analyse temporelle des indicateurs de la ......i remerciements je tiens à remercier tout d’abord...

74
RAPPORT DE FIN DE FORMATION Master 2 Etude Quantitative pour la Décision Economique (EQUADE) Rédigé par Adékounlé Charlemagne ADECHINA Sous la direction de Philippe POLOME, Professeur à l’université Lumière Lyon 2 Année universitaire 2015 - 2016 ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA POLLUTION DU RHONE

Upload: others

Post on 11-Mar-2020

6 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Page 1: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

RAPPORT DE FIN DE FORMATION

Master 2 Etude Quantitative pour la Décision Economique (EQUADE)

Rédigé par

Adékounlé Charlemagne ADECHINA

Sous la direction de

Philippe POLOME, Professeur à l’université Lumière Lyon 2

Année universitaire 2015 - 2016

ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS

DE LA POLLUTION DU RHONE

Page 2: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

i

REMERCIEMENTS

Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université

de Lyon 2 pour m’avoir permis d’effectuer mon stage de fin de M2 sous sa direction à travers

le projet PLURISQ. Je le remercie également pour ses conseils, sa confiance et sa disponibilité

tout au long de mon stage.

Je voudrais également exprimer ma gratitude à toutes les personnes intégrantes de ce projet

pour leurs conseils, disponibilité et soutien.

Je remercie aussi l’ANR par l’Intelligences des Mondes Urbains pour le financement de ma

gratification.

Enfin je remercie mes parents pour le soutien qu’ils m’apportent et pour tous les sacrifices

consentis pour la réussite de mes études.

Page 3: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

ii

SOMMAIRE

REMERCIEMENTS ................................................................................................................... i

SIGLES ET ABREVIATIONS ................................................................................................. iii

LISTE DES GRAPHIQUES ..................................................................................................... iv

LISTE DES TABLEAUX .......................................................................................................... v

LISTE DES ENCADRES .......................................................................................................... v

INTRODUCTION ET CONTEXTE .......................................................................................... 1

PARTIE I : CADRE THEORIQUE DE L’ETUDE ................................................................... 4

1.1. Problématique .............................................................................................................. 4

1.2. Revue de littérature ...................................................................................................... 6

PARTIE II : CADRE METHODOLOGIQUE DE L’ETUDE ................................................. 15

2.1. Données ..................................................................................................................... 15

2.2. Analyses statistiques .................................................................................................. 18

2.3. Etude de la stationnarité ............................................................................................ 41

2.4. Spécification théorique du modèle ............................................................................ 44

CONCLUSIONS ET LIMITES ............................................................................................... 46

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES ................................................................................. 47

ANNEXES ................................................................................................................................. a

Page 4: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

iii

SIGLES ET ABREVIATIONS

DCE Directive Cadre Européenne sur l'Eau

VNF Voies Navigables de France

CNR Compagnie Nationales du Rhône

SDAGE Schéma Directeur d’Aménagement et de Gestion des Eaux

GEPEIF Groupement pour l’Epuration des Effluents Industriels de Saint-Fons.

APORA Association des entreprises Rhône-Alpes pour l’environnement industriel

GICCRA Groupement des Industries Chimiques et Connexes de la région Rhône-Alpes

EAURMC Agence de l’Eau Rhône Méditerranée Corse

SOeS Service de l’observation et des statistiques

Page 5: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

iv

LISTE DES GRAPHIQUES

Graphique 1 : Usage des prélèvements des eaux du bassin Rhône-Méditerrané ....................... 7

Graphique 2: Principaux polluants dans l’eau provenant de l’industrie et des stations de

traitement des eaux usées urbaines ........................................................................................... 14

Graphique 3 : Evolution de la Température au niveau de la station de Jons ........................... 20

Graphique 4 : Evolution de la Température au niveau de la station de Bugey ........................ 21

Graphique 5 : Evolution du PH au niveau de la station de Bugey ........................................... 22

Graphique 6 : Evolution du PH au niveau de la station de Jons .............................................. 22

Graphique 7 : Evolution de la conductivité au niveau de la station de Bugey ......................... 24

Graphique 8 : Evolution de la conductivité au niveau de la station de Jons ............................ 24

Graphique 9 : Evolution du Chlorures au niveau de la station de Jons ................................... 25

Graphique 10 : Evolution du Chlorures au niveau de la station de Bugey .............................. 26

Graphique 11 : Evolution du Sulfate au niveau de la station de Bugey ................................... 27

Graphique 12 : Evolution du Sulfate au niveau de la station de Jons ...................................... 27

Graphique 13 : Evolution de l’oxygène dissous au niveau de la station de Bugey .................. 28

Graphique 14 : Evolution de l’oxygène dissous au niveau de la station de Jons ..................... 29

Graphique 15 : Evolution de l’oxygène dissous en saturation au niveau de la station de Jons 30

Graphique 16 : Evolution de l’oxygène dissous en saturation au niveau de la station de Bugey

.................................................................................................................................................. 30

Graphique 17 : Evolution de la DBO au niveau de la station de Jons ..................................... 31

Graphique 18 : Evolution de la DBO au niveau de la station de Bugey .................................. 32

Graphique 19 : Evolution de la DCO au niveau de la station de Jons ..................................... 33

Graphique 20 : Evolution de la DCO au niveau de la station de Bugey .................................. 33

Graphique 21 : Evolution de l’ammonium au niveau de la station de Bugey ......................... 34

Graphique 22 : Evolution de l’ammonium au niveau de la station de Jons ............................. 35

Graphique 23 : Evolution du nitrates au niveau de la station de Jons ...................................... 36

Graphique 24 : Evolution du nitrates au niveau de la station de Bugey .................................. 36

Graphique 25 : Evolution du phosphore total au niveau de la station de Jons ......................... 37

Graphique 26 : Evolution du phosphore total au niveau de la station de Bugey ..................... 38

Graphique 27 : Evolution du phosphate au niveau de la station de Jons ................................. 39

Graphique 28 : Evolution du phosphate au niveau de la station de Bugey .............................. 39

Graphique 29 : Evolution du MES au niveau de la station de Bugey ..................................... 40

Graphique 30 : Evolution du MES au niveau de la station de Jons ......................................... 41

Page 6: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

v

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 : Formes de pollution des eaux ................................................................................ 13

Tableau 2: Listes des paramètres retenus ................................................................................. 17

Tableau 3: Paramètres par catégories ....................................................................................... 19

Tableau 4 : Résultats des tests de stationnarité ........................................................................ 43

LISTE DES ENCADRES

Encadré 1 : Cadre règlementaire ................................................................................................ 9

Encadré 2 : Définition de l’eutrophisation ............................................................................... 12

Encadré 3 : Principe du test de ADF ........................................................................................ 42

Page 7: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

1

INTRODUCTION ET CONTEXTE

Le présent rapport fait suite au stage effectué dans le cadre de la phase 1 d’un projet plus global

PLURISQ. Mené par l’Intelligences des Mondes Urbains (IMU), ce projet vise à construire une

démarche d’appréhension globale des dangers potentiels (risque) dans l’agglomération

lyonnaise. Le risque est la combinaison du danger et de l’exposition d’une cible. Si le danger

est grand mais que la cible n’est en aucune manière exposée à ce danger alors on peut considérer

qu’il n’y a pas de risque pour cette cible d’être affectée.

En effet, l’utilisation courante de la notion de risque par les structures ou les personnes censées

le « gérer » (administrations, collectivités, entreprises, experts divers), fait apparaître deux

registres à la fois distincts et étroitement associés. Le premier concerne l’existence effective de

phénomènes physiques (inondations, explosions et/ou pollutions industrielles…) susceptibles

d’endommager tout ou partie de la société où ils surviennent, à court ou long terme. Le second

se rapporte à l’identification et la qualification de l’un ou l’autre de ces phénomènes, afin d’en

apprécier la dangerosité et la possibilité d’occurrence, préalable au lancement éventuel

d’actions spécifiques destinées à en empêcher la venue, ou à en limiter les effets (Fiche

descriptive projet PLURISQ). C’est à cet effet que la phase 1 a pour objectif de comprendre la

nature, la dynamique et la qualification de la gestion des risques dans cette zone. La phase 1 du

projet est une phase préparatoire en ce sens qu’elle consiste en un inventaire (études et

recherches, collecte de données chiffrées, …, disponibles sur la zone d’etude) qui débouchera

sur l’élaboration de la phase 2.

Le périmètre de l’étude (Annexe 1) correspond à l’aire géographique allant de « la Feyssine »

à Villeurbanne, à la centrale nucléaire du Bugey (Saint-Vulbas, Ain). Ce territoire a connu une

évolution démographique et un développement d'activités économiques provenant de multiples

acteurs privés comme publics susceptibles d’être à l'origine de risques variés.

Dans l’agglomération lyonnaise, les principales sources de « risques » peuvent être :

l’inondation (Rhône, Ain), la pollution chimique ou bactériologique (plans d’eau, zones de

captage, …), la pollution urbaine et agricole (rejets des ménages et des agriculteurs) ; les

accidents industriels (rejets des industries chimique et/ou nucléaire), les accidents liés aux

grandes voies de communication (autoroutes, voies ferrées) et aux grands réseaux (EDF, VNF,

CNR…) (Fiche descriptive projet PLURISQ). Afin d’éclairer cette problématique du risque

plusieurs disciplines sont sollicitées (l’écologie microbienne, l’aménagement, l’économie,

l’histoire contemporaine et l’écotoxicologie).

Page 8: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

2

Notre stage s’inscrit dans la discipline économie. Il s’agit de constituer une ou plusieurs séries

temporelles des dommages (économiques, physiques ou autres) et des facteurs pouvant leur être

corrélés (débit des rivières, accidents, actions publiques, infrastructures...) dans l'objectif d'une

analyse économétrique des effets des actions publiques sur les dommages, avec une perspective

de corrélation des dommages entre eux (cascades NaTech1) (Fiche descriptive projet

PLURISQ). L'objectif du stage est avant tout exploratoire puisqu’il est question d'évaluer la

disponibilité de telles données au travers des archives utilisées par les autres disciplines du

projet.

