### 3.1.2.3. Hydrocarbures totaux et hydrocarbures aromatiques polycycliques

Les concentrations totales d'hydrocarbures pétroliers (HPT) variaient de 0,29 à 3,96 mg/L avec une médiane de 1,12 mg/L pour la concentration totale (Tableau 21). Cette concentration est semblable aux médianes observées dans des études antérieures sur le ruissellement des routes (Kayhanian et al., 2007). Ce paramètre n'a jamais été quantifié dans la phase dissoute.

La somme des 16 HAP identifiés comme prioritaires de l'US EPA varie de 1,3 µg/L à 11,5 µg/L avec une concentration médiane de 4,9 µg/L, dans la fourchette prévue par Lundy et al. (2012) pour des axes routiers. Par rapport aux études récentes menées en France, ce chiffre est supérieur aux concentrations mesurées dans les eaux de ruissellement d'un bassin industriel et de deux bassins urbains résidentiels (Gasperi et al., 2014) et inférieur à celles observées sur une route dans un secteur commercial à faible trafic (Leroy et al., 2016).

La signature des HAP montre la prédominance d'espèces de HAP de masse moléculaire élevée (4-7 anneaux, de Fluo-Cor dans la Figure 36) sur les HAP de faible masse moléculaire (2-3 anneaux, Nap-Phen), indiquant que les principales sources de HAP pour ce site sont pyrogènes. La variabilité relativement élevée de la NAP et du Phen, deux molécules typiquement pétrogéniques, peut correspondre à des fuites occasionnelles de carburant des véhicules (Stogiannidis et Laane, 2015). Les ratios Phen/A et Fluo/Pyr (2,7 ± 1,0 et 0,83 ± 0,12), indicateurs couramment utilisés pour évaluer les sources de HAP, se situaient dans la gamme inférieure de ceux mesurés précédemment pour les eaux pluviales et proches des ratios calculés pour une route influencée par une activité industrielle (Brown et Peake, 2006), qui peuvent indiquer que les sources industrielles sont importantes pour ce site, en plus des activités normales de circulation.

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>Figure 36. Signature des 19 molécules HAP (en pourcentage, moyenne±écart-type) dans les eaux de ruissellement brutes</figcaption></figure>

Seulement trois HAP ont été quantifiés dans la phase dissoute pour tous les événements : Phen, Fluo et Pyr, et même ces molécules se sont révélées être principalement particulaires (médiane 93, 98 et 99 %, respectivement). En revanche, Nielsen et al. (2015) ont quantifié la majorité des HAP dans les eaux pluviales provenant d'un bassin versant urbain mixte dans la phase dissoute et ont observé un rapport particulaire moyen de seulement 82 %, une différence qui pourrait s'expliquer par des concentrations en MES plus faibles (médiane de 31 mg/L pour les échantillons analysés en HAP) que dans cette étude.

Parmi les molécules de HAP considérées comme des polluants prioritaires dans la DCE (EC, 2013), seule la Nap a toujours été inférieure à la moyenne annuelle des NQE-les NQE respectives étaient souvent dépassées par A et systématiquement dépassées pour Fluo et BaP.

### 3.1.2.4. Bisphénol A et alkylphénols

Les concentrations observées de BPA (médiane de 412 ng/L, Tableau 22) étaient de l'ordre de celles précédemment mesurées dans les eaux de ruissellement urbaines en France (Gasperi et al., 2014-Sebastian, 2013) et dans la gamme inférieure de celles observées dans les eaux de ruissellement (Stachel et al., 2010).

Parmi les alkylphénols, le NP a été trouvé aux concentrations les plus élevées (médiane de 1 647 µg/L), suivi par l'OP, le NP₁EO, le NP₂EO, le NP₁EC et l'OP₂EO (430, 366, 220, 113 et 29 ng/L, respectivement). L'OP₁EO, seulement quantifiée dans 42 % des échantillons RR, était la molécule la
moins abondante de la famille. Les concentrations en NP et OP étaient semblables aux concentrations précédemment rapportées dans les eaux de ruissellement des routes (Bressy, 2010-Stachel et al., 2010) et nettement plus élevées que celles résultant de l'étude des eaux de ruissellement des bassins versants urbains mixtes (Bressy et al., 2012-Gasperi et al., 2014-Sebastian, 2013-Zgheib et al., 2012). Les rangs des molécules des familles NP et OP concordent avec ceux observés dans les eaux de ruissellement urbaines mixtes (Gasperi et al., 2014-Sebastian, 2013), à l'exception du NP₁EC, qui avait un rang plus élevé dans les études antérieures que dans la présente étude. Les concentrations de NP et d'OP dépassaient systématiquement les NQE.

Outre l'OP₁EO et l'OP₂EO, rarement quantifiés dans la phase dissoute, la plupart des molécules de cette famille ont été quantifiées dans la phase dissoute et dans la phase particulaire. On a également constaté qu'ils étaient moins fortement associés à la phase particulaire que les métaux traces et les HAP avec des proportions médianes de 28, 73, 67, 72, 33 et 5 % pour le BPA, le NP, l'OP, le NP₁EO, le NP₂EO et le NP₁EC, respectivement.

### 3.1.2.5. Phtalates

Les concentrations de phtalates étaient du même ordre de grandeur que d'autres concentrations d'eaux de ruissellement urbaines et routières tirées de la littérature scientifique. Par exemple, la concentration médiane de DEHP dans le RR était de 14 µg/L, comparativement à des concentrations comprises entre 0,1 et 24 µg/L (Clara et al., 2010), < 1 à 5 µg/L (Björklund et al., 2009) et 3-58 µg/L (Zgheib et al., 2012). De même, l'abondance relative des molécules (DEHP > DiBP > DBP > DMP > DNP) corroborait les observations précédentes du DEHP > DMP (Björklund et al., 2009) et du DEHP > DBP > DMP (Clara et al., 2010). La NQE du DEHP a été dépassée pour tous les événements.

Le DMP, le DiBP, le DBP, le DEHP et le DNP ont été quantifiés, respectivement, dans 45, 85, 100, 100, 100 et 8 % des échantillons dans la phase dissoute et dans 33, 100, 100, 100, 100, 100 et 50 % des échantillons dans la phase particulaire. On a constaté que les phtalates étaient modérément à fortement particulaires selon le composé (27, 56, 40, 72 et 92 % pour le DMP, le DiBP, le DBP, le DEHP et le DNP), les rapports particulaires les plus élevés correspondant aux molécules ayant la masse moléculaire la plus élevée.

## 3.1.3. Efficacité de traitement

### 3.1.3.1. Paramètres globaux

Le pH dans le drain VFS (médiane 7,77-Tableau 19) était constamment inférieur à celui du RR malgré le pH alcalin du milieu filtrant, probablement en raison de l'activité biologique et de la dégradation de la matière organique dans le sol, ce qui a entraîné une production de CO₂ acidifiant. Cela s'est également produit dans une moindre mesure dans le BFS, pour lequel le pH de sortie a augmenté par rapport au RR au cours de la première période d'exploitation avant de tendre à rester stable ou à diminuer légèrement lorsque l'activité biologique s'est établie.

La conductivité électrique à la sortie (CE) avait tendance à être supérieure à celle du RR. En toutes saisons, divers ions, dont le Ca et, dans une moindre mesure, le K et le Mg (Tableau 19) ont été émis par le milieu filtrant. En hiver et au printemps, parmi les ions mesurés, la CE était dominée par le Na provenant du sel de déglacage appliqué à la surface de la route. Bien qu'une CE élevée ait été observée au RR immédiatement après l'épandage de sel sur la surface de la route, la CE est demeurée élevée plus longtemps au BFS et au VFS, qui semblent servir de réservoirs temporaires pour le sel avant qu'il ne soit lentement éliminé.

Les concentrations de MES (Tableau 19) ont été réduites de façon significative aux points BFS et VFS (Wilcoxon P < 0,01). Les concentrations de MES à VFS étaient généralement inférieures à celles de la BFS (abattement médian de concentration, Ec50, de 94 et 92 % respectivement, Tableau 23). Bien que des études antérieures aient démontré que la biofiltration tend à avoir des abattements élevés des MES, ceux-ci sont parmi les meilleurs abattements rapportés dans la littérature (Brown et Hunt, 2011-Davis, 2007-DiBlasi et al., 2009-Hsieh et Davis, 2005-Leroy et al., 2016).

Cependant, on a observé une dégradation de cette performance pour trois événements, que l'on peut observer dans la distribution des probabilités au non dépassement des MES (Figure 37) comme une discontinuité entre la majorité de la série et les trois concentrations les plus élevées à la fois pour le BFS et le VFS. Ces événements se sont tous produits à l'hiver 2017, une période où le sel de voirie était fréquemment appliqué. Une explication possible de ce comportement est la dispersion et l'érosion des particules d'argile dans des conditions sodiques introduites par les eaux de ruissellement riches en
NaCl, un phénomène qui a déjà été observé dans des études sur le terrain (Winston et al., 2012) et en colonne (McManus et Davis, 2017a) de dispositifs LID. Cependant, comme la dispersion des colloïdes se produit généralement dans des conditions sodiques à faible salinité (Shainberg et Letey, 1984), cet effet n'est généralement pas attendu pour les événements qui suivent immédiatement l'application du sel, mais dans des événements ultérieurs où l'eau à faible salinité est filtrée par les sols sodiques (Norrström, 2005). Alternativement, cette performance peut être causée par une dégradation de l'efficacité de la filtration des particules des eaux de ruissellement, due à des fissures dans le média filtrant ou à des particules plus fines durant cette période.

<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>**Figure 37.** Distribution de probabilité des MES dans le ruissellement brut (RR) et dans les drains de l'accotement filtrant (VFS) et la noue filtrante (BFS). Les barres d'erreur représentent l'incertitude analytique, alors que les lignes noires pointillées représentent le niveau associé à une eau de surface de bonne qualité.</figcaption></figure>

Les concentrations totales de CO étaient significativement réduites aux deux sorties (Wilcoxon $P < 0,01$), tandis que les concentrations de CO dissous étaient significativement plus élevées aux deux sorties que dans le RR (Wilcoxon $P < 0,01$ pour VFS et $P < 0,05$ pour BFS). Les concentrations de CO dissous étaient plus élevées au VFS qu'au BFS, probablement en raison d'une accumulation de matière organique au fil du temps et d'une plus grande activité biologique entraînant sa dégradation dans ce système plus ancien.

Les concentrations totales de NK (la somme des formes d'azote réduit, à la fois organique et ammoniacal) et de P ont été réduites de façon significative aux sorties (Wilcoxon $P < 0,01$ sauf pour TP à BFS pour lequel $P < 0,05$). L'Ec50 pour le TP et le TKN (respectivement 70 et > 59 % pour le VFS-41 et 44 % pour le BFS) sont similaires aux résultats antérieurs démontrant la dégradation de ces composés (Davis, 2007-Hunt et al., 2008), alors que d'autres études ont démontré un Ec négatif (Hunt et al., 2006-Leroy et al., 2016).

Parmi les formes dissoutes, le NK, le P, le $PO_4^{3-}$ et le $NO_2^-$ étaient rarement quantifiés. Les concentrations de $NO_3^-$ dans le BFS avaient tendance à être plus élevées que dans le RR, mais la différence n'était pas significative (Wilcoxon $P > 0,05$) en raison d'une amélioration du rendement au fil du temps.

La somme de toutes les formes d'azote a diminué aux deux sorties (Figure 38). L'augmentation des nitrates à la BFS et la diminution des formes à concentration réduite en azote indiquent des conditions aérobies dans le filtre, ce qui mène à la nitrification. Ec pour l'ammonium, les nitrites et les nitrates sont tous positivement corrélés (Spearman $P < 0,05$), alors qu'aucune corrélation n'est observée avec l'Ec de NK total. Il ne semble donc pas que ces formes de l'azote soient nitrifiées dans le BFS à l'échelle de l'événement, mais plutôt que l'azote organique stocké dans le milieu filtrant soit décomposé en azote ammoniacal, qui est ensuite nitrifié. Cette hypothèse est compatible avec les temps de demi-vie de nitrification précédemment rapportées, qui dépassent généralement 13 jours même dans des sols bien aérés (Buss et al., 2003). L'amélioration de la dégradation des nitrates dans la noue filtrante (BFS) au fil du temps est probablement due à l'établissement des communautés végétales et microbiennes (ce qui correspond à une demande accrue en azote).
<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Figure 38. Médianes des concentrations totales des formes d'azote à chaque point d'échantillonnage.</figcaption></figure>

### 3.1.3.1. Éléments traces métalliques

Dans la phase totale, toutes les concentrations de métaux traces ont été réduites de façon significative (Wilcoxon : P < 0,01, sauf pour le BFS pour lequel P < 0,05). Les réductions étaient en général également significatives sur le plan analytique (c'est-à-dire supérieures à l'incertitude analytique), à l'exception de 33 % des événements pour l'As et de 11 % des événements pour le Cr et le V au BFS. Le VFS a mieux abattu les concentrations en métaux traces totaux que le BFS, probablement en raison d'un meilleur abattement des MES (Tableau 23). Le Pb et le Zn étaient les ETM les mieux abattus, tandis que l'As était le moins bien retenu dans les deux systèmes. Les $E_{c50}$ du Cu, du Zn et du Pb (respectivement de 77, 93 et 90 % et 76, 89 et 89 % pour le VFS et le BFS) étaient plus élevés que ceux précédemment rapportés pour des systèmes similaires (Davis, 2007-Leroy et al., 2016).

La rétention des métaux traces dissous s'est révélée beaucoup moins efficace. Des $E_{c50}$ négatifs ont été observés au VFS pour l'As, le Cr, le Cu, le Ni et le Pb. Bien que plusieurs de ces augmentations de concentration aient été significatives sur le plan analytique pour certains événements, aucune n'était significative pour l'ensemble de la série (Wilcoxon P > 0,05). Au BFS, les $E_c$ négatifs pour l'As, le Cr et le V était significatifs sur le plan analytique pour la plupart des événements ainsi que pour les séries complètes (Wilcoxon P < 0,05). Sur le plan analytique, des $E_c$ positifs ont souvent été observés pour le Cu, le Pb et le Zn dissous pour le BFS, et pour le V et le Zn pour le VFS, bien que l'élimination n'ait pas été significative pour toute la série (Wilcoxon P > 0,05) en raison de la variabilité inter-événementielle. En raison de cette faible rétention, les NQE ont été systématiquement dépassées pour le Cu aux deux sites de traitement, et pour 70 % et 87 % des événements pour le zinc respectivement pour le BFS et le VFS.

Les distributions probabilistes de la plupart des métaux traces totaux tendent à ressembler étroitement à celles des MES, en particulier dans le cas du Zn (Figure 39). Ces concentrations ont été mesurées au cours de la première période de fonctionnement de la noue filtrante, lorsque des particules fines et non contaminées du nouveau substrat filtrant étaient probablement emportées-par conséquent, la teneur en Zn des particules était particulièrement faible pendant cette période. Les distributions d'autres éléments, comme le Cu, présentaient une discontinuité moins marquée dans la distribution du VFS. Dans les deux cas, les distributions dissoutes présentent un comportement très différent, avec des concentrations plus élevées observées dans le VFS que dans le BFS, probablement en raison de la lixiviation des polluants accumulés au fil du temps dans le média filtrant.

