile de Ré
sont davantage sous l?influence de la Charente et de la Gironde. Les autres sources, bien que
nombreuses, contribuent peu au développement des algues vertes à l?échelle du secteur d?étude,
leur impact à une échelle très locale est probable, mais ne peut être finement analysée dans le cadre
de la présente étude.
Les travaux de modélisation ont permis d?appréhender les effets d?une réduction de ces apports
sur la prolifération des algues vertes. Un objectif de réduction de 30 % des éléments azotés sur
l?ensemble des contributeurs permet d?obtenir une diminution d?un tiers des biomasses algales sur
le secteur Loire-Vilaine. Ce résultat pourrait être largement influencé par des événements
climatiques extrêmes retardant le démarrage de la croissance des algues. La reproduction sur
plusieurs années de ces flux abattus pourrait jouer à termes un rôle similaire en limitant la présence
d'algues vertes en début de saison, donc la précocité des proliférations.
.
Sur le secteur Sables d?Olonne - Ile de Ré, les résultats d'abattement de la biomasse sont beaucoup
plus modestes et la réduction des apports en nutriments ne semble pas avoir d?impact notable sur
la réduction des biomasses algales. Toutefois ce secteur est notamment sous influence de la
Gironde qui n?est pas englobée dans l?emprise de modélisation de rang 1 ce qui induit une sous-
estimation de l?influence de son panache, comme de celui de la Charente, de la Loire et de la
Vilaine (hors emprise du modèle de rang 1 du secteur Sables d?Olonne ? Ile de Ré).
Une réduction conjointe des apports en azote et en phosphore ne donne pas de meilleurs résultats
sur la diminution de la biomasse macroalgale qu?une réduction des apports azotés seuls. En
revanche, la biomasse du compartiment phytoplanctonique se trouve diminuée par la réduction
conjointe des deux nutriments. Une réduction simultanée des deux éléments est donc préconisée
pour éviter de créer un déséquilibre de l?écosystème. Cela devrait également générer des flux de
reminéralisation inférieurs et donc un retour de nutriments à la côte diminué.
Le modèle ne tient pas compte des interactions complexes au sein des communautés benthiques ni
d?autres perturbations anthropiques secondaires qui conditionnent le succès de colonisation des
platiers rocheux par les algues vertes. Aussi, la réponse de l?écosystème à une réduction des
apports en nutriments pourrait être à terme supérieure à celle prédite sur un an par le modèle. Par
ailleurs, l?apport actuel de nutriments par le sédiment est mal connu ainsi que son évolution en cas
de diminution des apports terrigènes.
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Conformément à l?objectif fixé à cette étude, les résultats fournis par le modèle doivent être
considérés à l?échelle du secteur d?étude. Pour obtenir des résultats plus locaux, il sera nécessaire
d?établir une modélisation d?emprise et de résolution plus fine et de préciser les apports aux zones
locales par des méthodes plus fines (mesures de débit et qualité de l?eau plutôt qu'extrapolations
pour les sources les plus importantes, intégration des déversements par temps de pluie, ...). Par
ailleurs, les résultats pour l?Ile de Ré pourraient être précisés et probablement modifiés en
abaissant la limite sud du modèle de rang 0 et en augmentant la fréquence de transmission des
teneurs des fleuves entre les rang 0 et 1 et si possible en localisant mieux les zones de croissances
algales.
A court terme, un outil prédictif pourrait être développé pour anticiper les échouages massifs et
ainsi prévoir des moyens adaptés pour le ramassage et le traitement des algues vertes, mais cela
nécessiterait une bonne connaissance des caractéristiques climatiques induisant des échouages ainsi
que les facteurs impliqués dans la dynamique de colonisation des platiers rocheux par les algues
vertes.
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Bibliographie consultée
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Piriou J.-Y. Les marées vertes sur le littoral breton - bilan 1985. Rapport Ifremer, 1985.
Piriou J.-Y., A. Menesguen and J.-C. Salomon. Les marées vertes à ulves: conditions
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Sauriau P., B. Thouvenin, P. Le Hir, L. Maurice and L. Romana. Estuaire de la loire:
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Walker H. J. Man?s impact on shorelines and nearshore environments: a geomorphological
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Zemke-White W.L., S.R Speed. and D.J. McClary. Beach-cast seaweed: a review. New
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Documents de gestion
Dalmas D., R. Moreau, P. Quévremont and V. Frey. Elaboration d?un plan de lutte contre
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DREAL. Révision des zones vulnérables à la pollution par les nitrates d?origine agricole.
Révision des zones vulnérables 5ème campagne de surveillance. Rapport DREAL Centre,
Délégation de bassin Loire-Bretagne, 2012.
Hering D., A. Borja, J. Carstensen, L. Carvalho, M. Elliott, C. K. Feld, A.-S. Heiskanen,
R. K. Johnson, J. Moe, D. Pont, A. Lyche Solheimh and W. van de Bundj. The European water
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SAGE Vilaine ? Commission Locale de l?eau. Note de synthèse pour la cle du
16/12/2011, Révision du SAGE Vilaine. Pollution diffuses d?origine agricole ? Paramètre
phosphore. 22 p., 2011
Documents d?audit
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Bretagne et propositions. Rapport N° 007942-01. Paris : Conseil général de l?environnement et du
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Durable (Cgedd); Conseil General de l?Alimentation, de l?Agriculture et des Espaces Ruraux
(CGAAER), 2012.
Documents divers
Chrisafis A. Lethal algae take over beaches in northern France. The Guardian. 10 August
2009.
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Annexes
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Liste des personnes rencontrées dans le cadre de la mission intermédiaire MB3.
1/5 Quiberon Sarzeau Assérac Mesquer
Piriac-sur-
Mer
Le Croisic
Date de
l'audition
4 décembre
2013
5 décembre
2013
11 juin 2013 10 juin 2013
10 juin
2013
5 juin 2013
Durée 2h 2h 2h30 2h 30min 1h30
Personnes
présentes
Mme Le
Reun,
adjointe au
maire en
charge des
activités
maritimes
Mme Peters,
conseillère
municipale
déléguée Ã
l?environnement
M. Bourrigault,
maire
M. Guibert,
technicien
territorial,
responsable
des services
techniques
M. Blin,
directeur
des
services
techniques
et de
l'urbanisme
M. Roger,
directeur du
cadre de vie et
du patrimoine
M. Martin,
directeur
des services
techniques
Mme Leroux,
responsable des
services
techniques de la
CCPR
M. Bonizec,
directeur des
services
techniques
M. Ouairi,
adjoint au
maire,
membre de la
commission
environnement
M. Cozic,
responsable du
pôle régie et
plaisancier
M. Saint
Jalmes,
responsable
du centre
technique
municipal
Mme Gorel,
service
environnement
de la CCPR
M. Legall,
adjoint
notamment en
charge de
l'environnement
et ostréiculteur
de profession
M. Decker,
conseiller
municipal en
charge de
l'environnement
M. Le
Bihan,
garde-juré
maritime
du
Morbihan
M. Rouillé,
directeur du
service
aménagement
de la mairie
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2/5
Le
Pouliguen
La Baule-
Escoublac
Cap
Atlantique
Pornichet Barbâtre
La
Guérinière
Date de
l'audition
7 juin 2013 4 juin 2013 7 juin 2013
11 juillet
2013
5 juin 2013 6 juin 2013
Durée
1h30 3h 2h
1h
(téléphone)
2h30 2h
Personnes
présentes
M.
Quemard,
adjoint au
maire et
directeur
des services
techniques
M. Lopis,
adjoint
technique,
chargé de
mission en
environnement
et cadre de vie
Mme
Gendronneau,
responsable
du service
qualité des
milieux
aquatiques
Mme
Churin,
responsable
espaces
verts,
espaces
naturels et
propreté
des plages
M.
Groizard,
responsable
technique
Mme Léculée,
maire
Mme
Leygonie,
responsable
du pôle
déchets
M. Tartoué,
responsable
du service
propreté
M.
Pellemele,
conseiller
municipal
Mme Leroy,
service
urbanisme et
aménagement
du territoire
M. Lebreton,
responsable
des services
techniques
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3/5 L'Epine
Noirmoutier-
en-l'île
La-
Barre-
de-
Monts
Notre-Dame-
de-Monts
Saint-Jean-
de-Monts
Saint-Hilaire-
de-Riez
Date de
l'audition
4 novembre
2013
13 juin 2013
6 juin
2013
4 juin 2013 12 juin 2013 14 juin 2013
Durée 2h 2h 1h15 1h30 1h30 2h
Personnes
présentes
M.
Burgaudeau,
2ème adjoint
au maire et
pêcheur
professionnel
à la retraite
M. Tijou,
directeur des
services
techniques
M.
Prouteau,
directeur
général
des
services
M. Arnault,
responsable des
services
techniques
M. Arnaud,
directeur des
services
techniques
M. Cosic,
directeur des
services
techniques
M. Thibaud,
responsable
voirie
M.
Robard,
adjoint
au maire
Mme Button,
adjointe Ã
l'environnement
Mme Chiron,
chargé de
mission
environnement
M. Jolly, élu en
charge de
l'environnement
littoral
M. Thibaud, élu
en charge de la
voirie et de
l'environnement
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4/5
Les-
Sables-
d'Olonne
Château-
d'Olonne
Talmont-
Saint-Hilaire
Jard-sur-
Mer
Saint-
Vincent-
sur-Jard
La Tranche-
sur-Mer
Date de
l'audition
12 juin
2013
13 juin 2013 14 juin 2013
18 juin
2013
17 juin
2013
17 juin 2013
Durée 3h30 2h 2h30 2h 2h 1h
Personnes
présentes
M.
Savineau,
technicien
voirie
M. Mainette,
directeur des
services
techniques
M. Verfaillie, élu
en charge de
l'environnement
Mme
Gréau,
maire
M. Chabot,
maire
M. Dupuis,
directeur des
services
techniques
Mme
Bourreau,
chargée des
espaces
naturels
Mme Skopal-
Papin, chargée
de mission
environnement
M. Robin,
agent des
services
techniques
Mme
Lataste,
secrétaire
générale
de mairie
M. Renaud,
directeur du
développement
structurel
M. Vergne,
responsable du
service
environnement
M. Trichet,
adjoint au maire
chargé de la
sécurité, de
l'animation et
du tourisme
M. Ravon,
adjoint au
maire
M. Gautier, élu
en charge de la
sécurité
M.
Ponaud,
agent des
services
techniques
M. Lesaux,
conseiller
municipal
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5/5
La Faute-
sur-Mer
Rivedoux-
Plage
La Flotte
Saint-
Martin-de-
Ré
Loix
Les Portes-en-
Ré
Saint-
Clément-
des-
Baleines
Date de
l'audition
18 juin
2013
20 juin 2013 19 juin 2013
19 juin
2013
20 juin 2013 10 juillet 2012
21 juin
2013
Durée 1h30 1h45 1h30 2h 1h30
1h30
(téléphone)
2h
Personnes
présentes
M.
Etienne,
directeur
technique,
ancien
moniteur
de char Ã
voile et
plaisancier
M. Raffarin,
maire
M. Tivenin,
premier
adjoint en
charge du
ramassage
des plages
et ancien
ostréiculteur
M. Perlade,
responsable
technique
M. Boussaton,
adjoint au maire
chargé de
l'environnement,
pêcheur en mer
et à pied
M. Bellouard,
conseiller
municipal
délégué à la
défense des
côtes et Ã
l?environnement
M.
Durrbach,
responsable
technique,
ancien
sauveteur
côtier,
pêcheur Ã
pied et
chasseur
sous-marin
M. Bouyer,
maire-adjoint
en charge
notamment de
l'environnement
M. David,
responsable
des services
techniques
M.
Lemaître,
responsable
de la
propreté et
pêcheur de
loisir
M. Lévêque,
ancien maire-
adjoint, ancien
ostréiculteur
Mme
Bonnaud,
directrice
générale des
services
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Glossaire
AB : algue brune
Allélopathiques : composés chimiques sécrétés par un organisme ayant pour effet d?inhiber la
croissance d?un ou plusieurs organismes à proximité.
AV : algue verte
AR : algue rouge
E : est
Estran : zone de balancement des marées, découverte à marée basse.
Infralittoral : zone se situant au-delà des basses mers.
Marées vertes : prolifération de macroalgues vertes. Ces macroalgues sont généralement des ulves
en lame dans les baies classiquement touchées en Bretagne mais peuvent également être des
algues vertes filamenteuses sur les vasières ou les platiers rocheux. On distingue trois types de
marées vertes : les marées vertes à ulves dérivantes (classiquement observées dans certaines baies
sableuses bretonnes), les marées vertes de vasières (zones estuariennes, algues plus ou moins
envasées) et les marées vertes d'arrachage (une partie de la croissance se produit à l'état fixé sur
les platiers rocheux).
Platier : étendue rocheuse de la zone d'estran ou infralittorale.
O : ouest
N : nord
S : sud
Scatterplot : diagramme mathématique utilisant les coordonnées cartésiennes de deux variables
pour représenter un ensemble de données.
STEU : Station de Traitement des Eaux Usées
INVALIDE) (ATTENTION: OPTION pacité de stockage des nutriments assez faible : entre 2 et 8 jours pour des algues
filamenteuses (Fujita, 1985 ; Pedersen et Borum, 1996). A l?inverse, les algues pérennes formant les
canopées ont un thalle épais, recouvert de cortication, avec un faible rapport surface/volume, une
absorption des nutriments et une croissance lente (Pedersen et Borum, 1996 ; Wallentinus, 1984).
Elles ont cependant une grande capacité de stockage des nutriments comparé aux algues
filamenteuses allant de la semaine à plusieurs mois (Chapman et Craigie, 1977 ; Pedersen et Borum,
1996). Ces différences physiologiques vont influencer les réponses de ces algues face aux
fluctuations de fréquences et de concentrations des apports en nutriments (Rosenberg et al., 1984)
et contribuer au remplacement des espèces pérennes par des algues opportunistes lors de fortes
eutrophisations (Worm et Lotze, 2006).