La pollution est effectivement une source de risque à Lyon. En effet, l’agglomération lyonnaise

est traversée par deux fleuves : le Rhône et la Soane. Seul le Rhône se trouve sur notre périmètre

d’étude. Il est sujet à des prélèvements (eau potable, agriculture, industries) et des rejets

(stations d’épuration urbaines, industrielles ou mixtes, rejets industriels directs, agriculture). La

question de l’impact de ces activités se pose en termes de pollution. Dans ce sens les acteurs de

l’eau conformément à la Directive Cadre sur l’Eau (DCE) ont établi un cadre règlementaire

(SDAGE) qui se donne comme mission de stopper la détérioration des milieux aquatiques et

d’atteindre le bon état de toutes les eaux. Ces diverses raisons nous amènent à nous intéresser

à la pollution du Rhône.

Ainsi, dans cette étude, nous essayerons d’analyser et de comprendre les impacts provoqués par

les diverses pressions2 subies par le Rhône. L’objet de la présente étude est d’établir un

diagnostic des différents facteurs qui peuvent influencer la qualité du Rhône. La notion de

qualité varie selon les intérêts des acteurs. Certains acteurs s’intéressent à l’aspect sanitaire au

regard de la baignade ou des besoins en eau potable, d’autres à la valeur paysagère, d’autres

encore à la vie aquatique et à la pêche. En effet, pour contrôler la qualité des eaux du Rhône,

plusieurs réseaux de suivi et stations d’alerte ont été mis en place afin de répondre aux besoins

des différents acteurs de l’eau (Etat, Agence de l’eau, collectivités territoriales et syndicats

d’eau potable, industriels, associations, Compagnie nationale du Rhône, etc.…). Il s’agira

d'essayer de comprendre l'évolution temporelle des indicateurs mesurés dans les stations

d’alerte. C’est donc dans ce cadre que notre travail est orienté.

1 Selon l’INERIS, le terme « NaTech » désigne « l’impact qu’une catastrophe naturelle peut engendrer sur tout ou

partie d’une installation industrielle. Cet impact peut provoquer un accident dont les conséquences peuvent porter

atteinte, à l’extérieur de l’emprise du site industriel, aux personnes, aux biens ou à l’environnement ». 2 La pression ici concerne les diverses sortes de pollution que peut subir une rivière ou fleuve.

Page 9: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

3

Ce document est structuré en deux grandes parties. D’abord il présente la problématique et une

étude bibliographique concernant les cours d’eau et les types de pollution qu’ils subissent.

Ensuite, il fait la description des données. Enfin, il expose les résultats des analyses réalisées et

la démarche économétrique envisagée.

Page 10: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

4

PARTIE I : CADRE THEORIQUE DE L’ETUDE

1.1. Problématique

Les enjeux sont d’établir un diagnostic de la qualité du Rhône en trouvant un lien entre les

facteurs (socio-économiques, chimiques, urbanistiques, etc..) sources de dégradation de cette

qualité. Cela nous pousse donc à examiner la problématique suivante : Quels sont les facteurs

qui déterminent les niveaux de divers indicateurs de pollution du Rhône ?

« L’eau n’est pas un bien marchand comme les autres mais un patrimoine qu’il faut protéger,

défendre et traiter comme tel »3.

La pollution est définie au sens large comme une altération du fait de l’homme, entraînant des

effets nuisibles. La pollution de l’eau survient lorsque des matières sont déversées dans l’eau et

en dégradent la qualité. Autrement dit, n’importe quelles matières ajoutées à l’eau qui est au-

delà de sa capacité à la détruire sont considérée comme polluant. La pollution peut, dans

certaines circonstances, être causée par la nature elle-même, comme lorsque l’eau coule par des

sols ayant un taux élevé d’acidité. Par contre, la plupart du temps ce sont les activités humaines

qui polluent l’eau.

Le Rhône, fleuve le plus puissant de France avec un débit moyen de 55 milliards de m3 s’étend

sur environ 800 km en partant du glacier4 alpin à la mer méditerranée (Annexe 2). Il traverse la

Suisse sur 169 km avant son entrée dans le Lac Léman puis la France sur 556 km entre sa sortie

du Lac Léman et la mer Méditerranée. Les territoires Rhône Méditerranée comptent près de 14

millions d’habitants et accueillent 20 % de l’activité industrielle et agricole nationale. Le bassin

du Rhône est prélevé pour de multiples usages : alimentation en eau potable de 97% du Grand

Lyon, l’irrigation de près de 221 000 ha, la production d'énergie, des activités industrielles, le

refroidissement de quatre (4) centrales nucléaires (Bugey, Saint-Alban, Cruas et Tricastin). Il

est aussi le réceptacle de rejets provenant des eaux usées des villes, industries et activités

agricoles. Il s’agit des rejets issus des stations d’épuration (STEP) de différentes natures

(urbaine, mixte (Grand Lyon) ou industrielle (station du GEPEIF, de l’APORA ou du

GICCRA). Ces eaux résiduaires doivent, selon leurs caractéristiques, faire l’objet d’un

3 Extrait de la directive 2000/60/CE du Parlement européen. 4 Un glacier représente une masse de glace formée par l’accumulation de la neige. Lorsque le climat se refroidit,

des glaciers se forment et entraîne une baisse du niveau de la mer. À l’inverse, lorsque le climat se réchauffe, les

glaciers fondent et le niveau de la mer s'élève.

Page 11: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

5

traitement avant d’être rejetées dans le milieu naturel. Cependant, les rejets contiennent souvent

des macropolluants et micropolluants, sources de pollution, qui ont des conséquences graves et

souvent irrémédiables sur la faune, la flore, et la qualité de l'eau. Trois (3) sources potentielles

de pressions peuvent être à l’origine de la dégradation de la qualité de Rhône:

Pression liée aux rejets domestiques : il s’agit de la pollution urbaine. Elle concerne les

eaux usées des ménages, restaurants et hôpitaux ;

Pression liée aux pratiques agricoles et non agricoles : il s’agit de la pollution diffuse.

Elle provient de l’utilisation des produits phytosanitaires (pesticides) et engrais

chimiques ;

Pression liée aux activités industrielles : il s’agit de la pollution industrielle. Elle

concerne les eaux usées provenant des diverses activités industrielles (pharmacie,

centrales nucléaires, agro-alimentaires,…).

Ces diverses pressions produisent près de 60% de micropolluants (pesticides, résidus de

médicaments, substances chimiques, composés organiques, métaux...), source de la pollution

au-delà des normes de qualité de 48% du bassin Rhône-Méditerrané (SDAGE 2015). Face à

cette situation, différents acteurs de l’eau s’attachent aux questions et enjeux de suivi de la

qualité des eaux du Rhône. La lutte contre ce type de pollution est au cœur des SDAGE mis en

œuvre par l’agence de l’eau. Dans ce sens, elle consacre près de 30% de ses investissements à

la dépollution, 50% pour les assainissements (stations, réseaux, primes, solidarité rurale) et a

reçu 530 millions d’euros (372,2 pour la pollution et collecte domestiques ; 22,5 pour la

pollution et la collecte industrielle ; 16,7 pour la pollution diffuses et élevage) en termes des

redevances5 en ce qui concerne le bassin Rhône-Méditerrané (Rapport d’activité EAURMC

2014).

Afin d’alerter sur une éventuelle pollution et le suivi de rejets, plusieurs réseaux de suivi et

stations d’alerte ont en effet été mis en place. Ces réseaux collectent des indicateurs qui servent

à l’évaluation de l’état des eaux. Le présent travail essaye d’analyser et de comprendre

l’évolution temporelle de certains de ces indicateurs en fonction de chaque type de pollution.

5 L’agence de l’eau perçoit des redevances afin d’inciter les acteurs à réduire la pollution et les prélèvements.

Page 12: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

6

1.2. Revue de littérature

1.2.1. Clarification des concepts

Eaux de surface

Les eaux de surface comprennent les eaux courantes (cours d'eau : rivières, canaux) et les eaux

stagnantes ou plans d'eau (lacs, retenues de barrage, étangs…). L’ensemble des cours d'eau en

France représente une longueur totale de plus de 200 000 km. La majorité est composée de

petits ou très petits cours d'eau. Elles sont soumises à des pressions directes (rejets des stations

d’épuration, ruissellement des eaux pluviales).

Eaux souterraines

Les eaux souteraines constituent une partie des eaux de précipitation qui s’infiltrent dans les

pores du sol et dans les fissures des rochers (la partie restante alimente par ruissellement les

eaux de surface). Les eaux souterraines sont alors toutes les eaux présentes dans le sous-sol et

sont communément appelées nappes d’eau souterraine ou « nappes phréatiques ». Elles

constituent une ressource essentielle et stratégique. Elle sont la source majeure de la production

de l’eau potable et alimentent les cours d’eau en periode d’etiage (baisse la plus importante du

niveau des eaux). A la différence des eaux de surface, les eaux souterraines sont le plus souvent

de bonne qualité car leur confinement les rend moins sensibles aux pollutions originaires de la

surface.

Les ressources en eau sont fortement sollicitées pour répondre aux besoins quotidiens. Les

prélèvements en eau douce (eaux souterraines et de surface) servent à la production d’eau

potable, la production d’énergie, l’industrie, l’irrigation…. Lorsque ces prevelevements

deviennent excessifs, ils peuvent être à l’origine de l’etiage des cours d’eau.

Le graphique ci-dessous fournit la destination de l’eau prelevée sur le bassin Rhone-

Méditerranée pour l’année 2012. Ces prelevements ne concernent pas l’hydroéléctricité et

l’alimentation des canaux. Les eaux de surface sont les plus mises à contribution. La production

d’énergie est le premier consommateur des eaux de surface contre la production de l’eau de

potable pour les eaux souterraines.