La distribution de probabilité de l'As montre un comportement indicatif des émissions du substrat filtrant. Bien que les concentrations totales les plus élevées à BFS soient inférieures à celles observées dans le RR, aucune amélioration n'est observée à des niveaux inférieurs, car les concentrations d'As dans l'eau de sortie semblent approcher une concentration planché due à l'équilibre avec le substrat. Les concentrations dissoutes au BFS dépassent toujours celles du RR. Les concentrations dissoutes plus faibles observées au VFS indiquent que le lessivage depuis le substrat filtrant peut diminuer avec le temps.
<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>Figure 39. Distributions de probabilité de Zn, Cu et As totaux et dissous dans le ruissellement brut (RR) et dans les drains de l'accotement filtrant (VFS) et la noue filtrante (BFS). Les barres d'erreur représentent l'incertitude analytique, alors que les lignes noires pointillées représentent la norme de qualité environnementale (NQE).</figcaption></figure>
<table><caption>Tableau 23. Récapitulatif de la médiane (premier décile, neuvième décile) des abattements de concentrations ($E_c$) pour les paramètres globaux et éléments traces métalliques pour l'accotement filtrant (VFS) et la noue filtrante (BFS). $F_{sig}$ est la fraction d'événements pour laquelle un abattement de concentration significatif a été observé, n est le nombre d'événements pour lesquels $E_c$ a été évaluée.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Paramètre</th><th colspan="5">Abattement de concentrations totales (%)</th><th colspan="5">Abattement de concentrations dissoutes (%)</th></tr><tr><th>VFS</th><th>Fsig (%)</th><th>n</th><th>BFS</th><th>Fsig (%)</th><th>n</th><th>VFS</th><th>Fsig (%)</th><th>n</th><th>BFS</th><th>Fsig (%)</th><th>n</th></tr></thead><tbody><tr><td>MES</td><td>94 (87; 96)</td><td>100</td><td>13</td><td>92 (78; 95)</td><td>100</td><td>11</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>CO</td><td>70 (45; 85)</td><td>100</td><td>12</td><td>70 (48; 77)</td><td>100</td><td>10</td><td>-66 (-113; -15)</td><td>8</td><td>13</td><td>-32 (-80; -3)</td><td>9</td><td>11</td></tr><tr><td>KN</td><td>&gt;59 (43; 67)</td><td>91</td><td>11</td><td>44 (15; 69)</td><td>78</td><td></td><td>-35 (-59; -15)</td><td>0</td><td>5</td><td>8 (-18; 21)</td><td>0</td><td>4</td></tr><tr><td>NH<sub>4</sub><sup>+</sup></td><td>-</td><td></td><td></td><td>-</td><td></td><td></td><td>64 (25; 83)</td><td>91</td><td>11</td><td>64 (-19; 78)</td><td>70</td><td>10</td></tr><tr><td>NO<sub>3</sub><sup>-</sup></td><td>-</td><td></td><td></td><td>-</td><td></td><td></td><td>18 (-186; 73)</td><td>55</td><td>11</td><td>-131 (-639; 5)</td><td>11</td><td>9</td></tr><tr><td>NO<sub>2</sub><sup>-</sup></td><td>-</td><td></td><td></td><td>-</td><td></td><td></td><td>27 (-148; 46)</td><td>29</td><td>7</td><td>7 (-98; 30)</td><td>0</td><td>6</td></tr><tr><td>P</td><td>70 (-32; 84)</td><td>75</td><td>12</td><td>41 (-38; 76)</td><td>60</td><td>10</td><td>-20 (-46; 14)</td><td>0</td><td>6</td><td>-43 (-108; -30)</td><td>0</td><td>5</td></tr><tr><td>PO<sub>4</sub><sup>3-</sup></td><td>-</td><td></td><td></td><td>-</td><td></td><td></td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>As</td><td>68 (58; 82)</td><td>100</td><td>10</td><td>20 (-20; 54)</td><td>67</td><td>9</td><td>-47 (-133; 27)</td><td>22</td><td>9</td><td>-169 (-380; -55)</td><td>0</td><td>8</td></tr><tr><td>Ba</td><td>75 (17; 85)</td><td>90</td><td>10</td><td>51 (-20; 78)</td><td>78</td><td>9</td><td>-94 (-465; -64)</td><td>0</td><td>9</td><td>-223 (-692; -156)</td><td>0</td><td>8</td></tr><tr><td>Cd</td><td>&gt;70 (&gt;36; &gt;82)</td><td>90</td><td>10</td><td>&gt;47 (16; 75)</td><td>78</td><td>9</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Co</td><td>&gt;66 (&gt;53; &gt;79)</td><td>100</td><td>8</td><td>&gt;56 (17; 71)</td><td>100</td><td>7</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Cr</td><td>86 (77; 95)</td><td>100</td><td>10</td><td>80 (57; 88)</td><td>89</td><td>9</td><td>-26 (-106; 11)</td><td>11</td><td>9</td><td>-97 (-269; -23)</td><td>0</td><td>8</td></tr><tr><td>Cu</td><td>77 (71; 91)</td><td>100</td><td>10</td><td>76 (59; 90)</td><td>100</td><td>9</td><td>-8 (-87; 27)</td><td>22</td><td>9</td><td>21 (-7; 43)</td><td>63</td><td>8</td></tr><tr><td>Mo</td><td>45 (-14; 91)</td><td>60</td><td>10</td><td>38 (4; 84)</td><td>67</td><td>9</td><td>-85 (-191; 75)</td><td>25</td><td>8</td><td>-80 (-142; 41)</td><td>17</td><td>6</td></tr><tr><td>Ni</td><td>82 (68; 92)</td><td>100</td><td>10</td><td>71 (55; 86)</td><td>89</td><td>9</td><td>-10 (-81; 9)</td><td>11</td><td>9</td><td>-20 (-56; 13)</td><td>13</td><td>8</td></tr><tr><td>Pb</td><td>93 (85; 96)</td><td>100</td><td>10</td><td>89 (59; 95)</td><td>89</td><td>9</td><td>-22 (-166; 8)</td><td>11</td><td>9</td><td>12 (-152; 60)</td><td>50</td><td>8</td></tr><tr><td>Sr</td><td>8 (-85; 55)</td><td>50</td><td>10</td><td>-39 (-203; 18)</td><td>33</td><td>9</td><td>-42 (-186; -13)</td><td>0</td><td>9</td><td>-161 (-415; -84)</td><td>0</td><td>8</td></tr><tr><td>V</td><td>85 (77; 93)</td><td>100</td><td>10</td><td>62 (21; 72)</td><td>89</td><td>9</td><td>4 (-45; 41)</td><td>44</td><td>9</td><td>-77 (-524; -26)</td><td>13</td><td>8</td></tr><tr><td>Zn</td><td>90 (84; 93)</td><td>100</td><td>10</td><td>89 (66; 97)</td><td>100</td><td>9</td><td>35 (-62; 49)</td><td>56</td><td>9</td><td>57 (-5; 73)</td><td>88</td><td>8</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 24. Récapitulatif de la médiane (premier décile, neuvième décile) des abattements de concentrations ($E_c$) des hydrocarbures totaux et hydrocarbures aromatique polycycliques (HAP) pour l'accotement filtrant (VFS) et la noue filtrante (BFS). $F_{sig}$ est la fraction d'événements pour laquelle un abattement de concentration significatif a été observé, n est le nombre d'événements pour lesquels $E_c$ a été évaluée.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Paramètre</th><th colspan="5">Abattement de concentrations totales (%)</th><th colspan="5">Abattement de concentrations dissoutes (%)</th></tr><tr><th>VFS</th><th>Fsig (%)</th><th>n</th><th>BFS</th><th>Fsig (%)</th><th>n</th><th>VFS</th><th>Fsig (%)</th><th>n</th><th>BFS</th><th>Fsig (%)</th><th>n</th></tr></thead><tbody><tr><td>HT</td><td>71 (32, 89)</td><td>70</td><td>10</td><td>68 (34, 79)</td><td>60</td><td>10</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Nap</td><td>74 (55, 91)</td><td>100</td><td>10</td><td>&gt;77 (-181, 87)</td><td>80</td><td>10</td><td>19 (7, 30)</td><td>0</td><td>2</td><td>-20 (-2490, 27)</td><td>0</td><td>5</td></tr><tr><td>1MN</td><td>56 (12, 69)</td><td>70</td><td>9</td><td>&gt;55 (-363, 68)</td><td>78</td><td>9</td><td>13 (10, 16)</td><td>0</td><td>2</td><td>0 (-1683, 14)</td><td>0</td><td>4</td></tr><tr><td>2MN</td><td>&gt;70 (33, 87)</td><td>80</td><td>10</td><td>&gt;64 (-110, 84)</td><td>80</td><td>10</td><td>9 (9, 35)</td><td>0</td><td>3</td><td>-18 (-1344, 32)</td><td>0</td><td>4</td></tr><tr><td>Acyl</td><td>&gt;81 (71, 87)</td><td>100</td><td>10</td><td>83 (58, 86)</td><td>100</td><td>10</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Acen</td><td>47 (28, 68)</td><td>70</td><td>10</td><td>21 (-215, 65)</td><td>40</td><td>10</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>&lt;-415 (-594, -229)</td><td>0</td><td>4</td></tr><tr><td>F</td><td>54 (21, 72)</td><td>70</td><td>10</td><td>&gt;50 (18, 71)</td><td>60</td><td>10</td><td>&gt;23 (5, 25)</td><td>0</td><td>3</td><td>0 (-13, 18)</td><td>0</td><td>3</td></tr><tr><td>A</td><td>88 (72, 90)</td><td>100</td><td>10</td><td>86 (59, 90)</td><td>100</td><td>10</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Phen</td><td>93 (86, 94)</td><td>100</td><td>10</td><td>92 (81, 95)</td><td>100</td><td>10</td><td>&gt;47 (&gt;36, &gt;76)</td><td>73</td><td>11</td><td>&gt;44 (7, 79)</td><td>50</td><td>10</td></tr><tr><td>Fluo</td><td>95 (92, 97)</td><td>100</td><td>10</td><td>94 (67, 96)</td><td>100</td><td>10</td><td>&gt;33 (29, 47)</td><td>27</td><td>11</td><td>&gt;21 (-131, 41)</td><td>20</td><td>10</td></tr><tr><td>Pyr</td><td>95 (93, 98)</td><td>100</td><td>10</td><td>94 (70, 95)</td><td>100</td><td>10</td><td>&gt;47 (33, 55)</td><td>73</td><td>11</td><td>25 (-55, 48)</td><td>20</td><td>10</td></tr><tr><td>BaA</td><td>91 (83, 94)</td><td>100</td><td>10</td><td>92 (80, 94)</td><td>100</td><td>10</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Chry</td><td>93 (88, 96)</td><td>100</td><td>10</td><td>93 (82, 96)</td><td>100</td><td>10</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>BaP</td><td>90 (83, 92)</td><td>100</td><td>10</td><td>90 (74, 92)</td><td>100</td><td>10</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>BkF</td><td>90 (77, 93)</td><td>100</td><td>10</td><td>90 (73, 91)</td><td>90</td><td>10</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>BPer</td><td>92 (85, 95)</td><td>100</td><td>10</td><td>92 (75, 95)</td><td>100</td><td>10</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>IP</td><td>90 (79, 93)</td><td>100</td><td>10</td><td>90 (75, 93)</td><td>100</td><td>10</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>BbF</td><td>93 (87, 97)</td><td>100</td><td>10</td><td>92 (78, 96)</td><td>100</td><td>10</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>DahA</td><td>83 (70, 86)</td><td>100</td><td>10</td><td>&gt;82 (61, 86)</td><td>100</td><td>10</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Cor</td><td>90 (73, 93)</td><td>100</td><td>10</td><td>89 (70, 93)</td><td>100</td><td>10</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Σ16 PAH</td><td>91 (81, 95)</td><td>-</td><td>10</td><td>91 (81, 95)</td><td>-</td><td>10</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td><td>0</td><td>0</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 25. Récapitulatif de la médiane (premier décile, neuvième décile) des abattements de concentrations (E<sub>c</sub>) des micropolluants émergents pour l'accotement filtrant (VFS) et la noue filtrante (BFS). F<sub>sig</sub> est la fraction d'événements pour laquelle un abattement de concentration significative a été observé, n est le nombre d'événements pour lesquels E<sub>c</sub> a été évaluée.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Paramètre</th><th colspan="5">Abattement des concentrations totales (%)</th><th colspan="5">Abattement des concentrations dissoutes (%)</th></tr><tr><th>VFS</th><th>Fsig (%)</th><th>n</th><th>BFS</th><th>Fsig (%)</th><th>n</th><th>VFS</th><th>Fsig (%)</th><th>n</th><th>BFS</th><th>Fsig (%)</th><th>n</th></tr></thead><tbody><tr><td>BPA</td><td>86 (76; 95)</td><td>100</td><td>11</td><td>57 (-5; 70)</td><td>78</td><td>9</td><td>79 (56; 92)</td><td>100</td><td>12</td><td>43 (-62; 60)</td><td>80</td><td>10</td></tr><tr><td>OP</td><td>93 (66; 95)</td><td>100</td><td>11</td><td>76 (19; 90)</td><td>89</td><td>9</td><td>74 (29; 90)</td><td>83</td><td>12</td><td>59 (-5; 83)</td><td>60</td><td>10</td></tr><tr><td>OP<sub>1</sub>EO</td><td>&gt;37 (-3; 88)</td><td>71</td><td>7</td><td>31 (-19; 78)</td><td>40</td><td>5</td><td>74 (-103; 91)</td><td>60</td><td>5</td><td>47 (11; 79)</td><td>50</td><td>4</td></tr><tr><td>OP<sub>2</sub>EO</td><td>&gt;72 (33; 85)</td><td>91</td><td>11</td><td>&gt;72 (-47; 83)</td><td>67</td><td>9</td><td>49 (30; 67)</td><td>100</td><td>2</td><td>&gt;49 (&gt;30; &gt;67)</td><td>100</td><td>2</td></tr><tr><td>4-NP</td><td>65 (60; 86)</td><td>91</td><td>11</td><td>56 (-199; 68)</td><td>78</td><td>9</td><td>6 (-92; 43)</td><td>25</td><td>12</td><td>4 (-101; 33)</td><td>10</td><td>10</td></tr><tr><td>NP<sub>1</sub>EC</td><td>32 (3; 82)</td><td>64</td><td>11</td><td>-49 (-195; 10)</td><td>11</td><td>9</td><td>27 (2; 79)</td><td>42</td><td>12</td><td>-54 (-210; 3)</td><td>10</td><td>10</td></tr><tr><td>NP<sub>1</sub>EO</td><td>73 (57; 78)</td><td>82</td><td>11</td><td>52 (-57; 72)</td><td>67</td><td>9</td><td>31 (-38; 55)</td><td>17</td><td>6</td><td>32 (-64; 61)</td><td>17</td><td>6</td></tr><tr><td>NP<sub>2</sub>EO</td><td>38 (-36; 73)</td><td>45</td><td>11</td><td>41 (-67; 69)</td><td>44</td><td>9</td><td>14 (-68; 69)</td><td>33</td><td>12</td><td>24 (-16; 63)</td><td>40</td><td>10</td></tr><tr><td>DMP</td><td>23 (3; 36)</td><td>9</td><td>11</td><td>23 (-51; 43)</td><td>12</td><td>8</td><td>1 (-182; 52)</td><td>17</td><td>6</td><td>19 (-162; 58)</td><td>20</td><td>5</td></tr><tr><td>DiBP</td><td>41 (-65; 83)</td><td>55</td><td>11</td><td>29 (-76; 68)</td><td>36</td><td>8</td><td>-23 (-85; 45)</td><td>9</td><td>11</td><td>12 (-127; 40)</td><td>0</td><td>9</td></tr><tr><td>DBP</td><td>47 (-25; 86)</td><td>64</td><td>11</td><td>48 (-576; 77)</td><td>62</td><td>8</td><td>8 (-56; 42)</td><td>33</td><td>12</td><td>21 (-789; 55)</td><td>44</td><td>9</td></tr><tr><td>DEHP</td><td>69 (-57; 78)</td><td>55</td><td>11</td><td>8 (-118; 22)</td><td>12</td><td>8</td><td>-5 (-394; 45)</td><td>33</td><td>12</td><td>-202 (-492; 40)</td><td>11</td><td>9</td></tr><tr><td>DNP</td><td>83 (30; 95)</td><td>88</td><td>8</td><td>74 (65; 89)</td><td>100</td><td>4</td><td>-7 (-23; 69)</td><td>17</td><td>3</td><td>-17</td><td>0</td><td>1</td></tr></tbody></table>
3.1.3.2. Hydrocarbures totaux et hydrocarbures aromatiques polycycliques

Les TPH ont été abattus de manière significative pour toute la série d'événements (respectivement E<sub>c50</sub> 71 et 64 % pour les VFS et BFS, Tableau 24) dans la phase totale et n'ont jamais été quantifiés dans la phase dissoute.

