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Enregistrement W4294565004

Épandage d’effluents agro-industriels et risque de lixiviation

2017· preprint· fr· W4294565004 sur OpenAlexaff
Philippe Robert, Nicolas Beaudoin, Stéphanie Ouvrard

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2017
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Environmental Studies
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’épuration des effluents d’industries agroalimentaires (IAA), en Champagne – Ardenne notamment, est assurée majoritairement à travers l’épandage des effluents bruts sur les sols agricoles. Néanmoins, il est nécessaire de s’assurer de la compatibilité environnementale de cette technique avec la préservation de la qualité des eaux souterraines.\nIl est important de noter dans ce contexte que les effluents ne sont pas rejetés directement dans l’aquifère mais sur le sol, avec certaines précautions. Ce dernier exerce un pouvoir épurateur, grâce à la fois à son complexe argilo-humique et à son activité microbienne. Ce pouvoir est variable suivant l’élément : très proche de 100 % pour les bactéries, matières en suspension (MES), ions chargés positivement ; variable pour les petites molécules et/ou ions chargés négativement.\nLes objectifs de cette étude expérimentale sont de caractériser la dynamique de micropolluants métalliques et organiques susceptibles d’être présents dans les effluents agro-industriels et d’appréhender les risques pour les eaux souterraines au droit des parcelles agricoles épandues. La stratégie est de mesurer des flux d’eau et des teneurs in situ à la base d’un sol agricole représentatif, sur des micro-parcelles sujettes à un épandage et sur un traitement témoin sans épandage. L’étude cible en priorité les micropolluants tout en vérifiant les paramètres agro-environnementaux habituels.\nCe travail a été réalisé sur le site expérimental INRA de FAGNIERES (51) sur lequel sont installées depuis 1970 des cases lysimétriques. A proximité a été implanté un dispositif à plaques lysimètriques sur lequel ont été suivies des apports d’effluents de différentes filières agro-industrielles.\nLe dispositif est installé sur une rendzine développée dans un paléosol crayeux à poches de cryoturbation, et appartient à la classe la plus répandue en Champagne crayeuse. Les sols de craie sont plus sensibles à la lixiviation à cause d’une moindre capacité totale de stockage en eau que les sols limoneux épais (Beaudoin et al., 2005) et d’un moins bon synchronisme entre les besoins des plantes et la minéralisation d’azote par le sol. Les résultats de cette expérimentation ont donc tendance à maximiser les risques liés à l’épandage d’effluents liquides.\nLa mise en place de 4 plaques lysimétriques par traitement conduit à obtenir des volumes drainés moyens cohérents avec ceux mesurés sous le lysimètre historique de référence. Les volumes drainés sous les deux parcelles témoin sont plus importants que sous les traitements avec épandage d’effluent ; cela est probablement dû à des positionnements des plaques des témoins sous des cheminées de craie. Dans l’objectif d’atteindre un transfert de solutés représentatif de la normale, le constat d’un déficit pluviométrique en deuxième et troisième année d’expérimentation a conduit à procéder à une irrigation de 100 mm en mars 2015 et 200 mm en mars-avril 2016, à partir du réseau d’eau potable. Les lames d’eau drainées en 3 ans atteignent ou dépassent 500 mm d’eau, ce qui permet d’estimer que la majeure partie des solutés épandus, non adsorbables ou non biotransformés,\na migré au-delà de la profondeur de prélèvement des solutés. Cette analyse est faite à la fois d’après les références de vitesse de migration du front des solutés et par l’observation de la dynamique d’épuisement du stock de chlorure, apporté par l’effluent ou l’irrigation.\nLes suivis de la qualité des lixiviats pour les paramètres agro-environnementaux classiques (DCO, COT, nitrate) montrent que les transferts des solutés non adsorbables ou non biotransformés depuis la surface a eu lieu. La comparaison des concentrations des lixiviats sous les micro-parcelles avec apport d’effluent et du témoin confirme que le pouvoir épurateur du sol est très élevé. Un calcul rigoureux du pouvoir épurateur n’est pas possible, parce que les lysimètres ne sont pas fermés et parce que l’intégration temporelle des concentrations en fonction des volumes drainés est impossible, du fait de l’existence de nombreuses valeurs inférieures aux seuils de quantification.\nLes mesures des micro-polluants ont été effectuées sur l’ensemble des volumes collectés. Les évolutions temporelles de concentration des substances montrent pendant ces trois campagnes de mesures:\n1/ de très faibles variations des composés halogénés (AOX), avec des valeurs très proches des limites de quantification, qui sont non corrélées aux quantités apportées par les effluents;\n2/ l’absence des substances dangereuses recherchées dans les lixiviats ;\n3/ l’absence d’impact de l’épandage des effluents sur le paramètre Matières Inhibitrices mesuré sur les lixiviats.\nL’étude a permis de montrer, dans les eaux de drainage, l’absence des substances dangereuses et des autres paramètres listés dans le cadre des redevances des Agences de l’Eau et plus largement.\nCette étude ne permet pas de statuer ni sur le niveau d’atténuation naturelle ni sur les risques de transferts de pollution vers la chaine alimentaire, ou vers le sol, par accumulation, ou vers l’air, par volatilisation. Cela nécessiterait des études à long terme et à large échelle, s’appuyant d’abord sur la bibliographie et les travaux du PIREN-Seine.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2017
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