L’eau prélevée pour la production d’énergie, et dans une moindre mesure pour l’industrie ou

l’eau potable, est en grande partie restituée aux cours d’eau. Ses caractéristiques sont toutefois

Page 13: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

7

modifiées (température plus élevée, qualité dégradée…). À l’inverse, l’eau prélevée pour

l’irrigation est, dans sa quasi-totalité, utilisée par les plantes ou évaporée.

Graphique 1 : Usage des prélèvements des eaux du bassin Rhône-Méditerrané

Source : Compilé à partir des Données Agences de l'eau, estimations SOeS..

Définition d’un bon état

La Directive Cadre Européenne sur l’eau impose l’atteinte du bon état des masses d’eau. Le

bon état doit permettre aux milieux aquatiques de fournir à l’homme des services durables :

fourniture d’eau, protection contre les crues, pêche et baignade, biodiversité. L’état des eaux

est évalué à ce jour à l’aide de l’indice SEQ (Système d’Evaluation de la Qualité des Eaux).

Cet indice SEQ permet de qualifier l’état de l’eau par rapport à une altération et vis-à-vis d’un

usage particulier et dans une optique de dépassement de seuil ponctuel.

Pour les eaux de surface, l’évaluation du bon état repose sur deux composantes :

L’état écologique : elle évalue essentiellement selon les critères biologiques

(composition et structure des peuplements de poissons et d’invertébrés, de la flore

aquatique) et des critères physicochimiques (azote, phosphore, consommation

d’oxygène par les matières organiques). Le classement est fait suivant cinq classes: très

bon, bon, moyen, médiocre, mauvais.

8,6

38,5

0,5

52,5

1,2 1,5

96,8

0,6

AGRICULTURE INDUSTRIE ENERGIE USAGE DOMESTIQUE

Eaux souterraine Eaux de surface

Page 14: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

8

L’état chimique : elle concerne le respect des normes de qualité environnementales des

eaux pour 41 substances ou groupes de substances dites prioritaires ou dangereuses

prioritaires, parmi lesquelles 16 sont des pesticides. Le classement est fait selon deux

classes d’état : bon, mauvais.

Pour les eaux souterraines, le bon état est atteint si la qualité (équilibre entre prélèvement et

alimentation de la nappe) et la qualité chimique sont atteintes.

Les valeurs seuils des indicateurs à prendre en compte pour l’évaluation du bon état des cours

d’eau diffèrent qu’on soit en métropole ou en DOM. Le guide, paru en Mars 2016, relatif à

l’évaluation de l’état des eaux de surface fournit en détail les méthodes, les critères et les

valeurs seuils à prendre en compte pour l’évaluation écologique et chimique des eaux de

surface. La notion de bon état peut se traduire par le schéma suivant :

Figure 1 : Notion de bon état

Source : Agence de l’eau

Page 15: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

9

Encadré 1 : Cadre règlementaire

Source : Agence de l’eau Rhône Méditerrané Corse

Adopté par l’Europe le 23 octobre 2000, la Directive Cadre sur l’Eau (DCE) a été retranscrite

en droit français par la loi du 21 Avril 2004. Cette directive engage les pays de l’Union

européenne dans un objectif de reconquête de la qualité de l’eau et des milieux aquatiques.

Des outils de planification ont été créés pour faciliter la mise en œuvre d'une politique

cohérente de l'eau dont les Schémas Directeurs d'Aménagement et de Gestion des Eaux

(SDAGE). Ces SDAGE, élaborés pour chacun des grands bassins hydrographiques français,

définissent les orientations fondamentales d'une gestion équilibrée de la ressource en eau avec

en particulier la définition d'objectifs et d'actions à favoriser pour les atteindre. Ils sont mis en

œuvre par les agences de l’eau. Ce sont des agences publiques de l’Etat qui apportent des

conseils techniques aux gestionnaires (élus..) et aux utilisateurs de l’eau (agriculteurs,

industriels..). Le SDAGE actuellement en vigueur sur les bassins Rhône, Méditerranée et

Corse a été adopté fin 2015 pour être mis en œuvre sur la période 2016/2021. Il fait suite au

SDAGE 2010-2015. Il intègre les innovations de la DCE dont un plan de gestion par district

hydrographique se basant sur une approche globale autour d'objectifs environnementaux, avec

une obligation de résultats, et en intégrant des politiques sectorielles.

Le SDAGE constitue la référence commune pour tous les acteurs de l'eau, puisqu'il bénéficie

d'une légitimité politique et d'une portée juridique. Son objectif général, tel que défini par la

DCE, est l'atteinte du bon état écologique. Les neuf orientations fondamentales fixées par le

SDAGE sont : économiser de l’eau et s’adapter au changement climatique ; réduire les

pollutions et protéger notre santé ; préserver la qualité des rivières et de la Méditerranée ;

restaurer les cours d’eau en intégrant la prévention des inondations ; préserver les zones

humides et la biodiversité.

En 2015, 52% des milieux aquatiques sont en bon état écologique et 87,9% des nappes

souterraines en bon état quantitatif. Pour 2021, le SDAGE vise 66% des milieux aquatiques

en bon état écologique et 99% des nappes souterraines en bon état quantitatif.

Page 16: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

10

1.2.2. Différentes types de pollution

La pollution de l’eau se produit quand l’énergie et autres matériels relâchés diminuent la qualité

de l’eau pour les autres utilisateurs. La pollution de l’eau inclut tous les déchets qui ne peuvent

pas être décomposés naturellement par l’eau. Il y a deux sources majeures de la pollution de

l’eau : les sources directes et les sources indirectes. Les sources directes concernent les matières

organiques présentes dans l’eau provenant des déchets domestiques, agricoles ou

industriels. Les sources indirectes sont plus difficiles à identifier, parce qu’elles ne peuvent pas

être tracées à un endroit spécifique. Les sources indirectes incluent les eaux issues des

précipitations naturelles et n'ayant pas pu être intentionnellement souillées. En effet, lors du

ruissellement ses eaux entrent en contact de matières polluantes par exemple sur les routes, les

toits, les jardins, etc.

1.2.2.1. Pollution urbaine

Elle concerne les rejets provenant des effluents domestiques et collectifs (hôpitaux, écoles,

commerces, hôtels et restaurants, etc.). En effet, chaque français utilise individuellement en

moyenne 145 litres d'eau par jour (Repères sur l’eau et les milieux aquatiques, 2016). Ce

nombre passe à 400 litres par jour et par personne lorsqu’on ajoute les utilisations collectives.

La quasi-totalité des eaux usées domestiques et collectives sont rejetées. Les eaux usées

incluent : les eaux de lavage ou eaux ménagères (salles de bain, cuisines, lessive) et les eaux

vannes (WC).

Ses eaux usées sont riches en grande partie en matières en suspension, huiles, graisses, azote,

potassium, phosphore, matières organiques. Ce sont les paramètres qui sont pris en compte

pour ce type de pollution.

1.2.2.2. Pollution agricole

La croissance démographique a induit une intensification de l’agriculture et de l’élevage. Le

bassin du Rhône permet par exemple l’irrigation de 221 000 ha. L'agriculture constitue la

première cause des pollutions diffuses des ressources en eau. La pollution d'origine agricole

concerne à la fois les cultures et l'élevage. Les activités agricoles impliquent un usage massif

Page 17: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

11

d’engrais chimiques (nitrates et phosphates), de produits phytosanitaires, mais aussi un recours

accru à l’irrigation. Les principaux polluants agricoles sont :

Les pesticides : ce sont des substances ou produits « destinés à lutter contre les

organismes jugés nuisibles », qu'il s'agisse de plantes, d'animaux, de champignons ou

de bactéries. Ils peuvent être classés par type d’usage (herbicides, insecticides,

fongicides, nématicides, rotondicides, etc.), par famille chimique ou encore par mode

d’action. Certains de ces produits sont interdits de par leur forte toxicité (16 pesticides

sont classées comme dangereuses prioritaires). Les pesticides font partie des

micropolluants les plus répandus et bénéficient, de ce fait, d’un suivi particulier. Le

rapport sur l’état des lieux des pesticides dans les eaux superficielles et souterraines

révèle la présence d’une ou plusieurs substances pesticides sur 87 % des cours d’eau et

78,5 % des eaux souterraines de la région Rhône-Alpes (DREAL 2014). Les substances

les plus fréquemment rencontrées dans les eaux superficielles sont les herbicides (57 %)

suivis par les métabolites (31%). La norme fixe à 0,1 µg par litre la concentration

maximale pour chaque type de pesticide identifié et à 0,5 µg par litre la concentration

totale en pesticides.

Le phosphore : elles proviennent des effluents d’élevage ou des déjections animales

utilisées en agriculture comme fertilisant mais aussi des engrais minéraux. En matière

de pollution diffuse, on estime que 0,5 à 2,5 % du phosphore des engrais utilisés est

entraîné par l'eau, lors du lessivage des sols cultivés par les eaux de pluie et de drainage.

Nitrates : Le nitrate est un élément naturel bénéfique intégré au cycle de l'azote et

indispensable à la croissance des végétaux. Cependant l’augmentation de la

concentration en nitrate observé dans les eaux souterraines et de surface provient

principalement de la fertilisation organique réalisée à partir d’effluents d’élevage et des

engrais minéraux. L'essentiel de cette pollution est dû à la différence entre les apports

en nitrates sous forme d'engrais et ce qui est réellement consommé par les plantes.

Ingérés en trop grande quantité, les nitrates ont des effets toxiques sur la santé humaine

et contribuent avec les phosphores à modifier l'équilibre biologique des milieux

aquatiques en provoquant des phénomènes d'eutrophisation.