Dans l'ensemble, il a été démontré que les deux systèmes retenaient de façon significative les HAP totaux (Wilcoxon : P < 0,01 pour Σ16 HAP). Ces résultats confirment ceux de Diblasi et al. (2009) et de David et al. (2015) qui ont étudié des systèmes dans lesquels est observée une rétention élevée de MES, mais diffèrent fortement des résultats de Leroy et al. (2016), qui ont observé une faible diminution, voire une augmentation, de la concentration de HAP dans une noue d'infiltration qui présentait également une rétention remarquablement faible de MES.

Dans les deux systèmes, à l'échelle de l'événement, la plupart des E<sub>c</sub> totaux des molécules HAP étaient significatifs au niveau analytique, malgré une incertitude analytique élevée, en raison des grandes différences entre les concentrations d'entrée et de sortie. E<sub>c50</sub> étaient plus faibles (47-88 %) pour plusieurs HAP de faible masse moléculaire (Nap, 1MN, 2MN, Acy, Acen, F, A) ainsi que pour une molécule de masse moléculaire élevée (HMW) (DahA). Ces molécules sont celles qui sont présentes dans les proportions les plus faibles du RR (Figure 36), ce qui explique, au moins en partie, l'efficacité plus faible, en raison à la fois des limites à l'E<sub>c</sub> observé du fait de la LQ et des concentrations environnementales planché pouvant être plus proches de celles observées dans le ruissellement. De plus, on s'attend à ce que les HAP de faible poids moléculaire soient plus mobiles dans le sol que leurs homologues plus hydrophobes et de masse moléculaire élevée.

A travers la série d'événements, les concentrations de toutes les molécules au VFS et de la plupart des molécules au BFS étaient significativement inférieures à celles du RR (Wilcoxon P < 0,01). Toutefois, étant donné que les concentrations totales de Nap, 1MN, 2MN et Acen au BFS étaient supérieures à celles du RR pour certains événements, leur réduction ne s'est pas avérée significative (P > 0,05). Les concentrations de Nap, de 1MN et de 2MN n'ont été élevées de cette façon que pour un seul événement, probablement en raison d'une fuite ou d'un déversement ponctuel et local d'un produit pétrolier provenant d'un véhicule (Stogiannidis et Laane, 2015), tandis que celles d'Acen étaient élevées pour tous les événements échantillonnés au cours des trois premiers mois de fonctionnement.

Parmi les polluants prioritaires de la DCE, le Nap a toujours été inférieur à sa NQE sur les deux sites, tandis que l'A a dépassé sa NQE pour un seul événement au BFS, et le Fluo et le BaP ont systématiquement dépassé leurs NQE sur les deux sites.

Dans la phase dissoute, seuls le Phen, le Fluo et le Pyr ont été systématiquement quantifiés en RR. Comme de nombreuses concentrations à la sortie étaient inférieures aux LQ, l'E<sub>c</sub> calculé par événement était souvent une limite inférieure et s'est révélé insignifiant de point de vue analytique. Pour le VFS, les trois molécules, et pour le BFS, seul le Phen a été significativement éliminé à travers les événements (Wilcoxon : P < 0,01). Les concentrations d'Acen dissous dans le BFS se sont avérées significativement plus élevées (P < 0,05) que celles du RR.

Les distributions de probabilité des HAP totaux et dissous (Figure 40) montrent la variété des comportements observés. La distribution de l'Acen, tant dans la phase totale que dans la phase dissoute, est dominée par les concentrations élevées d'Acen dissous au cours de la première période d'exploitation du BFS, après laquelle les concentrations totales à la sortie étaient inférieures à celles du RR. Des concentrations de sortie inférieures par rapport au RR sont observées pour le Fluo total, le BaP et le BkF dans l'ensemble de la distribution pour le VFS et le BFS, avec des performances dégradées pour les trois concentrations de sortie les plus élevées, qui correspondent à la période de l'hiver 2017. Cependant, si une discontinuité nette est visible pour le BaP entre ces concentrations et le reste de la distribution, elle est moins marquée que celle observée pour les MES, le Zn et le Pb-une telle discontinuité est encore moins visible pour le Fluo et le BkF.

Comme l'Acen, les concentrations dissoutes les plus élevées de Fluo au BFS ont dépassé celles du RR, encore une fois pendant la première période d'exploitation, tout comme celles du Pyr. Une explication possible est l'émission de ces polluants par les matériaux utilisés pour construire le BFS, très probablement la nouvelle bande d'asphalte. Il a été démontré que le bitume, le produit d'étanchéité utilisé dans cet asphalte, contient des HAP, mais à des concentrations plus faibles que dans le goudron de houille (IARC Working Group on the Evaluation of Carcinogenic Risks to Humans et al., 2013). D'autres HAP sont également susceptibles d'être présentes dans ce matériau-l'observation des émissions pour l'Acen, le Fluo et le Pyr seulement peut signifier que d'autres molécules (en particulier
les molécules de HAP plus lourdes et plus hydrophobes) sont moins facilement lixivées du matériau ou mieux retenues par le substrat filtrant avant leur collecte dans le drain.

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Figure 40. Distributions de probabilité de l'Acen et du Fluo totaux et dissous, et de BaP et de BkF totaux dans le ruissellement brut (RR) et dans les drains de l'accotement filtrant (VFS) et la noue filtrante (BFS). Les barres d'erreur représentent l'incertitude analytique, alors que les lignes noires pointillées représentent la norme de qualité environnementale (NQE).</figcaption></figure>
3.1.3.3. Bisphénol A et alkylphénols

Au VFS, les concentrations totales de BPA et de tous les alkylphénols analysés ont été significativement réduites (Wilcoxon P < 0,01 pour tous sauf l'OP₁EO et le NP₂EO, pour lesquels P < 0,05). Toutefois, comme les incertitudes analytiques étaient élevées et que les différences entre les concentrations de drainage du RR et du VFS étaient moins marquées que pour les HAP, seuls le BPA et l'OP ont présenté des abattements analytiquement significatifs pour tous les événements, tandis qu'entre 45 et 91 % des éliminations étaient significatives pour les autres alkylphénols (Tableau 25). La molécule la moins bien retenue était le NP₁EC (E₅₀ 32 %), probablement en raison de son caractère plus dissous que les autres polluants ainsi que du fait qu'elle pourrait être le produit de la dégradation de nonylphénols éthoxylés plus abondants (Bergé et al., 2012). Le BPA et l'OP se sont révélés très bien éliminés (E₅₀ respectivement de 86 et 93 %).

L'E_c total avait tendance à être plus faible pour le BFS, et seul le BPA présentait un abattement statistiquement significatif à travers la série d'événements (Wilcoxon P < 0,05). Là encore, des E_c négatifs ont parfois été observés. Plus particulièrement, les concentrations de NP₁EC ont augmenté de façon significative au cours de la série complète (Wilcoxon P < 0,05). Les concentrations d'autres molécules n'ont augmenté que pour un ou deux événements, le plus souvent en mai 2016 ou à l'hiver 2017. Comme pour le VFS, le BPA et l'OP étaient les contaminants les mieux éliminés de cette famille (E₅₀ respectivement de 57 et 76 %).

Dans la phase dissoute, on a observé des éliminations importantes de BPA, de NP₁EC et d'OP sur toute la série au VFS (Wilcoxon P < 0,01 et E₅₀ de 79, 27 et 74 %, respectivement). Encore une fois, pour la plupart des molécules de cette famille, les éliminations n'étaient pas significatives pour tous les événements du point de vue analytique. Dans la phase dissoute, des E_c négatifs ont été observés plus souvent que dans la phase totale.

Comme dans la phase totale, les concentrations de NP₁EC dissous ont augmenté de façon significative à la sortie du BFS (Wilcoxon P < 0,05). Les éliminations d'OP, de NP₁EO et de NP₂EO dissous étaient significatives (P < 0,05). A l'échelle de l'événement, les proportions de réductions significatives au point de vue analytique étaient relativement faibles, et des E_c négatifs ont parfois été observés pour tous les polluants de cette famille à l'exception des OP₁EO et OP₂EO, qui étaient rarement quantifiés.

Les NQE pour le NP et l'OP ont été dépassées pour 73 et 20 % des événements au VFS et 75 et 33 % au BFS.

Les distributions de probabilité du BPA, de l'OP et du NP (Figure 41) diffèrent des formes observées pour les autres familles de polluants. Le BPA, beaucoup moins particulaire que les métaux traces ou les HAP, a un comportement similaire dans les phases dissoute et totale, avec des éliminations légèrement supérieures dans la phase totale. Les concentrations de BFS dissous semblent approcher un niveau non réductible d'environ 100 ng/L, ce qui peut indiquer des émissions provenant des matériaux synthétiques utilisés dans la construction de ce système (asphalte, géomembrane, drain ou tissu filtrant de drainage). Les concentrations de VFS sont constamment inférieures à celles du RR, avec une différence légèrement moindre aux concentrations les plus élevées. Les concentrations de BFS suivent une distribution similaire, bien qu'avec des concentrations plus élevées, se rapprochant de celles du RR aux niveaux les plus élevés. Bien que les concentrations totales de NP soient fortement réduites sur l'ensemble de la distribution pour les VFS et sur la moitié inférieure de la distribution pour les BFS, on constate peu d'amélioration dans la phase dissoute. En effet, les concentrations les plus élevées et les plus faibles à la fois au VFS et au BFS dépassent celles du RR. En outre, les concentrations à la sortie du BFS et du VFS sont très similaires et constamment légèrement inférieures à celles du RR, bien que dans les limites de son incertitude.
<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Figure 41. Distributions de probabilité du BPA, de l'OP et du NP totaux et dissous dans le ruissellement brut (RR) et dans les drains de l'accotement filtrant (VFS) et la noue filtrante (BFS). Les barres d'erreur représentent l'incertitude analytique, alors que les lignes noires pointillées représentent la norme de qualité environnementale (NQE).</figcaption></figure>
3.1.3.4. Phtalates

Toutes les E<sub>c50</sub> pour les phtalates totaux étaient positives (Tableau 25), mais inférieures à celles observées pour les métaux et les HAP. Les concentrations à la sortie étaient significativement inférieures à celles du RR pour l'ensemble de la série d'événements pour le DNP (Wilcoxon P < 0,01), le DMP et le DBP (P < 0,05) au VFS et le DNP (P < 0,05) au BFS. La proportion d'événements dont les réductions étaient significatives au point de vue analytique était faible (< 70 %) pour tous les phtalates sauf le DNP. Les E<sub>c</sub> tendaient à être plus élevés pour les molécules les plus lourdes et les plus particulaires. Une exception à cette observation est le DEHP dans le BFS, qui a la plus faible E<sub>c50</sub> de tous les phtalates, malgré sa nature principalement particulaire dans le RR. Les concentrations de DEHP ont toujours dépassé les NQE, même dans l'eau de sortie.

Aucune réduction significative des concentrations dissoutes n'a été observée pour l'ensemble de la série et des E<sub>c</sub> négatifs ont été observés sporadiquement pour tous les phtalates. Les concentrations de DEHP dissous ont même augmenté de façon significative (Wilcoxon P < 0,05), ce qui indique la présence d'une source de DEHP dans la noue filtrante, probablement des matériaux utilisés dans sa construction : asphalte (Markiewicz et al., 2017), drain HDPE, tissu filtrant synthétique du drain ou géomembrane en PVC (Bergé et al., 2013).

Les E<sub>c50</sub> pour le DEHP et le DBP (47 et 69 % pour le VFS et 8 et 48 % pour le BFS) étaient inférieurs à ceux observés par Zhang et al. (2014) (> 97 et > 92 %, respectivement) pour le ruissellement synthétique. Outre la possibilité de sources de phtalates parmi les matériaux de construction, cela peut être dû à la forme moins réactive (colloïdale, par exemple) de ces polluants dans le ruissellement réel plutôt que synthétique (Kalmykova et al., 2013).

La distribution de probabilité du DEHP (Figure 42) démontre la variabilité observée de l'efficacité du traitement. Les concentrations de VFS tendent à être inférieures à celles de BFS et RR, ce qui démontre que le système est capable de réduire les concentrations. Cependant, lorsque les probabilités de non-dépassement sont élevées, les concentrations de VFS commencent à chevaucher celles de BFS et de RR. Dans la phase dissoute, alors que les concentrations de VFS et de BFS sont du même ordre que celles du RR dans la plage inférieure de la distribution de probabilité, les concentrations maximales dépassent celles du RR. Cette performance variable est visible dans une moindre mesure pour le DBP et le DiBP, tandis que celles du DNP et du DMP (Figure 78 en Annexe) montrent une amélioration plus constante de la qualité de l'eau aux points de rejet, bien que l'observation de l'abattement des concentrations de ces deux composés soit limitée par leur proximité aux LQ.

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Figure 42. Distributions de probabilité de DEHP totaux et dissous dans le ruissellement brut (RR) et dans les drains de l'accotement filtrant (VFS) et la noue filtrante (BFS). Les barres d'erreur représentent l'incertitude analytique, alors que les lignes noires pointillées représentent la norme de qualité environnementale (NQE).</figcaption></figure>
### 3.1.4. **Discussion sur la performance de traitement événementielle**

#### 3.1.4.1. Relation entre la performance et les propriétés des polluants

Si l'on considère tous les métaux traces et les micropolluants organiques, les $E_{c50}$ totaux se sont avérés significativement corrélés avec la fraction médiane de chaque élément trouvé dans la phase particulaire ($F_{p50}$) (Spearman $P < 0,01$ pour VFS et BFS), ce qui souligne l'élimination généralement plus efficace des particules que la phase dissoute des polluants. Le bisphénol A est un élément aberrant dans cette relation, car il est relativement bien retenu malgré son caractère essentiellement dissous. Cette relation était plus dispersée dans les BFS que dans les VFS (Figure 43), apparemment en raison des émissions en phase dissoute de certaines espèces dans ce système (As, Ba, V, Acen, DEHP).

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>Figure 43. Relation entre l'abattement médian de concentrations total ($E_{c50}$ total) et la proportion particulaire médiane ($F_{p50}$) au (a) VFS et (b) au BFS et entre $E_{c50}$ total et le coefficient de partage octanol-eau ($K_{ow}$) au (c) VFS et (d) BFS.</figcaption></figure>

Pour les polluants organiques, le $F_{p50}$ au RR s'est avéré significativement corrélé avec l'hydrophobicité des polluants, représentée par son coefficient de partage octanol-eau, $K_{ow}$ (Spearman $P < 0,01$). Cependant, le partage varie considérablement d'un événement à l'autre pour de nombreux polluants (Figure 44)-l'une des raisons est probablement les variations des concentrations de MES. De plus, certaines molécules étaient systématiquement plus particulaires que d'autres avec un $K_{ow}$ similaire. C'était notamment le cas des HAP, qui étaient plus particulaires que les alkylphénols ou les phtalates ayant un $K_{ow}$ similaire, ce qui pourrait indiquer que les HAP ont plus des sources particulaires qui ne sont pas facilement échangeables avec la phase dissoute. D'autre part, les polluants qui ont été particulièrement dissous pour un $K_{ow}$ donné, peuvent être en phase colloïdale plutôt que réellement dissous (Kalmykova et al., 2013).
<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Figure 44. Proportion particulaire des micropolluants organiques dans le ruissellement brut (au point RR) par rapport au coefficient de partage octanol-eau ($K_{ow}$). Les marqueurs la proportion particulaire médiane-les barres d'erreur représente les valeurs minimales et maximales observées.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>Figure 45. Relation entre l'abattement médian des concentrations dissoutes ($E_{c50}$ dissous) et $K_{oc}$ (a) au VFS et (b) au BFS.</figcaption></figure>
Bien que l'on ait également constaté une corrélation significative entre le $K_{ow}$ et l'E$_{c50}$ total pour les micropolluants organiques (Spearman P < 0,01 pour le VFS, P < 0,05 pour le BFS), cette relation est assez dispersée, avec des comportements différents pour différentes familles de polluants et entre les deux systèmes (Figure 43). La corrélation qui existe semble être principalement due à la nature plus particulaire des composés plus hydrophobes, à la fois parce que la relation entre $K_{ow}$ et E$_{c50}$ (Figure 43) ressemble fortement à celle entre $K_{ow}$ et F$_{p50}$ dans RR (Figure 44) et parce qu'aucune corrélation significative n'a été observée entre $K_{ow}$ et E$_{c50}$ dissous dans aucun système (Spearman P > 0,05, Figure 45).

