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Short-term forecasting of cyanobacteria blooms in Yuqiao reservoir, China

Résumé : L'agriculture et le traitement insuffisant des eaux usées dans les bassins versants de nombreux lacs et réser-voirs sont à l'origine de concentrations en nutriments élevées dans ces milieux. L'eutrophisation qui en résulte menace la qualité des ressources en eau, car elle favorise les proliférations phytoplanctoniques, notamment celles des cyanobac-téries, espèces potentiellement toxiques. La modélisation écologique permet de représenter les principaux processus qui contrôlent ces proliférations algales. Prenant en compte les interactions entre les processus, elle permet de comprendre comment le phytoplancton réagit à différents forçages. La modélisation prédictive peut être utilisée dans l'aide à la déci-sion pour la gestion des ressources en eau. Le réservoir de Yuqiao est la principale source d'eau potable pour la ville de Tianjin, cinquième ville la plus peuplée de Chine. Au cours de la dernière décennie, la production d'eau potable a été perturbée par des proliférations récurrentes de cyanobactéries. La gestion de la qualité de l'eau du réservoir est sous la responsabilité de la Commission de protection des eaux de la rivière Hai (HWCC). Afin d'anticiper l'arrivée de cyano-bactéries toxiques à l'usine d'eau potable et d'adapter le processus de traitement, un système d'alerte lui serait très utile. Aussi, dans le cadre d'un projet franco-chinois sur la gestion intégrée des ressources en eau dans le bassin versant de la rivière Hai, une approche de modélisation des proliférations de cyanobactéries destinée à être intégrée ultérieurement à un système d'alerte, a été proposée. Dans cette étude, nous avons calibré un modèle vertical unidimensionnel ther-mique-écologique, visant à prévoir l'évolution de la biomasse des cyanobactéries dans le réservoir. Nous présentons le site d'étude et son état écologique. Nous décrivons ensuite le modèle thermique-écologique et le jeu de données utilisé. Les résultats des étapes de calibration et de vérification du modèle sont présentés pour la température de l'eau et la concentration en chlorophylle-a et comparés aux mesures. La modélisation prédictive à court terme de la température de l'eau et des cyanobactéries est illustrée sur un exemple d'une période de 5 jours en été. Deux scenarios de prévision météorologique, l'un favorable au développement des cyanobactéries et l'autre défavorable sont considérés.
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Contributeur : Céline Bonhomme <>
Soumis le : mardi 26 juin 2018 - 21:33:22
Dernière modification le : mardi 23 juin 2020 - 12:50:03
Archivage à long terme le : : mercredi 26 septembre 2018 - 23:50:07

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20170320_Pages35-44de lhb2-201...
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Brigitte Vinçon-Leite, Ali Fadel, Bruno J. Lemaire, Céline Bonhomme, Yinghao Li, et al.. Short-term forecasting of cyanobacteria blooms in Yuqiao reservoir, China. La Houille Blanche - Revue internationale de l'eau, EDP Sciences, 2017, pp.35 - 44. ⟨10.1051/lhb/2017015⟩. ⟨hal-01578787⟩

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