Page 18: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

12

Encadré 2 : Définition de l’eutrophisation

Source : Agence de l’eau Seine-Normandie

1.2.2.3. Pollution industrielle

La fabrication des produits industriels génère très souvent des rejets d’eau polluée par les

ateliers de production. Ils sont appelés effluents industriels. En France, l’industrie est

responsable d’environ la moitié des rejets de polluants organiques (l’autre partie étant d’origine

domestique) et de la quasi-totalité des rejets de métaux lourds. Les eaux usées industrielles

dépendent de l’utilisation qui est faite de l'eau au cours du processus industriel. Selon l'activité

industrielle, on va donc retrouver diverses pollutions :

Les industries agro-alimentaires (conserveries de légumes, caves coopératives,

laiteries…) rejettent principalement des matières organiques ou azotées ;

Les industries lourdes et de transformation des métaux rejettent des métaux lourds

(mercure, cuivre, cadmium,…) sources d’une pollution toxique ;

Les effluents provenant d’une tannerie et des industries chimiques sont chargés de

chrome et d’acides sources de pollution chimique ;

La pollution physique peut être due aux eaux chaudes issues des circuits de

refroidissement des centrales thermiques, aux matières en suspension des mines, des

carrières ou de la sidérurgie ;

Les pollutions accidentelles issues des rejets des industries pétrolières industriels, des

garages et stations-services, des ruissellements des chaussées…. A la différence des

autres types de pollutions, elles restent très ponctuelles. Elles sont généralement dues à

des accidents.

L’eutrophisation est une forme de pollution de l’eau qui se caractérise par un enrichissement

excessif en substance nutritives comme l’azote, le phosphore, les oligo-éléments. Ces

éléments agissent comme un engrais pour les plantes et les algues. Leur prolifération

provoque une chute de la quantité d’oxygène présente dans l’eau, ce qui entraine la mort par

asphyxie des autres espèces vivantes poissons et insectes aquatiques notamment.

Page 19: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

13

En résumé, une partie de la pollution provient du rejet des eaux usées domestiques, agricoles et

industriels directement dans les eaux de surface. Ces eaux usées contiennent des macropolluants

et des micropolluants. Les macropolluants regroupent les matières en suspension, les matières

organiques et les nutriments (comme l’azote et le phosphore) tandis que les micropolluants

regroupent les pesticides, les produits chimiques et les métaux. À la différence des

micropolluants qui sont toxiques à très faibles doses, les macropolluants perturbent les milieux

aquatiques à des concentrations plus élevées. Les macropolluants sont appelés ainsi par

opposition aux micropolluants.

Les rejets industriels et urbains constituent une grande source de la pollution de l’eau. Par

exemple, soixante pour cent (60%) des micropolluants présents dans le Rhône sont d’origines

urbaines et industrielles. Par ailleurs, 49 entreprises s’occupent de la collecte et du traitement

des eaux usées dans le département RHONE6.

Le tableau 2 présente un récapitulatif des formes de pollution selon leur nature et leurs sources.

Tableau 1 : Formes de pollution des eaux

Formes de pollution Nature Source

Physique

Pollution thermique Rejet d’eau chaude Centrales thermique

Pollution radioactive Radio-isotopes Installations nucléaires

Matières organiques

Glucides, lipides, protides Effluents domestiques,

agricoles, agro-alimentaires.

Ammoniac, nitrates Elevages et piscicultures

Chimiques

Fertilisants Nitrates, phosphates Agriculture, lessives

Métaux Mercure, cadmium, plomb,

aluminium, arsenic, ….

Industries, agricultures, pluies

acides, combustion

Pesticides Insecticides, herbicides, Agriculture, industries

Organochlorés PCB, solvants Industries

Hydrocarbures Pétroles et dérivés Industrie pétrolières,

transports

6 http://www.manageo.fr/annuaire_entreprises_activite/69/3700Z/1.html

Page 20: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

14

Microbiologiques

Bactéries, virus,

champions

Effluents urbains et

d’élevages

Source : C. LEVEQUE, Ecosystèmes aquatiques (Hachette, 1996)

La pollution de l’eau causée par les nitrates ou phosphore et les pesticides est plus regardée

malgré la présence dans l’eau de plusieurs polluants. Ses deux produits touchent plus les nappes

et par conséquent un nombre important de captages destinés à l’eau potable. En 2011, 27% des

nappes de métropole ont une teneur moyenne en nitrates supérieure à 25 mg/l et 11% supérieure

à 40, voire 50 mg/l. (L’environnement en France : les grandes tendances, 2014)

Le graphique 2 présente l’évolution entre 2008 et 2013 des rejets des principaux polluants dans

l’eau issue de l’industrie et des stations de traitement des eaux usées urbaines.

Graphique 2: Principaux polluants dans l’eau provenant de l’industrie et des stations de

traitement des eaux usées urbaines

Notes : sont comptabilisés les rejets dans les milieux aquatiques des installations soumises à la déclaration

annuelle de polluants en France métropolitaine : industries, stations de traitement des eaux usées urbaines, hors

rejets des installations nucléaires de base (INB) ; la déclaration erronée d’une station de traitement des eaux

usées urbaines a été retirée.

Source : Repères 2016 de l’eau et les milieux aquatiques

0

50 000

100 000

150 000

200 000

250 000

300 000

2008 2009 2010 2011 2012 2013

Azote total (N)

Composés organohalogénés (AOX)

Demande biologique en oxygène(DBO5)

Demande chimique en oxygène(DCO)

Phosphore total (P)

Métaux toxiques (As, Cd, Cr, Cu,Hg, Ni, Zn, Pb)

Page 21: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

15

PARTIE II : CADRE METHODOLOGIQUE DE L’ETUDE

2.1. Données

Pour gérer au mieux les milieux aquatiques, les acteurs de l’eau utilisent de nombreuses

données sur la ressource en eau et la qualité des milieux, ainsi que sur les pressions qui

s’exercent sur ces derniers (rejets, prélèvements, altération des habitats aquatiques, etc.). Il

existe ainsi une multitude de données, d’une grande diversité : quantitatives, chimiques,

biologiques, physico-chimiques, morphologiques, économiques, réglementaires… En France,

depuis plusieurs années, les pouvoirs publics s’emploient à organiser le recueil et le partage de

celles-ci. Les données de qualité des eaux de surface ont été récoltées auprès de l’Agence de

l’Eau RMC, via son site internet7 qui regroupe les mesures issues de 1 600 stations de

surveillance gérées par l’Agence.

Le Rhône est actuellement couvert par 3 stations de mesure de la qualité: à Jons en amont de la

maille de Miribel-Jonage, au Vieux-Rhône de Crépieux-Charmy, et à Ternay en aval de

l’agglomération lyonnaise. Pour information, la Saône ne fait l’objet d’aucun dispositif de

mesure qualitative en continu.

Les données auxquelles nous nous sommes intéressées proviennent des deux stations de mesure

qui se trouvent dans le périmètre d’étude. Il s’agit de la station de Jons et de Bugey. La station

de Bugey est en amont de la station de Jons en se référant à notre périmètre d’étude. La station

d’alerte de Jons est installée au bec de Jons, à la naissance des canaux de Miribel et de Jonage,

soit environ à 15 km en amont des captages de Crépieux-Charmy, ressource principale en eau

potable pour l’agglomération lyonnaise. Elle permet un suivi permanent, en temps réel, de la

qualité des eaux du Rhône. Les données collectées nous serviront à construire une partie de la

base de données qui sera le point de départ pour notre analyse.

La constitution de la base des données constitue le cœur de notre travail. Au fur et à mesure de

la constitution de la base, apparaissent de nouveaux indicateurs. Autrement dit, lorsqu’on passe

d’année en année apparaissent de nouveaux indicateurs. En effet, les indicateurs de qualité sont

les mêmes pour les deux stations. Au total, cinquante-neuf (59) indicateurs ont été retenus pour

chacune des stations. Il en existe d’autres mais nous avons décidé de nous arrêter à ce nombre

compte tenu de notre souci d’obtenir une série chronologique assez longue. Il s’agit des

7 http://sierm.eaurmc.fr/surveillance/eaux-superficielles/index.php

Page 22: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

16

cinquante-neuf premiers indicateurs historiques. Cependant parmi les indicateurs retenus,

quelques-uns comportent des données manquantes moins que d’autres.

Les variables brutes sont de fréquences journalières. Lorsqu’on s’intéresse à un mois

quelconque, certaines variables disposent de valeurs sur plusieurs jours ou sur un jour. Cela

pourrait être un problème lors de la mise en œuvre des tests économétriques (test de racine

unitaire) dans un contexte de séries chronologiques. Afin de contourner cet éventuel problème

d’une part et d’obtenir une harmonisation sur les périodes d’observation d’autre part, nous

avons opté pour une périodicité mensuelle. A cet effet, nous avons procédé à un traitement des

données. La méthode utilisée est la suivante. Lorsqu’on tombe sur un mois qui présente une

seule observation elle devient celle du mois. Par ailleurs, lorsqu’un mois présente plusieurs

observations on fait la moyenne de ces valeurs. La moyenne obtenue devient la donnée du mois

correspondant. Les valeurs manquantes sont considérées comme telles. Ce travail est fait pour

toutes les années et pour chaque station.

Les données débutent de Janvier 1971 à Décembre 2014 pour la station de Bugey et de Janvier

1969 à Décembre 2014 pour celle de Jons. Les séries sont plus longues au niveau de la station

de Jons que celle de Bugey. Nous avons ensuite compilé les observations des deux stations.

L’intérêt d’une telle combinaison résulte du fait d’obtenir une matrice de données qui regroupe

l’ensemble des paramètres retenues puisqu’on suspecte un lien entre les variables mesurées

d’une part et qu’une telle disposition facilite les analyses économétriques d’autre part. En effet,

les paramètres d’une même station peuvent jouer à la fois le rôle de variable expliqué et des

régresseurs. Elles peuvent être aussi des régresseurs pour une variable d’intérêt de la station en

amont et vice versa. L’exemple qui suit permet une illustration de la phrase précédente : la

variable nitrates dans la station de Jons peut être un régresseur pour une autre variable de la

station de Bugey. Le nitrate est un indicateur de pollution diffuse ; elle sera donc une variable

expliquée dans ce cas.