3.3. Discussion
L?estimation des flux d?azote inorganique dissous et de phosphate des différents
contributeurs sur la période de mai à septembre 2009 à 2012 a permis de produire une
hiérarchisation des sources entre elles. Cette première approche, complémentaire à l?outil de
modélisation, s?avère nécessaire pour dégager les tendances en termes d?apports d?autant plus
lorsqu?on a affaire à une très grande hétérogénéité des sources du point de vue de leur flux (cas de
la présente étude). La simple évaluation et hiérarchisation à l?échelle saisonnière des flux d?azote et
de phosphore déversés par chacun des exutoires ne suffit cependant pas pour conclure d?une part,
sur l?origine de l?azote utilisé par les ulves pour leur besoin de croissance et d?autre part, sur l?effet
que produirait une diminution théorique des apports en azote et/ou phosphore sur la biomasse
totale en algues vertes. Ces deux volets ne peuvent être envisagés qu?au travers d?un modèle
numérique capable de représenter l?évolution de la production primaire sous l?influence de
différents processus physico-chimiques (marée, vent, courants, température, salinité,
ensoleillement, cycles de l?azote/phosphore/silicium ?). Le premier volet est réalisé au moyen de
l?outil de traçage de l?azote des ulves disponible au sein du modèle MARS3D-Ulves tandis que le
second concerne l?exploitation du modèle biologique complet par la mise en place de scenarii de
réduction des flux de nutriments.
La mise en place de tels modèles nécessite un certain nombre de données de forçage en
entrée (notions de conditions initiales et de conditions aux limites) et de données de validation par
des mesures en mer (évolution de la température, salinité, qualité de l?eau, quotas en azote et
phosphore des ulves ?). Les données de forçage jouent un rôle important dans la qualité de la
prévision et si les données de flux des rivières sont en général de qualité acceptable, les données au
large (au niveau des limites marines des modèles) sont actuellement plus discutables. Sur ce point,
une attention particulière a été observée pour cette étude.
Les facteurs secondaires pouvant jouer un rôle dans le développement des algues
opportunistes tels que la compétition entre les espèces algales, les pollutions, les événements
climatiques extrêmes, ?, ne sont pas représentés dans le modèle numérique du fait des interactions
complexes dans lesquelles ils interviennent.
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En dépit du fait que les causes de l?eutrophisation soient bien connues, les mécanismes
impliqués dans le cycle des nutriments et dans les jeux d?équilibres entre les communautés
favorisant ou non l?expression de l?eutrophisation nécessitent l?acquisition de données
complémentaires notamment pour :
o les processus biogéochimiques estuariens et leur influence sur les
concentrations en nutriments,
o la quantification du stock de nutriments dans le sédiment, sa biodisponibilité
et son évolution sur le long terme en regard des efforts de réduction des apports
anthropiques,
o les conditions environnementales et nutritionnelles favorisant la colonisation
des ulves sur les substrats rocheux.
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Causes de la prolifération des algues vertes sur le secteur d?étude
Les proliférations d?algues vertes dépendent des conditions naturelles
propices à leur développement (luminosité, température de l?eau), et des
teneurs de nutriments présents dans le milieu. Les activités anthropiques sont
à l?origine de l?enrichissement des eaux côtières du secteur d?étude.
257 exutoires dont 225 cours d?eau et 32 stations d?épuration littorales (rejet en
mer ou en aval d?une station de référence et dans la bande des 5 km du littoral) ont
été identifiés sur le secteur d?étude. La Loire, la Vilaine, la Sèvre Niortaise et la Sèvre
Nantaise présentent les flux les plus importants en azote. La Loire, la Vilaine, la
Sèvre Nantaise présentent les flux les plus importants en phosphore. Dans une
moindre mesure, les stations d?épuration de l?agglomération de Nantes, bien que
conformes à la directive européenne ERU, présentent des flux non négligeables en
phosphore.
Des facteurs secondaires peuvent engendrer une expression accrue de
l?eutrophisation. Sur le secteur d?étude, la dynamique des populations algales
benthiques est un paramètre important qui dépend de nombreuses interactions
qu?elles soient entre individus ou en réponse avec les paramètres environnementaux
naturels ou modifiés par les activités anthropiques
Les données sur les flux de nutriments sur le secteur d'étude sont de qualité
suffisante pour être intégrées au modèle Mars 3D Ulves. Ce modèle permet de
simuler la dispersion de ces flux sur la zone côtière et de prédire la diminution des
biomasses d'algues vertes suivant différents scénarii de réduction des apports. En
revanche, il ne peut pas prédire la réaction globale de l?écosystème, notamment au
niveau de la dynamique des populations algales du fait des nombreux facteurs
secondaires existants.
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4. Facteurs de contrôle de la prolifération des algues vertes
L?accumulation des dépôts d?algues sur les plages et dans les baies peut causer des
problèmes d?occupation de l?espace et des problèmes sanitaires liés à leur décomposition qui génère
sous certaines conditions la production d?hydrogène sulfuré (H2S). Ces dépôts peuvent également
entraîner des dommages environnementaux au niveau des écosystèmes (Charlier et al., 2007). Ils
peuvent également avoir des conséquences socio-économiques en affectant les activités
(conchylicoles notamment), le tourisme et l?usage récréatif des sites (Charlier et al., 2007). Les
dépôts doivent alors être ramassés par les autorités locales avec un coût financier non négligeable
(Chevassus-au-Louis et al., 2012).
Au niveau environnemental, les proliférations algales engendrent des impacts divers via une
altération des conditions physico-chimiques des milieux et des effets délétères sur les autres
organismes (revue de Lyons et al., 2014). Fréquemment à l?origine d?une anoxie du sédiment, elles
peuvent par exemple conduire à une réduction de la richesse spécifique et de l?abondance de
certaines communautés benthiques. Ces proliférations peuvent également entraîner la diminution,
voire l?extinction de macrophytes à croissance lente et à morphologie plus complexe, par une
réduction de la luminosité nécessaire à la survie de ces dernières (Schramm, 1999).
Pour limiter les risques sanitaires liés aux échouages d?ulves et à leur décomposition, le ramassage
est une solution à court terme. Différentes techniques de ramassage ont été envisagées afin de
pouvoir récolter aussi bien les algues échouées sur la zone intertidale, que les algues amassées dans
les faibles épaisseurs d?eau (formant un rideau), ou bien les algues subtidales. Toutefois, ces
techniques ne sont généralement pas sans impact négatif pour l?environnement. Le prélèvement de
sable, la dégradation des habitats terrestres et marins et les mortalités d?organismes engendrés par
les engins de collecte sont les principaux impacts recensés à ce jour. Le ramassage des algues en
outre ne doit pas devenir systématique et total, étant donné le rôle important des laisses de mer
pour les écosystèmes littoraux (stabilisation et réenrichissement des cordons dunaires).
Bien que certains aspects du ramassage soient négatifs, il peut néanmoins permettre de
diminuer les odeurs et de redonner aux plages leur fonction récréative. Selon la période de l?année
et l?intensité auxquelles est effectué le ramassage, celui-ci peut limiter le développement algal (EU
Life algae, 2001). Un ramassage effectué en fin de saison pourrait en effet permettre de réduire le
stock algal hivernal. La marée verte de l?année suivante se reformerait alors à partir d?un stock plus
bas, ce qui induirait un retard de la marée verte en début de saison. Le ramassage permet également
d?extraire une partie des nutriments du système. En effet, les algues se décomposant sur place
réalimentent directement la masse d?eau et/ou le sédiment en éléments nutritifs.
Concernant le secteur d?étude, le ramassage se fait essentiellement sur la zone intertidale.
Les zones d?échouages sont souvent difficiles d?accès pour les engins de ramassage. Les marées
vertes étant essentiellement d?arrachage et présentant peu ou pas de phase de mise en rideau, un
ramassage anticipé semble difficilement envisageable. Du fait des spécificités de ces proliférations,
un ramassage des stocks résiduels pour limiter les reconductions ne semble pas pertinent.
4.1. Axe préventif
Comme développé au cours du rapport de la mission A notamment, les apports en
nutriments, en particulier en éléments azotés et phosphatés induisent une surproduction algale. La
prévention du risque de développement de marées vertes passe donc par l?évaluation de la
sensibilité d?un site aux apports en nutriments. La compilation des stratégies existantes et des
expériences des gestionnaires a permis d?établir un arbre de décision (Figure 24) permettant aux
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gestionnaires d?engager des mesures de restauration ou de préservation selon que le site soit touché
ou non par un problème d?eutrophisation.
Suivi et ré-évaluation
périodique
P1
Projection des
futurs apports et
impact sur la
masse d?eau
P2
Identifier la
stratégie la plus
efficace en
prenant en compte
les apports
P3
Mise en oeuvre et
suivi
Sensibilité vis-à -
vis d?un
enrichissement
en nutriments ?
La masse d?eau
répond-elle aux
critères de bon
état ?
R1
Définir des objectifs
de restauration de la
masse d?eau
R2
Estimer les apports
existants et établir le
bilan des nutriments
et de la qualité de
l?eau
R3
Déterminer les
apports en
nutriments et les
impacts sur la masse
d?eau
R4
Déterminer les
réductions d?apports
nécessaires pour
atteindre les objectifs
R5
Mise en oeuvre d?une
stratégie efficace de
réduction
R6
Suivi des résultats
Amélioration
satisfaisante en
regard des objectifs
?
Poursuite de la
stratégie de gestion
Etape initiale
Préservation Restauration
OUI
OUI
OUI
NON
NON
NON
Suivi et ré-évaluation
périodique
P1
Projection des
futurs apports et
impact sur la
masse d?eau
P2
Identifier la
stratégie la plus
efficace en
prenant en compte
les apports
P3
Mise en oeuvre et
suivi
Sensibilité vis-à -
vis d?un
enrichissement
en nutriments ?
La masse d?eau
répond-elle aux
critères de bon
état ?
R1
Définir des objectifs
de restauration de la
masse d?eau
R2
Estimer les apports
existants et établir le
bilan des nutriments
et de la qualité de
l?eau
R3
Déterminer les
apports en
nutriments et les
impacts sur la masse
d?eau
R4
Déterminer les
réductions d?apports
nécessaires pour
atteindre les objectifs
R5
Mise en oeuvre d?une
stratégie efficace de
réduction
R6
Suivi des résultats
Amélioration
satisfaisante en
regard des objectifs
?
Poursuite de la
stratégie de gestion
Etape initiale
Préservation Restauration
OUI
OUI
OUI
NON
NON
NON
Figure 24. Arbre de décision pour établir et mettre en place une stratégie de gestion des apports en
nutriments pour un site donné (modifié de CCMCE, 2000)
Lorsque des actions de restauration de la qualité de la masse d?eau sont à entreprendre, il est
important de définir quelle est la pression visée. Ainsi, concernant les développements massifs de
macroalgues vertes, deux éléments sont potentiellement impliqués comme vu précédemment :
l?azote et le phosphore. Parmi ces éléments, il est nécessaire d?effectuer la « ?distinction entre facteurs
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limitants ? ceux qui, à un moment et en un lieu donné, limitent le plus la croissance algale ? et facteurs de contrôle ?
ceux qui peuvent effectivement être maitrisés pour limiter les proliférations ». Différentes études montrent qu?en
milieu marin côtier, l?azote est l?élément principal limitant la croissance des ulves. Larned (1998) a
suivi la croissance d?Ulva fasciata en milieu contrôlé en ajoutant selon les cas, seulement de l?azote,
seulement du phosphore, ou bien les deux éléments simultanément (Figure 25). Les résultats ont
montré qu?Ulva fasciata en milieu enrichi en azote avait une croissance équivalente à celle obtenue
dans un milieu enrichi en azote et en phosphore. A l?inverse, le seul enrichissement du milieu en
phosphore n?a aucun effet sur la croissance algale.
Figure 25. Taux de croissance spécifique d?Ulva fasciata en environnement contrôlé (C=témoin, pas d?apport
en nutriments ; P = apport de phosphore ; N = apport d?azote ; N+P= apport d?azote et de phosphore)
(modifié d?après Larned (1998)).
A l?échelle de l?écosystème, le suivi à long terme des nutriments dans la baie de Laholm en Suède
(Figure 26) a montré que les premiers signes d?eutrophisation se sont déclarés dans les années 70,
avec des apports en azote et en phosphore ayant doublé par rapport aux années 50. Dans les
années 70, la réduction des apports phosphorés a été initiée, ceux-ci retrouvant progressivement un
niveau équivalent à celui des années 50. A l?inverse, les apports en azote n?ont cessé d?augmenter au
cours du temps atteignant des valeurs 6 fois supérieures à celles des années 50. Avec cette
augmentation, les signes d?une eutrophisation avérée ont été observés avec notamment le
développement d?algues vertes filamenteuses suivis par des blooms exceptionnels de plancton. Ce
suivi confirme donc que les producteurs primaires peuvent se développer en dépit d?une
diminution d?apports phosphorés.
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Figure 26 : Evolution des nutriments et des producteurs primaires dans la baie de Laholm, Suède (modifié
d?après Rosenberg et al., 1990)
En Bretagne (cf. rapport mission A), une corrélation entre les flux azotés et l?importance des marées
vertes a également été mise en évidence à travers les programmes de suivis CIMAV et DCE menés
par le CEVA. Pour cette corrélation, sont considérés les flux azotés de mai à août en lien avec les
surfaces algales cumulées d?août et de septembre (les surfaces algales plus tôt dans la saison
dépendant des conditions hivernales et du stock résiduel de l?année précédente). Cette approche
s?explique par le fonctionnement même des marées vertes. En hiver, en dépit de flux importants en
azote, la croissance des algues est inhibée par des températures froides et une faible photopériode.
Au début du printemps, les jours devenant plus longs, l?inhibition par la lumière est levée. Les
températures restent néanmoins généralement suffisamment froides pour limiter la croissance des
ulves. Dès la fin du printemps, les conditions de lumière et de température deviennent favorables.
