Modélisation de distribution de sensibilité des espèces pour la protection des communautés

Abstract

Human activities have numerous effects on ecosystems. They can for example result in spillage or leakage of contaminants in ecosystems as during spreading of pesticides in agricultural lands. Environmental risk assessment allows to characterize those effects to maintain them at a level considered acceptable. This assessment is usually based on monospecific bioassays, but concentration-response relationships thus described can then be included in Species Sensitivity Distributions (SSD). Those SSD, widely used in environmental risk assessment, then allows to define a concentration that only have an effect on a small fraction of the species found in an ecosystem (usually 5%, leading to hazardous concentrations for 5% of species). One of the most important problems of this kind of approaches is that it still lacks environmental relevance. Monospecific bioassays indeed providing the information to model SSD are usually realised in non realist conditions (organisms isolated and thus not subject to biotic interactions, experimental conditions far from environmental reality, obtention of a unique sensitivity value for a species whereas this sensibility can be variable from one population to another...). This lack of realism is compensated by the application of an assessment factor which divides the final value by a value that increases as the realised estimation is distant from environmental reality, thus giving lower values that are considered more protectives. The work presented here sought to integrate (i) the effect of intraspecific variability on SSD curves parameters, in particular on hazardous concentrations for 5% of species and (ii) the combined effect of an herbicide and interspecific competition on the vegetal communities that are grass stripes following several modeling approaches for each data processing step. Results show the importance of the integration of all this biological complexity in environmental risk assessment procedures as well as the risk of underestimation of assessment factors usually applied on results from SSD modeling.Les activités humaines ont de nombreux effets sur les écosystèmes. Elles peuvent se traduire par exemple par le déversement ou la fuite de contaminants dans les écosystèmes, comme lors de l'épandage de pesticides dans une zone agricole. L'évaluation du risque environnemental permet de caractériser et de quantifier ces effets afin de les maintenir à un niveau considéré acceptable. Cette évaluation se fait le plus souvent à partir de bioessais monospécifiques, mais les relations concentration-réponse ainsi décrites peuvent ensuite être intégrées au sein d'une distribution de sensibilité des espèces (ou SSD pour Species Sensitivity Distribution). Ces SSD, largement utilisées en évaluation du risque environnemental, permettent alors de définir une concentration n'ayant d'effets que sur une petite fraction des espèces présentes dans un écosystème (le plus souvent 5% donnant ainsi des concentrations dangereuses pour 5% des espèces). L'un des problèmes importants de ce type d'approches reste cependant une représentativité environnementale encore limitée. En effet, les bioessais monospécifiques fournissant l’information de base pour produire ces SSD sont le plus souvent réalisés dans des conditions non réalistes (organismes isolés et donc non soumis aux interactions biotiques, conditions expérimentales éloignées de la réalité environnementale, obtention d'une valeur de sensibilité unique pour une espèce alors que cette sensibilité peut être variable d'une population à l'autre...). Ce manque de réalisme est compensé par l'application d'un facteur de sécurité venant diviser la valeur finale par une valeur d'autant plus grande que l'estimation réalisée est éloignée de la réalité environnementale, donnant ainsi des valeurs d'autant plus basses et donc considérées plus protectrices. Les travaux présentés ici ont cherché à intégrer (i) l’effet de la variabilité intraspécifique sur les paramètres des courbes SSD, et notamment la concentration dangereuse pour 5% des espèces et (ii) l’effet combiné d’un herbicide et de la compétition interspécifique sur les communautés végétales des bandes enherbées, en adoptant plusieurs démarches de modélisation, à chaque étape du processus d’analyse de données. Les résultats mettent en évidence l’importance d’intégrer toute cette complexité biologique dans les démarches d’évaluation du risque environnemental, ainsi que le risque de sous-estimation des facteurs de sécurité généralement appliqués sur les résultats issus d’une modélisation SSD