Ainsi, la matrice de données contient donc 158 variables qui débutent de Janvier 1969 à

Décembre 2014. La fréquence d’observation est mensuelle, il y a donc 552 observations par

indicateur de chaque station. Le tableau suivant récapitule les 59 indicateurs retenus pour

chacune des stations.

Page 23: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

17

Tableau 2: Listes des paramètres retenus

Température Sodium Chloroforme

(Trichlorométhane)

pH Phosphates Dichlorethane-1,1

Conductivité Azote Kjeldahl Dichlorethane-1,2

MeS Carbone organique Dichlorethylene-1,1

Oxygène dissous Phosphore total Dichlorethylene-1,2

Oxygène dissous (saturation) Pheopigments Dichlorobenzene-1,3

DBO Chlorophylle a Dichlorobenzene-1,2

DCO Arsenic Dichlorobenzene-1,4

Indice permanganate acide

chaud

Plomb Dichlorométhane

Bicarbonates Zinc Tetrachlorethane-

1,1,2,2

Ammonium Nickel Tetrachlorethylene

Chlorures Mercure Tétrachlorure de C

Sulfates Cadmium Toluène

Nitrites Chrome Trichlorethane-1,1,1

Nitrates Cuivre Trichlorethane-1,1,2

Dureté Matière Organique en

Suspension (M.O.S)

Trichloréthylène

TAC Indice Biologique Global

Adapté IBGA

Xylène-ortho

Potassium Variété taxonomique IBGA Xylene-meta

Magnésium Groupe indicateur IBGA Xylene-para

Calcium Benzène

Les paramètres retenus concernent en grande partie une certaine famille de paramètres physico-

chimiques et de micropolluants pris en compte pour le suivi de la qualité des cours d’eau. Les

phytosanitaires n’apparaissent pas dans ce groupe. Le suivi régulier de la présence des

pesticides dans les cours d’eau et dans les eaux souterraines s’est renforcé depuis le début des

années 2000. En effet, le nombre de paramètres suivis a fortement augmenté tout comme le

nombre de réseaux de suivi de la qualité des milieux aquatiques. Les premiers éléments

surveillés furent les matières en suspension, puis vinrent les matières organiques, les matières

azotées et phosphorées. Les micropolluants sont progressivement intégrés dans les suivis. En

Page 24: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

18

premier lieu les métaux (plomb, cadmium et le mercure), les composés chlorés volatils (COHV)

comme le tétrachloréthène, le chloroforme et le tétrachlorure de carbone. Viennent ensuite les

chlorophénols, les hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP), les polychlorobiphényles

(PCB), les phytosanitaires. De quelques paramètres physicochimiques suivis dans les années

70, c’est aujourd’hui plus de 800 paramètres qui sont analysés, avec des limites de

quantification toujours plus basses, permettant de déceler les contaminations de l’eau. Tous

milieux confondus, ce sont maintenant plus de 25 millions d’analyses qui sont réalisées chaque

année pour évaluer l’état des cours d’eau, plans d’eau et eaux souterraines. (Agence de l’eau

Rhône-Méditerranée-Corse, 2016).

Des valeurs seuils sont produites par la DCE pour chaque substance en fonction des éléments

de bon état. Cependant aucune valeur seuil n’a pu être établie pour certains paramètres. Il s’agit

des paramètres considérés pour évaluer la salinité8 de l’eau. (Guide technique relatif à

l’évaluation des eaux continentales, 2016).

2.2. Analyses statistiques

Nous présenterons dans cette partie les éléments polluants qui sont prises en compte d’une part

pour quantifier la qualité physicochimique des cours d’eau et d’autre part pour le calcul de la

redevance à payer pour la pollution domestique et non domestique (industrielle). Les éléments

polluants qui entrent en jeu dans les cas sont équivalentes à l’exception des Métox. Les Métox

sont des paramètres établis par les Agences de l'eau, afin de percevoir les redevances

pollution. Le METOX permet de quantifier la toxicité des métaux et métalloïdes suivants :

Mercure, Arsenic, Plomb, Cadmium, Nickel, Cuivre, Chrome, Zinc.

Le tableau qui suit présente les paramètres selon le critère qui y est rattaché.

8 Il s’agit de la quantité de sels dissous dans l'eau.

Page 25: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

19

Tableau 3: Paramètres par catégories

Eléments de qualité Paramètres

Température

Température

Acidification

PH

Salinité

Chlorures

Sulfates

Conductivité

Bilan d'oxygène

Oxygène dissous

Oxygène dissous (saturation)

DBO

DCO

Matières azotés, phosphorés et nitrates

Phosphates

Ammonium

Phosphore total

Nitrates

Matières en suspension

Matière en Suspension

Métaux

Arsenic

Plomb

Zinc

Nickel

Mercure

Cadmium

Chrome

Cuivre

Page 26: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

20

2.2.1. Température de l’eau

Traditionnellement, ce paramètre est plutôt considéré comme un paramètre d'accompagnement.

La température de l’eau est prise en compte dans la mesure des autres paramètres. Une eau trop

froide ou trop chaude perturbe le bon équilibre de l’écosystème aquatique. Elle peut être

révélatrice de rejets types eaux usées domestiques (souvent plus chauds) ou de rejets de

processus industriels.

Variable Obs Moy Ecart type Min Max

Temp_Jons 463 12.84795 5.555812 1.5 25

Temp_Bugey 274 12.89088 5.878292 0.2 26

La température moyenne est de 13 pour les deux stations sur la période considérée. Cela répond

aux seuils de bon état fixés par la DCE. La plus faible température sur la période étudié est de

0.2 et est survenue en Janvier 2005. Elle a été observée au niveau de la station de Bugey.

Graphique 3 : Evolution de la Température au niveau de la station de Jons

0

5

10

15

20

25

30

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 27: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

21

Graphique 4 : Evolution de la Température au niveau de la station de Bugey

2.2.2. PH

Le potentiel Hydrogène (PH) est un coefficient qui caractérise l'acidité ou la basicité d'une eau.

Une eau est acide si son pH est inférieur à 7, basique si son PH est supérieur à 7. Une eau est

dite neutre à PH 7. Certains rejets industriels ou d’assainissement influencent ce paramètre.

Variable Obs Moy Ecart type Min Max

PH_Jons 452 8.0441 0.1628478 6.7 8.6

PH_Bugey 263 8.070722 0.154877 7.5 8.6

Le PH sur la période considérée tourne autour de 8 pour les deux stations. En se référant aux

valeurs seuils définies par la DCE, une eau est en bon état lorsque le PH maximum se trouve

dans l’intervalle ] 8.2 ; 9]. Donc, en se basant uniquement sur ce paramètre on peut dire que les

eaux de surface du Rhône ne respectent pas en moyenne les seuils de bon état sur la période

1969-2014. Ce constat est à prendre avec précaution car l’évaluation du bon état prend en

compte plusieurs critères.

0

5

10

15

20

25

30

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 28: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

22

Graphique 5 : Evolution du PH au niveau de la station de Bugey

Graphique 6 : Evolution du PH au niveau de la station de Jons

6,8

7

7,2

7,4

7,6

7,8

8

8,2

8,4

8,6

8,8

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 29: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

23

2.2.3. Conductivité

La conductivité9 détermine l’ensemble des sels minéraux dissous dans une solution. Une eau

douce a généralement une conductivité faible, une eau dure au contraire affichera une

conductivité élevée. Les mesures de conductivité sont fortement dépendantes de la température.

Les principaux sels dissous dans l’eau sont appelés ions et se décomposent en 2 groupes : les

cations (Calcium Ca++ ; Magnésium Mg++ ; Potassium K+ ; Sodium Na+) et les anions

(Bicarbonates HCO3- ; Chlorures Cl- ; Sulfates SO4- - ; Nitrates NO3

- ; Phosphates PO4--)

Elle permet d’apprécier approximativement la dureté de l’eau. Une conductivité forte

indique la présence de rejets particuliers (chimique, agro-alimentaire, touristiques,). Par

exemple, l’usage de sels déglaçant dans le bassin versant est une cause fréquente de la

conductivité anormalement élevée des eaux de surface.

(http://www.troussedeslacs.org/pdf/fiche_conductivite.pdf ).

Variable Obs Moy Ecart type Min Max

Condu_Jons

450 323.1737 43.63673 225 640

Condu_Bugey 263 319.2205 46.28196 225 551

La conductivité moyenne du Rhône est autour de 323 μS/cm pour les deux stations. On ne peut

tirer aucune conclusion concernant l’influence de ce paramètre sur le bon état car les

connaissances actuelles ne permettent pas de fixer des seuils fiables pour cette limite.

9 http://fr.mt.com/dam/LabDiv/guides-glen/ph-conductivity-guide/pH_Conductivity_Guide_fr.pdf

Page 30: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

24

Graphique 7 : Evolution de la conductivité au niveau de la station de Bugey

Graphique 8 : Evolution de la conductivité au niveau de la station de Jons

0

100

200

300

400

500

600ja

nv.

-69

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

0

100

200

300

400

500

600

700

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 31: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

25

2.2.4. Chlorures

C’est l’un des paramètres considérés pour mesurer la salinité d’une eau. La présence des

chlorures10 dans les sources d'eau potable peut être attribuée à la dissolution des dépôts de sel,

à l'épandage de sel sur les routes pour faire fondre la glace et la neige, aux effluents des usines

de produits chimiques, à l'exploitation des puits de pétrole, aux eaux d'égout, à l'écoulement des

eaux d'irrigation, à l'intrusion de l'eau de mer dans les zones côtières. Chacune de ces sources

peut entraîner une contamination locale des eaux de surface et des eaux souterraines. Le niveau

moyen de chlorures dans le Rhône est de 8.6. Les connaissances actuelles ne permettent pas de

définir un seuil pour ce paramètre.