La relation limitée entre $K_{ow}$ et E$_{c50}$ total (Figure 43) indique que d'autres facteurs que l'hydrophobicité du polluant détermine son partage et son devenir dans les systèmes de biofiltration. En effet, Kalmakova et al. (2013) ont démontré que les alkylphénols, les phtalates, le BPA et les HAP peuvent tous être présents dans la phase colloïdale des eaux pluviales. La spéciation chimique peut également expliquer la faible adsorption des métaux dissous. D'autres explications peuvent être les concentrations planché de certains polluants dues aux concentrations de fond des médias filtrants (c'est le cas des HAP), les émissions de certains polluants provenant des matériaux synthétiques utilisés pour construire les systèmes (asphalte, géomembrane, drain ou tissu du drain) ou d'autres processus de devenir qui pourraient également entraîner une réduction des concentrations. Par exemple, l'élimination élevée du BPA en phase dissoute malgré sa nature relativement hydrophile peut être due à sa biodégradabilité (demi-vie de 2,5 à 4 jours) (U.S. National Library of Medicine, 2018), ce qui signifie que ce processus pourrait être important au moment de la filtration (temps de séjour habituellement entre 12 et 72 heures dans le BFS et 14 à 58 heures dans le VFS).

### 3.1.4.2. Comparaison entre les deux ouvrages de biofiltration

Bon nombre des différences observées entre les systèmes VFS et BFS peuvent être attribuées à des différences d'âge. C'est notamment le cas des concentrations légèrement plus élevées de MES à la sortie du BFS, qui peuvent être attribuées au lessivage des particules fines du milieu filtrant non encore stabilisé, ainsi qu'aux émissions de certains métaux traces dissous du milieu filtrant initial dans le BFS (As, Ba, Sr, V). Dans ce cas, les différences observées entre les systèmes BFS et VFS montrent une amélioration des performances à mesure que le média filtrant se stabilise. D'autre part, des concentrations plus élevées de CO, Cu, Pb et Zn dissous à la sortie du VFS peuvent indiquer une diminution des performances à mesure que ces éléments s'accumulent dans le média filtrant.

La plupart des micropolluants organiques (certains HAP, BPA, alkylphénols et phtalates) ont été observés à des concentrations plus élevées au BFS qu'au VFS, surtout au début de l'étude. Bien que l'évolution des concentrations au BFS au cours de l'étude montre que la performance peut s'améliorer à mesure que les matériaux atteignent l'équilibre avec leur environnement, ce résultat souligne le fait que l'inclusion de matériaux synthétiques dans un système de biofiltration conçu pour traiter les micropolluants organiques qui sont omniprésents dans ces matériaux (Björklund, 2010-Lamprea et al., 2018) est contre-productive. Comme l'accotement filtrant ne contient qu'une nappe drainante, contrairement à l'asphalte, le drain avec tissu et géomembrane dans la noue filtrante, sa meilleure performance par rapport aux micropolluants organiques est probablement plus représentative de celle qui pourrait être observée dans un système sans ces matériaux.

Lors du choix d'un dispositif de traitement, il est également important de se rappeler qu'une bande enherbée ne traite que l'eau qui s'infiltre lors de son passage en surface, tandis qu'une noue filtrante est conçue pour stocker les eaux de ruissellement à la surface avant sa filtration. Ainsi, pour une surface et un substrat filtrant identiques, on peut s'attendre à ce qu'une noue filtrante traite un volume plus important qu'une bande enherbée. De plus, une conception avec stockage en surface est susceptible d'être plus résistante à l'accumulation de sédiments, ce qui peut compromettre l'écoulement sur les bandes filtrantes végétatives après seulement une courte période d'exploitation sur des sites à fortes concentrations de MES (cf. Section 2.1.2).

### 3.1.4.3. Incertitudes et leur implication pour l'interprétation des données

L'évaluation de l'efficacité des ouvrages de gestion à la source des eaux pluviales implique des défis dans l'acquisition et l'interprétation des données. Tout d'abord, chaque concentration mesurée comporte des incertitudes associées à la fois à l'échantillonnage et à l'analyse, ces dernières pouvant être particulièrement importantes pour les micropolluants organiques et ont donc été soigneusement prises
en compte dans le présent article. L'utilisation d'un bassin versant de référence pour estimer la qualité de l'eau d'entrée est une source supplémentaire d'incertitude et de biais potentiel. Dans le cas présent, le bassin versant de référence était presque identique aux bassins versants BFS et VFS, à l'exception de la présence d'une bordure en béton. Bien que les processus d'accumulation de polluants soient susceptibles d'être similaires, la présence de la bordure modifie les conditions d'écoulement et peut modifier la dynamique du lessivage des polluants. Par conséquent, les charges annuelles de chaque bassin versant devraient être semblables, mais les concentrations moyennes pour chaque événement pluvieux pourraient varier. Compte tenu de ces diverses questions, la comparaison des distributions des concentrations de polluants à chaque point pour plusieurs événements est un outil plus robuste pour évaluer l'efficacité que la comparaison des concentrations pour chaque événement pluvieux, car ces distributions comprennent non seulement la variabilité inter-événementiel mais aussi la variabilité due aux incertitudes.

En ce qui concerne l'efficacité du traitement des polluants dissous et les niveaux des concentrations dissoutes, il est important de garder à l'esprit que les échantillons ont été filtrés dans les 24 heures suivant la fin du ruissellement du RR. Bien qu'il aurait été très difficile de réduire ce délai, surtout compte tenu du temps nécessaire à l'eau pour filtrer à travers le système (temps de séjour moyen > 12 heures), il y a une possibilité de transfert entre les phases dissoutes et particulaires de l'échantillon avant l'analyse. Les travaux de Sansalone et Buchberger (1997) montrent que les métaux présents dans les eaux de ruissellement des routes peuvent devenir plus particulaires après une durée d'environ 6 heures, ce qui pourrait entraîner une sous-estimation de l'abattement de la phase dissoute. D'autre part, la désorption des particules polluantes dans les échantillons VFS et BFS après filtration est possible. Elle est toutefois limitée par les faibles concentrations de MES dans ces échantillons.

### 3.1.5. Conclusions sur la performance de traitement événementielle

La performance de deux systèmes de biofiltration des eaux pluviales traitant les eaux de ruissellement des routes a été évaluée pour un large panel de polluants et de micropolluants classiques, tant pour les concentrations totales que pour les concentrations dissoutes. Les principales conclusions sont les suivantes.

* Les réductions des concentrations de MES et de contaminants fortement particulaires (y compris le zinc, le cuivre, le plomb, les hydrocarbures totaux et les HAP) ont été élevées ($E_c$ > 90 %) pour la plupart des événements, bien qu'une période de faible performance ait été observée pendant une période particulièrement froide, en hiver.

* Le traitement des polluants en phase dissoute a été moins efficace, avec relativement peu d'abattements significatifs observés. Cette performance n'était pas corrélée à l'hydrophobicité des micropolluants organiques. Bien que l'$E_{c50}$ approche 80 % pour certains polluants, la majorité d'entre eux étaient beaucoup plus faibles, parfois même négatifs. Ainsi, l'élimination des polluants modérément particulaires (BPA, alkylphénols et phtalates) avait tendance à être inférieure à celle des polluants fortement particulaires susmentionnés.

* De nombreux polluants (y compris certains nutriments, HAP, oligo-éléments, BPA, alkylphénols et phtalates) présentent une faible ou négative pendant les premiers mois de fonctionnement du système BFS. On pense que les émissions des composants du système de biofiltration en sont l'une des principales causes. Bien que le milieu filtrant soit la source la plus probable d'éléments nutritifs lessivés et de métaux traces, les matériaux artificiels, y compris les géomembranes, l'asphalte, les drains et les tissus associés sont des sources potentielles de micropolluants organiques, un fait dont il faut tenir compte dans la conception des ouvrages de biofiltration visant le traitement des micropolluants.

Le travail présenté dans cette section soulève des questions quant aux mécanismes sous-jacents à la rétention et au transport des polluants dans les biofiltres des eaux pluviales, en particulier en hiver. Une meilleure compréhension de ces processus sera l'objet de la section suivante.
## 3.2. Identification des processus de traitement en jeu

La section précédente a considéré la capacité des deux systèmes de biofiltration à Compans à retenir une variété de micropolluants organiques. Ces résultats soulèvent des questions par rapport aux processus responsables de la rétention et du transport des polluants, et offrent une rare occasion de tester des hypothèses sur ces processus dans un contexte « terrain ». En particulier, bien que l'élimination des particules et des polluants associés soit habituellement très efficace, une période de faible rétention des particules a été observée lors de trois événements hivernaux suivant l'application du sel de déglacage. De plus, tout au long de l'étude, la rétention de la fraction dissoute a été limitée, sans relation claire entre l'hydrophobicité et l'abattement des polluants organiques, ce qui indique que la performance dépend aussi d'autres facteurs.

La section présente vise à utiliser ces données, ainsi que d'autres caractérisations des particules, du substrat filtrant et des matériaux de construction des biofiltres, pour évaluer des hypothèses concernant :

(1) les processus menant à une performance d'abattement des polluants particulaires dégradée en hiver, y compris (i) l'érosion des particules du média filtrant, (ii) la mauvaise filtration des particules routières, (iii) les écoulements préférentiels, (iv) les différences de granulométrie des MES pendant cette période et (v) la dispersion colloïdale causée par le sel de déglacage ;

(2) les divers processus responsables de la rétention limitée de la phase dissoute des polluants, y compris (i) l'équilibre avec le substrat filtrant, (ii) l'équilibre avec les MES, (iii) la spéciation chimique et (iv) les émissions parles matériaux de construction.

### 3.2.1. Méthodes d'évaluation des hypothèses

#### 3.2.1.1. Méthodes d'évaluation d'hypothèses par rapport aux processus responsables pour la performance dégradée vis-à-vis des particules en hiver 2017

##### 3.2.1.1.1. Sources des MES en sortie d'ouvrage

Pour déterminer si des concentrations exceptionnellement élevées de MES dans l'eau drainée au VFS ou au BFS étaient dues à une mauvaise filtration des MES dans les eaux de ruissellement des routes ou à l'érosion des particules du substrat filtrant, on a évalué la source des particules en sortie en comparant leur composition. Pour ce faire, les teneurs d'éléments majeurs et d'éléments traces métalliques dans les MES en sortie d'ouvrage ont été comparées à celles du RR et du substrat filtrant. Afin de tenir compte du fait que l'érosion des particules de sable dans le substrat filtrant, composé principalement (à 95,7 %) de CaCO₃, est relativement peu probable du fait de leur grande taille, toutes les teneurs ont été normalisées à l'aluminium, qui était supposé être un composant minéral majeur des petites particules du substrat, avant cette comparaison. La comparaison n'a été effectuée que pour les éléments quantifiés dans la majorité des échantillons de substrat et de MES.

##### 3.2.1.1.2. Écoulements préférentiels

Afin de déterminer si des écoulements préférentiels exceptionnels ont pu conduire à une mauvaise filtration pendant la période de performance dégradée, les temps de réponse de chaque biofiltre (définis comme le temps entre le début des précipitations et le début du débit dans chaque drain) ont été évalués pour chaque événement. Les temps de réponse des événements dont l'abattement de MES était dégradé ont été comparés à ceux des événements dont l'abattement était normal, en tenant compte de la teneur en eau initiale du substrat filtrant (Tableau 30).

De plus, le temps de séjour de l'eau dans la noue filtrante a été évalué pour les événements échantillonnés selon l'Equation 4.

$$T_s = \frac{V_{substrat filtrant}(\theta_{sat} - \theta_{fc})}{Q_{moyen, événement}}$$

Equation 4. Définition du temps de séjour ($T_s$) dans la noue filtrante en heures-$V_{substrat filtrant}$ est le volume du substrat filtrant (L), $\theta_{sat}$ est la teneur en eau du substrat filtrant à saturation, $\theta_{fc}$ est la teneur en eau du substrat filtrant à la capacité au champs et $Q_{moyen, événement}$ est la débit moyen mésuré dans le drain pour l'événement.
#### 3.2.1.1.3. Granulométrie des MES

Afin de déterminer si la granulométrie des MES pouvait expliquer les différences de performance en termes de rétention des particules, la granulométrie a été comparée entre les événements de la période de faible rétention des particules et ceux correspondants à une performance normale. Les mesures de granulométrie ont également été utilisées pour évaluer les abattements de concentration de MES selon la taille des particules. La granulométrie des MES a été évaluée pour les échantillons d'eau en entrée et en sortie pour les événements survenus entre janvier et juillet 2017 en utilisant l'analyse granulométrique par diffraction laser (Mastersizer 3000). En raison de difficultés techniques et, dans le cas des échantillons prélevés à la sortie, en raison des concentrations de MES inférieures à la plage acceptable pour l'analyse granulométrique, la granulométrie a été analysée pour 5 échantillons RR, 3 échantillons VFS et 3 échantillons BFS sur les 9 prélevés au cours de cette période.

#### 3.2.1.1.4. Risque de dispersion des colloïdes

Pour étudier spécifiquement le rôle du sel de déglaçage dans la dégradation des performances, le risque de dispersion colloïdale a été évalué selon la méthode proposée par Norrström et Bergstedt (2001). Le rapport d'adsorption du sodium (sodium adsorption ratio ou SAR, calculé selon l'Equation 5 en supposant que les concentrations dissoutes de Na, Ca et Mg mesurées soient à l'état ionique) et la conductivité électrique (EC, un indicateur de la charge ionique facilement mesurable), ont été comparés aux valeurs guides proposées par (Shainberg et Letey, 1984) pour évaluer le risque de dispersion des argiles dans les sols agricoles en fonction de la qualité des eaux d'irrigation.

$$SAR = \frac{Na^{+}}{\sqrt{Ca^{2+} + Mg^{2+}}}$$

Equation 5. SAR est le rapport d'adsorption du sodium, et Na⁺, Ca²⁺ et Mg²⁺ sont les concentrations ioniques en mmol/L.

### 3.2.1.2. Méthodes d'évaluation des processus en lien avec les polluants dissous

La discussion sur le comportement des polluants dissous se concentre sur une sélection de polluants. Dans chaque famille, des composés ayant été fréquemment quantifiés à la fois dans la phase dissoute et dans la phase particulaire et pour lesquels des coefficients de partage étaient disponibles, soit à partir d'essais en batch avec le substrat filtrant initial de la noue filtrante, soit sous la forme de valeurs Koc provenant de la littérature scientifique ont été retenus : Zn, Cu, DEHP, DBP, NP, OP, BPA, Pyr, Fluo et Phen. L'analyse s'est limitée aux événements survenus pendant la période de rétention normale des particules. Les corrélations entre les paramètres ont été évaluées à l'aide du test de Spearman (test non paramétrique de corrélation).

