Reconquête de la qualité sanitaire des zones de production mytilicoles dans le Pertuis Breton
Contexte et objectif
Cette étude pilotée par le LER-PC (Chef de projet M.Ryckaert), a pour objectif la reconquête de la qualité sanitaire des secteurs de production mytilicole du Pertuis Breton. Elle a bénéficié du soutien financier de l’Agence de l’Eau, des régions Bretagne et Pays de Loire et des Conseils généraux Vendée et Charente Maritime.
Les contaminations micro biologiques de la Sèvre et du Lay occasionnent un déclassement en B des secteurs mytilicoles situés dans le Pertuis Breton. La mission des SAGES du marais Poitevin est de restaurer la qualité sanitaire des zones de production jusqu’à l’obtention du classement A. L’étude a pour mandat de préciser les objectifs de qualité sanitaire aux exutoires .
Figure 1 : Système d’alerte microbiologique en temps réel
Méthode
La détermination de l’impact sanitaire des pollutions est délicate sur la base de suivis ponctuels (réseaux ou campagnes de mesures). Dans le milieu littoral, le transport et la survie des germes et leur accumulation dans les coquillages sont régis par l’interaction complexe (figure 2) de facteurs physiques (courantologie, marée, vent, ensoleillement), biologiques (sensibilité des germes et filtration des coquillages) et chimiques (température, salinité, turbidité de l’eau) que seuls les modèles numériques sont aujourd’hui capables de reproduire.
Figure 2 : Processus gouvernant la contamination des coquillages.
La détermination du facteur de réduction de flux nécessaire à la restauration de la qualité sanitaire des zones de production du Pertuis Breton a pu être réalisée grâce au modèle hydrodynamique MARS 2D PERTUIS CHARENTAIS auquel nous avons couplé un modèle de survie bactérienne et de bio-concentration dans les coquillages. La mise évidence pour le Lay comme pour la Sèvre, d’une corrélation robuste entre la concentration en E.coli dans l’eau (source DDE) et leur débit (source Banque Hydro), a permis de reconstituer les flux bactériens entre 2000 et 2006. La validation du modèle a alors pu être menée en comparant les résultats obtenus avec ceux mesurés par le réseau de surveillance REMI (16 points) sur cette même période. L’objectif de reconquête à été évalué en testant une réduction 10, 30,40,50,100 fois les flux aux exutoires du Lay et de la Sèvre Niortaise sur le classement sanitaire des zones d’élevage.
Résultats
Le modèle MARS sous forçages météorologiques réels (Météo France Arpège) a reproduit avec précision l’ensemble des suivis effectués dans les coquillages par le réseau REMI (16 points échantillonnés à la fréquence mensuelle) dans le Pertuis Breton entre 2000-2006 (figure 3). Nous avons alors pu déterminer que les flux actuels devraient être diminués 50 fois pour espérer un reclassement en A des zones d’élevages mytilicoles. L’analyse de la contribution des fleuves à la pollution (figure 4) a également pu démontrer que cette reconquête intéressait prioritairement Le Lay.
Figure 3 : Comparaison modèle (bleu marine) / mesures (points rouges) au point REMI Les Jaux en 2001
Retombées de l’étude
Cette étude a permis de confirmer l’intérêt de la modélisation tant dans les problématiques sanitaires que pour l’aide à la décision. A notre connaissance jamais un modèle n’a été en mesure de reproduire aussi précisément la contamination des coquillages à une telle échelle, en 16 points et sur 7 ans. Ce bon résultat est à relier à la qualité du modèle MARS et la bonne estimation des flux bactériens.
Figure 4 :Contribution (%) de la Sèvre et du Lay à la pollution bactérienne du Pertuis Breton
Cette étude a également permis de montrer que les modèles pouvaient constituer un système fiable de gestion du risque sanitaire en temps réel . Le développement d’un tel outil est aujourd’hui possible grâce au système opérationnel PREVIMER développé par l’IFREMER (http://www.previmer.org/) qui fournit déjà via le web des prévisions locales sur l’état de la mer, les courants et les vagues à 48h.
Personnes à contacter
Jean-Yves Stanisière : Jean.Yves.Stanisiere@ifremer.fr