Variable Obs Moy Ecart type Min Max

Chloru_Jons 313 6.985 2.414 2.1 20

Chloru_Bugey 72 8.6 2.008 3.9 15

Graphique 9 : Evolution du Chlorures au niveau de la station de Jons

10 http://gisbiostep.irstea.fr/wp-content/uploads/2013/12/Effet-des-chlorures.pdf

0

5

10

15

20

25

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 32: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

26

Graphique 10 : Evolution du Chlorures au niveau de la station de Bugey

2.2.5. Sulfates

C’est le dernier paramètre qui compose la rubrique salinité. Les sulfates11 sont présents à l’état

naturel dans divers minéraux. Le sulfate de calcium est la forme la plus souvent retrouvée dans

les eaux souterraines et les concentrations les plus élevées sont généralement d’origine

naturelle. Toutefois, leur présence dans les eaux peut aussi provenir des apports agricoles et des

rejets industriels.

L’évolution du niveau de sulfate dans le Rhône semble suivre une même tendance sur la période

étudiée. La moyenne du sulfate présent dans le Rhône varie autour de 6.

Variable Obs Moy Ecart type Min Max

Sulfa_Jons 222 31.62 6.37 3 47

Sulfa_Bugey 56 37.05 6.33 22.1 48

11 http://www.etaso.fr/page1.php?id_chapitre=46

0

2

4

6

8

10

12

14

16

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 33: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

27

Graphique 11 : Evolution du Sulfate au niveau de la station de Bugey

Graphique 12 : Evolution du Sulfate au niveau de la station de Jons

2.2.6. Oxygène dissous

Pour le bon développement des animaux et des végétaux vivant dans l’eau, un minimum

d’oxygène est nécessaire. C’est la quantité d'oxygène disponible dans l'eau nécessaire à la vie

aquatique et à l'oxydation des matières organiques. Les matières organiques qui entraînent une

0

10

20

30

40

50

60

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 34: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

28

importante consommation d'oxygène proviennent des rejets industriels et des eaux usées

domestiques. L'oxygène dissous12 varie selon le degré de température et il a tendance à être plus

faible lorsque la température de l'eau est plus élevée. Une zone déficitaire en oxygène, (hypoxie

forte ou anoxie) constitue une barrière infranchissable par les poissons migrateurs. Ce

phénomène de privation d’oxygène est par exemple responsable de la mortalité des mulets lors

de leur période annuelle de migration du fleuve vers la mer à la fin de chaque été.

(http://www.loire-estuaire.org/upload/espace/1/pj/43684_2860_CMB_206106_L2A1.pdf )

Variable Obs Moy Ecart type Min Max

Oxyg_dis_Jons 463 10.17 1.17 7.2 12.9

Oxy_dis_Bugey 275 10.24 1.35 7.4 13.6

En moyenne 10 mg/L d’oxygène sont consommés sur le bassin du Rhône sur la période étudiée.

Une eau est en bon état au regard de ce paramètre si et seulement si la température est dans

l’intervalle [6 :8[. Dans notre cas elle est supérieure à 8. Donc on peut conclure que l’eau du

Rhône n’est pas en bon état selon le paramètre oxygène dissous.

Graphique 13 : Evolution de l’oxygène dissous au niveau de la station de Bugey

12 http://www.troussedeslacs.org/pdf/fiche_oxygene.pdf

0

2

4

6

8

10

12

14

16

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 35: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

29

Graphique 14 : Evolution de l’oxygène dissous au niveau de la station de Jons

2.2.7. Oxygène dissous en saturation 13

On dit qu’une eau est saturée en oxygène lorsqu’elle ne peut plus dissoudre ce gaz. Ainsi, plus

le taux de saturation de l’eau en oxygène est élevé, plus il devient difficile pour l’eau de

dissoudre ce gaz. Le taux de saturation de l’eau varie entre autres en fonction de la température

et de la pression atmosphérique. Une eau est en bon état si le taux d’oxygène dissous est

comprise entre [70 ; 90[ . En moyenne, le taux de saturation en oxygène dissous est de 98 %

sur la période considérée.

Variable Obs Moy Ecart type Min Max

Oxy_dis_sa_Jons 463 97.80 6.29 77 126

Oxy_dis_sa_Bugey 274 98.50 9.61 63 153

13 http://www.troussedeslacs.org/pdf/fiche_oxygene.pdf

0

2

4

6

8

10

12

14

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 36: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

30

Graphique 15 : Evolution de l’oxygène dissous en saturation au niveau de la station de Jons

Graphique 16 : Evolution de l’oxygène dissous en saturation au niveau de la station de Bugey

2.2.8. DBO14

C’est la Demande Biochimique ou biologique en Oxygène. Elle correspond à la quantité de

dioxygène nécessaire aux micro-organismes vivant dans l’eau pour détruire ou dégrader les

14 http://www.entreprises.cci-paris-idf.fr/web/environnement/eau/gerer-eau-entreprise/criteres-globaux-polluants-

origine-industrielle

0

20

40

60

80

100

120

140ja

nv.

-69

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 37: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

31

matières organiques, dissoutes ou en suspension dans l’eau. Cette mesure traduit donc la

fraction de matières organiques présentes dans une eau. Il est convenu d'évaluer la demande

biochimique en oxygène pendant 5 jours à 20°C. En général, la demande biologique en

oxygène sert de paramètre global pour l'évaluation de la pollution des eaux usées.

L’intervalle de décision est ]3 ; 6]. Dans notre cas la moyenne d’oxygène consommé est de 1.50

mg/L. On peut affirmer au vue de ce résultat que la fraction de matières organiques est infirme.

On obverse cependant pour la station de Jons des valeurs supérieures à la moyenne des

observations. La DBO prends les valeurs 7.6 et 7respectivement en Juin 1978 et Septembre

1993.

Il en est de même au niveau de la station de Bugey. Les valeurs qui s’écartent de la moyenne

sont 6 en Juillet 1998 et 8 en Mars 1989.

Variable Obs Moy Ecart type Min Max

DBO_Jons 445 1.62 0.86 0.5 7.6

DBO_Bugey 257 1.49 0.91 0.5 8

Graphique 17 : Evolution de la DBO au niveau de la station de Jons

0

1

2

3

4

5

6

7

8

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 38: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

32

Graphique 18 : Evolution de la DBO au niveau de la station de Bugey

2.2.9. DCO

C’est la demande chimique en oxygène15. La valeur DCO indique la quantité d'oxygène qui est

nécessaire pour l'oxydation de toutes les substances organiques dans l'eau. C’est un indicateur

important pour l'analyse de l'eau. Il est utilisé pour la planification, le contrôle ainsi que pour

l'évaluation de l'efficacité du traitement des stations. (http://www.lar.com/fr/produits/analyse-

dco.html ). La DCO renseigne sur la totalité des matières oxydables mais ne donne aucun

renseignement sur leur biodégradabilité. La DCO est particulièrement indiquée pour

mesurer la pollution provenant des rejets industriels.

Variable Obs Moy Ecart type Min Max

DCO_Jons 292 15.42 7.58 5 42

DCO_Bugey 70 12.83 7.53 5 30

15 La DCO et la DBO sont des paramètres complémentaires.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 39: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

33

Graphique 19 : Evolution de la DCO au niveau de la station de Jons

Graphique 20 : Evolution de la DCO au niveau de la station de Bugey

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45ja

nv.

-69

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

0

5

10

15

20

25

30

35

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 40: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

34

2.2.10. Ammonium

C’est l’un des paramètres qui permet de mesurer la fraction de matières azotées dans l’eau.

L'ammonium dans l'eau traduit habituellement un processus de dégradation incomplet de la

matière organique. L'ammonium provient de la réaction de minéraux contenant du fer avec des

nitrates. C'est donc un excellent indicateur de la pollution de l'eau par des rejets organiques

d'origine agricole, domestique ou industriel. (http://www.lenntech.fr/francais/ammonium-

environnement.htm#ixzz4FoftkTG9).

L’ammonium présent dans le bassin du Rhône est en moyenne de 0.10 mg/l. L’intervalle des

seuils à considérer pour le bon état est ] 0.1 ; 0.5].

Variable Obs Moy Ecart type Min Max

Ammo_Jons 445 0.11 0.11 0.01 1.2

Ammo_Bugey 257 0.10 0.06 0.01 0.4

Graphique 21 : Evolution de l’ammonium au niveau de la station de Bugey

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

jan

v.-6

9

aoû

t-7

0

mar

s-7

2

oct

.-7

3

mai

-75

c.-7

6

juil.

-78

févr

.-8

0

sep

t.-8

1

avr.

-83

no

v.-8

4

juin

-86

jan

v.-8

8

aoû

t-8

9

mar

s-9

1

oct

.-9

2

mai

-94

c.-9

5

juil.

-97

févr

.-9

9

sep

t.-0

0

avr.

-02

no

v.-0

3

juin

-05

jan

v.-0

7

aoû

t-0

8

mar

s-1

0

oct

.-1

1

mai

-13

déc

.-1

4

Page 41: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

35

Graphique 22 : Evolution de l’ammonium au niveau de la station de Jons

2.2.11. Nitrates16

Principaux aliments azotés des plantes, dont ils favorisent la croissance, ils jouent un rôle

important comme engrais. Toutes les eaux naturelles contiennent normalement des nitrates à

des doses variant selon les saisons (de l'ordre de quelques milligrammes par litre). Dans de

nombreuses eaux souterraines et de surface, on observe aujourd'hui une augmentation de la

concentration en nitrates d'origine diffuse (engrais minéraux ou organiques non utilisés par les

plantes) ou ponctuelle (rejets d'eaux usées domestiques, agricoles ou industrielles). (Agence de

l’eau Adour-Garonne)

En concentration élevé les nitrates peuvent provoquer une croissance excessive d'algues. Les

nitrates jouent un rôle important dans le cycle de l’azote. L’intervalle à respecter pour les

valeurs seuils est ] 10 ; 50]. En moyenne, les matières en nitrates présentes dans le bassin du

Rhône tournent autour de 4 mg/l. La concentration maximale en Nitrates est de 13mg/L et est

observée en Juin 1983 pour la station de Jons.