Les producteurs primaires se développent alors massivement (phytoplancton et macroalgues
opportunistes) consommant les nutriments présents dans la masse d?eau. La biomasse algale
devient alors maximale au cours de l?été et évolue dans un milieu appauvri en nutriments, ceux-ci
étant consommés et les apports par les rivières étant plus faibles en été (moins de précipitations) ne
permettant plus, généralement, de compenser la demande biologique.
Néanmoins, certains sites ont des apports azotés tels, que la croissance n?est plus limitée par
l?azote en été. Dans ce cas de figure, c?est la quantité d?algue elle-même qui devient le facteur
limitant l?expansion de la marée verte, par effet d?auto-ombrage (la densité algale par m² étant
importante, seules les algues en surface captent suffisamment de lumière).
En automne, les précipitations et les flux azotés remontent, mais la photopériode diminue Ã
nouveau, limitant ainsi la croissance des ulves en arrière-saison. Cette saisonnalité des facteurs
limitants est présentée Figure 27. Les surfaces algales présentes sur les plages en août-
septembre sont donc contrôlées par les niveaux des apports azotés de mai-août, période
durant laquelle les autres paramètres environnementaux sont favorables aux proliférations.
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Figure 27 : Cycle saisonnier des facteurs limitants de la marée verte (d?après CEVA dans inf?ODE, 1999)
Un indicateur permet d?établir l?élément limitant la croissance algale entre le phosphore et l?azote :
la mesure de la teneur de ces deux paramètres dans les algues (aussi appelée quota interne). Des
expérimentations en laboratoire ont permis de fixer les teneurs à partir desquelles, pour chaque
élément, la croissance algale est réduite (ce seuil est appelé quota critique et est noté Q1) jusqu?à être
nulle (ce seuil est appelé quota de subsistance et est noté Q0). Pour l?azote, le quota critique est de 2
% de matière sèche (MS) et le quota de subsistance est de 1 % de MS. Pour le phosphore ces
valeurs sont de 0.125 % de MS et de 0.05 % de MS, respectivement. L?évolution de la teneur en
nutriments dans les algues dépend de deux facteurs : l?environnement nutritionnel dans lequel
évoluent les algues et la croissance des algues. Une algue évoluant dans un milieu nutritionnel
enrichi mais dont la croissance est limitée par ailleurs par un autre paramètre tel que la lumière aura
des quotas internes élevés. A l?inverse, une algue pour laquelle les conditions optimales de
croissance sont réunies (lumière, température?) épuisera son quota du fait de sa forte croissance,
excepté dans des milieux saturés en nutriments, tellement riches qu?ils satisfassent entièrement la
demande biologique.
Les quotas internes mesurés sur certains sites du secteur d?étude en 2012 par le CEVA dans le
cadre du Réseau de Contrôle opérationnel (RCO Pays de Loire-Ré et programme CIMAV)
montrent différentes situations :
? Les algues récoltées dans la Baie de Pont-Mahé ont montré qu?elles étaient susceptibles
d?être limitées par l?azote en période estivale (Figure 28). La limitation n?est cependant pas
très marquée et est de très courte durée. Le développement algal ayant été restreint sur cette
baie en 2012, il semble que d?autres facteurs aient limité la croissance des algues sur ce site.
La Vilaine étant à proximité de ce site, il semble probable que la turbidité, liée au panache
de la Vilaine, puisse limiter la croissance des algues sur ce secteur.
? L?évolution des quotas internes en azote et en phosphore des algues de la Baie de la Baule
montre qu?elles trouvent suffisamment de nutriments dans leur environnement (Figure 29).
Comme pour la Baie de Pont-Mahé, le développement algal n?est pas très important sur ce
site qui est directement sous influence de la Loire et de ses panaches turbides.
? La croissance des ulves est co-limitée par l'azote et le phosphore à Noirmoutier (Figure 30)
ainsi qu'à l'Ile de Ré (Figure 31). Le développement algal est important sur ces sites. Les
teneurs en azote et en phosphore sont donc consommées par la croissance algale intense
durant la période favorable (de mai à septembre). La limitation du phosphore, généralement
peu présente du fait du flux sédimentaire de phosphore (Kamer et al., 2004), est dans ce cas
très marquée. Dans ce secteur, les algues effectuent l?essentiel de leur croissance fixée au
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substrat rocheux. Les apports de phosphore sédimentaire sont donc plus faibles que pour
des algues en contact direct avec du sédiment meuble (sable ou vase) (Magalhaes et al.,
2003).
Figure 28 : Evolution saisonnière des quotas azotés et phosphorés des ulves à Pen Bé ? Baie de Pont Mahé
en 2012. Le quota en azote (N) se réfère à l?ordonnée de gauche et le quota en phosphore (P) à l?ordonnée de
droite. Les seuils des quotas critiques (Q1) et de subsistance (Q0) pour chaque élément (N et P) sont
indiqués par une ligne épaisse horizontale. Ainsi, pour l?azote, Q1 = 2 % de la Matière Sèche (MS) et Q0 = 1 %
MS. Pour le phosphore, Q1 = 0.13 % MS et Q0 = 0.05 % MS (Source : CEVA)
Figure 29 : Evolution saisonnière des quotas azotés et phosphorés des ulves en Baie de la Baule/Le
Pouliguen ? Anse de Toulin en 2012. Le quota en azote (N) se réfère à l?ordonnée de gauche et le quota en
phosphore (P) à l?ordonnée de droite. Les seuils des quotas critiques (Q1) et de subsistance (Q0) pour
chaque élément (N et P) sont indiqués par une ligne épaisse horizontale. Ainsi, pour l?azote, Q1 = 2 % de la
Matière Sèche (MS) et Q0 = 1 % MS. Pour le phosphore, Q1 = 0.13 % MS et Q0 = 0.05 % MS (Source : CEVA)
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Figure 30 : Evolution saisonnière des quotas azotés et phosphorés des ulves à Noirmoutier- L?Epine ? Port
Morin en 2012. Le quota en azote (N) se réfère à l?ordonnée de gauche et le quota en phosphore (P) Ã
l?ordonnée de droite. Les seuils des quotas critiques (Q1) et de subsistance (Q0) pour chaque élément (N et
P) sont indiqués par une ligne épaisse horizontale. Ainsi, pour l?azote, Q1 = 2 % de la Matière Sèche (MS) et
Q0 = 1 % MS. Pour le phosphore, Q1 = 0.13 % MS et Q0 = 0.05 % MS (Source : CEVA)
Figure 31 : Evolution saisonnière des quotas azotés et phosphorés des ulves à Saint-Martin-de-Ré ? rempart
du Vert Clos en 2012. Le quota en azote (N) se réfère à l?ordonnée de gauche et le quota en phosphore (P) Ã
l?ordonnée de droite. Les seuils des quotas critiques (Q1) et de subsistance (Q0) pour chaque élément (N et
P) sont indiqués par une ligne épaisse horizontale. Ainsi, pour l?azote, Q1 = 2 % de la Matière Sèche (MS) et
Q0 = 1 % MS. Pour le phosphore, Q1 = 0.13 % MS et Q0 = 0.05 % MS (Source : CEVA)
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Même si le phosphore est un élément pouvant limiter la croissance algale dans certaines situations,
il ne constitue pas pour autant systématiquement un facteur de contrôle. En effet, l?origine du
phosphore étant essentiellement sédimentaire, le contrôle de ce flux n?est pas envisageable à court
terme. Cela ne justifie pas pour autant des apports non contrôlés de phosphore dans le milieu, des
politiques de gestion simultanée des deux éléments (azote et phosphore) étant généralement
recommandées (Howarth et al., 2011).
Le plan de lutte contre les algues vertes établi pour la Bretagne (Dalmas et al., 2010) oriente les
efforts en faveur de la réduction des apports azotés. Différentes approches peuvent être envisagées
dont une amélioration des pratiques agricoles passant par l?assolement et la gestion des intrants
dans le sol. Une réhabilitation des marais côtiers et des zones humides peut également être
envisagée, la forte activité dénitrifiante s?y déroulant permettant d?extraire de l?azote des milieux
aquatiques vers l?atmosphère sous forme de N2 (Piriou et al., 1999).
De façon à établir des objectifs de qualité d?eau en adéquation avec les effets attendus, la
modélisation est l?approche la plus utilisée. Le principe repose sur la reproduction du déroulement
de la marée verte pour une année donnée. Les mesures réelles sont ensuite confrontées au modèle
permettant de le calibrer. La calibration faite, les apports azotés sont abattus virtuellement de façon
à en modéliser les effets.
4.2. Axe prédictif
La présente étude n?a pas vocation à définir les conditions opérationnelles de mise en place
d?un outil prédictif des échouages d?algues vertes mais doit analyser la faisabilité, au niveau du
secteur géographique concerné par l?étude, de créer un tel dispositif.
Des données acquises à long terme sur une zone d?étude permettent une meilleure connaissance du
phénomène d?échouage notamment en termes de conditions favorables aux échouages et de zones
préférentielles d?échouages.
Sur les zones du secteur d?étude touchées par des marées vertes d?arrachage, un suivi resserré des
échouages permettrait de cibler les conditions de vents favorables à l?arrachage et aux échouages
d?algues sur l?estran. En outre, l?arrachage des algues ne peut se faire que si celles-ci sont de taille
suffisante. Ainsi un modèle simple de croissance algale couplé aux prévisions météorologiques
pourrait permettre la prévision d?un degré de risque d?échouage d?algues. L?avantage d?un tel outil
est, entre autre, de pouvoir mobiliser des moyens de ramassage adaptés au mieux à la situation
attendue et ce de façon anticipée. L?élaboration d?un modèle simple de prévision des échouages a
été initiée par le CEVA sur le site de la baie de Lannion. Il a notamment permis de mettre en
évidence les conditions de vents favorables aux échouages. Néanmoins, les données précises de
ramassage (jour et lieux) sont encore trop peu nombreuses pour avoir une représentation statistique
de toutes les conditions météorologiques possibles. En outre, ce type de modèle est basé sur des
données de ramassage qui nécessiteraient une méthodologie d?acquisition standard et simple
d?application de façon à ce que le jeu de données issu des différentes communes soit homogène et
contienne l?ensemble des informations nécessaires pouvant alimenter un modèle de prévision des
risques d?échouages.
L?élaboration de modèles plus complexes et prenants en compte les principaux facteurs physiques
et biologiques influençant la croissance des algues vertes permet d?établir l?évolution de la quantité
d?algues vertes échouées en fonction des réductions des apports en nutriments simulée
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numériquement. Ce type de modèle est développé par le CEVA en collaboration avec IFREMER
et a notamment permis de fixer des objectifs de réduction des apports en nitrates sur les grandes
baies bretonnes les plus touchées par les marées vertes.
Une longue série de données d?échouages permet également d?établir une cartographie des zones
fréquemment touchées par des échouages et potentiellement à risque d?un point de vue sanitaire et
environnemental. En effet, les ulves en décomposition dégagent du sulfure d?hydrogène toxique
pour les hommes et les animaux (Chrisafis, 2009 ; Samuel, 2011). En outre, les dépôts algaux
massifs sur la zone intertidale entraînent une anoxie des sédiments, une perturbation des autres
communautés présentes (herbiers, invertébrés) entraînant souvent une perte de la biodiversité
(Worm et al., 1999 ; Wharfe, 1977 ; Wang et al., 2011).
Enfin, en se basant sur les connaissances écologiques des successions des différentes communautés
algales, il est possible de prévoir l?évolution de la composition algale des futurs échouages. Ainsi,
les travaux de Schramm (1996) exposent l?importance des différentes communautés algales (algues
pérennes, épiphytes opportunistes, macroalgues opportunistes libres, phytoplancton) en fonction
du degré d?eutrophisation (Figure 32). La phase III correspond à la phase d?eutrophisation pour
laquelle les macroalgues opportunistes libres sont prépondérantes. Un retour à un degré
d?eutrophisation moindre devrait permettre d?évoluer vers un écosystème à nouveau dominé par les
espèces pérennes, en particulier sur des secteurs touchés par les marées vertes d?arrachage sur
lesquels les algues vertes opportunistes sont en compétition avec les algues pérennes pour le
substrat. Pour le secteur d?étude, les quantités d?algues échouées pourraient, sur certains secteurs,
rester comparables, un changement significatif devrait néanmoins être observable au niveau de la
composition algale des échouages avec une majorité d?algues brunes.
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Figure 32 : Représentation schématique des changements de dominance des producteurs primaires (A) des
paramètres physico-chimiques (B) et de la structure et du fonctionnement d?un écosystème (C) au cours des
phases d?accroissement du degré d?eutrophisation (modifié à partir de Schramm, 1996)
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Plusieurs actions peuvent être menées en parallèle pour gérer la prolifération des
algues vertes : les actions préventives et les actions prédictives.
Actions préventives à moyen/long terme : réduction des apports en éléments
nutritifs.
Un milieu enrichi en nutriments favorise le développement des algues vertes. Un
effort de réduction des apports d?origine anthropique, plus particulièrement des
apports azotés, permettra à terme de réduire les capacités de croissance des algues
vertes durant la saison estivale.
Actions prédictives permettant la mise en place de politiques à court terme :
anticipation des événements d?échouage.
De façon à gérer au mieux les événements d?échouage massif, des modèles simples
de prédiction peuvent être développés en tenant compte des conditions
climatiques et du degré de colonisation des algues vertes sur les platiers
rocheux.
Facteurs de contrôle de la prolifération des algues vertes
Actions prédictives permettant la mise en place de politiques à long terme :
détermination des objectifs de réductions des nutriments à atteindre aux
exutoires en mer.
Pour mettre en place des politiques de réduction des apports en nutriments au
littoral en cohérence avec les objectifs de diminution des biomasses d?algues vertes
échouées, une modélisation plus complexe couplant les paramètres physiques et
les paramètres biologique du milieu est nécessaire. Cette modélisation a été
réalisée dans la présente étude et est présentée dans les chapitres suivants.
