Analysis of Water Quality Characteristics and Pollution Sources in Different Water Seasons of Small Watersheds in Hilly and Mountainous Areas—Taking the Binan River Basin in Bishan District as an Example
Cette étude analyse les caractéristiques de la qualité de l'eau et les sources de pollution du bassin de la rivière Binan dans le district de Bishan à l'aide d'un modèle PMF, révélant que la pollution azotée est le principal contaminant, que la qualité de l'eau se détériore pendant la saison sèche et que le ruissellement agricole est la source dominante, fournissant ainsi une base scientifique pour des stratégies de gestion du bassin versant saisonnières et spécifiques aux sources.
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Imaginez les rivières de la Terre comme les veines géantes et sinueuses d'une planète vivante. Tout comme notre propre sang, ces veines transportent des nutriments et de la vie, mais elles peuvent aussi s'encrasser de « saletés » si nous ne faisons pas attention. Les scientifiques qui étudient la qualité de l'eau sont comme des détectives essayant de comprendre ce qui rend la rivière malade. Ils recherchent des indices comme la quantité d'oxygène dans l'eau (dont les poissons ont besoin pour respirer), son degré de turbidité, et la quantité d'azote ou de phosphore qui flotte autour. Ces nutriments sont comme des engrais pour les plantes, mais un excès de ceux-ci transforme l'eau en une soupe toxique qui tue les poissons et les algues. Le grand mystère dans les petites rivières vallonnées est souvent : D'où vient cette saleté ? Vient-elle des usines, des égouts de la ville ou des fermes en haut de la colline ? Et la réponse change-t-elle lorsqu'il pleut par rapport aux périodes sèches ? Résoudre ce puzzle est crucial car si nous ne connaissons pas la source, nous ne pouvons pas régler le problème.
Cette étude se présente comme une histoire de détective de haute technologie située dans le bassin de la rivière Binan, une zone vallonnée en Chine. Les chercheurs ont recueilli des données à 15 endroits différents le long de la rivière tout au long de l'année 2023, suivant neuf indicateurs de qualité de l'eau. Ils ont utilisé un outil mathématique ingénieux appelé le « modèle PMF » (Factorisation par Matrice Positive), qui fonctionne comme un mélangeur sophistiqué. Si vous remettez un smoothie mixé dans une machine, elle peut parfois deviner exactement quels fruits et quelle quantité de chaque fruit ont servi à la préparation. De la même manière, le modèle PMF a examiné le « smoothie » des données de l'eau et a déterminé exactement quelle part de la pollution provenait de la nature, des fermes, des habitations et du lit de la rivière elle-même.
L'enquête a révélé quelques rebondissements surprenants. Premièrement, la rivière souffre d'un cas grave de « surcharge d'azote ». Le niveau moyen d'azote total était de 3,86 mg/L, soit presque le double de la limite de sécurité. Mais le plus grand choc est la saisonnalité. Habituellement, nous pensons que la pluie nettoie la pollution, rendant l'eau plus propre. Cependant, dans cette rivière vallonnée, l'eau s'est en réalité dégradée pendant la saison sèche. Plus précisément, les niveaux d'azote total (NT) étaient 4,8 % plus élevés et les niveaux de phosphore total (PT) étaient 16,7 % plus élevés lorsque la pluie s'est arrêtée. Pourquoi ? Ce n'était pas parce qu'il y avait plus de pollution déversée ; c'était parce que le débit de la rivière avait ralenti. Cela a créé un effet de « concentration par le débit » : avec moins d'eau pour diluer les déchets, la pollution est devenue plus concentrée, et la capacité naturelle de la rivière à se nettoyer elle-même (sa capacité d'auto-épuration) s'est considérablement affaiblie.
Lorsque l'équipe a utilisé son « mélangeur de smoothies » pour séparer les sources de pollution, elle a identifié quatre coupables principaux. Le plus gros contributeur individuel était le ruissellement agricole (responsable d'environ 36,3 % de la charge), suivi de près par les sources naturelles (comme les rochers et le sol) à 33,7 %. Cependant, la véritable histoire est que lorsque l'on combine le ruissellement agricole avec les eaux usées domestiques (déchets humains, à 16,3 %), ils forment un duo dominant qui représente plus de la moitié de toute la pollution entrant dans la rivière. La dernière pièce du puzzle était les sources internes de la rivière (la saleté remontant du lit de la rivière), qui contribuaient à hauteur de 13,7 %.
L'étude suggère que la pollution se comporte comme une « impulsion » plutôt que comme un flux constant. Ce n'est pas seulement un goutte-à-goutte continu ; c'est une explosion massive qui se produit lorsqu'il pleut fort juste après que les agriculteurs ont épandu de l'engrais. La pluie frappe le sol, éclabousse les nutriments et les envoie dévaler les collines vers la rivière en quelques heures seulement. Les chercheurs ont également constaté que le lit de la rivière joue un rôle ; lorsque l'eau se déplace rapidement lors des tempêtes, elle remue le fond boueux, rendant l'eau incroyablement trouble (turbide), bien que cela n'ajoute pas beaucoup d'azote ou de phosphore supplémentaire.
Alors, quel est le point essentiel ? L'article soutient que pour réparer la rivière Binan, nous ne pouvons pas simplement utiliser une approche universelle. Nous devons être intelligents quant au quand et au où agir. Les auteurs proposent un plan de « Évaluation Source-Ruissellement-Rétention ». Cela signifie dire aux agricteurs d'arrêter d'épandre de l'engrais juste avant une tempête (une « période de restriction rouge »), de construire de petites terrasses et des fossés herbeux sur les collines pour ralentir l'eau, et de créer de petites zones humides pour capturer la saleté avant qu'elle n'atteigne la rivière principale. Ils suggèrent même d'utiliser le propre débit de la rivière pour l'aider à se nettoyer pendant les périodes sèches. C'est un plan directeur pour transformer une rivière polluée et en difficulté en une veine saine et fluide pour la planète.
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