#### 3.2.1.2.1. Equilibre avec le substrat filtrant

Afin d'évaluer si l'équilibre avec le substrat filtrant détermine les concentrations dissoutes observées au point BFS, les concentrations observées ont été comparées à une gamme de concentrations prévues à l'équilibre avec le substrat filtrant selon l'Equation 6. Afin d'établir la gamme de concentrations dissoutes potentiellement en l'équilibre avec le substrat, les valeurs minimales et maximales entre les échantillons représentant le substrat filtrant à 15-50 cm de profondeur, ainsi que l'échantillon initial ont été retenues. Les échantillons plus proches de la surface (segment de 0-5 cm et de 5-15 cm de profondeur) ont été écartés de ce calcul afin d'éviter un biais dû à une contamination proche à la surface due aux polluants particulaires. Les coefficients de partage ont été évalués expérimentalement ou à partir de la littérature scientifique comme décrit ci-dessous.

$$C_D = \frac{S}{K_D}$$

Equation 6. Evaluation de la concentration dissoute (C_D, en mg/L), S est la teneur du milieu filtrant en mg/kg m.s. et K_D est le coefficient de partage en L/kg m.s..
### 3.2.1.2.1.1. Evaluation expérimentale des coefficients de partage

Des coefficients de partage des polluants ($K_D$) ont été déterminés en laboratoire pour deux métaux traces couramment retrouvés dans la phase dissoute des eaux de ruissellement urbaines (Zn et Cu), et trois micropolluants organiques communs dans l'environnement urbain et pour lesquels la fraction dissoute peut être significative : BPA, OP et NP (Gasperi et al., 2014). Tous les tests ont été effectués avec de l'eau minérale Evian diluée à 1:4 avec de l'eau ultra-pure, ce qui a permis d'obtenir un pH et une conductivité électrique similaires à ceux observés sur le terrain en dehors des périodes d'application du sel de déglaçage.

Des essais en batch ont été effectués à plusieurs concentrations pour chaque polluant (Tableau 26). Pour chaque essai, 5 g du substrat filtrant de la noue filtrante prélevé avant installation ont été équilibrés avec 1 L d'eau pendant 24 h. Après cette période, une quantité connue d'un polluant donné a été ajoutée au mélange pour atteindre la concentration initiale souhaitée-le système a ensuite été équilibré sous agitation constante pendant 24 h-une étude cinétique de chaque polluant confirme que l'équilibre a été atteint pendant cette durée. L'eau a ensuite été filtrée et analysée pour déterminer la concentration dissoute à l'équilibre-on a supposé que le changement de concentration était dû à la sorption au substrat filtrant. Le coefficient de partage, $K_D$, a été évalué en utilisant uniquement les points de la partie linéaire de l'isotherme. Du $NaN_3$ a été ajouté dans les solutions de BPA, NP et OP pour inhiber la biodégradation.

<table><caption>Tableau 26. Concentrations initiales et en équilibre issues des essais en batch. Les concentrations en gras étaient dans la gamme linéaire de l'isotherme et ont été utilisées pour évaluer le $K_D$.</caption><thead><tr><th colspan="2">Cu (mg/L)</th><th colspan="2">Zn (mg/L)</th><th colspan="2">BPA (mg/L)</th><th colspan="2">OP (mg/L)</th><th colspan="2">NP (mg/L)</th></tr><tr><th>Initiale</th><th>Equil.</th><th>Initiale</th><th>Equil.</th><th>Initiale</th><th>Equil.</th><th>Initiale</th><th>Equil.</th><th>Initiale</th><th>Equil.</th></tr></thead><tbody><tr><td>0,05</td><td>0,0035</td><td>0,1</td><td>0,003</td><td>0,2</td><td>0,11</td><td>1</td><td>0,16</td><td>1</td><td>0,07</td></tr><tr><td>0,1</td><td>0,0049</td><td>0,2</td><td>0,006</td><td>0,4</td><td>0,26</td><td>2</td><td>0,35</td><td>2</td><td>0,11</td></tr><tr><td>0,3</td><td>0,0097</td><td>0,6</td><td>0,029</td><td>0,8</td><td>0,53</td><td>3</td><td>0,59</td><td>3</td><td>0,11</td></tr><tr><td>0,6</td><td>0,015</td><td>1,2</td><td>0,101</td><td>1,5</td><td>1,01</td><td>5</td><td>2,56</td><td>4</td><td>0,14</td></tr><tr><td>1</td><td>0,022</td><td>2</td><td>0,146</td><td>3</td><td>2,31</td><td>10</td><td>5,60</td><td>5</td><td>0,26</td></tr><tr><td>1,5</td><td>0,035</td><td>3</td><td>0,440</td><td>5</td><td>3,57</td><td>20</td><td>16,47</td><td>10</td><td>0,60</td></tr><tr><td>3</td><td>0,056</td><td>6</td><td>1,087</td><td>10</td><td>7,82</td><td>40</td><td>38,01</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>20</td><td>16,47</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>40</td><td>38,01</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table>

Les concentrations initiales de Zn et de Cu utilisées dans les expériences en batch ont été choisies pour cibler les concentrations à l'équilibre dans la gamme des concentrations dissoutes de ces éléments observées dans les eaux de ruissellement de voirie brutes.

Pour minimiser les coûts, la méthode d'analyse utilisée pour le BPA, l'OP et le NP était différente de la méthode de terrain : les échantillons ont été analysés par chromatographie liquide à haute performance avec un détecteur ultraviolet (HPLC-UV) sans extraction préalable. Les limites de quantification (LQ) de cette méthode étaient relativement élevées (55, 170 et 130 µg/L pour le BPA, le OP et le NP, respectivement) comparativement aux concentrations dissoutes observées sur le terrain. L'objectif était donc d'atteindre des concentrations à l'équilibre supérieures à la LQ qui restaient dans la partie linéaire de l'isotherme. Comme au moins 3-4 points pour chaque polluant se situait dans la partie linéaire, la gamme a été jugée acceptable pour l'estimation d'une valeur $K_D$. Les coefficients de partage substrat-eau qui en résultent sont de 10 250, 2 500, 5, 43 et 230 L/kg m.s. pour Cu, Zn, BPA, OP et NP, respectivement.

### 3.2.1.2.1.2. Evaluation des coefficients de partage à partir de la littérature

Pour une sélection de polluants organiques souvent quantifiés dans les phases dissoute et particulaire (DEHP, DBP, NP, OP, BPA, Pyr, Fluo et Phen), des coefficients de partage carbone organique - eau ($K_{OC}$) ont été recueillis dans la littérature scientifique et utilisés pour estimer $K_D$ à partir de la teneur en carbone organique ($f_{oc}$) du substrat filtrant selon l'Equation 7.

$$K_D = K_{oc} f_{oc}$$

Equation 7. Coefficient de partage solide-eau (KD) en fonction du coefficient de partage carbone organique-eau (KOC) et la fraction de carbone organique du solide.
Entre 12 et 91 valeurs de $K_{oc}$ ont été obtenues dans la littérature pour chaque polluant (Tableau 27). Pour estimer la gamme des concentrations dissoutes possibles, on a multiplié le $K_{oc}$ du 20ème percentile ($Q_{20}$) par le $f_{oc}$ le plus faible observé dans le substrat, tandis que le $K_{oc}$ du 80ème percentile ($Q_{80}$) a été multiplié par le $f_{oc}$ le plus élevé observé pour identifier la gamme des valeurs de $K_D$. Les valeurs de $K_D$ mesurées en laboratoire pour le BPA, l'OP et le NP se situaitaient toutes dans la plage prévue à partir du $K_{oc}$ et de la $f_{oc}$ du substrat filtrant initial.

<table><caption>Tableau 27. Coefficients de partage carbone organique-eau issus de la littérature scientifiques.</caption><thead><tr><th>Polluant</th><th>log(K<sub>oc</sub>)</th></tr></thead><tbody><tr><td>DEHP</td><td>4; 5; 4,756; 9,301; 4,31; 5,27; 4,9; 4,98; 4,24; 5,06; 5,1; 5; 4,94; 5,22; 2,6; 7,13; 4,34; 6 (Handbook of Physical-Chemical Properties and Environmental Fate for Organic Chemicals, 2006)</td></tr><tr><td>DBP</td><td>2,2; 3,81; 2,17; 1,6; 1,3; 0,301; 0,602; 1,556; 5,23; 4,17; 4,54; 3,14; 4,37; 3,14; 3,09; 5,2; 3,14; 3,76; 2,46; 2,86; 3,09; 3,12; 3,11 (Handbook of Physical-Chemical Properties and Environmental Fate for Organic Chemicals, 2006)</td></tr><tr><td>NP</td><td>3,7; 2,4 (Clara et al., 2010)<br>3,6; 3,3; 2,9 (Murillo-Torres et al., 2012)<br>5,39; 5,22; 4,7; 5,6 (Bergé et al., 2012)<br>4,7 (Li et al., 2011)<br>3,73 (INERIS, 2017)<br>4,0 (Milinovic et al., 2015)</td></tr><tr><td>OP</td><td>4,30; 4,27 (INERIS, 2017)<br>4,12; 5,18 (Bergé, 2012)<br>3,44; 3,14 (European Chemicals Agency, 2018)<br>4,03; 4,00; 4,03; 4,01; 3,83; 4,27; 3,54; 3,60 (Johnson et al., 1998)</td></tr><tr><td>BPA</td><td>2,3 (Clara et al., 2010)<br>2,50; 3,18 (Staples et al., 1998)<br>2,06; 2,80; 2,97; 3,24; 3,59; 2,40; 3,18; 2,53; 2,85 (U.S. National Library of Medicine, 2018)<br>2,74 (GSI Environmental, n.d.)<br>2,47; 3,18 (Groshart et al., n.d.)</td></tr><tr><td>Pyr</td><td>4,92; 4,81; 4,92; 4,8; 4,78; 4,8; 4,83; 3,11; 3,46; 5,23; 5,08; 4,46; 4,81; 4,94; 5,51; 4,73; 5,02; 5,13; 4,88; 4,65; 6,51; 4,83; 4,82; 4,77; 6,5; 5,05; 5; 4,88; 4,71; 5,2; 5,18; 4,99; 5,23; 4,78; 4,78; 4,78; 5,5; 6,61; 6,06; 5,51; 5,34; 5,31; 7,43; 4,64; 4,8; 4,81; 4,72; 4,81; 4,22; 4,62; 4; 4,42; 2,56; 4,99; 4,98; 4,96; 4,97; 5,14; 5,22; 5,23; 5,12; 5,04; 5,24; 5,45; 3,47; 4,6; 3,53; 4,78; 4,61; 4,66; 4,78; 4,88; 4,9; 5,47; 6,68; 4,6; 6,8; 5,9; 5,89; 5,6; 5,56; 4,96; 4,7; 4,46; 5,74; 4,37; 3,89; 5,52; 4,66; 5,35; 6,33 (Handbook of Physical-Chemical Properties and Environmental Fate for Organic Chemicals, 2006)</td></tr><tr><td>Fluo</td><td>6,38; 4,74; 4,62; 6,3; 4,816; 4,81; 4,82; 4,51; 5,05; 4,16; 6,56; 6,66; 6,08; 4,62; 5,25; 5,4; 4,81; 4,65; 4,8; 4,82; 4,8; 4,73; 5,32; 4,89; 4,62; 4,03; 3,4; 4,49; 3,55; 4,53; 4,56; 5,32; 6,59; 4,6; 6,7; 5,83; 6,79; 5,53; 5,52; 4,91; 4,65; 4,62; 5,21; 6,6 (Handbook of Physical-Chemical Properties and Environmental Fate for Organic Chemicals, 2006)</td></tr><tr><td>Phen</td><td>4,36; 4,308; 4,6; 4,28; 4; 6,12; 4,22; 4,28; 4,42; 4,07; 4,64; 4,42; 4,3; 4,17; 4,18; 4,17; 4,5; 4,37; 6,07; 7,03; 6,39; 4,12; 5,77; 4,28; 4,12; 4,23; 4,09; 4,32; 4,18; 4,13; 4,65; 4,81; 2,42; 2,56; 4,27; 4,27; 4,12; 4,27; 4,1; 4,38; 4,45; 4,53; 4,33; 4,42; 4,62; 4,64; 4,48; 4,22; 3,67; 3,29; 4,04; 3,27; 4,37; 4,21; 4,31; 6,02; 5,34; 5,23; 4,82; 4,98; 4,39; 4,66; 3,33; 4,72; 4,5; 4,18; 4,37; 4,56; 4,64; 4,88; 4,28; 4,03; 4,08; 4,34; 4,7; 4,66; 4,9; 5,29; 5,92; 5,98; 4,3; 5,3; 5,2; 5,5; 4,8; 4,8; 4,5; 4,84 (Handbook of Physical-Chemical Properties and Environmental Fate for Organic Chemicals, 2006)</td></tr></tbody></table>

### 3.2.1.2.2. Equilibre avec les MES

Afin de déterminer si les concentrations dissoutes semblent ou non en équilibre avec les particules dans les échantillons d'eau, les coefficients de partage des polluants ont été évalués pour les eaux de ruissellement de voirie brutes, ainsi que dans l'eau drainée au BFS et au VFS. Pour les polluants organiques, les coefficients de partage ont été normalisés par rapport à la fraction de carbone organique ($f_{oc}$) pour évaluer les valeurs de $K_{oc}$, qui sont comparées à la fourchette ($Q_{20}-Q_{80}$) des valeurs tirées de la littérature scientifique (Tableau 27). Pour les métaux, les coefficients de partage sont comparés aux valeurs minimales et maximales d'une série de coefficients de partage observés dans les eaux de ruissellement brutes dans les études antérieures (Tableau 28).
<table><caption>Tableau 28. Coefficients de partage d'éléments majeurs et d'éléments de traces métalliques observés au cours des études antérieures sur les eaux de ruissellement de voirie.</caption><thead><tr><th>Elément</th><th>log(K<sub>D</sub>)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Al</td><td>6,43-6,04 (Sansalone et al., 1996)<br>6,56-5,99-3,88-5,20-4,76 (Sansalone et Buchberger, 1997)</td></tr><tr><td>Fe</td><td>6,20-5,43 (Sansalone et al., 1996)<br>5,80-5,32-4,38-5,26-5,67 (Sansalone et Buchberger, 1997)<br>5,00 (Maniquiz-Redillas et Kim, 2014)</td></tr><tr><td>Pb</td><td>4,67-4,18 (Sansalone et al., 1996)<br>4,48-4,15-3,97-4,45-4,51 (Sansalone et Buchberger, 1997)<br>3,84 (Maniquiz-Redillas et Kim, 2014)</td></tr><tr><td>Cr</td><td>4,41; 3,89 (Sansalone et al., 1996)<br>3,43 (Maniquiz-Redillas et Kim, 2014)</td></tr><tr><td>Ni</td><td>3,48; 3,20 (Sansalone et al., 1996)</td></tr><tr><td>Zn</td><td>3,94-3,49 (Sansalone et al., 1996)<br>3,97-3,18-2,20-3,04-3,70 (Sansalone et Buchberger, 1997)<br>3,90 (Maniquiz-Redillas et Kim, 2014)</td></tr><tr><td>Cu</td><td>4,15-3,64 (Sansalone et al., 1996)<br>4,26-3,84-3,15-3,57-4,20 (Sansalone et Buchberger, 1997)<br>3,51 (Maniquiz-Redillas et Kim, 2014)</td></tr></tbody></table>

### 3.2.1.2.3. Lixiviation des ETM depuis les sédiments et le sol pollué

Afin d'examiner le potentiel de remobilisation des métaux traces, des essais de lixiviation en batch ont été effectués sur des sédiments routiers et des sols pollués. Les sédiments ont été prélevés à la surface de la route, tandis que le sol pollué a été prélevé à la surface de l'accotement filtrant à une distance de 30 cm de la route. Des échantillons ont été prélevés en janvier 2016, puis séchés, tamisés et homogénéisés avant d'être utilisés pour des expériences.

Comme pour les tests de sorption en batch, tous les tests de lixiviation ont été réalisés avec de l'eau minérale Evian diluée 1:4 avec de l'eau ultra-pure. 5 g de sédiment ou de sol ont été équilibrés avec 1 L d'eau pendant 24 h. Les teneurs initiales du sol et des sédiments ont été mesurées ainsi que les concentrations dans l'eau filtrée après équilibrage-le changement de concentration de l'eau a été supposé être dû à la désorption du sol ou du sédiment. Les teneurs initiales dans le sol, les concentrations dissoutes à l'équilibre et les coefficients de partage qui en résultent sont présentés en Tableau 29.