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5. Scénarios de réduction des marées vertes sur le secteur d?étude
5.1. Utilisation de la modélisation numérique
5.1.1. Description sommaire de l?outil de modélisation
Le modèle ECO-MARS3D, développé par Ifremer a été utilisé dans cette étude. Il repose
sur le couplage du modèle hydrodynamique MARS (Lazure et Dumas, 2008) avec un modèle
biologique simulant la croissance et la production du phytoplancton et des ulves. Ce dernier rentre
dans la catégorie des modèles d?écosystème couplé physique-biologie et appartient à la classe de
modèle de type NPZD pour Nutriments, Phytoplancton, Zooplancton, Détritus. Le module de
croissance phytoplanctonique est celui décrit dans Ménesguen (2006). Une action spécifique de
couplage du module Ulve extrait du modèle MARS3D-Ulves (Perrot, 2014) au modèle biochimique
ECO-MARS3D a par ailleurs été engagée.
Le principe général de fonctionnement du modèle ECO-MARS3D est le suivant : le modèle
hydrodynamique calcule en chacune des mailles et à chaque pas de temps (variable selon la taille de
maille et de l?ordre de quelques dizaines de secondes pour cette étude) l?évolution des hauteurs
d?eau, des champs de courants, de température, de salinité ainsi que la dispersion en mer des
apports des différents contributeurs. En parallèle, le modèle d?écosystème calcule l?évolution des
variables d?état reliées entre elles par les processus chimiques et biologiques. Au total, ce sont 17
variables d?état qui ont été retenues :
? les nitrates (NO3),
? l?ammonium (NH4),
? le phosphore sous sa forme dissoute (PO4) et adsorbée,
? l?azote, le phosphore et la silice (Si) sous leur forme détritique dans l?eau,
? l?azote des diatomées, des dinoflagellés et du nanopicoplancton pour le phytoplancton,
? l?azote du mesozooplancton et du microzooplancton pour le zooplancton,
? l?azote et le phosphore des ulves en dépôt,
? la biomasse des ulves en dépôt,
? la matière en suspension.
La Figure 33 présente les interactions entre ces différentes variables d?état pour le phytoplancton
uniquement (compartiment Ulves non présenté).
Un apport en sels nutritifs par le sédiment en N-NH4 et P-PO4 dissous a été prescrit sur les zones
vaseuses reconnues comme étant des secteurs où la contribution du sédiment à l?enrichissement en
sels nutritifs de la colonne d?eau peut s?avérer significative. Le repérage des zones vaseuses a été
effectué au moyen de la carte Ifremer d?habitats physiques des fonds marins en France
métropolitaine basée sur la classification EUNIS.
L?exploitation du modèle par le CEVA est strictement annuelle. La simulation des processus
biologiques (ulves et phytoplancton) se limite à la période mars - septembre et ne prétend donc pas
reproduire les effets pluriannuels attendus des réductions de flux de nutriments sur plusieurs
années.
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Figure 33 : Schéma conceptuel du modèle biogéochimique implanté dans ECO-MARS3D
(Extrait de Huret, 2009)
5.1.2. Données utilisées
Les données utilisées pour forcer le modèle ECO-MARS3D sont les suivantes :
? Données de flux (débit et concentrations en nitrate, ammonium, phosphates dissous,
silicate, matière en suspension, phosphore particulaire et azote organique) aux différents
exutoires (cours d?eau et station d?épuration). Ces données ont été constituées dans le
cadre des missions MB1 et MB4. Le modèle général de rang 0 qui regroupe uniquement
les principaux apports compte au total 48 exutoires. Le modèle de rang 1 « Loire-
Vilaine » totalise 156 sources contre 53 sources pour le modèle « Sables d?Olonne ? Ile
de Ré »,
? Données satellitaires issues des satellites MERIS et MODIS pour les matières en
suspension (MES). Ces données ont permis de constituer un forçage journalier pour les
modèles de rang 0 et 1,
? Données aux limites marines pour le modèle général de rang 0. Dans un contexte d?étude
sur l?eutrophisation, une attention particulière sur les teneurs en sels nutritifs aux limites
marines ouest et sud du modèle de rang 0 a été accordée. La limite marine constituée pour
les besoins des missions MB2 et MC est basée sur une compilation des données de
mesures disponibles entre 2000 et 2012 du réseau SOMLIT (Service d?Observation en Milieu
Littoral, INSU-CNRS, Roscoff?) à la bouée marine Astan. La mission MC ayant fait
apparaitre une contribution importante de la limite marine dans les résultats, le signal de
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forçage injecté aux limites marines a été retravaillée pour les besoins de la mission MC4bis
sur la base de données climatologiques fournies par Ifremer (Sourisseau et al., 2011),
? Données de relargage sédimentaire. Pour l?ammonium, le flux sédimentaire est dirigé
systématiquement vers la colonne d?eau et augmente progressivement au cours du mois
d?août. Le flux sédimentaire en phosphore dissous varie en fonction de la concentration du
milieu en P-PO4,
? Données météo France issues du modèle ARPEGE à raison d?une donnée toutes les 6
heures (vent, température de l?air, pression atmosphérique, humidité, nébulosité).
5.1.3. Validation sur 2009 et 2012 des modèles de rang 1 « Loire-vilaine » et
« Sables d?Olonne-Ile de Ré »
Le choix des années simulées 2009 et 2012 tient compte de plusieurs facteurs. L?année
2009 retenue pour la calibration/validation et les scénarii de réduction des flux de
nutriment présente les avantages suivants :
? Année assez récente
? Hydraulicité moyenne de mai à septembre : Vilaine ? 0.95 ; Loire ? 0.68 ; Charente ?
0.60
? Trois stations extraites de la base Quadrige2 pour la comparaison mesures/modèle des sels
nutritifs
? Données de forçage disponibles (météorologique, flux des rivières, données satellites ?)
L?année 2012 choisie pour la calibration/validation a été retenue pour permettre la validation du
modèle Ulves car il s?agit de la seule année où des données de quotas en azote et phosphore ont
été mesurées. Son hydraulicité moyenne de mai à septembre est la suivante : Vilaine ? 1.23 ; Loire
? 0.92 ; Charente ? 1.13. Il est intéressant d?observer qu?à l?échelle de la zone d?étude, le choix de
l?année simulée sur la seule base du régime hydraulique est délicat du fait de différences marquées
entre les grands apports. L?année 2009 peut être qualifiée de moyenne pour la Vilaine et sèche
pour la Loire, tandis que 2012 apparaît pour la Vilaine comme une année humide et moyenne pour
la Loire. Toutefois, l?analyse de l?hydraulicité fournit des enseignements pertinents permettant de
caractériser de manière globale le régime hydraulique des années retenues.
A ? Validation des modèles hydrodynamiques
La validation des deux modèles hydrodynamiques de rang 1 a consisté à comparer les
hauteurs d?eau calculées par le modèle avec celles prédites par les données de mesures disponibles
et/ou par le fichier CST_FRANCE du SHOM (Service Hydrographique et Océanographique de la
Marine) qui fournit les amplitudes et les phases des 115 premières harmoniques de marée. Les
résultats ont été obtenus sans vent et sans variation de la pression atmosphérique.
Pour le modèle « Loire-Vilaine », sur l?ensemble des cycles de marée des mois d?août 2009 et
d?août 2012 et pour les deux points fixes testés, le déphasage maximum est de l?ordre de 30
minutes et l?écart maximum sur le marnage d?environ à 20 %. Concernant le modèle « Sables-
d?Olonne ? Ile de Ré », on relève un déphasage maximum durant la phase de morte-eau de
l?ordre de 40 minutes associé à un écart maximum sur le marnage inférieur à 15 %.
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Pour les courants de marée et en l?absence de données de mesures, la validation a consisté Ã
comparer des roses de courants issues du modèle avec les cartes marines du SHOM pour un
coefficient de marée de 95 et 45 sans vent. D?une manière générale pour les deux modèles de rang
1, on relève une bonne adéquation entre le modèle et les cartes du SHOM. Toutefois, la donnée
SHOM utilisée pour valider les courants de marée manque de précision (difficulté à géo-localiser
précisément le point fixe SHOM pour le comparer avec le modèle; donnée SHOM fournie en
noeud avec une faible précision à 10-1 près) et ne peut se substituer à une véritable campagne de
mesures au moyen par exemple d?une sonde ADCP. Au vu des objectifs de cette étude orientée
vers la modélisation de la production primaire et des coûts d?acquisition et de post-traitement de
données ADCP, les résultats de comparaison entre les données SHOM et la bouée MOLIT
Vilaine avec le modèle permettent de conclure sur un fonctionnement correct du modèle sur le
plan de l?hydrodynamisme.
B ? Validation des modèles biochimiques
Pour les variables physiques température et salinité, la validation des modèles de rang 1 a
consisté à quantifier statistiquement l?ajustement des données simulées par rapport aux données
observées en utilisant la méthode proposée par Taylor (Taylor, 2001).
Concernant les variables chlorophylle a et matières en suspension (MES), la validation a
consisté à représenter sous la forme de scatterplots les données observées par satellite avec les
résultats du modèle en moyennant les résultats sur la période productive des ulves de mai Ã
septembre.
Pour les variables liées aux sels nutritifs (nitrate, ammonium, phosphore dissous, silicate) et les
quotas en azote et phosphore des ulves, la faible fréquence d?échantillonnage des données de
mesures disponibles n?a pas permis d?évaluer d?un point de vue statistique les écarts entre modèle
et mesures. L?évaluation de la qualité de l?ajustement entre modèle et mesures repose par
conséquent sur une comparaison visuelle des graphiques superposant les données simulées avec
celles mesurées. On précise que seule l?année 2012 a permis la comparaison des mesures de quotas
en azote et phosphore acquis par le Ceva avec les données simulées. La biomasse totale produite
par le modèle n?a pu faire l?objet d?une validation étant donné l?absence de données mesurées.
Les données de mesures utilisées proviennent de différents organismes :
1. Données extraites de la base Ifremer Quadrige² qui regroupe principalement les mesures
issues des réseaux REPHY (réseau de surveillance du phytoplancton et des phycotoxines)
géré par Ifremer et REPOM (réseau national de suivi des ports maritimes) géré par les
DDTM pour le compte du ministère de l'écologie,
2. Données issues des suivis réalisés par les Directions Départementales des Territoires et de
la Mer (DDTM 44, 56 et 17),
3. Données Ifremer provenant de la station de mesure MOLIT (Mer Ouverte LITtorale)
située en baie de Vilaine,
4. Données d?observation satellites Ifremer,
5. Données de mesure du Ceva des quotas en azote et en phosphore des ulves,
6. Données du GIP (Groupement d?Intérêt Public) Loire-Estuaire.
La validation des modèles de rang 1 « Loire-Vilaine » et « Sables d?Olonne-Ile de Ré » met en
évidence un bon ajustement de la température par rapport aux mesures. Le biais moyen estimé
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par rapport à l?écart type des mesures entre les données simulées et observées est de 0.24 °C pour
le modèle « Loire-Vilaine » et autour de 0.5 °C pour le modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré ».
Concernant la salinité pour le modèle « Loire-Vilaine », les statistiques sont moins bonnes que
pour la température en particulier à la station de Donges située sur la Loire et soumise à de forts
régimes de dessalure. Sur l?ensemble des évaluations, le coefficient de corrélation moyen (R) est de
0.72 pour un biais normalisé de l?ordre de 1 PSU (0.54 PSU sans la station de Donges). De même
pour le modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré », les statistiques obtenues, tout en étant moins
bonnes que pour la température, sont correctes en regard des objectifs visés dans cette étude.
Pour les deux modèles de rang 1, la validation au moyen de méthodes statistiques pour les sels
nutritifs (nitrate, ammonium, phosphore et silicates) n?a pu être opérée en raison du trop faible
nombre d?échantillons mesurés pour une station donnée.
Toutefois, pour le modèle de rang 1 « Loire-Vilaine » pour les années simulées 2009 et 2012, les
ordres de grandeur et l?évolution saisonnière des teneurs simulées s?avèrent cohérents par rapport
aux données mesurées au niveau des différentes stations marines et estuariennes. S?agissant des
deux principales sources de nutriments, les évolutions simulées des teneurs en sels nutritifs sur la
Vilaine à la station DDTM 56 « 56V090 » et sur la Loire aux stations DDTM 44 de Paimboeuf et
de Cordemais sont globalement conformes aux données mesurées. Le modèle surestime toutefois
les teneurs observées en ammonium sur la Loire. Cet écart est peut être lié à une intense
reminéralisation au sein du bouchon vaseux et à une consommation d?une partie de l?ammonium
par le phytoplancton d?eau douce.
Concernant le modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré », aucune donnée de mesure en sels nutritifs
au sein de la banque de donnée Quadrige2 n?a pu être utilisée pour les années 2009 et 2012. Seules
des données de mesure issues des réseaux de surveillance de la DDTM 17 ont pu être exploitées
mais les comparaisons ont été délicates étant donné qu?il n?existait en général que deux mesures
annuelles sur la période productive pour chacune des stations et cela avec une faible précision de
mesures pour les sels nutritifs. Cependant, ces comparaisons ont permis de s?assurer que le modèle
reproduit correctement les ordres de grandeurs mesurés en particulier pour les stations
estuariennes proches du point de forçage de la Sèvre Niortaise et du canal de Maubec au niveau de
la Rochelle.
