MES, DCO et polluants prioritaires des rejets urbains de temps de pluie : mesure et modélisation des flux événementiels

= TSS, COD and priority pollutants in stormwater : measurement and modelling of event loads

• Auteur / Autrice : Abel Dembelé
• Direction : Jean-Luc Bertrand-Krajewski
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie civil
• Date : Soutenance en 2010
• Etablissement(s) : Lyon, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique (Villeurbanne ; 1993-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LGCIE - Laboratoire de Génie Civil et d' Ingénierie Environnementale, EA 4126 (Villeurbanne, Rhône2007-2015) - AXELERA

Mots clés

Mots clés contrôlés

Eaux pluviales

Pollution de l'eau

Hydrologie urbaine

Mots clés libres

Measurements

Tss

Cod

Priority pollutants

Dry atmospheric depositions

Rainwater,

Résumé

Les rejets urbains de temps de pluie (RUTP) constituent un vecteur significatif de polluants vers les aquifères souterrains et de surface. Au delà des polluants classiques (MES, DCO, etc. ) déjà largement étudiés depuis plusieurs décennies, d’autres polluants considérés comme dangereux dont les polluants prioritaires de la Directive Cadre Européenne sur l’Eau (DCE 2000/60/CE) sont de plus en plus souvent mesurés dans les RUTP. Leurs concentrations et leur dynamique sont encore assez mal connues. L’atteinte des objectifs de la DCE nécessite l’évaluation et la réduction des RUTP. La mesure systématique des RUTP n’est pas possible à ce jour en raison des difficultés techniques et des coûts élevés des campagnes d’échantillonnage et d’analyses chimiques. Il est donc nécessaire de disposer des modèles performants, établis à partir des données expérimentales, pour la prédiction des flux polluants des RUTP. En tant que partie du projet ESPRIT dont l’objective est de contribuer à l’identification, l’évaluation et la caractérisation des 41 polluants prioritaires de la DCE transportés par les RUTP, les objectifs de notre étude consiste à : i) quantifier les flux polluants des RUTP à l’échelle événementielle, ii) constituer une base de données de connaissances de ces polluants et iii) établir des modèles (statistiques, empiriques et conceptuels) prédictifs de concentrations moyennes événementielles EMCs et de flux événementiels EFs. Des outils simples sont proposés pour la mesure et la modélisation des flux polluants des RUTP dans un cadre opérationnel. Une première stratégie d’évaluation de l’impact et de la contribution des RUTP sur un cours d’eau est proposée. MES, DCO, 25 métaux et la plupart des polluants organiques prioritaires ont été mesurés séparément dans les fractions dissoutes et particulaires d’une centaine de types d’échantillons différents à Chassieu (zone industrielle, réseau séparatif) et Ecully (zone résidentielle, réseau unitaire) : les retombées atmosphériques sèches, les eaux météoriques, les rejets de temps sec et les RUTP. Différents modèles de régression, un modèle empirique et trois modèles conceptuels ont été évalués avec trois algorithmes de calage différents pour la prédiction des EMCs et EFs de chaque polluant. Les résultats montrent que ces polluants sont présents dans ces différents échantillons et que leurs flux dans les fractions dissoute et particulaire sont très variables suivant le site et l’événement pluvieux. Des modèles performants ont été obtenus pour la plupart des polluants étudiés. Cependant, il apparaît que les performances des modèles de EFs sont plus élevées que celles des modèles de EMCs. Les modèles de régression varient suivant le site et le polluant

Urban stormwater constitutes a significant vector of pollutants towards groundwater and surface water. Beyond the traditional pollutants (TSS, COD, etc. ) already largely studied over several decades, other pollutants considered as dangerous as the priority pollutants of the European Water Framework Directive (WFD, 2000/60/CE) are often regularly measured in urban stormwater. Neither their mean concentrations nor their pathways are rather well understood. The success of the WFD requires the evaluation and the reduction of stormwater pollutants. Due to the technical difficulties and the associated costs of sampling and chemical analysis, a systematic measurement of stormwater seems practically impossible. Thus, it is necessary to obtain suitable models established with experimental data for the prediction of stormwater pollutant loads. As a part of the ESPRIT collaborative project which aims to contribute to the identification, evaluation and characterisation of the 41 WFD priority pollutants transported by stormwater, the objectives of our study are i) to quantify at the event scale the stormwater pollutant loads ii) to constitute a first database of the knowledge of these pollutants and iii) to develop predictive models (statistical, empirical and conceptual) of the pollutant event mean concentrations EMCs and event fluxes EFs. Simple tools are proposed to contribute to the measurement and modelling of stormwater pollutants loads in practice. Moreover, a first strategy is proposed for the evaluation of both the impact and the contribution of the stormwater on receiving waters. TSS, COD, 25 metals and most of the organic priority pollutants are been measured separately in both the dissolved and particulate fractions of approximately one hundred different samples collected in Chassieu (industrial area, separate sewer) and Ecully (residential area, combined sewer), made up of four sample types: dry atmospheric depositions, rainwater, wastewater and stormwater. Different regression models, one empirical model and three conceptual models for the prediction of EMCs and EFs of every pollutant have been evaluated using three different calibration algorithms. The results show that these pollutants are present in the different samples and that their fluxes in the dissolved and particulate and total fractions vary more or less strongly according to both the site and the rain event. Satisfactory models have been obtained for the prediction of EMCs and EFs of most of the studied pollutants. However, it appears that the performances of EFs models are higher than that of EMCs models. Regression models vary according to both the pollutant and the site