<table><caption>Tableau 29. Conditions et résultats d'essais de lixiviation par les sédiments et le sol pollué. $S_{initiale}$ est la teneur du sédiment ou du sol, $C_{D,eq}$ est la concentration dissoute en équilibre et $K_D$ est le coefficient de partage.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Sédiment</th><th colspan="2">Sol</th></tr><tr><th>Cu</th><th>Zn</th><th>Cu</th><th>Zn</th></tr></thead><tbody><tr><td>S<sub>initiale</sub> (mg/kg m.s.)</td><td>302</td><td>766</td><td>235</td><td>806</td></tr><tr><td>C<sub>D,eq</sub> (mg/L)</td><td>0,0124</td><td>0,0134</td><td>0,0071</td><td>0,0102</td></tr><tr><td>K<sub>D</sub> (L/kg m.s.)</td><td>24 190</td><td>56 940</td><td>32 958</td><td>78 823</td></tr></tbody></table>

### 3.2.1.2.4. Emissions par les matériaux de constructions

Afin d'examiner le potentiel de lixiviation de micropolluants organiques à partir des matériaux de construction de la noue filtrante (asphalte, drain agricole avec une tissue l'entourant et géomembrane), des essais de lixiviation en batch ont été effectués. Ces tests ont également été réalisés avec de l'eau minérale d'Evian diluée au 1:4 avec de l'eau ultra-pure.

Les échantillons de drain, de tissu et de géomembrane utilisés pour les essais de lixiviation n'avaient pas été utilisés avant les essais. En revanche, l'asphalte a été récupéré sur place un an après son installation. Les matériaux ont été mis en contact avec l'eau et agités constamment pendant 24 h avant d'être filtrés et analysés pour le BPA, les alkylphénols et les phtalates-les HAP ont également été analysés pour les essais avec l'asphalte et la géomembrane. Les concentrations ont été comparées à celles d'un batch de référence sans introduction de matière. Le filtrat a été analysé selon la même procédure que la phase dissoute des échantillons de terrain, sauf que le double du volume a été extrait pour l'analyse des HAP afin de réduire la LQ.
Les rapports liquide/solide pour les essais de lixiviation de la géomembrane, du drain et du tissu ont été choisis pour correspondre à un faible rapport pouvant être observé *in situ*, comme ce serait le cas pour une petite pluie (~2 mm). Comme le bassin versant drainé par le BFS (y compris sa propre surface et les pentes latérales) a une largeur d'environ 12 m, la pluie d'une surface d'environ 12 m² devrait être drainée par chaque mètre linéaire du BFS. En supposant un coefficient de ruissellement d'environ 0,8, on s'attend à ce qu'environ 20 L d'eau de ruissellement atteignent le BFS par mètre linéaire. Ainsi, 1 L d'eau serait en contact avec environ 5 cm de chaque matériau.

Par conséquent, 5 cm de drain et de tissu ont été mis en contact avec 1 L d'eau. On a supposé que l'eau serait principalement en contact avec la géomembrane au fond de la noue filtrante. Le fond étant de 50 cm de large, 500 cm² de géomembrane ont été mis en contact avec 2 L d'eau. Le drain et la géomembrane ont été coupés en morceaux (d'environ 2-3 cm² chacun) pour assurer le contact avec l'eau.

Comme l'asphalte a été recueilli sur place un an après son installation, il a été brisé en morceaux de la taille de petit pois avant d'être mis en contact avec de l'eau pour assurer que les surfaces vierges soient exposées. Avec cette surface modifiée, il n'existait pas de relation claire entre une quantité d'asphalte et l'eau. Le choix a été fait de mettre 200 g d'asphalte en contact avec 2 L d'eau.

### 3.2.2. Processus responsables de la performance dégradée vis-à-vis des particules en hiver 2017

#### 3.2.2.1. Description de la période de performance dégradée

La Figure 46 montre les concentrations de MES, de Zn et de BaP observées dans les échantillons du RR, du BFS et du VFS pendant le fonctionnement normal, comparativement à celles observées pendant la période de fonctionnement dégradée, soit entre le 9 janvier et le 1er mars 2017. En fonctionnement normal, les concentrations de ces polluants aux points BFS et VFS étaient beaucoup plus faibles et beaucoup moins variables que celles au RR. Pendant la période hivernale, les concentrations de ces polluants dans les drains BFS et VFS, bien que toujours plus faibles qu'au RR, étaient beaucoup plus élevées que celles mesurées pendant la période du comportement normal. Les concentrations à RR étaient également élevées pendant cette période, bien que la différence par rapport au fonctionnement normal n'ait pas été aussi marquée que celle observée aux sorties.

<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>Figure 46. Comparaison des concentrations observées pendant les périodes de performance normale (boîtes à moustaches) et la période de performance dégradée (étoiles bleus) pour (a) matières en suspension (MES), (b) Zn total, (c) benzo(a)pyrène total (BaP) dans les eaux de ruissellement de voirie brutes (RR), dans le drain de la noue filtrante (BFS et dans le drain de l'accotement filtrant (VFS).</figcaption></figure>
Cette période a été particulièrement froide (13, 19 et 5 jours avec des températures minimales inférieurs à 0°C en décembre, janvier et février), et du sel de déglacage a souvent été appliqué sur la surface de la route. La période a également été plutôt sèche, avec seulement 24, 29 et 34 mm de précipitations accumulées en décembre, janvier et février contre 50, 52 et 47 mm en moyenne (Météo-Paris, 2016), le tout sous forme de pluie plutôt que de neige. Cependant, malgré de faibles précipitations, l'humidité du substrat filtrant pendant cette période est restée proche de la capacité au champ, probablement en raison de la faible évapotranspiration pendant les courtes journées d'hiver. Par conséquent, les concentrations plus élevées de MES observées en sortie des ouvrages au cours de cette période ne peuvent s'expliquer par une réduction du volume d'eau, qui aurait mené à une concentration des polluants.

### 3.2.2.2. Origine des particules en sortie d'ouvrage

Comme les MES sont un mélange de particules d'origines et de caractéristiques différentes, des concentrations élevées de MES dans les drains du système pourraient être causées soit par l'érosion des fines particules provenant du substrat filtrant, soit par une filtration inefficace des particules d'origine routière. Comprendre les sources des MES en sortie d'ouvrage est une première étape importante pour comprendre les processus responsables de la dégradation des performances. Les changements dans les proportions relatives des particules provenant de différentes sources peuvent être observés sous forme d'évolutions dans sa composition élémentaire. Si l'érosion des particules fines du substrat filtrant est responsable des concentrations élevées de MES à la sortie pendant la période de performance dégradée, la composition élémentaire des MES à la sortie pendant cette période devrait se rapprocher de la qualité de cette partie du sol comparativement à la période normale. Inversement, une filtration médiocre se traduirait par une qualité des MES en sortie plus proche de celle des MES de RR.

Pendant la période de performance normale, les teneurs normalisées à l'Al à la sortie du BFS se situent entre celles du RR et celles du substrat filtrant pour la plupart des éléments (

Figure 48a), ce qui indique que les MES en sortie sont une combinaison de particules d'origine routière et de particules fines érodées du sol. Deux exceptions à cette règle sont le Ca et le Sr, pour lesquels les concentrations diminuent malgré des concentrations plus élevées dans le sol que dans les particules RR. Comme mentionné précédemment, les particules les plus grosses du substrat filtrant sont principalement composées de CaCO₃-ce sable calcaire provient de la carrière de Boulonnais dans le nord de la France, où le Sr s'est révélé être l'élément trace le plus abondant, présent à des teneurs comprises entre 0110 et 0,64 mg/g m.s. (Debrabant, 1970). Par conséquent, cette observation ne contredit pas l'hypothèse selon laquelle les particules en sortie sont un mélange de particules d'origine routière et de particules de sol, mais indique que ces deux types sont plus présents dans les particules de sable moins mobiles que dans la fraction plus fine du sol.

> Au point VFS, pendant la période de performance normale, les teneurs d'éléments traces normalisées à l'Al des particules sont plus proches de celles des particules RR, alors que tous les rapports des éléments majeurs ne se situent pas entre ceux des particules RR et du sol, indiquant que les particules du sol constituent une proportion plus faible des MES en sortie (

Figure 48c) qu'au point BFS. L'augmentation de certaines teneurs d'éléments traces normalisés à l'Al dans les particules en sortie par rapport à celles du RR peut être due à la différenciation de taille dans la filtration-en effet, les éléments traces sont généralement considérés comme étant associés de préférence à des particules plus petites (Kayhanian et al., 2012), qui peuvent être retenues moins efficacement dans le filtre. Une érosion moindre des particules de sol provenant de l'accotement filtrant (plus ancien que la noue filtrante pour lequel le substrat filtrant n'était pas encore stabilisé) peut également expliquer les concentrations légèrement inférieures de MES au point VFS.

> Pendant la période hivernale, la qualité des particules en sortie semble se rapprocher de celle au RR dans les deux systèmes (

Figure 48 b et

Figure 48 d). Cela indique que les particules d'origine routière constituent une proportion plus élevée des particules en sortie pendant cette période et qu'une mauvaise filtration, plutôt que l'érosion des particules fines du substrat, est responsable de la concentration élevée en MES à la sortie pendant cette période.
### 3.2.2.1. Écoulements préférentiels

Une explication possible d'une mauvaise filtration pendant cette période est la fissuration du substrat filtrant, ce qui entraîne la formation d'écoulements préférentiels. En effet, des fissures étaient visibles à la surface de la noue filtrante pendant cette période (Figure 47). Les temps de réponse dans le BFS pour cette période hivernale (11-115 minutes) ont été légèrement plus courts que ceux d'autres événements ayant une teneur initiale en eau similaire (31-280 minutes), ce qui indique peut-être que certains débits préférentiels ont pu se produire, surtout pendant l'événement de janvier correspondant aux 11 minutes du temps de réponse (Tableau 30). Comme le sol était très humide pendant cette période, la fissuration du substrat ne semble pas être due au rétrécissement du sol sec-elle pourrait plutôt être due à l'expansion de l'eau lorsqu'elle gèle. D'autre part, les temps de réponse dans le VFS ont été particulièrement longs (95 à 708 minutes) par rapport à des événements ayant des teneurs initiales en eau similaires (41 à 96 minutes), ce qui ne soutient pas l'hypothèse des débits préférentiels.

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>Figure 47. Fissures dans le substrat filtrant de la noue filtrante pendant la période de fonctionnement dégradé.</figcaption></figure>

Les débits préférentiels étaient plus évidents dans les deux systèmes pour l'événement du 27 juin 2017, un événement estival après une longue période de sécheresse où le substrat filtrant semble être fissuré dans les deux systèmes, ce qui a entraîné un temps de réponse très court (Tableau 30) et un court temps de séjour (Tableau 31). Bien que les concentrations de particules pour cet événement aient été légèrement plus élevées que pour les autres événements estivaux, la performance n'a pas été dégradée dans la même mesure que durant la période hivernale. Par conséquent, bien que les débits préférentiels puissent contribuer à une mauvaise filtration dans les BFS à l'hiver 2017, ils ne semblent pas être l'explication complète.
<figure><img src="image_53.png" /></figure>

Figure 48. Rapport entre les teneurs des particules normalisées à l'aluminium en sortie et celles des particules dans les eaux de ruissellement (RR) pour (a) la noue filtrante (BFS) en fonctionnement normal, (b) la BFS en période de fonctionnement dégradé en hiver 2017, (c) l'accotement filtrant (VFS) en fonctionnement normal, et (d) le VFS en période de fonctionnement dégradé en hiver 2017. Les barres représentent le rapport médian pour chaque période, tandis que les barres d'erreur représentent les rapports $Q_{20}$ et $Q_{80}$ pendant le fonctionnement normal et les valeurs minimale et maximale pendant le fonctionnement dégradée-la ligne pointillée représente l'équivalence avec les valeurs RR. Les étoiles roses représentent les rapports $Q_{20}$ et $Q_{80}$ des teneurs du sol normalisées à l'aluminium dans chaque dispositif par rapport aux teneurs médianes de particules d'aluminium normalisées dans le RR pour chaque point et période.
<table><caption>Tableau 30. Temps de réponse de l'accotement filtrant (VFS) et de la noue filtrante (BFS) pour tous les événements échantillonnés. ¹L'ouvrage n'était pas encore été construit, ²Aucune donnée de débit disponible en raison d'un problème technique, ³Les capteurs de teneur en eau n'étaient pas encore en place. Les événements durant la période de performance dégradée sont indiqués en italique gras.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Date</th><th colspan="2">Temps de réponse (minutes)</th><th colspan="2">Teneur en eau initiale (%)</th></tr><tr><th>VFS</th><th>BFS</th><th>VFS</th><th>BFS</th></tr></thead><tbody><tr><td>7 février 2016</td><td>66</td><td>-1</td><td>22</td><td>-3</td></tr><tr><td>8-9 février 2016</td><td>91</td><td>-1</td><td>23</td><td>-3</td></tr><tr><td>9 mars 2016</td><td>96</td><td>-1</td><td>22</td><td>-3</td></tr><tr><td>9 mai 2016</td><td>202</td><td>204</td><td>11</td><td>-3</td></tr><tr><td>10 mai 2016</td><td>57</td><td>104</td><td>16</td><td>-3</td></tr><tr><td>18 mai 2016</td><td>80</td><td>151</td><td>15</td><td>-3</td></tr><tr><td>30 mai 2016</td><td>-2</td><td>148</td><td>23</td><td>-3</td></tr><tr><td>14 juin 2016</td><td>-2</td><td>286</td><td>19</td><td>-3</td></tr><tr><td>24 octobre 2016</td><td>-2</td><td>123</td><td>17</td><td>-3</td></tr><tr><td>9 novembre 2016</td><td>-2</td><td>280</td><td>20</td><td>19</td></tr><tr><td><strong>9 janvier 2017</strong></td><td><strong>708</strong></td><td><strong>11</strong></td><td><strong>23</strong></td><td><strong>22</strong></td></tr><tr><td><strong>27 février 2017</strong></td><td><strong>117</strong></td><td><strong>115</strong></td><td><strong>19</strong></td><td><strong>19</strong></td></tr><tr><td><strong>1er mars 2017</strong></td><td><strong>95</strong></td><td><strong>61</strong></td><td><strong>21</strong></td><td><strong>20</strong></td></tr><tr><td>30 avril 2017</td><td>41</td><td>43</td><td>9</td><td>18</td></tr><tr><td>6 juin 2017</td><td>71</td><td>87</td><td>9</td><td>15</td></tr><tr><td>27 juin 2017</td><td>6</td><td>&lt; 6</td><td>8</td><td>13</td></tr><tr><td>28 juin 2017</td><td>41</td><td>83</td><td>18</td><td>21</td></tr><tr><td>24 juillet 2017</td><td>132</td><td>148</td><td>12</td><td>20</td></tr><tr><td>25 juillet 2017</td><td>30</td><td>31</td><td>16</td><td>22</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 31. Temps de séjour dans la noue filtrante pour chaque événement pluvieux échantillonné.</caption><thead><tr><th>Date</th><th>Temps de séjour (h)</th></tr></thead><tbody><tr><td>7 février 2016</td><td>-</td></tr><tr><td>8-9 février 2016</td><td>-</td></tr><tr><td>9 mars 2016</td><td>-</td></tr><tr><td>9 mai 2016</td><td>42,4</td></tr><tr><td>10 mai 2016</td><td>41,6</td></tr><tr><td>18 mai 2016</td><td>37,2</td></tr><tr><td>30 mai 2016</td><td>36,2</td></tr><tr><td>14 juin 2016</td><td>49,5</td></tr><tr><td>24 octobre 2016</td><td>36,1</td></tr><tr><td>9 novembre 2016</td><td>39,2</td></tr><tr><td><strong>9 janvier 2017</strong></td><td>20,4</td></tr><tr><td><strong>27 février 2017</strong></td><td>57,5</td></tr><tr><td><strong>1er mars 2017</strong></td><td>19,4</td></tr><tr><td>30 avril 2017</td><td>11,6</td></tr><tr><td>6 juin 2017</td><td>15,1</td></tr><tr><td>27 juin 2017</td><td>1,9</td></tr><tr><td>28 juin 2017</td><td>23,5</td></tr><tr><td>24 juillet 2017</td><td>22,1</td></tr><tr><td>25 juillet 2017</td><td>72,4</td></tr></tbody></table>

### 3.2.2.2. Granulométrie des MES

Un autre facteur qui peut avoir une influence sur l'efficacité de filtration est la granulométrie des particules dans le ruissellement brut (au point RR). La granulométrie a été évaluée pour 5 événements au RR, y compris deux échantillons de la période hivernale et trois échantillons de la fin du printemps 2017, une période de performance normale (Figure 49). Pendant la période hivernale, la proportion volumétrique de colloïdes (particules < 10 µm) parmi les MES RR est élevée (49-70 %) par rapport aux autres périodes (7-16 %).
<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>Figure 49. Granulométrie (par volume) des matières en suspension dans le ruissellement brut.</figcaption></figure>

La granulométrie des particules était également mesurée pour deux événements hivernaux et un événement printanier à VFS et à BFS. Ces analyses montrent que la grande majorité des MES sortant des systèmes était associée à des particules de plus petite taille. Dans le BFS, des abattements de concentration plus faibles ont été observés pour l'événement de janvier 2017 par comparaison aux deux autres événements pour toutes les tailles de particules (47 % contre 87 et 94 % dans le cas des particules > 10 µm), mais surtout pour les particules colloïdales pour lesquelles aucune réduction n'a été observée (-5 %, contre 61 et 72 % pour les événements du printemps) (Tableau 32). Ceci confirme l'hypothèse de flux préférentiels pour cet événement.