Pour la chlorophylle a, l?analyse des teneurs simulées avec les mesures issues de la base Quadrige²
sur l?année 2009 (6 stations) et 2012 (5 stations) montre que le modèle de rang 1 « Loire-Vilaine »
reproduit les évolutions saisonnières en sous-estimant néanmoins les niveaux de bloom en
particulier en baie de Vilaine. De plus, le modèle ne parvient pas à reproduire le bloom précoce de
début mars ce qui toutefois impacte peu la qualité générale des résultats obtenus au vu des teneurs
importantes en sels nutritifs présentes à cette saison dans la colonne d?eau. L?analyse comparée
pour la couche de surface de la moyenne de mai à septembre des données simulées et observées
par satellite pour la chlorophylle a montre selon les secteurs des écarts plus ou moins importants
dans la spatialisation du bloom et son intensité moyenne. A l?échelle de la zone d?étude « Loire-
Vilaine », le coefficient de corrélation entre les données simulées et estimées par satellite sur la
période de mai à septembre est de 0.42 sur 2009 et 0.40 en 2012. Pour le modèle de rang 1
« Sables d?Olonne-Ile de Ré », le modèle surestime assez nettement par rapport aux données
issues des observations satellites la production phytoplanctonique au sein de l?anse d?Aiguillon. A
l?échelle de la zone d?étude « Sables d?Olonne-Ile de Ré », le coefficient de corrélation entre les
données simulées et estimées par satellite sur la période de mai à septembre est de 0.56 sur 2009 et
0.47 en 2012.
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Concernant les matières en suspension (M.E.S), un bon accord entre les mesures satellites et le
modèle pour la couche de surface est observé pour les deux modèles de rang 1 sur la base de la
moyenne établie de mai à septembre 2009 et 2012.
La validation du modèle Ulves a consisté à comparer les mesures de quotas en azote et
phosphore effectuées en 2012 avec les données simulées. Le modèle de rang 1 « Loire-Vilaine »
reproduit correctement l?allure générale et les niveaux des quotas sur les 11 sites retenus (Penvins,
Mine d?Or, Le Croisic, La Baule, Pen Bé, Piriac-sur-Mer, Mesquer, Prefailles-sur-Mer,
Noirmoutier-Epine, Noirmoutier-Vieil et Noirmoutier-Guérinière). La qualité des ajustements
entre les mesures et le modèle varie toutefois d?un site à l?autre. Concernant le modèle « Sables
d?Olonne-Ile de Ré », sur les 4 sites disposant de mesures en 2012 (La Tranche-Sur-Mer, Les-
Portes-en-Ré, Saint-Martin-de-Ré et La-Flotte-en-Ré), l?amplitude et l?évolution saisonnière des
quotas simulés en azote et phosphore sont cohérentes par rapport aux mesures. On note toutefois
une surestimation par le modèle du quota en phosphore sur les sites des Portes-en-Ré et de La-
Flotte-en-Ré. Le décalage géographique entre les mesures basées sur des ulves d?échouages et les
pixels en ulves du modèle retenus pour les besoins de comparaison peut être à l?origine de l?écart
entre mesures et modèle.
5.1.4. Scénarios testés
Les scénarios retenus dans le cadre des missions MC 1 et MC 2 sont présentés dans le
Tableau 3 et le Tableau 4. Il est rappelé que ces scénarios ont pour objectif d?évaluer l?abattement
que produirait une réduction des flux de nutriments sur la biomasse totale en algues vertes Ã
l?échelle du domaine de calcul et pour chacun des secteurs d?échouages décrit dans le Tableau 2.
Tableau 3 : Scénarios testés dans le cadre de la mission intermédiaire MC1.
Niveau de
réduction des
apports
Nitrates
Loire seule
Nitrates
Vilaine seule
Nitrates
Loire + Vilaine
Phosphore
dissous et
particulaire
Loire seule
15 % H1 H4 H7 H10
30 % H2 H5 H8 H11
60 % H3 H6 H9 H12
Tableau 4 : Scénarios testés dans le cadre de la mission intermédiaire MC2.
Niveau de
réduction des
apports
Nitrates
Tous les
contributeurs
Nitrates
Tous les
contributeurs
sauf la Loire
Nitrates
Tous les
contributeurs
sauf la Vilaine
Phosphore
dissous et
particulaire
Tous les
contributeurs
15 % H13 H16 H19 H22
30 % H14 H17 H20 H23
60 % H15 H18 H21 H24
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Le Tableau 5 présente les simulations complémentaires intitulées de H25 à H31 opérées dans le
cadre de la mission MC4bis. Il est rappelé que ces scenarii utilisent pour le forçage du modèle
général une nouvelle limite marine plus représentative que celle employée dans le cadre des
missions MC (cf. § 5.1.2).
Tableau 5 : Scenarii de réduction des teneurs pour la mission MC4 bis en utilisant la nouvelle limite marine
Référence du
scénario
Pourcentage de réduction des flux de nutriments Cours d?eau concerné
H25 - 15 % NO3 Tous les contributeurs
H26 - 30 % NO3 Tous les contributeurs
H27 - 60 % NO3 Tous les contributeurs
H28 - 30 % N (NO3, NH4, Norg) Tous les contributeurs
H29 - 30 % N et -30 % P Tous les contributeurs
H30 retard dans le début de la marée verte -
H31
- 15 % NO3 avec retard dans le début de
la marée verte
Tous les contributeurs
H32
- 30 % NO3 avec retard dans le début de
la marée verte
Tous les contributeurs
5.2. Résultats fournis par le modèle
5.2.1. Identification des principales sources de nutriments alimentant la
prolifération des algues vertes
A l?échelle du modèle « Loire-Vilaine », le traçage de l?origine de l?azote contenu dans les
ulves montre que la Loire (44 %) est la première source dans l?alimentation en azote dissous
des ulves sur la période productive de mai à septembre suivi de la Vilaine (32 %). Le traceur
« Autres Sources » regroupant les 154 autres sources terrigènes locales (rejets de stations
d'épuration et apports de petits cours d'eau côtiers) contribuent de manière équivalente à la limite
marine (autour de 10 %). Des différences marquées apparaissent en fonction du secteur
d?échouage considéré dont les emprises sont présentées sur la Figure 34. Ainsi, la contribution de
la Loire domine largement sur les secteurs 6 (centré sur Le Croisic), 7 (baie de Pouliguen incluant
La Baule) et 8 (île de Noirmoutier) tandis que la Vilaine apparaît comme la première source sur le
secteur 2 (centré sur Sarzeau), 3 (de Penvins à Loscolo) et 4 (centré sur Pen-Bé).
A l?échelle du modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré », la limite marine (60 %) apparaît
comme la première source dans l?alimentation en azote dissous des ulves sur la période
productive de mai à septembre. Avec 13.9 %, la Charente est la seconde source d?azote suivie de la
Gironde (11.2 %). La Loire, malgré son éloignement géographique, contribue à hauteur de 3.1 %
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en moyenne. Le traceur intitulé « Autres sources » regroupant les 44 autres sources terrigènes
contribue assez faiblement de mai à septembre (7.6 %) mais contribue significativement en début
de saison à l?échelle du mois de mai. Ce résultat doit être pris avec précaution s?agissant du début
de saison en raison de la montée lente de la somme des traceurs à 100 % qui ne semble a priori pas
atteint avant le mois de juin. De la même façon que pour le modèle « Loire-Vilaine », le sédiment
joue un rôle négligeable dans la fourniture en azote dissous des ulves (< 2%).
Les principaux facteurs permettant d?expliquer la participation importante de la limite marine au
contenu en azote des ulves par rapport aux principaux apports du secteur d?étude (Gironde,
Charente, Lay et Sèvre Niortaise) sont :
1. Une dilution importante des panaches d?azote dissous provenant de ces principaux cours
d?eau. En fin d?étude il a pu être établi que cette dilution des apports par les fleuves
(principalement Gironde, Charente et secondairement Loire et Vilaine) pouvait être
amplifiée du fait d?un biais de modélisation (transmission du signal nutritionnel de ces
fleuves entre rang 0 et 1 du modèle et atténuation du panache de la Gironde du fait de la
proximité de son estuaire avec la limite marine du rang 0).
2. Une surestimation des teneurs en sels nutritifs prescrites aux limites marines du modèle
général de rang 0 lesquelles se retrouvent ensuite pour l?essentiel dans le signal constitutif
des limites marines du modèle de rang 1. On rappelle que les teneurs prescrites aux
frontières ouvertes du rang 0 sont basées sur une moyenne pluriannuelle des données
issues de la bouée Astan située en Manche, les teneurs issues de PREVIMER n?ayant pas
été retenues du fait de leurs valeurs trop élevées pour l?azote (choix validé par l?IFREMER
et par le comité de pilotage de l?étude),
3. Des régimes de vent à l?échelle de la saison 2009 de développement des ulves orientés de
manière prédominante entre le secteur nord et ouest ce qui favorise la dispersion de leurs
eaux fluviales en direction du sud du domaine, soit en dehors des zones de dépôts en
ulves,
4. La présence du pertuis Breton et d?Antioche qui encadre l?ile de Ré et qui accentue la
dilution et l?expulsion vers le large des eaux fluviales des principaux apports.
L?association de ces facteurs ne permet pas a priori aux ulves de profiter majoritairement de ces
grands apports pour couvrir leur besoin nutritionnel. L?analyse de l?origine de l?azote contenu dans
les ulves souligne également l?insuffisance des seuls apports locaux dont le nombre est faible à la
différence du modèle « Loire-Vilaine » pour développer et soutenir la marée verte à l?échelle des
secteurs étudiés.
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Figure 34 : Secteurs d?échouages retenus dans la mission MB3
5.2.2. Mission MC : Scénarios de réduction des flux de nutriments
5.2.2.1. Modèle de rang 1 « Loire-Vilaine »
Sur la base du signal « large » constitué au moyen des mesures à la bouée Astan,
l?exploitation des scenarii portant sur la réduction des nitrates (cf. détails dans le rapport de la
mission MC) montrent, au mieux, un abattement de la biomasse totale en algues vertes de 36 %
par rapport à la situation de référence en prenant le scenario H18 (réduction de 60 % du nitrate sur
tous les contributeurs). Ce niveau d?abattement n?est a priori pas en mesure d?aboutir à une
réduction significative de la pression des échouages. Des différences marquées apparaissent
Emprise du modèle « Sable
d?Olonne-Ile de Ré »
Emprise du modèle
« Loire-Vilaine »
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logiquement en fonction du secteur d?échouage et du type de scenario considérés. Ainsi, les
secteurs 5 à 8 sont les plus sensibles à une réduction des apports de la Loire avec au maximum 36
% d?abattement de la biomasse en ulves pour le secteur 8 qui englobe l?île de Noirmoutier tandis
que les secteurs 2 à 5 sont les plus sensibles à une réduction des apports de la Vilaine du fait de
leur proximité avec le panache de la Vilaine.
D?une manière générale, ces expérimentations numériques confirment le poids important joué par
les deux principaux fournisseurs d?azote dissous représentés par la Loire et la Vilaine par rapport Ã
l?ensemble des très nombreuses autres sources locales retenues dans cette étude.
Concernant les trois scenarii portant sur la réduction du phosphore dissous et particulaire de la
Loire seule, ces derniers aboutissent à un résultat paradoxal dans la mesure où le modèle prédit
une production plus importante de la biomasse en algues vertes (obtention de pourcentages
d?abattements nuls ou fortement négatifs pour l?ensemble des trois scenarii testés). L?augmentation
de la biomasse totale en ulves par rapport à la situation de référence est liée directement au
compartiment phytoplanctonique qui, en raison d?une plus forte limitation en phosphore (élément
limitant globalement sa croissance à l?échelle saisonnière), consomme moins d?azote dissous dans
la colonne d?eau et favorise ainsi la croissance des ulves. Ces tests permettent donc de conclure
que la réduction du flux de nutriments en phosphore sans limitation en parallèle des teneurs en
nitrate ne produira a priori aucun effet positif visible sur la marée verte. Pour être efficient, la
réduction des flux de phosphore devrait s?accompagner d?une réduction conjointe des flux de
nitrates.
5.2.2.2. Modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré »
L?exploitation des scenarii de réduction des nitrates aboutit à des niveaux de réduction
négligeables à l?échelle du domaine modélisé ainsi que sur les quatre secteurs d?échouages. Si ce
résultat est probablement accentué par l?éloignement important des principaux apports
(Gironde, Charente, Sèvre Niortaise, Lay, Loire, Vilaine) par rapport aux dépôts en ulves, il existe
une possible surestimation des teneurs en sels nutritifs injectées aux frontières ouvertes du
modèle. A ce titre, le CEVA en lien avec le COPIL s'est à nouveau interrogé sur le calage de
la limite marine. Des données de mesures du Golfe de Gascogne non identifiées et donc
non collectées précédemment ont pu être exploitées et ont été utilisées dans le cadre de la
mission MC4bis.
D?autre facteurs d?ordre méthodologique et listés dans les conclusions de la mission MC4bis (cf.
5.2.3.2) sont susceptibles d?altérer la qualité des résultats et expliqueraient a priori les faibles
pourcentages d?abattements de la biomasse en ulves obtenu pour ce modèle.
5.2.3. Mission MC4bis : réduction des marées vertes sur les sites
d?échouages (simulations complémentaires)
L?utilisation de données de mesures compilées par Ifremer a permis d?injecter aux limites
marines du modèle général un signal hauturier qui semble plus adéquat et représentatif de
l?évolution saisonnière des sels nutritifs au large du Golfe de Gascogne que celui qui avait été
utilisé dans le cadre de la mission MC. Une analyse succincte a permis de montrer que l?utilisation
de cette nouvelle limite marine n?est pas de nature à remettre en question la mission MB2 dédiée
au calage et à la validation des modèles de rang 1 centrés sur « Loire-Vilaine » et « Sables d?Olonne
? Ile de Ré ».
