MODÈLE DE CONCENTRATION MOYENNE ÉVÉNEMENTIELLE EN MES DES EAUX DE RUISSELLEMENT

MODÈLE DE CONCENTRATION MOYENNE ÉVÉNEMENTIELLE EN MES DES EAUX DE
RUISSELLEMENT

EAUX DE RUISSELLEMENT DU MARAIS

Les trois principales types de surfaces identifiées par (Gromaire-Mertz, 1998) sur le bassin versant du Marais sont les toitures, les voiries (trottoirs et chaussées) et les cours (perméables et imperméables). Pour chaque événement et pour chaque type de surface, une concentration moyenne en MES des eaux de ruissellement a été calculée.

Caractéristiques statistiques des concentrations moyennes événementielles en MES par type de surfaces

Les caractéristiques statistiques (moyenne, écart-type, coefficient de variation, médiane, quartiles q25 et q75, déciles d10 et d90) des concentrations moyennes événementielles en MES des eaux de ruissellement (CRuiss ) par type de surfaces pour les événements pluvieux au site du Marais sont données pour chaque type de surface dans le Tableau 36. Les boîtes à moustaches de ces concentrations sont illustrées dans la Figure 135. Les eaux de ruissellement des voiries sont les plus chargées en MES ainsi que celles des cours, tandis que les eaux de ruissellement des toitures sont moins chargées en MES sauf pour 3 événements qui ont une concentration supérieure à 100 mg/l. La concentration CRuiss des voiries et des cours ont un coefficient de variation de l’ordre de 70% tandis qu’il atteint 108% pour les eaux de ruissellement des toitures. L’écart-type de CRuiss des toitures est environ 3 fois inférieur à celui de CRuiss des voiries qui lui-même est 2 fois supérieur à celui de cours. Les concentrations CRuiss extrêmes ne sont pas atteintes pour les mêmes événements pluvieux. L’événement pluvieux où CRuiss de voiries est élevée (311 mg/l) a donné une concentration CRuiss toitures élevée aussi (112 mg/l) et une faible concentration pour les cours (68 mg/l) (Figure 136). Une corrélation linéaire significative est observée entre la CRuiss des voiries et des cours(R² 0,40; 0,64 = = ρ ) . Elle est beaucoup plus faible entre CRuiss de ces deux types et celle du type toiture à cause de la présence de deux événements de fortes concentrations pour ce type de surface. Mais même sans ces deux valeurs extrêmes ( RuissToitures C <60 mg/l), la corrélation reste très modeste entre les concentrations de ruissellement des toitures et celles des deux autres types de surfaces : ρ est de l’ordre de 0,3 : elles sont non significatives au seuil de 5%.

Modélisation de CRuiss au Marais

(Gromaire et al., 2001) n’ont pas pu trouver une relation entre les caractéristiques générales des événements pluvieux étudiés et la concentration moyenne des eaux de ruissellement pour chacun de trois types de surfaces. Pour un objectif d’évaluation de la contribution du réseau et pour tenir compte de la variabilité de la qualité des eaux de ruissellement d’une pluie à une autre pour des événements où on ne dispose pas de mesures de qualité des eaux de ruissellement, ces auteurs et d’autres (Kafi-Benyahia et al., 2006a; Gasperi et al., 2010) ont utilisé une fourchette de variation de la concentration des eaux de ruissellement (1er décile, médiane et 9eme décile) pour évaluer la masse des eaux de ruissellement à l’échelle de l’événement pluvieux. Pour une meilleure prise en compte de la variabilité de la concentration des eaux de ruissellement, nous proposons une modélisation par une loi statistique par type de surface. Pour chaque type de surface, nous avons ajusté une loi statistique sur les concentrations moyennes de l’ensemble des événements pluvieux échantillonnés sur le site du Marais. Les boîtes à moustaches de concentrations moyennes événementielles montrent que les valeurs médianes sont inférieures aux valeurs moyennes (cf. Figure 135), ce qui est dû à la présence de quelques points de concentrations élevées et suggère que ces concentrations ne sont pas distribuées normalement. La forme des fonctions de répartition empiriques des concentrations moyennes événementielles des eaux de ruissellement en MES par type de surface atteste également que leurs distributions ne sont pas normales (Figure 137). Cette non-normalité a été validée par un test statistique de normalité (Shapiro-Wilk) au seuil de signification de 5% (valeur p <0,05 pour les trois type de surface). L’ajustement montre qu’une loi lognormale décrit d’une manière satisfaisante les variations de concentration. Le test statistique d’ajustement choisi est le test de Kolmogorov-Smirnov au seuil de signification de 5%. Cette lognormalité de la concentration moyenne événementielle des eaux de ruissellement a été déjà observée pour d’autres études (VanBuren et al., 1997; Rossi, 1998; Smullen et al., 1999; EPA, 2005; Gilbert and Clausen, 2006; Kayhanian et al., 2007; Helmreich et al., 2010). Le programme national américain des eaux de ruissellement en milieu urbain (NURP) a évalué les caractéristiques des eaux de ruissellement de plusieurs sites (EPA, 1983; Smullen et al., 1999). Une des conclusions était que la plupart de distribution de concentrations des eaux pluviales pourrait être décrite par des distributions lognormales. Plus récemment, (VanBuren et al., 1997) ont également constaté que les concentrations moyennes en MES des eaux de ruissellement ont été le mieux décrites en utilisant une distribution lognormale. (Behera et al., 2000) a également constaté que certaines concentrations constitutifs des eaux pluviales (dont les MES des eaux de ruissellement) ont été mieux décrites à l’aide d’une distribution lognormale, tandis que d’autres étaient mieux décrites par des lois gamma ou des lois exponentielles.