16 https://www.oase-livingwater.com/fr_FR/jardins-aquatiques/conseils/principes-fondamentaux-de-la-

biologie/nutriments.html

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

jan

v.-6

9

aoû

t-7

0

mar

s-7

2

oct

.-7

3

mai

-75

c.-7

6

juil.

-78

févr

.-8

0

sep

t.-8

1

avr.

-83

no

v.-8

4

juin

-86

jan

v.-8

8

aoû

t-8

9

mar

s-9

1

oct

.-9

2

mai

-94

c.-9

5

juil.

-97

févr

.-9

9

sep

t.-0

0

avr.

-02

no

v.-0

3

juin

-05

jan

v.-0

7

aoû

t-0

8

mar

s-1

0

oct

.-1

1

mai

-13

c.-1

4

Page 42: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

36

Variable Obs Moy Ecart type Min Max

Nitra_Jons 444 3.86 1.30 1 13

Nitra_Bugey 256 3.26 0.98 1 6.3

Graphique 23 : Evolution du nitrates au niveau de la station de Jons

Graphique 24 : Evolution du nitrates au niveau de la station de Bugey

0

2

4

6

8

10

12

14

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

0

1

2

3

4

5

6

7

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 43: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

37

2.2.12. Phosphore total

Le phosphore total17 est l'ensemble du phosphore présent dans un échantillon sous forme de

phosphates ou de composés organophosphorés. La présence de phosphore dans les eaux

naturelles provient du lessivage de certains minéraux et de la décomposition de la matière

organique. Le rejet des eaux domestiques et industrielles ainsi que le drainage des terres

agricoles fertilisées contribuent à en augmenter la concentration. Le phosphore n'est pas toxique

pour l'homme, les animaux ou les poissons et c'est surtout pour ralentir l'eutrophisation des

systèmes aquatiques que la teneur en phosphore est contrôlée. Il devient toxique à fortes doses.

Le phosphore combiné à l'azote peut provoquer une croissance excessive d'algues.

L’intervalle à respecter pour les valeurs seuils est ] 0.05 ; 0.2]. En moyenne, la concentration

en phosphore total est de 1mg/l dans le bassin du Rhône sur la période étudiée lorsqu’on

combine les deux stations.

Variable Obs Moy Ecart type Min Max

Phos_tot_Jons 292 1.35 6.22 0.02 59

Phos_tot_Bugey 241 0.082 0.072 0.018 0.56

Graphique 25 : Evolution du phosphore total au niveau de la station de Jons

17 http://www.troussedeslacs.org/pdf/fiche_phosphore.pdf

0

10

20

30

40

50

60

70

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 44: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

38

Graphique 26 : Evolution du phosphore total au niveau de la station de Bugey

2.2.13. Phosphates

Les phosphates18 sont issus de l’oxydation du phosphore. La pollution par les phosphates

provient à la fois de l’utilisation des engrais, des rejets industriels et des rejets domestiques

(déjections humaines, détergents, lessives). Les phosphates sont normalement présents et utiles

à faible dose dans l’eau et les sols. Leur excès avec celui des teneurs en nitrates est une des

causes majeures de l’eutrophisation de l’eau.

La valeur seuil pour le bon état est comprise entre ] 0.1 ; 0.5]. En moyenne, la concentration

en phosphate sur les deux stations étudiées se situe autour de 0.1 mg/l.

Variable Obs Moy Ecart type Min Max

Phosp_Jons 443 0.136 0.099 0.01 0.68

Phosp_Bugey 255 0.094 0.059 0.01 0.34

18 http://www.agirpourladiable.org/html/do_phosphore.html

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 45: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

39

Graphique 27 : Evolution du phosphate au niveau de la station de Jons

Graphique 28 : Evolution du phosphate au niveau de la station de Bugey

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 46: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

40

2.2.14. MES

MES19 signifie « matières en suspension ». Elles sont soit d’origine naturelle, en liaison avec

les précipitations, soit produites par les rejets urbains et industriels. Ce sont des particules

solides, minérales ou organiques, insolubles et généralement visibles à l'œil nu. Plus une eau en

contient, plus elle est dite turbide (trouble et colorée). La turbidité limite la pénétration de la

lumière dans l'eau (réduction de la photosynthèse), diminue la teneur en oxygène dissous et nuit

au développement de la vie aquatique. En moyenne, la concentration en MES est de 55 mg/l

dans le bassin de Rhône sur la période considérée. On n’a pas trouvé de valeur seuil pour ce

paramètre. Cependant on remarque des concentrations de MES supérieurs à la moyenne dans

les données collectées.

Variable Obs Moy Ecart type Min Max

MeS_Jons 456 22.19 51.84 1 738

MeS_Bugey 269 22.51 55.20 1 577

Graphique 29 : Evolution du MES au niveau de la station de Bugey

19 http://www.actu-

environnement.com/ae/dictionnaire_environnement/definition/matiere_en_suspension_mes.php4

0

100

200

300

400

500

600

700

jan

v.-6

9

juil.

-70

jan

v.-7

2

juil.

-73

jan

v.-7

5

juil.

-76

jan

v.-7

8

juil.

-79

jan

v.-8

1

juil.

-82

jan

v.-8

4

juil.

-85

jan

v.-8

7

juil.

-88

jan

v.-9

0

juil.

-91

jan

v.-9

3

juil.

-94

jan

v.-9

6

juil.

-97

jan

v.-9

9

juil.

-00

jan

v.-0

2

juil.

-03

jan

v.-0

5

juil.

-06

jan

v.-0

8

juil.

-09

jan

v.-1

1

juil.

-12

jan

v.-1

4

Page 47: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

41

Graphique 30 : Evolution du MES au niveau de la station de Jons

2.3. Etude de la stationnarité20

En présence de séries temporelles, il est judicieux de faire le test de racine unitaire. Cela permet

de vérifier la stationnarité et l’ordre d’intégration des séries. L’estimation économétrique de

séries non stationnaires génère un phénomène de « régression fallacieuse ». De façon pratique,

la non stationnarité s’explique par la présence d’une racine unitaire (tendance déterministe et/ou

aléatoire) dans la structure de la série temporelle étudiée. Il existe un grand nombre de tests de

racine unitaire. Les travaux pionniers en la matière sont de Fuller (1976) et Dickey-Fuller (1979,

1981). Les tests de Dickey-Fuller sont des tests paramétriques reposant sur l’estimation d’un

processus autorégressif. Ces tests sont les plus utilisés en raison de leur grande simplicité, mais

souffrent également d’un certain nombre de critiques. Celles-ci ont conduit à l’élaboration

d’autres tests dont ceux de Phillips et Perron (1988) ; Perron (1989) ; Zivot et Andrews (1992) ;

Perron et Vogelsang (1992) ; Schmidt et al. (1996) ; Kiwatoski et al. (KPSS, 1992).

Pour vérifier la stationnarité des séries nous avons recouru au test de Dickey-Fuller Augmenté

(ADF). L’encadré ci-dessous fournit un énoncé du principe du test de ADF.

20 Les tests de stationnarité sont faits à partir du logiciel Gretl

0

100

200

300

400

500

600

700

800ja

nv.

-69

juin

-70

no

v.-7

1

avr.

-73

sep

t.-7

4

févr

.-7

6

juil.

-77

c.-7

8

mai

-80

oct

.-8

1

mar

s-8

3

aoû

t-8

4

jan

v.-8

6

juin

-87

no

v.-8

8

avr.

-90

sep

t.-9

1

févr

.-9

3

juil.

-94

c.-9

5

mai

-97

oct

.-9

8

mar

s-0

0

aoû

t-0

1

jan

v.-0

3

juin

-04

no

v.-0

5

avr.

-07

sep

t.-0

8

févr

.-1

0

juil.

-11

c.-1

2

mai

-14

Page 48: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

42

Encadré 3 : Principe du test de ADF

Les variables considérées présentent des valeurs manquantes sur une longue période. Afin de

de s’assurer de la robustesse du test de ADF nous avons restreint l’échantillon sur la période

1990-2014. Cela nous a permis de restreindre les valeurs manquantes. Les résultats du test des

variables présentées dans la partie analyse statistique sont résumés dans le tableau suivant, et

les détails y afférents figurent en annexe (Annexe 3).

L’hypothèse nulle est l’hypothèse de non stationnarité (présence de racine unitaire). La

règle de décision est la suivante : si la p-value associée au test est inférieure à 0,05 on

rejette l’hypothèse nulle de non stationnarité.

Les tests ADF permettent de mettre en évidence le caractère stationnaire ou non d’une série

temporelle par la détermination d’une tendance déterministe ou stochastique. Ces tests sont

fondés sur l’estimation par les MCO de trois modèles suivants :

[1] ∆𝑥𝑡 = ñ𝑥𝑡−1 + ∑ ∅𝑗𝑝𝑗=1 ∆𝑥𝑡−𝑗 + å𝑡

[2] ∆𝑥𝑡 = ñ𝑥𝑡−1 + ∑ ∅𝑗𝑝𝑗=1 ∆𝑥𝑡−𝑗 + C+ å𝑡

[3] ∆𝑥𝑡 = ñ𝑥𝑡−1 − ∑ ∅𝑗𝑝𝑗=1 ∆𝑥𝑡−𝑗 + C + bt + å𝑡

Avec å𝑡 i.i.d. et ñ= β-1

Le test consiste à tester l’hypothèse :

{𝐻0: 𝛽 − 1 = 0 𝐻1: 𝛽 − 1 < 0

L’application de ce test nécessite de choisir au préalable, le nombre de retards P. la valeur

de P peut être déterminé selon les critères d’information (d’Akaike ou de Schwarz) ou en

estimant un modèle avec une valeur suffisamment élevée de p et on estime le modèle à p-1

retards, p-2 retards, jusqu’à ce que le coefficient du pième retard soit significatif (sous

Eviews, p=0 correspond au test de Dickey Fuller simple).