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5.2.3.1. Modèle de rang 1 « Loire-Vilaine »
L?exploitation du modèle « Loire-Vilaine », en se basant sur cette nouvelle « limite
marine » aboutit aux conclusions suivantes :
? Les scenarii H25 à H27 portant sur la réduction des nitrates débouchent sur un abattement
maximum de la biomasse totale en algues vertes de 49 % par rapport à la situation de référence
en prenant le scénario H27 (réduction de 60 % du nitrate sur tous les contributeurs). Des
différences plus ou moins marquées apparaissent en fonction du secteur retenu (abattement de
62 % pour les secteurs 5 et 6). Toutefois, d?un point de vue opérationnel, ce niveau de
réduction des apports est particulièrement exigeant et sa mise en oeuvre ne parait pas réaliste Ã
court terme. Le scénario H26 avec un objectif de réduction des flux de nitrates de 30 % est
plus réaliste mais débouche sur un pourcentage d?abattement de la marée verte en année 1
assez modeste car inférieur à 30 % sur l?ensemble du domaine (abattement pour les secteurs 5
et 6 de l?ordre de 35 %),
? Avec 37 % d?abattement de la biomasse en ulves (sans le secteur 2 sous forte influence de la
limite marine), le scenario H28 (-30 % N) montre des abattements plus soutenus que le
scénario H26 (-30 % NO3) mettant en évidence que la réduction des apports azotés en plus de
ceux en nitrates peut constituer sur cette zone d?étude un axe intéressant de diminution de la
biomasse en algues vertes,
? Le scénario H29 (-30 % N et -30 % P) avec 25 % d?abattement apparaît moins réactif que le
scénario précédent H28 (-30 % N) et ne semble donc pas immédiatement opérationnel au
regard des seules ulves, en raison de l?effet contre-productif pour les ulves du moindre
pompage de l?azote dissous par le phytoplancton comme décrit au § 4.2. Une réduction
conjointe des nutriments serait toutefois plus bénéfique pour l?ensemble de l?écosystème sur le
long terme,
? Les scenarii H30 à H32 qui introduisent un retard d?un mois et demi dans le démarrage de la
marée verte avec ou sans réduction du flux de nitrate aboutissent à des abattements
importants. Ces scenarii ne peuvent être considérés comme des scenarii opérationnels car ils
résulteraient a priori d?un ensemble d?effets. Le premier effet serait, à plus ou moins long
terme, la diminution des stocks de reconduction liée à la diminution des productions estivales,
elle-même permise par la diminution progressive des apports terrigènes en nitrates. Il est
difficile, en l?état actuel des connaissances, de valider et à plus forte raison de quantifier cet
effet retard dû à la diminution des apports de nitrates. Un autre effet pourrait être la survenue
d?accidents climatiques qui limiteraient la précocité du bloom printanier (température froide en
début de saison limitant la croissance algale, érosion du stock initial lié à un succès de
colonisation du platier par les fucales) et conduirait alors, conjugué à une diminution des
apports en nitrates, à une limitation nettement plus marquée des proliférations estivales. Dans
les grandes baies bretonnes qui font l?objet d?un suivi régulier depuis plusieurs années, l?effet
d?accidents climatiques limitant la croissance de début de saison a déjà pu être observé (CEVA,
2012 et 2013). A l?échelle de la zone d?étude cependant, les suivis aériens engagés depuis 2007
ne permettent pas d?avoir le recul nécessaire pour appréhender ce phénomène, d?autant plus
complexe à cerner dans le cas d?une marée verte se développant sur les platiers rocheux. Même
si les connaissances sur les effets liés au retard des proliférations manquent, il semble que le
scénario H26 (-30 % NO3) couplé aux effets attendus d?amplifications des abattements liés à la
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dynamique des populations benthiques (moindre succès de colonisation des ulves ; cf. § 5.3.3)
pourrait permettre d?obtenir des résultats marqués à l?échelle de ce secteur d?étude.
Tableau 6 : Effet de la réduction des flux de nutriments sur la biomasse totale en ulves pour le modèle
« Loire-Vilaine » sur l?année hydrologique 2009
(secteur 2 : Saint-Jacques ; secteur 3 : Penvins + Banastère ; secteur 4 : Pen-Bé + Mesquer ; secteur 5 : Piriac-sur-Mer ;
secteur 6 : Le Croisic ; secteur 7 : La Baule ; secteur 8 : Noirmoutier-La Fosse + Noirmoutier-Gois + Noirmoutier-
Sableaux + Noirmoutier-Vieil + Noirmoutier-Epine + Noirmoutier-Guérinière)
Scénario
Pourcentage d'abattement de la biomasse en ulves estimé sur juillet-août 2009
par rapport à la situation de référence
Domaine
entier
secteur 2* secteur 3 secteur 4 secteur 5 secteur 6 secteur 7 secteur 8
H25
- 15 % NO3 sur tous les
contributeurs
13 13 10 9 18 16 9 17
H26
- 30 % NO3 sur tous les
contributeurs
26 23 23 22 34 36 18 33
H27
- 60 % NO3 sur tous les
contributeurs
49 48 55 48 62 62 34 43
H28
- 30 % N (NO3, NH4, Norg) sur
tous les contributeurs
34 27 30 35 43 49 25 39
H29
- 30 % N et -30 % P sur tous
les contributeurs
25 23 21 28 33 31 17 27
H30
retard dans le début de la marée
verte
67 85 58 44 70 81 35 85
H31
- 15 % NO3 sur tous les
contributeurs avec retard dans le
début de la marée verte
75 89 66 52 85 88 42 91
H32
- 30 % NO3 sur tous les
contributeurs avec retard dans le
début de la marée verte
81 93 75 63 92 94 48 94
* Résultats des pourcentages d?abattement pour le secteur 2 à prendre avec précaution car influence a priori excessive des apports du large du fait de la
proximité géographique de ce secteur avec la limite marine
5.2.3.2. Modèle « Sables d?Olonne-Ile de Ré »
A l?échelle du modèle « Sables d?Olonne ? Ile de Ré », l?exploitation des scenarii H25 Ã
H29 aboutit à de faibles niveaux de réduction avec un maximum de 8 % sur l?ensemble du
domaine d?étude pour le scénario H27 (-60 % NO3) et de l?ordre de 16 à 17 % pour les secteurs 11
et 12bis pour ce même scénario. Ce résultat est à mettre en relation avec :
? L?éloignement important par rapport aux dépôts en ulves des principaux apports que sont
la Gironde (distance Ile de Ré : ? 90 km), la Charente (distance Ile de Ré : > 40 km), la
Sèvre Niortaise (distance Ile de Ré : ? 30 km), le Lay (distance Ile de Ré ? 20 km) et la
Loire (distance Ile de Ré : ? 150 km). En fin d?étude il a pu être établi que la dilution des
apports par les fleuves (principalement Gironde, Charente et secondairement Loire et
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Vilaine) pouvait être amplifiée du fait d?un biais de modélisation (transmission du signal
nutritionnel de ces fleuves entre rang 0 et 1 du modèle et atténuation du panache de la
Gironde du fait de la proximité de son estuaire avec la limite marine du rang 0)
? La présence des pertuis Breton et d?Antioche qui encadrent l?ile de Ré et qui accentuent la
dilution et l?expulsion vers le large des eaux fluviales des principaux apports,
? Les résultats précédemment dégagés dans le rapport MB2 concernant le traçage de l?azote
dissous contenu dans les ulves qui montraient une faible dépendance des apports
terrigènes au profit des apports du large. Le nombre peu important de sources locales en
comparaison du modèle « Loire-Vilaine » va également dans le sens de ce diagnostic.
Tableau 7 : Effet de la réduction des flux de nutriments sur la biomasse totale en ulves pour le modèle
« Sables d?Olonne-Ile de Ré » sur l?année hydrologique 2009
(secteur 9 : Saint-Jean-de-Mont ; secteur 10 : Les Sables d?Olonne + Bourgenay-Payré + Longeville-Saint-Vincent-sur-
Jard ; secteur 11 : La Tranche-sur-Mer ; secteur 12 : Ile de Ré ; secteur 12 bis: Ré-Portes-en-Ré + Ré-Goix + Ré-Saint-
Martin-en-Ré + Ré-La Flotte)
Scénario
Pourcentage d'abattement de la biomasse en ulves estimé sur
juillet-août 2009 par rapport à la situation de référence
Domaine
entier
secteur 9* secteur 10 secteur 11 secteur 12 secteur 12 bis
H25
- 15 % NO3 sur tous les
contributeurs
5 3 8 14 4 10
H26
- 30 % NO3 sur tous les
contributeurs
6 6 9 15 5 13
H27
- 60 % NO3 sur tous les
contributeurs
8 10 10 17 7 16
H28
- 30 % N (NO3, NH4, Norg) sur
tous les contributeurs
6 8 9 16 5 14
H29
- 30 % N et -30 % P sur tous les
contributeurs
7 7 10 16 6 14
H30
retard dans le début de la marée
verte
52 55 53 65 50 70
H31
- 15 % NO3 sur tous les
contributeurs avec retard dans le
début de la marée verte
53 57 55 67 51 72
H32
- 30 % NO3 sur tous les
contributeurs avec retard dans le
début de la marée verte
54 60 57 69 52 74
Seuls les scenarii H30 Ã H32 fournissent des abattements sensibles sur la biomasse produite en
algues vertes mais ne peuvent être considérés comme des scenarii opérationnels pour les mêmes
raisons que celles décrites ci-avant. L?ajout, au retard dans le démarrage de la marée verte, d?une
diminution en parallèle des flux de nitrates à hauteur de 15 % (scénario H31) et 30 % (scénario
H32) ne creuse pas davantage les abattements par rapport à l?introduction d?un retard seul
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(scénario H30) confirmant la faible réactivité de ce modèle à une diminution des flux de
nutriments.
Pour ce modèle « Sables d?Olonne ? Ile de Ré », il est nécessaire de préciser que :
? Cette étude visait d?abord à modéliser la façade sous "influence de la Loire et de la
Vilaine",
? Les deux principaux apports (Gironde et Charente) n?appartiennent pas explicitement au
modèle de rang 1 « Sables d?Olonne ? Ile de Ré ». Leur panache de dispersion est transmis
du rang 0 au rang 1 par les deux limites marines en particulier par la frontière sud. Or, il n?a
pas été possible d?extraire du modèle de rang 0 un signal à haute fréquence du fait du
volume important de données à sauvegarder pour chaque simulation. Seule une donnée de
forçage toutes les 24 h est prescrite aux limites marines du modèle de rang 1. Cela
représente un biais dans la transmission des panaches de dispersion de la Gironde et de la
Charente (dans une moindre mesure de la Loire et de la Vilaine également) du rang 0 vers
le rang 1 qui peut induire une minimisation de la réduction de la biomasse d?ulves prédite
par le modèle sur ce secteur. Cela n?est pas le cas pour le modèle de rang 1 « Loire-
Vilaine » car les deux principaux apports (Loire et Vilaine) font explicitement partie du
domaine de modélisation,
? La dilution importante du panache de la Gironde liée à la mise en place de la nouvelle
limite marine au sein du modèle général de rang 0. Pour rappel, la constitution des limites
marines telle que proposée initialement dans le CCTP devait reposer sur une extraction des
données d?archives du modèle Previmer qui avait tourné dans une ancienne version
(version du code 2009 archivée pour l'année climatique 2009). Dans un souci
d?amélioration du réalisme du modèle, cette limite marine a finalement été remplacée, en
accord avec le comité de pilotage, en cours d?étude par les données de mesures du réseau
SOMLIT à la bouée marine Astan (cf. MB2 § 3.2.4). Les résultats obtenus aux missions
MC3 et MC4 avec la limite marine Astan ont posé de nouvelles interrogations sur la qualité
des données de forçage utilisées aux frontières ouvertes du modèle de rang 0 et de
nouvelles mesures situées dans le Golfe de Gascogne et jusqu?alors inconnues du comité
de pilotage ont été utilisées pour constituer une nouvelle limite marine dans le cadre de la
mission MC4 bis (cf. § 2). Si cette nouvelle limite marine chargée d?alimenter le modèle de
rang 0 est plus représentative du signal hauturier du Golfe de Gascogne par rapport aux
données Previmer ou SOMLIT, elle génère en particulier à la frontière sud un biais en
raison de sa proximité avec le panache de la Gironde. En effet, les faibles teneurs en nitrate
injectées à la limite sud, proche de l'estuaire de la Gironde, induisent une forte dilution du
panache en nitrate issu de la Gironde qui s?accompagne d?un phénomène de diffusion lié
au fort gradient entre les faibles teneurs provenant de la limite et celles de la Gironde. Cela
implique une forte atténuation du panache de la Gironde et un impact de ce fleuve limité
au sein du modèle de rang 1,
? La taille des mailles (250 m), le stock initial en ulves (basé sur une campagne ponctuelle
d?observation et un prédictif des zones de croissance infralittorales) et les informations de
flux collectées ne permettent pas de répondre à des questions très locales à l?échelle de
petits sites ou de plages (dysfonctionnement d?une STEU locale par exemple),
? Les résultats des scénarii ont été obtenus pour l?année météo-climatique 2009 ce qui influe
directement sur les flux de nutriments et leur condition de dispersion sous l?effet du vent.
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Compte tenu de l?ensemble des limites décrites ci-dessus, les résultats obtenus sur ce secteur sont
des résultats à minima. D?un point de vue méthodologique, il conviendrait pour améliorer les
premiers résultats obtenus pour le modèle « Sables d?Olonne ? Ile de Ré » d?abaisser
géographiquement la limite sud du modèle de rang 0 (meilleure représentation de la dilution du
panache de la Gironde) et de transmettre à des échelles de temps plus rapprochées les apports de
la Gironde et de la Charente (et également de la Loire et de la Vilaine) au modèle de rang 1.
En outre, même si, à l?échelle du secteur d?étude, la réduction des biomasses d?ulves peut sembler
faible, elle peut s?avérer importante à des échelles plus locales. Les grandes tendances montrées par
cette étude pourraient être affinées en fonction des différents contextes locaux rencontrés sur des
secteurs plus restreints de la zone d?étude et en considérant des mailles plus fines et des
estimations des apports locaux plus précis.
5.3. Discussion : portée et limites de la modélisation réalisée
5.3.1. Dynamique des populations algales sur substrat rocheux, dynamique
sédimentaire
Le modèle d?écosystème utilisé a été doté d?un module simpliste de relargage sédimentaire
qui ne peut prétendre représenter finement les processus biogéochimiques responsables de la
libération et/ou de la séquestration par le sédiment d?azote et de phosphore sous forme dissoute et
particulaire.
