Corrélations avec les HAP et les PCB

En matière de protection pratique des sols, on ne peut prendre en compte que les corrélations fortes (r > 0.8), avec un haut degré de signification (p <0.05), robustes, fiables et surtout pertinentes. Plus le nombre de valeurs mesurées est grand, plus celles-ci sont réparties de manière proche et régulière le long d’une droite de régression ayant une pente proche de 1, et plus les corrélations sont fortes, avec un haut degré de signification, robustes et fiables (tableau 3-7 et illustration 3-12).

Tableau 3-7: Corrélations des HAP16 et PCB7 avec les différentes propriétés des sols et des sites dans le réseau NABO

Etude Utilisation du sol Corrélation y / x

Bien que de nombreuses composés présentent une corrélation forte et significative entre elles (par ex.: Chung et al., 2007; Heywood et al., 2006), celles-ci n’ont que peu d’importance en tant qu’indicateur de contamination pour la protection pratique des sols. En revanche, les corrélations des HAP16 et des PCB7 avec la substance indicatrice BaP, avec les propriétés du sol en matière de carbone organique et de métaux lourds, ainsi qu’avec les propriétés du site en matière d’utilisation du sol, d’altitude et de latitude géographique sont pertinentes, ainsi qu’il ressort d’un condensé de

littérature (Desaules et al., 2008). L’utilisation du sol est de loin l’indicateur de contamination auquel on recourt le plus souvent et il est utilisé comme critère de stratification dans le tableau 3-7.

Elle est néanmoins rarement assez sélective, comme le montre l’illustration 3-10. Pour un pays montagneux comme la Suisse, avec des sites NABO situés entre 209 m et 2'400 m d’altitude, il semble que cette dernière soit particulièrement indiquée comme facteur de corrélation. D’une part, lorsque l’altitude augmente, l’utilisation du sol devient plus extensive, la densité de la population diminue et, avec elle, l’intensité des émissions. D’autre part, les dépôts augmentent à cause de l’accroissement des précipitations, du volume d’air et de la condensation liés à l’abaissement des températures. Pour ces raisons, les régions de montagnes s’avèrent être des zones de concentration pour les polluants organiques transportés au loin (Daly & Wania, 2005; Weiss, 1998), comme l’a également étudié de manière plus détaillée le projet de l’UE MONARPOP (www.monarpop.at) pour la région alpine. Les analyses de corrélation sélectionnées pour les valeurs des HAP et des PCB du tableau 3-7 et de l’illustration 3-12 seront discutées et appréciées séparément ci-après.

Corrélations HAP

Dans l’ensemble du réseau de mesure NABO, sans stratification selon l’utilisation du sol, les corrélations des concentrations des HAP16 avec le BaP sont fortes, avec un haut degré de significa-tion. Ceci confirme le rôle de BaP en tant qu’indicateur (par ex. Wang et al., 2007; Wilcke, 2000).

La relation avec le Hg est en fait hautement significative, mais elle est plutôt faible. Contrairement à ce que l’on pourrait attendre, à savoir que les concentrations en Corg et en HAP16 augmentent avec l’altitude, la corrélation des HAP16 avec Corg et l’altitude est négative. On pourrait supposer que la raison vient de la superposition des différentes utilisations du sol, mais cette hypothèse est large-ment contrecarrée par les corrélations spécifiques à l’utilisation du sol, qui sont aussi négatives. On pourrait avancer comme explication possible le fait que les sites NABO, étant en partie très éloignés les uns des autres, ne fournissent aucun gradient raisonnable en matière d’altitude à cause de l’hygiène de l’air et pour d’autres raisons. En revanche, les corrélations positives des HAP16 avec le Hg et le Pb sur les sites exploités de manière extensive (prairies extensives, sites de protection et forêts de conifères) montrent que ces polluants sont transportés sur de longues distances. Il semble que les corrélations des composés HAP simples plutôt légers avec le Corg et la suie soient plus fortes que celles avec la somme des HAP16 (Tableau 3-7). Pour la protection des sols en général, les corrélations HAP trouvées dans le réseau de mesure NABO n’ont pas une grande importance pratique, car elles sont soit faible et/ou non significatives, ou la pente des droites de régression est très éloignée de 1.

Dans une autre étude portant sur le réseau NABO (Brändli et al., 2008), on a analysé d’autres corrélations avec 5 HAP légers (NAP-PHE) et 11 lourds (ANT-BPE), qui étaient en partie statisti-quement significatives, mais atteignaient des coefficients de corrélation de 0.5 au plus. La teneur en Corg présentait une corrélation plus positive avec les HAP légers qu’avec les lourds, alors que cette tendance était complètement inversée pour la densité de population. De plus, les HAP lourds étaient corrélés négativement avec l’altitude. On peut ainsi en déduire l’hypothèse que les HAP lourds sont moins mobiles et que les HAP légers se trouvent dans un meilleur équilibre avec les teneurs en Corg.

a)

0.00 0.10 0.20 0.30 0.40

Hg [mg/kg]

0 500 1000 1500 2000 2500

altitude [m]

0 500 1000 1500 2000 2500

altitude [m]

0 200 400 600 800 1000 1200

PAH16 [μg/kg]

Illustration 3-12: Diagramme de dispersion et droites de régression linéaire pour les HAP16 et PCB7 avec des caractéristiques différentes au niveau du sol et du site (paramètres de corrélation et de régres-sion dans le tableau 3-7)

Corrélations PCB

Dans le réseau de mesures NABO, les teneurs en PCB7 ne sont pas corrélées avec l’altitude. En revanche, les corrélations positives avec Corg et HAP16, toutes utilisations du sol confondues, sont relativement faibles, mais avec un haut degré de signification. Si l’on considère les utilisations du sol séparément, les corrélations positives sont fortes et significatives avec le Hg et les HAP16 sur les quatre sites de protection, et avec HAP16 uniquement dans les forêts de conifères. Bien que la corrélation avec les PCB7 et les HAP16 soit significative et, selon l’utilisation du sol, forte, le recours à des modèles de régression linéaire en vue d’établir des pronostics n’est pas raisonnable, étant donné la faiblese de la pente. Ceci est semble-t-il également valable pour la corrélation des

HAP16 avec la somme des dioxines et des furanes (PCDD/F) (tableau 3-7). Le constat pour l’utilisation des corrélations des PCB dans la pratique est le même que pour les HAP.

Dans l’étude citée plus haut (Brändli et al., 2008), les corrélations avec les PCB-28, PCB-52 légers et avec les PCB-101, PCB-180 lourds ont également été analysées. Les résultats étaient semblables à ceux obtenus avec les HAP, mais les coefficients de corrélation significatifs ne dépassaient pas 0.37.