En se référant aux valeurs tabulées par Fuller (1976) et Dickey-Fuller (1981), la règle de

décision est la suivante :

- Si la valeur calculée de T-statistics associée à β est inférieure à la valeur critique,

on rejette l’hypothèse nulle de non-stationnarité.

- Si la valeur calculée de T-statistics associée à β est supérieure à la valeur critique,

on accepte l’hypothèse nulle de non-stationnarité.

Dans la pratique, on réalise l’estimation en 3 étapes, en partant du modèle 3.

Page 49: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

43

Tableau 4 : Résultats des tests de stationnarité

Variables Stationnarité Tendance Constante Ordre

d’intégration

Temp_Jons Oui Oui Oui 0

Temp_Bugey Oui Oui Oui 0

PH_Jons Non Non Non 1

PH_Bugey Oui Oui Oui 0

Condu_Jons Oui Oui Oui 0

Condu_Bugey Oui Oui Oui 0

MeS_Jons Oui Oui Oui 0

MeS_Bugey Oui Oui Oui 0

Oxyg_dis_Jons Oui Oui Oui 0

Oxy_dis_Bugey Oui Oui Oui 0

Oxy_dis_satu_Jons Oui Oui Oui 0

Oxy_dis_satu_Bugey Oui Oui Oui 0

DBO_Jons Oui Oui Oui 0

DBO_Bugey Non Non Non 1

DCO_Jons Oui Oui Oui 0

DCO_Bugey Non Non Non 1

Ammo_Jons Oui Oui Oui 0

Ammo_Bugey Oui Oui Oui 0

Chloru_Jons Non Non Non 1

Chloru_Bugey Non Non Oui 1

Sulfa_Jons Non Non Non 1

Sulfa_Bugey Oui Oui Oui 0

Phosp_Jons Oui Oui Oui 0

Phosp_Bugey Oui Oui Oui 0

Phos_tot_Jons Non Oui Non 1

Phos_tot_Bugey Non Non Non 1

Nitra_Bugey Oui Oui Oui 0

Nitra_Jons Oui Oui Oui 0

L’ordre d’intégration indique si la variable est stationnaire à niveau ou non. L’ordre

d’intégration est de zéro (0) quand la variable est stationnaire à niveau et de un (1) quand la

différence première de la variable est stationnaire. En effet, lorsque les résultats du test de ADF

montrent que la variable est non stationnaire à niveau, on a recours à la différence première de

cette variable pour corriger la non stationnarité en vérifiant si elle est stationnaire.

Page 50: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

44

2.4. Spécification théorique du modèle

Le modèle théorique envisagé pour modéliser la pollution Rhône est régi par la relation ci-

dessous. Soit y une variable que l’on souhaite comprendre et x un vecteur de variables

(régresseurs) susceptibles d’expliquer cette variable y. On est intéressé par la relation :

𝑦𝑖𝑙𝑡 =∝𝑙𝑖+ 𝛽𝑥𝑙𝑗𝑡 + 𝜀𝑙𝑖𝑡

L’indice i indique un indicateur, par exemple i=DBO. Elle s’applique à y

L’indice l indique une station, par exemple l=Jons.

L’indice t marque le temps. Les données permettent d’avoir au moins trois indices de temps :

t1 pour journalier (jjmmaaaa) ; t2 pour mensuel (mmaaaa) ; t3 pour annuel (aaaa). Les données

par mois sont des moyennes des données de ce mois-là (ou manquants).

L’indice j indique un régresseur. Dans le vecteur x se trouvent J régresseurs qui peuvent être :

- des indicateurs autres que 𝑦𝑙𝑖 récoltés sur la même station l ou sur une station en amont ;

- l’indicateur 𝑦𝑙𝑖𝑡 à une période passée par exemple 𝑦𝑙𝑖,𝑡−1 ;

- la date t elle-même, particulièrement, une indication de la saison. Elle ne dépend pas du

site ;

- des indicateurs environnementaux extérieurs, par exemple pluviosité, température de

l’air, radioactivité de l’atmosphère… Elles dépendent du site ;

- des indicateurs spatiaux, par exemple superficies dans le bassin versant en maïs, en

prairies, en forêts, construites... ;

- des indicateurs ponctuels, par exemple certaines usines ou hôpitaux le long de la rivière,

une station d’épuration dans le bassin versant ;

- des indicateurs socio-économiques dans Rhône-Alpes, par exemple revenu local,

densité de population, surfaces industrialisées...

- des réglementations, par exemple interdiction des lessives au phosphate.

β est un vecteur : 𝛽𝑗 pour chaque 𝑥𝑗. On cherche à évaluer ces β.

ε et α sont des variables aléatoires.

Page 51: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

45

En résumé, 𝑦𝑖𝑙𝑡 est l’observation de la température i sur le site de Jons l à la date t. 𝑦𝑖𝑙

représente toutes les observations pour i et l. 𝑥𝑙𝑗𝑡 est l’observation de l’oxygène dissous j sur

le site de Jons l à la date t. 𝑥𝑙𝑗 concerne toutes les observations pour j et l. 𝑥𝑙𝑡 représente tous

les régresseurs pour l au moment t.

Plusieurs complications économétriques sont possibles :

- Certains régresseurs peuvent être endogènes: les stations d’épuration ne sont pas placées

au hasard, mais dans les lieux plus pollués parce qu’ils se trouvent dans des zones de

fortes urbanisations et en queue de sous bassin versant ;

- Les séries (les données dans le temps) sont vraisemblablement corrélées avec leur passé

au point de présenter des racines unitaires. Se pose donc la question du test de ces racines

unitaires, et du traitement que l’on pourrait en faire: cointégration ou différences

premières.

Page 52: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

46

CONCLUSIONS ET LIMITES

L’analyse de l’évolution temporelle des indicateurs de suivi de qualité du Rhône montre que la

plupart des indicateurs retenus ne répondent pas aux seuils de bon état fixés par la DCE. Les

paramètres concernés sont le PH, le phosphore total, l’oxygène dissous et le taux de saturation

en oxygène dissous. Cependant, cela ne suffit pas pour conclure que le bassin du Rhône n’est

pas en bon état en ce sens que plusieurs autres éléments de qualité entrent en jeu pour

l’attribution du niveau de qualité d’un bassin. Néanmoins, notre résultat est en concordance

avec l’état des lieux réalisé par EAURMC et qui révèle que 50% seulement des rivières sont en

bon état.

Les analyses menées dans notre rapport concernent en grande partie les paramètres physico-

chimiques. Cela est dû au fait que les macropolluants sont suivis fréquemment sur toutes les

stations du réseau de contrôle de surveillance tandis que les micropolluants ont eux des

périodicités moins larges et ne sont pas tous suivis sur l’ensemble des stations. Leurs suivis

répondent plus aux priorités établies. Ces paramètres sont mesurés de manière assez régulière

et avec un bon historique, ce qui n’est pas forcément le cas pour les micro-organismes, les

métaux et les pesticides. Cela a pour conséquence l’indisponibilité des données sur plusieurs

périodes de certains indicateurs.

L’analyse de la stationnarité des paramètres retenus révèle que la plupart sont intégrés d’ordre

zéro (0).

Afin d’enrichir nos analyses et nos conclusions faites uniquement sur la base d’analyses

statistiques nous avons proposé un modèle économétrique. Mais malheureusement, nous

n’avons pas pu mener une telle analyse car nous n’avons pas trouvé dans la littérature une

modélisation empirique sur ces questions. Etant donné que ce stage s’inscrit dans la phase 1 du

projet PLURISQ, la phase 2 approfondira cette question.

Page 53: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

47

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

Agence de l’eau Rhône-Méditerranée Corse (2014) – « Rapport d’activité 2014 »

Agence de l’eau Rhône-Méditerranée Corse (2014) – « Etude de la gestion quantitative du

fleuve Rhône à l’étiage »

Agence de l’eau Rhône-Méditerranée Corse (2016) – « L’état des eaux des bassins Rhône-

Méditerranée et Corse »

Commissariat général au développement durable & Service de l’observation et des

statistiques (2015) – « Les pesticides dans les cours d’eau français en 2013 »

Commissariat général au développement durable & Service de l’observation et des

statistiques (2009) – « Méthodologie de l’indice d’évolution de la qualité physico-chimique

des cours d’eau »

Direction régionale de l’Environnement, de l’Aménagement et du Logement (2014) –

« État des lieux des pesticides dans les eaux superficielles et souterraines de la région Rhône-

Alpes Période 2009-2012 »

Ministère de l’Environnement, de l’Énergie et de la Mer (2016) - « Guide technique relatif

à l’évaluation de l’état des eaux de surface continentales (cours d’eau, canaux, plans d’eau) »

Zone Atelier Bassin du Rhône (2015) - « La qualité de l’eau du Rhône »

Page 54: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

48

Page 55: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

a

ANNEXES

Annexe 1 : Périmètre d’étude du projet PLURISQ

Page 56: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

b

Annexe 2 : Le Rhône

Page 57: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

c

Annexe 3 : Test de racine unitaire

Page 58: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

d

Page 59: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

e

Page 60: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

f

Page 61: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

g

Page 62: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

h

Page 63: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

i

Page 64: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

j

Page 65: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

k

Page 66: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

l

Page 67: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

m

Page 68: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

n

Page 69: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

o

Page 70: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

p

Page 71: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

q

Page 72: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

r

Page 73: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

s

Page 74: ANALYSE TEMPORELLE DES INDICATEURS DE LA ......i REMERCIEMENTS Je tiens à remercier tout d’abord M. Philippe POLOME, Professeur d’Economie à l’Université de Lyon 2 pour m’avoir

t