Ce modèle ne peut également prétendre simuler tous les événements liés au compartiment
phytoplanctonique et aux ulves dont on rappelle qu?elles sont fixées dans les secteurs de croissance
du fait de l?inadaptation actuelle des modèles de transport. Une autre limitation importante est la
non prise en compte de la compétition entre les algues vertes, rouges et brunes que ce soit dans
l?utilisation des nutriments pour leur croissance, ou plus encore pour l?occupation du substrat
rocheux qui est en fait le réel aspect de la compétition entre ces groupes d?algues. A ce jour, il
n?existe pas de modèle capable de prendre en compte la compétition entre les algues vertes, rouges
et brunes.
Enfin, la dynamique des populations algales sur les platiers rocheux engendrée par les facteurs
environnementaux, les perturbations anthropiques, les relations trophiques et qui conditionne le
degré de colonisation des platiers rocheux par les algues opportunistes et les algues d?habitat n?est
pas représentée par le modèle numérique.
5.3.2. Portée et précision
Dans toute modélisation numérique, il est nécessaire de rappeler que la taille de la maille a
une influence importante sur les résultats. Au vu de la taille de maille du modèle général (800 m) et
des deux modèles de rang 1 (250 m), ces derniers ne peuvent prétendre représenter finement
l?ensemble des phénomènes physiques et biologiques qui se déroulent à des échelles locales, du
moins inférieures à la taille de la maille.
S?agissant par exemple de la condition initiale en ulves et dans le cas de secteurs à estran courts
(platiers rocheux, estran sableux), les observations aériennes réalisées par le Ceva depuis 2007
amènent à penser que seule une taille de maille de quelques dizaines de mètres (voire de l?ordre 10
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à 20 mètres) permettrait de prendre en compte précisément la morphologie des dépôts en algues
vertes. Cette taille de maille s?avère d?une part clairement incompatible avec l?ampleur de la zone Ã
étudier (temps de calcul prohibitifs) et d?autre part, cette démarche supposerait de disposer de
données bathymétriques à très haute résolution ainsi que des données fines des platiers rocheux
pour permettre d?élaborer la condition initiale en ulves (données inexistantes à l?échelle du linéaire
côtier à considérer dans l?étude).
Des mailles de dimension importantes engendrent une sous estimations des sources locales de flux
relativement faibles par rapport à la taille de la maille (dilution « instantanée » pour le modèle des
apports dans une maille de 250m X 250 m soit une surface équivalente à 50 piscines olympiques).
Des mailles de taille plus réduites permettent aux sources locales d?augmenter plus fortement les
concentrations en sels nutritifs autour des exutoires (nombre limité de mailles mais teneurs plus
importantes).
Par ailleurs, le modèle utilisé ne simule pas les processus biogéochimiques complexes se déroulant
au sein de l?estuaire de la Loire et décrit dans le cadre de la mission MB4. La non prise en compte
dans le modèle des processus hydro-sédimentaires liés au bouchon vaseux et du phytoplancton
d?eau douce (modèle adapté uniquement au phytoplancton marin) peut représenter un biais à la
qualité générale de l?étude. Cependant, dans la mesure où la comparaison mesures/modèle sur les
stations en mer et situées en aval de l?estuaire de la Loire ne montre pas d?écarts significatifs sur le
plan de l?évolution des sels nutritifs, ce biais est a priori faible.
5.3.3. Temps de réponse du milieu naturel
A - Compartiment sédimentaire
Dans les scénarios de réduction des apports en azote et phosphore testés dans le cadre de
la présente mission MC4 bis, le problème de la contribution du sédiment à l?enrichissement en
azote dissous de la colonne d?eau a été posé : le flux sédimentaire se maintiendrait-il à un niveau
identique si l?on abaissait sensiblement les concentrations moyennes actuelles en nitrates et/ou en
phosphore des rivières ? Les articles et ouvrages (Tucker et al., 2007 ; Lerat, 1990 ; Monbet, 1991 ;
rapport d?étude CAREN-Cemagref sur la pollution des eaux continentales de Bretagne par les
matières organiques) disponibles sur cette question semblent indiquer une réponse négative.
En effet, si durant les périodes de crues (en hiver et au printemps), les apports terrigènes
constituent la première source d?apport en matière organique d?origine photosynthétique
(provenant de la dégradation des végétaux supérieurs) et anthropique (provenant massivement des
déjections animales ainsi que des résidus urbains et/ou industriels) ; en période estivale et
automnale, c?est la production primaire qui représente la première source d?enrichissement du
sédiment en matière organique (M.O.) sous forme détritique (issue de la dégradation des
macroalgues et du phytoplancton) et par conséquent qui constitue l?essentiel du flux sédimentaire
en azote. D?autre part, la qualité de la matière organique terrigène s?avère en général réfractaire à la
minéralisation (vitesse de minéralisation lente) en comparaison des capacités de minéralisation de
la matière organique de la production primaire. Or, il est logique de penser que plus la pression en
azote sur le bassin versant diminuera, plus la production primaire (d?origine phytoplanctonique et
macroalgale) diminuera et par voie de conséquence fournira d?autant moins de M.O. détritique
minéralisable au sein du sédiment. Le potentiel du sédiment dans la production de sels nutritifs
devrait donc décroître à court ou moyen terme.
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Sur ce sujet, les séries de mesures portant en particulier sur le flux sédimentaire en sels nutritifs
(NO3, NH4 et PO4) réalisées dans le port de Boston (site plutôt vaseux) de 1992 à 2006 sont
particulièrement instructives (Tucker et al., 2007). De 1992 à 2000, une série de travaux
d?amélioration des capacités de traitements de la station d?épuration du port de Boston a été
engagée jusqu?à la mise en oeuvre, en 2000, d?une canalisation permettant de rejeter au large les
effluents de cette STEU. Ces travaux ont conduit dès les premières mesures à des effets
mesurables dans le contenu de la M.O. du sédiment (baisse du P.O.C : carbone organique
particulaire et du P.O.N : azote particulaire organique) et au final une chute importante des teneurs
en azote et phosphore relarguées a été relevée, associée à une production primaire nettement
moindre. Globalement, les auteurs estiment que le site a atteint une nouvelle valeur d?équilibre du
flux sédimentaire au bout de la cinquième année sur la période 2001 à 2006. Entre la période «
1992-2000 » et « 2001-2006 », ils estiment à 45 % le pourcentage de réduction du flux en
ammonium du sédiment, 67 % pour le flux en nitrate et nitrite, 54 % pour l?azote organique
particulaire et 65 % pour le phosphate. Naturellement, ces chiffres ne sont pas directement
transposables à la problématique de l?eutrophisation littorale du secteur d?étude mais témoignent
d?une réelle capacité du compartiment sédimentaire à réagir positivement à des mesures prises en
amont des cours d?eau et ce sur des échelles de temps plutôt courtes. Il est intéressant de souligner
que le port de Boston apparaît comme un site à dominante vaseuse (de type estuarien associé à un
faible régime hydrodynamique) et s?apparenterait donc aux grands estuaires du secteur d?étude
(estuaire de la Vilaine, de la Loire et de la Sèvre Niortaise). Compte tenu que l?effort de réduction
des apports terrigènes se fera de manière progressive sur plusieurs années, il est cohérent
d?imaginer que le sédiment évoluera de manière sensiblement parallèle à l?effort de réduction des
flux terrigènes.
Enfin, sans même faire intervenir le compartiment sédimentaire, il est attendu que des apports en
sels nutritifs inférieurs engendreront des productions primaires moindres, notamment du
compartiment phytoplanctonique, ce qui en retour impliquera des apports par reminéralisation au
cours de la saison eux aussi diminués.
B - Compartiment macroalgal
Comme décrit dans la mission A, les algues vertes responsables des proliférations sur le
secteur d?étude sont issues des platiers rocheux sur lesquels elles effectuent leurs croissances fixées,
avant d?être arrachées et de s?échouer sur les plages.
L?enrichissement nutritionnel des eaux est le facteur indispensable au soutien du développement
des algues opportunistes tel que celui constaté sur le secteur d?étude. En Norvège, Kraufvelin et al.
(2006) ont étudié l?impact d?un enrichissement en nutriments sur les communautés benthiques
placées en mésocosmes durant 4 ans, suivi d?une étude de ces mêmes mésocosmes après l?arrêt de
l?enrichissement en nutriments pendant 2 ans. Durant la période d?enrichissement, les fucales
(Fucus serratus et Fucus vesiculosus) ont décliné les 4 premières années pour arriver à un changement
total de la communauté la 5ème année durant laquelle les algues vertes ont dominé la communauté
algale avec un taux de recouvrement proche de 50 % dans le milieu le plus enrichi (32 µM d?azote)
contre moins de 10 % dans le mésocosme de contrôle. Les fucales avaient un taux de
recouvrement de 40 % dans le milieu le plus enrichi contre 80% dans le témoin. A la suite de
l?arrêt de l?enrichissement, les communautés algales ont retrouvé leur structure d?origine avec une
dominance des algues d?habitat en moins de 2 ans.
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Cette problématique d?eutrophisation s?inscrit également dans des aspects écosystémiques plus
complexes liés au succès de colonisation des platiers rocheux par les algues vertes. Bokn et al.
(2003) ont en effet montré lors d?une expérimentation menée durant 2 ans et demi que
l?eutrophisation favorisait significativement l?apparition et la persistance d?algues vertes sur les
platiers rocheux uniquement si elle était combinée à une pression de broutage faible par les
gastéropodes. Worm et al. (2000) montrent également que le recrutement des algues vertes est
important dans des milieux riches en nutriments et dans lesquels une pression de broutage faible
existe et estiment que ce phénomène est responsable du déclin des fucales en Mer Baltique. Le
degré de perturbation de l?écosystème des platiers rocheux, non représenté dans le modèle
numérique, est un élément à ne pas négliger concernant le temps de réponse du milieu en cas de
restauration de la qualité de l?eau. Outre l?eutrophisation, Thompson et al. (2002) ont listé d?autres
éléments induisant un déséquilibre significatif du fonctionnement des communautés benthiques
parmi lesquels :
? Les pollutions diverses (marées noires, perturbateur endocriniens, métaux lourds?),
? Les activités récréatives induisant une pression d?ordre physique (piétinement) et une
pression sur les populations de par leur prélèvement,
? Le changement global.
Face à ce type de perturbations, des études ont été menées de façon à connaître le temps mis par
l?écosystème pour un retour à un état proche de celui précédant la perturbation. L?impact des
pollutions aux hydrocarbures est particulièrement bien étudié. Il a été par exemple montré que,
suite à la marée noire engendrée par le naufrage du Torrey Canyon survenu en mars 1967, 10 à 15
ans étaient nécessaires pour que l?écosystème retrouve son état initial, notamment pour ce qui est
des espèces structurantes de l?écosystème (Crowe et al, 2000). Concernant l?impact du
piétinement, Milazzo et al. (2004), en Méditerranée, ont montré qu?une durée de 6 mois était
nécessaire pour que les algues d?habitat (Cystoseira brachicarpa v. balearica et Dictyota obtusa) retrouvent
un taux de recouvrement et une composition similaire à la zone témoin, non soumise au
piétinement. Les habitats ne répondent néanmoins pas tous de la même façon face à des
perturbations similaires. Ainsi, au Portugal, sur les communautés d?Ascophyllum nodosum, Araújo et
al. (2012) ont montré que la structure d?origine de la population algale n?était pas retrouvée au
plus fort degré de piétinement après 54 mois soit 4 ans ?. Sur l?Ile de Man, Jenkins et al.
(2004) ont suivi la recolonisation d?un platier rocheux après l?enlèvement manuel de la canopée
d?Ascophyllum nodosum. Douze ans après cette « perturbation », l?état initial n?est toujours pas
atteint. Ascophyllum nodosum initialement seule espèce à composer la canopée est désormais en
mélange avec Fucus vesiculosus et Fucus serratus.
Lorsque les perturbations sont multiples, le temps de réponse de l?écosystème semble augmenter.
Onze ans après la mise en place d?une politique de traitement des eaux à proximité de Bilbao
engendrant un retour à une bonne qualité du milieu côtier, les communautés benthiques
présentes sur les estrans rocheux n?ont toujours pas retrouvé leur état initial (Diez et al., 2014).
Les auteurs indiquent que les pollutions à répétitions couplées au changement global induisant
un réchauffement des eaux et des houles importantes plus fréquentes pourraient réduire la
résilience de l?écosystème.
Ces différentes études montrent que lorsque qu?une perturbation simple et bien identifiée est
stoppée, l?écosystème retrouve un état initial à court terme. Toutefois, les environnements actuels
sont le plus généralement soumis à de multiples pressions qui mettent à mal la résilience des
écosystèmes pour lesquels il est plus réaliste de considérer un temps de réponse à moyen terme
dans le cas de perturbations peu nombreuses et de faibles intensités et à long terme lorsque les
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perturbations sont importantes et multiples. Même si l?écosystème ne peut revenir à son état
initial, la diminution des perturbations entraîne toujours une réponse significative et
positive du milieu dans lequel des politiques de restauration sont mises en oeuvre.
Dans le cadre de la modélisation proposée dans le présent rapport, les résultats peuvent
donc être considérés comme des abattements a minima, sur le court terme, qui pourraient
être prolongés et amplifiés dans le temps du fait de la moindre fourniture sédimentaire en
nutriments et de la possible diminution de la colonisation des platiers par les algues vertes
du fait d'un nouvel équilibre de l'écosystème favorisant la colonisation des platiers
rocheux par les algues d'habitat.
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Scénarios de réduction des marées vertes sur le secteur d?étude
Pour le modèle « Loire-Vilaine », une diminution d?un tiers de la biomasse des
algues vertes est attendue, sur une année, à partir d?une réduction des apports
azotés de 30 %. Une réduction de 60 % des nitrates permettrait de diviser la
biomasse d?algues vertes par 2.