<table><caption>Tableau 32. Abattement des MES (%) en fonction de la taille de particule et de l'événement pour l'accotement filtrant (VFS) et la noue filtrante (BFS).</caption><thead><tr><th rowspan="2">Date</th><th colspan="2">Diamètre &lt; 10 µm</th><th colspan="2">Diamètre &gt; 10 µm</th></tr><tr><th>VFS</th><th>BFS</th><th>VFS</th><th>BFS</th></tr></thead><tbody><tr><td>9 janvier 2017</td><td>77</td><td>-5</td><td>93</td><td>47</td></tr><tr><td>1er mars 2017</td><td>79</td><td>61</td><td>94</td><td>94</td></tr><tr><td>30 avril 2017</td><td>95</td><td>72</td><td>93</td><td>87</td></tr></tbody></table>

La taille réduite des particules de MES au RR semble être un facteur majeur qui conduit à une mauvaise filtration durant la période hivernale. Les particules colloïdales sont plus petites que les pores dans lesquels l'eau gravitaire s'écoule le plus souvent, et on pense généralement qu'elles sont retenues principalement par les processus d'attachement plutôt que d'exclusion (Yao et al., 1971). La différence entre les processus de filtration peut expliquer les différences de performance observées.

Bien que des particules de MES plus petites en hiver aient déjà été signalées pour le ruissellement des routes (Hilliges et al., 2017-Monrabal-Martinez et al., 2016), les mécanismes par lesquels elles apparaissent ne sont pas clairs. Une hypothèse est que les particules formées lors du gel sont différentes de celles qui se forment à d'autres périodes de l'année. Par exemple, les pneus d'hiver cloutés ont été associés à une production jusqu'à 100 fois plus importante de particules < 10 µm que les pneus d'été (Sjödin et al., 2010). Cependant, ces pneus ne sont pas couramment utilisés en région parisienne où les températures de gel sont rares. De plus, comme la composition chimique des particules de ruissellement des routes ne diffère pas de façon significative entre les deux périodes (Figure 50), l'équilibre entre les différentes sources de particules semble être relativement constant. Une autre hypothèse est que les mêmes types de particules se forment, mais que leur agglomération est modifiée par la présence de sel de déglacage (NaCl).
<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>**Figure 50.** Teneurs des particules dans le ruissellement brut pendant fonctionnement normal (hors hiver 2017) et pendant la période en fonctionnement dégradé (hiver 2017). Les points représentent les teneurs médianes, alors que les barres d'erreur représentent les teneurs Q20 et Q80 pendant la période de performance normale et les teneurs minimales et maximales pour la période de performance dégradée.</figcaption></figure>

### 3.2.2.3. Effets de sel de déglacage

Le sel de déglacage a déjà été associé à des concentrations élevées de particules en sortie d'ouvrages de gestion à la source des eaux pluviales lors d'études sur le terrain (Winston et al., 2016) et en colonne (McManus et Davis, 2017b). En effet, le sel peut affecter le transport des particules en interagissant avec des colloïdes dans le RR ou dans le sol. Selon la théorie de la double couche diffuse, les cations forment une couche autour des particules colloïdales chargées négativement-cette double couche crée une force répulsive entre les particules. Au fur et à mesure que cette couche se comprime, la force répulsive diminue. Jusqu'à la concentration critique de coagulation (CCC), l'ajout d'un électrolyte disperse les colloïdes-au-delà de ce point, il conduit à leur floculation car des concentrations plus élevées en solution compriment la double couche (Shainberg et Letey, 1984). La CCC, qui est exprimée en charge ionique, augmente avec la proportion de sodium parmi les ions en solution ou le SAR (Goldberg, 1991-Shainberg et Letey, 1984). Par conséquent, bien que l'ajout de sel de déglacage augmente la charge ionique dans le RR, s'il modifie suffisamment le SAR pour que le CCC dépasse cette charge ionique, il pourrait disperser les MES colloïdales dans le ruissellement ou les argiles dans le substrat filtrant-ce dernier processus pourrait entraîner le colmatage du substrat filtrant ou l'érosion des particules (Shainberg et Letey, 1984).

La comparaison des SAR et des conductivités électriques (CE) observés avec les gammes associées à un risque de dispersion des argiles dans les sols agricoles montre qu'il y a un risque de dispersion des colloïdes dans le RR tout au long de la période d'étude. La période de janvier à mars ne semble pas être une période de risque particulièrement élevé de dispersion des colloïdes-au contraire, le risque le plus élevé survient au printemps, lorsque la CE est particulièrement faible. Par conséquent, ce critère ne soutient pas l'hypothèse selon laquelle les colloïdes des MES sont dispersés dans le RR pendant cette période plus que les autres.

L'eau recueillie dans les drains VFS et BFS présente également un risque léger à modéré de dispersion des colloïdes. Encore une fois, la période de janvier à mars n'est pas associée à un risque particulièrement élevé-en fait, dans les deux systèmes, malgré des valeurs SAR élevées, aucun problème de dispersion des colloïdes n'est prévu pour l'événement de janvier en raison des valeurs CE
très élevées. Cela corrobore également l'hypothèse selon laquelle les concentrations élevées de particules à la sortie pendant cette période sont dues à une mauvaise filtration plutôt qu'à l'érosion des substrats.

En général, la dispersion des argiles dans le sol n'est pas attendue lors de l'arrivée d'eau avec une concentration élevée de NaCl en raison d'une CE élevée associée. La dispersion d'argiles est plutôt attendue lorsque de l'eau non saline arrive dans un système pédologique où le Na est devenu le cation basique dominant, ce qui entraîne des conditions avec une CE faible et un SAR fort (Shainberg et Letey, 1984). Dans la présente étude, la dispersion d'argiles dans le substrat filtrant ne semble pas être un problème majeur pour les événements suivant la période d'application du sel. Le SAR dans l'eau en sortie diminue graduellement avec la conductivité électrique-un risque grave de dispersion des colloïdes n'a été observé que pour un seul événement avec une conductivité électrique particulièrement faible en juin, lorsque les niveaux de SAR étaient faibles. La résilience apparente de ce substrat filtrant au sel de déglacage peut être due au fait qu'il contient de grandes quantités de CaCO₃, qui tend à se dissoudre légèrement pendant la filtration des eaux de ruissellement (les concentrations de Ca dissous étaient systématiquement supérieures à celles du RR dans les deux systèmes), abaissant ainsi le SAR et augmentant la CE de l'eau, réduisant le risque de dispersion colloïdale dans le sol. Cependant, seuls quelques événements ont été échantillonnés au cours de chaque période-il est donc impossible de conclure que ce comportement ne se produit jamais. De plus, les systèmes étudiés sont relativement nouveaux (< 5 ans)-plus ils vieillissent, plus les problèmes peuvent surgir.

Il convient également de noter que les critères utilisés pour associer les paires de SAR et CE à un risque de dispersion des colloïdes ont été établis pour les sols des régions arides (Shainberg et Letey, 1984). Comme les CCC dépendent également du type de particules, elles peuvent ne pas être entièrement applicables au système actuel, en particulier aux cas des particules d'origine routières, qui peuvent être très différentes des particules du sol. Bien que cela dépasse la portée de la présente étude, une caractérisation spécifique de la CCC pour les particules d'origine routière à différents SAR et à différentes pH serait utile pour mieux comprendre les effets possibles du sel de déglacage sur l'agglomération des MES.
<table><caption>Tableau 33. Risque de dispersion des colloïdes dans le ruissellement brut (RR), l'eau drainée de l'accotement filtrant (VFS) et l'eau drainée de la noue filtrante (BFS) selon les recommandations pour la qualité des eaux d'irrigation (Shainberg et Letey, 1984). Les événements de la période de filtration dégradée sont indiqués en gras.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">RR</th><th colspan="3">VFS</th><th colspan="3">BFS</th></tr><tr><th>SAR</th><th>CE (dS/m)</th><th>Risque de dispersion des colloïdes¹</th><th>SAR</th><th>CE (dS/m)</th><th>Risque de dispersion des colloïdes¹</th><th>SAR</th><th>CE (dS/m)</th><th>Risque de dispersion des colloïdes¹</th></tr></thead><tbody><tr><td>7 février 2016</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>7,9</td><td>0,96</td><td>Faible à modéré</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>8-9 février 2016</td><td>2,9</td><td>0,29</td><td>Faible à modéré</td><td>5,6</td><td>0,67</td><td>Faible à modéré</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>9 mars 2016</td><td>18,5</td><td>1,84</td><td>Faible à modéré</td><td>11,8</td><td>2,62</td><td>Aucun</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>9 mai 2016</td><td>1,3</td><td>0,20</td><td>Faible à modéré</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>10 mai 2016</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>1,6</td><td>0,46</td><td>Faible à modéré</td><td>1,1</td><td>0,47</td><td>Faible à modéré</td></tr><tr><td>18 mai 2016</td><td>0,9</td><td>0,15</td><td>Elevé</td><td>1,2</td><td>0,34</td><td>Faible à modéré</td><td>0,8</td><td>0,37</td><td>Faible à modéré</td></tr><tr><td>30 mai 2016</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>0,3</td><td>0,24</td><td>Faible à modéré</td><td>0,4</td><td>0,25</td><td>Faible à modéré</td></tr><tr><td>14 juin 2016</td><td>1,0</td><td>0,16</td><td>Elevé</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>0,6</td><td>0,37</td><td>-</td></tr><tr><td>24 octobre 2016</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>0,5</td><td>0,30</td><td>Faible à modéré</td><td>0,4</td><td>0,37</td><td>Faible à modéré</td></tr><tr><td>9 novembre 2016</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>0,5</td><td>0,33</td><td>Faible à modéré</td><td>0,4</td><td>0,36</td><td>Faible à modéré</td></tr><tr><td><strong>9 janvier 2017</strong></td><td><strong>22,5</strong></td><td><strong>1,95</strong></td><td><strong>Faible à modéré</strong></td><td><strong>30,1</strong></td><td><strong>6,59</strong></td><td><strong>Aucun</strong></td><td><strong>16,7</strong></td><td><strong>5,37</strong></td><td><strong>Aucun</strong></td></tr><tr><td><strong>27 février 2017</strong></td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td><strong>16,8</strong></td><td><strong>2,50</strong></td><td><strong>Faible à modéré</strong></td><td><strong>10,5</strong></td><td><strong>2,63</strong></td><td><strong>Faible à modéré</strong></td></tr><tr><td><strong>1er mars 2017</strong></td><td><strong>5,3</strong></td><td><strong>0,53</strong></td><td><strong>Faible à modéré</strong></td><td><strong>12,9</strong></td><td><strong>1,37</strong></td><td><strong>Faible à modéré</strong></td><td><strong>7,7</strong></td><td><strong>1,25</strong></td><td><strong>Faible à modéré</strong></td></tr><tr><td>30 avril 2017</td><td>2,3</td><td>0,30</td><td>Faible à modéré</td><td>3,8</td><td>0,61</td><td>Faible à modéré</td><td>3,8</td><td>0,67</td><td>Faible à modéré</td></tr><tr><td>6 juin 2017</td><td>2,3</td><td>0,20</td><td>Faible à modéré</td><td>2,2</td><td>0,40</td><td>Faible à modéré</td><td>2,5</td><td>0,50</td><td>Faible à modéré</td></tr><tr><td>27 juin 2017</td><td>0,5</td><td>0,09</td><td>Elevé</td><td>1,1</td><td>0,19</td><td>Elevé</td><td>1,9</td><td>0,30</td><td>Faible à modéré</td></tr><tr><td>28 juin 2017</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>24 juillet 2017</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>25 juillet 2017</td><td>1,7</td><td>0,27</td><td>Faible à modéré</td><td>0,8</td><td>0,44</td><td>Faible à modéré</td><td>1,6</td><td>0,61</td><td>Faible à modéré</td></tr></tbody></table>
### 3.2.3. Processus en lien avec les polluants dissous

Comme nous l'avons mentionné précédemment, les abattements de concentration pour la phase dissoute des polluants étaient généralement plus limités que ceux observés pour la phase particulaire. En outre, des tendances opposées ont été observées pour les métaux traces et les micropolluants organiques. Pour les métaux traces, la nouvelle noue filtrante (BFS) avait tendance à avoir de meilleurs abattements que le plus ancien accotement filtrant (VFS), pour lequel les concentrations dissoutes en sortie dépassaient fréquemment celles du RR (jusqu'à 205 et 94 % pour Cu et Zn, respectivement). Dans une moindre mesure, les concentrations de BFS de ces éléments ont aussi parfois excédé celles au RR (jusqu'à 7 et 73 %, respectivement). En effet, pour plusieurs micropolluants organiques, dont le DBP, le DEHP, le Pyr et le Fluo, la première phase de fonctionnement du BFS a été une période critique, durant laquelle les concentrations dissoutes en sortie ont parfois dépassé celles du RR de plusieurs centaines de pourcent (Flanagan et al., 2018).

Il est à noter que les augmentations des concentrations mesurées dans l'eau drainée des ouvrages de gestion à la source peuvent parfois s'expliquer par la concentration de l'eau interstitielle entre les épisodes pluvieux due à l'évapotranspiration. Cela peut être un facteur dans les deux biofiltres, surtout lorsque la durée de temps sec entre les événements est longue. Toutefois, des augmentations des concentrations dissoutes de micropolluants organiques et de métaux traces ont été observées lors d'événements avec de durées de temps sec courtes (< 2 jours) et une humidité initiale du sol près de la capacité du champ, indiquant que d'autres processus sont également importants pour ce phénomène. De plus, l'effet de l'évapotranspiration sur les concentrations en sortie est limité par la quantité d'eau perdue par évapotranspiration entre les épisodes de pluie. Les capteurs d'humidité du sol ont montré que le volume d'eau le plus élevé perdu par évapotranspiration entre les pluies était de 12 % du volume du filtre dans les deux systèmes, soit l'équivalent de 2,3 mm de pluie sur le bassin versant du BFS et de 2,6 mm de pluie sur celui du VFS. Ainsi, les changements de volume d'eau ne sont pas suffisants pour expliquer des augmentations de concentration aussi importantes que celles parfois observées pour les métaux traces dans l'accotement filtrant ou pour les micropolluants organiques dissous dans la noue filtrante au début de l'étude.