Le modèle « sables d?Olonne ? Ile de Ré » est peu réactif face à une diminution des
apports azotés même conséquente. Ces résultats sont à considérer avec prudence
du fait de biais possibles entre autres liés à la non prise en compte directe des apports
de la Gironde dans le modèle de rang 1.
La réduction simultanée des apports en azote et en phosphore donne des
résultats sur les proliférations d'ulves peu différents de ceux obtenus par la
réduction seule des apports azotés. En revanche, une analyse rapide du
compartiment phytoplanctonique montre une diminution importante de sa
biomasse par un abattement conjoint de l?azote et du phosphore. Il y a un équilibre
entre les macroalgues et les microalgues (phytoplancton) dont les croissances ne
sont pas limitées par le même élément. Afin de ne pas induire de déséquilibre de
l?écosystème, une réduction conjointe de l?azote et du phosphore est préconisée.
Des événements climatiques extrêmes pourraient avoir également une influence
très importante sur la biomasse d?algues vertes produite comme illustré par le
modèle lorsqu?un retard du développement des algues est introduit. Cet effet retard
pourrait également être obtenu par une diminution sur plusieurs années des
proliférations d'algues vertes.
Le modèle reproduit les conditions hydrodynamiques et biologiques (algues vertes
et phytoplancton) pour une année donnée mais n?est pas en mesure de reproduire
un effet pluriannuel d?une réduction des apports en nutriments ainsi que les
interactions complexes qui existent entre les différentes populations benthiques
du secteur d?étude. En outre, les effets des autres perturbations anthropiques
directes (pollutions, piétinement?) et indirectes (changement climatiques) ne sont
pas pris en considération.
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Conclusion
L?étude de connaissance des marées vertes du littoral Atlantique sous influence de la Loire
et de la Vilaine a permis de progresser sur la connaissance des conditions des proliférations algales
sur ce secteur côtier.
Les marées vertes se développant sur le secteur d?étude ne sont pas comparables à celles se
produisant dans certaines grandes baies de Bretagne. Les algues vertes, sur le secteur d'étude, se
développent fixées sur les platiers rocheux, avant d?être arrachées et de s?échouer sur les plages, ce
qui conduit à analyser les interactions des communautés benthiques pour appréhender ce
phénomène.
La collecte des données de flux de nutriments à l?échelle du secteur d?étude montre une
contribution majeure de la Loire et de la Vilaine dans l?apport d?azote et de phosphore au littoral.
Ces apports contribuent largement à la croissance des ulves, notamment dans le secteur compris
entre la presqu?île de Rhuys et l?Ile de Noirmoutier. Les ulves du secteur Sables d?Olonne-Ile de Ré
sont davantage sous l?influence de la Charente et de la Gironde. Les autres sources, bien que
nombreuses, contribuent peu au développement des algues vertes à l?échelle du secteur d?étude,
leur impact à une échelle très locale est probable, mais ne peut être finement analysée dans le cadre
de la présente étude.
Les travaux de modélisation ont permis d?appréhender les effets d?une réduction de ces apports
sur la prolifération des algues vertes. Un objectif de réduction de 30 % des éléments azotés sur
l?ensemble des contributeurs permet d?obtenir une diminution d?un tiers des biomasses algales sur
le secteur Loire-Vilaine. Ce résultat pourrait être largement influencé par des événements
climatiques extrêmes retardant le démarrage de la croissance des algues. La reproduction sur
plusieurs années de ces flux abattus pourrait jouer à termes un rôle similaire en limitant la présence
d'algues vertes en début de saison, donc la précocité des proliférations.
.
Sur le secteur Sables d?Olonne - Ile de Ré, les résultats d'abattement de la biomasse sont beaucoup
plus modestes et la réduction des apports en nutriments ne semble pas avoir d?impact notable sur
la réduction des biomasses algales. Toutefois ce secteur est notamment sous influence de la
Gironde qui n?est pas englobée dans l?emprise de modélisation de rang 1 ce qui induit une sous-
estimation de l?influence de son panache, comme de celui de la Charente, de la Loire et de la
Vilaine (hors emprise du modèle de rang 1 du secteur Sables d?Olonne ? Ile de Ré).
Une réduction conjointe des apports en azote et en phosphore ne donne pas de meilleurs résultats
sur la diminution de la biomasse macroalgale qu?une réduction des apports azotés seuls. En
revanche, la biomasse du compartiment phytoplanctonique se trouve diminuée par la réduction
conjointe des deux nutriments. Une réduction simultanée des deux éléments est donc préconisée
pour éviter de créer un déséquilibre de l?écosystème. Cela devrait également générer des flux de
reminéralisation inférieurs et donc un retour de nutriments à la côte diminué.
Le modèle ne tient pas compte des interactions complexes au sein des communautés benthiques ni
d?autres perturbations anthropiques secondaires qui conditionnent le succès de colonisation des
platiers rocheux par les algues vertes. Aussi, la réponse de l?écosystème à une réduction des
apports en nutriments pourrait être à terme supérieure à celle prédite sur un an par le modèle. Par
ailleurs, l?apport actuel de nutriments par le sédiment est mal connu ainsi que son évolution en cas
de diminution des apports terrigènes.
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Conformément à l?objectif fixé à cette étude, les résultats fournis par le modèle doivent être
considérés à l?échelle du secteur d?étude. Pour obtenir des résultats plus locaux, il sera nécessaire
d?établir une modélisation d?emprise et de résolution plus fine et de préciser les apports aux zones
locales par des méthodes plus fines (mesures de débit et qualité de l?eau plutôt qu'extrapolations
pour les sources les plus importantes, intégration des déversements par temps de pluie, ...). Par
ailleurs, les résultats pour l?Ile de Ré pourraient être précisés et probablement modifiés en
abaissant la limite sud du modèle de rang 0 et en augmentant la fréquence de transmission des
teneurs des fleuves entre les rang 0 et 1 et si possible en localisant mieux les zones de croissances
algales.
A court terme, un outil prédictif pourrait être développé pour anticiper les échouages massifs et
ainsi prévoir des moyens adaptés pour le ramassage et le traitement des algues vertes, mais cela
nécessiterait une bonne connaissance des caractéristiques climatiques induisant des échouages ainsi
que les facteurs impliqués dans la dynamique de colonisation des platiers rocheux par les algues
vertes.
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Annexes
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Liste des personnes rencontrées dans le cadre de la mission intermédiaire MB3.
1/5 Quiberon Sarzeau Assérac Mesquer
Piriac-sur-
Mer
Le Croisic
Date de
l'audition
4 décembre
2013
5 décembre
2013
11 juin 2013 10 juin 2013
10 juin
2013
5 juin 2013
Durée 2h 2h 2h30 2h 30min 1h30
Personnes
présentes
Mme Le
Reun,
adjointe au
maire en
charge des
activités
maritimes
Mme Peters,
conseillère
municipale
déléguée Ã
l?environnement
M. Bourrigault,
maire
M. Guibert,
technicien
territorial,
responsable
des services
techniques
M. Blin,
directeur
des
services
techniques
et de
l'urbanisme
M. Roger,
directeur du
cadre de vie et
du patrimoine
M. Martin,
directeur
des services
techniques
Mme Leroux,
responsable des
services
techniques de la
CCPR
M. Bonizec,
directeur des
services
techniques
M. Ouairi,
adjoint au
maire,
membre de la
commission
environnement
M. Cozic,
responsable du
pôle régie et
plaisancier
M. Saint
Jalmes,
responsable
du centre
technique
municipal
Mme Gorel,
service
environnement
de la CCPR
M. Legall,
adjoint
notamment en
charge de
l'environnement
et ostréiculteur
de profession
M. Decker,
conseiller
municipal en
charge de
l'environnement
M. Le
Bihan,
garde-juré
maritime
du
Morbihan
M. Rouillé,
directeur du
service
aménagement
de la mairie
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2/5
Le
Pouliguen
La Baule-
Escoublac
Cap
Atlantique
Pornichet Barbâtre
La
Guérinière
Date de
l'audition
7 juin 2013 4 juin 2013 7 juin 2013
11 juillet
2013
5 juin 2013 6 juin 2013
Durée
1h30 3h 2h
1h
(téléphone)
2h30 2h
Personnes
présentes
M.
Quemard,
adjoint au
maire et
directeur
des services
techniques
M. Lopis,
adjoint
technique,
chargé de
mission en
environnement
et cadre de vie
Mme
Gendronneau,
responsable
du service
qualité des
milieux
aquatiques
Mme
Churin,
responsable
espaces
verts,
espaces
naturels et
propreté
des plages
M.
Groizard,
responsable
technique
Mme Léculée,
maire
Mme
Leygonie,
responsable
du pôle
déchets
M. Tartoué,
responsable
du service
propreté
M.
Pellemele,
conseiller
municipal
Mme Leroy,
service
urbanisme et
aménagement
du territoire
M. Lebreton,
responsable
des services
techniques
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3/5 L'Epine
Noirmoutier-
en-l'île
La-
Barre-
de-
Monts
Notre-Dame-
de-Monts
Saint-Jean-
de-Monts
Saint-Hilaire-
de-Riez
Date de
l'audition
4 novembre
2013
13 juin 2013
6 juin
2013
4 juin 2013 12 juin 2013 14 juin 2013
Durée 2h 2h 1h15 1h30 1h30 2h
Personnes
présentes
M.
Burgaudeau,
2ème adjoint
au maire et
pêcheur
professionnel
à la retraite
M. Tijou,
directeur des
services
techniques
M.
Prouteau,
directeur
général
des
services
M. Arnault,
responsable des
services
techniques
M. Arnaud,
directeur des
services
techniques
M. Cosic,
directeur des
services
techniques
M. Thibaud,
responsable
voirie
M.
Robard,
adjoint
au maire
Mme Button,
adjointe Ã
l'environnement
Mme Chiron,
chargé de
mission
environnement
M. Jolly, élu en
charge de
l'environnement
littoral
M. Thibaud, élu
en charge de la
voirie et de
l'environnement
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4/5
Les-
Sables-
d'Olonne
Château-
d'Olonne
Talmont-
Saint-Hilaire
Jard-sur-
Mer
Saint-
Vincent-
sur-Jard
La Tranche-
sur-Mer
Date de
l'audition
12 juin
2013
13 juin 2013 14 juin 2013
18 juin
2013
17 juin
2013
17 juin 2013
Durée 3h30 2h 2h30 2h 2h 1h
Personnes
présentes
M.
Savineau,
technicien
voirie
M. Mainette,
directeur des
services
techniques
M. Verfaillie, élu
en charge de
l'environnement
Mme
Gréau,
maire
M. Chabot,
maire
M. Dupuis,
directeur des
services
techniques
Mme
Bourreau,
chargée des
espaces
naturels
Mme Skopal-
Papin, chargée
de mission
environnement
M. Robin,
agent des
services
techniques
Mme
Lataste,
secrétaire
générale
de mairie
M. Renaud,
directeur du
développement
structurel
M. Vergne,
responsable du
service
environnement
M. Trichet,
adjoint au maire
chargé de la
sécurité, de
l'animation et
du tourisme
M. Ravon,
adjoint au
maire
M. Gautier, élu
en charge de la
sécurité
M.
Ponaud,
agent des
services
techniques
M. Lesaux,
conseiller
municipal
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La Faute-
sur-Mer
Rivedoux-
Plage
La Flotte
Saint-
Martin-de-
Ré
Loix
Les Portes-en-
Ré
Saint-
Clément-
des-
Baleines
Date de
l'audition
18 juin
2013
20 juin 2013 19 juin 2013
19 juin
2013
20 juin 2013 10 juillet 2012
21 juin
2013
Durée 1h30 1h45 1h30 2h 1h30
1h30
(téléphone)
2h
Personnes
présentes
M.
Etienne,
directeur
technique,
ancien
moniteur
de char Ã
voile et
plaisancier
M. Raffarin,
maire
M. Tivenin,
premier
adjoint en
charge du
ramassage
des plages
et ancien
ostréiculteur
M. Perlade,
responsable
technique
M. Boussaton,
adjoint au maire
chargé de
l'environnement,
pêcheur en mer
et à pied
M. Bellouard,
conseiller
municipal
délégué à la
défense des
côtes et Ã
l?environnement
M.
Durrbach,
responsable
technique,
ancien
sauveteur
côtier,
pêcheur Ã
pied et
chasseur
sous-marin
M. Bouyer,
maire-adjoint
en charge
notamment de
l'environnement
M. David,
responsable
des services
techniques
M.
Lemaître,
responsable
de la
propreté et
pêcheur de
loisir
M. Lévêque,
ancien maire-
adjoint, ancien
ostréiculteur
Mme
Bonnaud,
directrice
générale des
services
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Glossaire
AB : algue brune
Allélopathiques : composés chimiques sécrétés par un organisme ayant pour effet d?inhiber la
croissance d?un ou plusieurs organismes à proximité.
AV : algue verte
AR : algue rouge
E : est
Estran : zone de balancement des marées, découverte à marée basse.
Infralittoral : zone se situant au-delà des basses mers.
Marées vertes : prolifération de macroalgues vertes. Ces macroalgues sont généralement des ulves
en lame dans les baies classiquement touchées en Bretagne mais peuvent également être des
algues vertes filamenteuses sur les vasières ou les platiers rocheux. On distingue trois types de
marées vertes : les marées vertes à ulves dérivantes (classiquement observées dans certaines baies
sableuses bretonnes), les marées vertes de vasières (zones estuariennes, algues plus ou moins
envasées) et les marées vertes d'arrachage (une partie de la croissance se produit à l'état fixé sur
les platiers rocheux).
Platier : étendue rocheuse de la zone d'estran ou infralittorale.
O : ouest
N : nord
S : sud
Scatterplot : diagramme mathématique utilisant les coordonnées cartésiennes de deux variables
pour représenter un ensemble de données.
STEU : Station de Traitement des Eaux Usées
INVALIDE)