#### 3.2.3.1. Équilibre avec le sol

On s'attend à ce que la sorption aux particules du sol soit un important processus de rétention des polluants dissous dans les biofiltres des eaux pluviales (LeFevre et al., 2014). Les modèles de transport réactif des polluants dans le sol représentent souvent la sorption comme un processus instantané, dans lequel il existe un équilibre entre les concentrations dans le sol et les concentrations dissoutes selon un coefficient de partage ($K_D$), et/ou comme un processus cinétique (Randelovic et al., 2016-Simunek et van Genuchten, 2006). Les concentrations dissoutes attendues à l'équilibre avec le substrat filtrant de la noue filtrante sont comparées à celles observées dans l'eau drainée au BFS à la Figure 51.

A l'exception de l'événement du 27 juin 2017, pour lequel la fissuration du substrat filtrant après une longue durée de temps sec a entraîné un temps de séjour exceptionnellement court de 1,9 h, les temps de séjour dans la noue filtrante variaient de 12 à 72 heures (Tableau 31). Selon les essais de sorption en batch effectués pour le Cu, le Zn, le BPA, l'OP et le NP avec un échantillon neuf du substrat de la noue filtrante, cette durée devrait être suffisante pour que l'eau infiltrante atteigne l'équilibre avec le sol. Cependant, on constate que tous les polluants en phase dissoute ne semblent pas être en équilibre avec le sol.

En effet, les concentrations dissoutes de Zn sont de l'ordre de grandeur attendu, mais plus variables que prévu à l'équilibre avec le sol, alors que celles de Cu sont également très variables et plus élevées que prévu. Bien que les concentrations dissoutes de certains micropolluants organiques (DEHP, NP, Fluo) soient compatibles avec celles prévues, d'autres (DBP, OP, BPA, Pyr et Phen) ont tendance à être plus faibles que prévu en équilibre avec le sol.
<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>**Figure 51.** Concentrations dissoutes estimées en sortie de la noue filtrante (BFS) en supposant un équilibre avec le sol (en utilisant les valeurs K<sub>OC</sub> de la littérature scientifique et les valeurs K<sub>D</sub> issues des essais en batch) comparées aux concentrations dissoutes mesurées expérimentalement.</figcaption></figure>

### 3.2.3.2. Processus en lien avec les ETM dissous

Outre l'effet d'évapotranspiration dont il a été question précédemment, l'augmentation des concentrations à la sortie du système pourrait s'expliquer par la lixiviation de métaux traces provenant des substrats filtrants contaminés ou de sédiments accumulés dans la noue filtrante. En effet, les essais de lixiviation en batch ont montré que le sol et les sédiments contaminés étaient sensibles au lessivage de Cu et de Zn (Tableau 29). Cependant, il a déjà été démontré que les éléments traces et les sédiments s'accumulent près de la surface de ce système (Tedoldi et al., 2018). Ainsi, les métaux traces lessivés auraient amplement la possibilité de se résorber sur le substrat filtrant après la lixiviation, en particulier dans la noue filtrante, qui a une profondeur de 50 cm, plutôt que 15 cm dans l'accotement filtrant.

Les particules de MES (qui sont un mélange de particules d'origine routière et de sol érodé) ayant une teneur non négligeable en Cu (180-528 et 377-727 mg/kg m.s. respectivement aux points BFS et VFS) et en Zn (471-1 957 et 761-1 925 mg/kg m.s., respectivement) sont présentes dans les eaux drainées. Si ces particules se rééquilibrent avec l'eau drainée après sa filtration (dans la bouteille recueillant l'eau drainée), elles peuvent également être des sources de métaux traces dissous dans les eaux collectées en sortie. Cette hypothèse est soutenue par le partage relativement constant des métaux traces (solides/liquides) entre les eaux en entrée et en sortie (Figure 52)-les valeurs de K<sub>D</sub> observées sont proches des valeurs calculées à partir des essais de désorption des sédiments routiers et des sols contaminés. Toutefois, cette source est limitée par les faibles concentrations de MES en sortie d'ouvrages (de 3 à 50 mg/L, à l'exclusion des événements de la période de dégradation du rendement des MES)-il est donc peu probable que cette seule hypothèse explique entièrement les concentrations dissoutes observées aux points de sortie.
<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>**Figure 52 :** Coefficients de partage pour les éléments majeurs et les éléments traces métalliques dans les eaux de ruissellement (RR), les eaux drainées de la noue filtrante (BFS) et les eaux drainées de l'accotement filtrant (VFS), comparés aux valeurs de la littérature scientifique et aux coefficients de partage mesurés dans des essais en batch.</figcaption></figure>

Le transport des métaux dissous peut également être facilité par leur association avec du carbone organique ou des colloïdes minéraux dont la taille des particules est inférieure à 0,45 µm (diamètre des pores des filtres utilisés pour séparer les fractions dissoutes et particulaires avant analyse), ce qui peut se produire lors du ruissellement ou être mobilisé lors du filtrage. Pour le Cu, cette hypothèse est soutenue par la corrélation significative (P < 0,01) des concentrations dissoutes avec le carbone organique dissous (COD) dans le RR et aux sorties VFS et BFS (Figure 53a)-cette corrélation est moins manifeste pour le Zn (Figure 53b). De plus, le COD semble également influer sur le coefficient de partage des deux métaux (Figure 53c-d), avec une forte diminution du K<sub>D</sub> observée lorsque le COD augmente. Le COD peut varier d'une saison à l'autre tant dans les eaux RR que dans les eaux en sortie, les concentrations étant plus élevées par temps plus chaud en raison d'une activité biologique accrue. De plus, les concentrations de COD sont presque toujours plus élevées en sortie d'ouvrage que dans le RR, probablement en raison de la dégradation de la matière organique dans le biofiltre, un effet qui peut augmenter avec le vieillissement de l'ouvrage en raison de l'accumulation de matière organique. Une augmentation du COD due à l'une ou l'autre de ces causes peut entraîner une mobilité accrue des métaux dissous (Figure 54).
<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>Figure 53. Corrélations entre (a) les concentrations de cuivre dissous ($C_{D,CU}$) et de carbone organique dissous ($C_{D,OC}$), (b) les concentrations de zinc dissous ($C_{D,Zn}$) et de COD ($C_{D,OC}$), (c) les coefficients de partage du cuivre ($K_{D,CU}$) et les concentrations de COD ($C_{DOC}$) et (d) les coefficients de partage du zinc ($K_{D,Zn}$) et les concentrations de COD ($C_{DOC}$) dans le ruissellement brut (RR), les eaux drainées de la noue filtrante (BFS) et les eaux drainées de l'accotement filtrant (VFS).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>Figure 54. Evolution temporelle des concentrations de carbone organique dissous (COD) dans le ruissellement brut (RR), le drain de la noue filtrante (BFS) et le drain de l'accotement filtrant (VFS).</figcaption></figure>
### 3.2.3.3. Processus en lien avec les micropollutants organiques dissous

Comme nous l'avons mentionné précédemment, les concentrations de contaminants organiques dissous observées étaient soit compatibles avec les valeurs prévues à l'équilibre avec le sol du BFS, soit inférieures à ces valeurs. Cependant, l'abattement des concentrations dissoutes de ces polluants était médiocre-parmi les polluants présentés ici, seuls le Phen et l'OP ont été éliminés de façon significative (Flanagan et al., 2018).

La faible efficacité de la noue filtrante par rapport aux micropolluants organiques dissous peut s'expliquer par les teneurs élevées de ces polluants dans son média filtrant. Dans le cas des HAP, cela semble être dû à une contamination du substrat filtrant initial (0,146 µg/g m.s. pour Pyr, 0,168 µg/g m.s. pour Fluo et 0,072 µg/g m.s. pour Phen). Ces teneurs étant typiques des sols franciliens (Gaspéri et al., 2016), il est probable que la contamination provienne de la terre végétale utilisée pour la production du substrat filtrant. D'autre part, la contamination du substrat filtrant par le DBP, le DEHP, le NP, l'OP et le BPA semble s'être produite principalement après son installation. En fait, une étude du bilan de masse dans la noue filtrante, présentée dans la section suivante, a démontré une accumulation de DEHP, OP, NP et BPA dans le filtre qui a largement dépassé la masse de ces polluants interceptés lors du ruissellement au cours de la première année de fonctionnement (Flanagan, 2018). La même étude a montré que la masse de Pyr et de Phen n'a pas changé de façon significative au cours de la période étudiée-les bilans de masse n'ont pas été évalués pour Fluo et DBP.

Comme les phtalates, les alkylphénols et le BPA sont des additifs courants dans de nombreux matériaux synthétiques, on a soupçonné des émissions polluantes provenant des matériaux utilisés dans la construction de la noue filtrante, notamment une géomembrane, un drain agricole avec un tissu filtrant et de l'asphalte. En effet, les essais de lixiviation en batch de tous ces matériaux ont révélé des concentrations importantes de DEHP, de DBP, de NP, d'OP et de BPA (Tableau 34). Le lessivage des micropolluants organiques provenant de ces sources explique à la fois les concentrations élevées dans les drains au début de l'exploitation du BFS et la contamination du sol, car certains des contaminants lessivés ont été absorbés par le substrat filtrant. Bien que la sorption de ces polluants dans le substrat filtrant limite leur exportation dans les eaux drainées et, par conséquent, le risque de contamination des milieux aquatiques récepteurs, il en résulte également une performance inférieure du système au fil du temps puisque le substrat filtrant est maintenant essentiellement saturé de plusieurs de ces polluants.

<table><caption>Tableau 34. Émissions de micropolluants organiques provenant des matériaux utilisés dans la construction de la noue filtrante. Concentration en ng/L, entre parenthèses : rapport à la concentration médiane dissoute en RR.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Phen</th><th colspan="2">8 (0,36)</th><th rowspan="2">Drain</th><th rowspan="2">Tissue du drain</th></tr><tr><th>&lt; 5,3 (&lt; 0,23)</th><th>Asphalte</th><th>Géomembrane</th></tr></thead><tbody><tr><td>DEHP</td><td>12 250 (3,6)</td><td></td><td>0 (0)</td><td>147 (0,043)</td></tr><tr><td>DBP</td><td>30 080 (37)</td><td></td><td>0 (0)</td><td>2 057 (2,55)</td></tr><tr><td>NP</td><td>67 (0,17)</td><td>2 228 (5,77)</td><td>151 (0,39)</td><td>3 609 (9,35)</td></tr><tr><td>OP</td><td>&lt; 7 (&lt; 0,056)</td><td>15 (0,12)</td><td>&lt; 7 (&lt; 0,056)</td><td>41 (0,32)</td></tr><tr><td>BPA</td><td>17 (0,061)</td><td>40 (0,14)</td><td>536 (1,9)</td><td>670 (2,4)</td></tr><tr><td>Pyr</td><td>&lt; 5,3 (&lt; 0,24)</td><td>&lt; 4,9 (&lt; 0,24)</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Fluo</td><td>&lt;5,3 (&lt; 0,36)</td><td>&lt; 4,9 (&lt; 0,33)</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table>

Comme indiqué ci-dessus, les concentrations dissoutes de DBP, OP, BPA, Pyr et Phen avaient toutes tendance à être inférieures à celles prévues à l'équilibre avec le sol. De plus, les $C_D$ de ces polluants étaient généralement plus faibles en sortie qu'à la RR, du moins après la première période d'exploitation. Cela peut s'expliquer par le fait que la réduction des concentrations de ces polluants n'est pas due à la sorption, mais plutôt à d'autres processus. Par exemple, le DBP et le BPA ont des demi-vies de biodégradation de l'ordre de 1,4-16 jours (Mackay, 2006) et de 2,5-4 jours (U.S. National Library of Medicine, 2018) respectivement. Ainsi, une biodégradation importante peut se produire pour le DBP et le BPA à l'échelle de temps de la filtration.

Comme décrit précédemment, pour le Pyr et le Phen, la contamination du média filtrant est probablement antérieure à son installation dans le filtre. La cinétique de désorption des molécules organiques devenant lente avec le temps (Brusseau et al., 1991-Pignatello et Xing, 1996), cette pollution est probablement relativement immobile, conduisant à un coefficient de partage $K_D$ réel supérieur au $K_D$ théorique, entraînant des concentrations dissoutes inférieures à celles prévues en équilibre avec le sol. Les processus de sorption peuvent également ne pas être entièrement réversibles pour d'autres
micropolluants organiques, pour lesquels le substrat filtrant a été contaminé pendant la première période de fonctionnement par les émissions des matériaux de construction.

La phase dissoute des polluants organiques ne semble pas être en équilibre avec les particules de MES : aucune corrélation significative n'a été observée entre les $C_D$ et les teneurs de particules de MES normalisées à l'OC ($S/f_{oc}$, $P > 0,05$) et les $K_{oc}$ observés en tout point étaient souvent supérieurs aux valeurs typiques de la littérature (Figure 55), ce qui signifie que le $C_D$ de ces polluants est faible comparativement à ceux attendus en équilibre avec les particules de MES.

<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>**Figure 55.** Coefficients de partage pour les micropolluants organiques (normalisés en fonction de la teneur en carbone organique particulière) dans les eaux de ruissellement brutes (RR), les eaux drainées de la noue filtrante (BFS) et les eaux drainées de l'accotement filtrant (VFS), comparativement aux valeurs tirées de la littérature scientifique. Les coefficients de partage n'étaient pas disponibles pour Pyr, Fluo et Phen au VFS où ces polluants étaient rarement quantifiés en phase dissoute.</figcaption></figure>

Le déséquilibre entre les particules de MES et les polluants dissous pourrait s'expliquer en partie par le fait que ces polluants sont présents dans les matériaux qui composent les MES et ne sont donc pas facilement mobilisables. Par exemple, les particules de pneus, que l'on croit être des sources majeures de HAP, de phtalates et d'alkylphénols dans les eaux de ruissellement de voirie (Markiewicz et al., 2017) sont probablement des sources particulaires de ces polluants. Dans ce cas, les polluants sont incorporés dans la matrice solide des particules-leurs concentrations dissoutes seraient contrôlées par lixiviation cinétique à partir de cette matrice et ne devraient pas atteindre le même équilibre MES-eau que celui mesuré par adsorption de polluants initialement dissous. On constate que les coefficients de partage des HAP à la sortie du BFS se rapprochent des valeurs $K_{oc}$, peut-être en raison de la présence de particules de sol qui s'équilibrent avec les polluants dissous.

### 3.2.4. Conclusions

Les processus de transport et de rétention des micropolluants particulaires et des micropolluants en phase dissoute ont été évalués pour deux ouvrages de biofiltration des eaux de ruissellement de voirie à partir des résultats d'une campagne de suivi in situ couvrant 19 événements sur 1,5 an, combinée à des caractérisations supplémentaires des particules, des substrats filtrants et des matériaux de construction des biofiltres.
Bien que la rétention des particules et des contaminants particulaires ait été généralement très efficace, sur une période de deux mois en hiver pendant laquelle du sel de déglaçage a été appliqué à la surface du bassin versant routier, on a observé une rétention dégradée de particules au cours de trois événements. La caractérisation des particules et l'évaluation du risque de dispersion des colloïdes ont indiqué qu'une mauvaise filtration, plutôt que la dispersion et l'érosion des particules fines du milieu filtrant, était responsable des concentrations élevées de MES en sortie durant cette période. Cette mauvaise filtration a été attribuée à l'abondance relative de très petites particules (< 10 µm) dans les eaux de ruissellement au cours de cette période, qui ont parfois été associées à des écoulements préférentiels dus à des fissures dans le substrat filtrant. Toutefois, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour mieux comprendre l'impact de ce phénomène sur l'abattement des polluants par l'ouvrage à l'échelle annuelle. La surveillance continue de la turbidité des eaux de ruissellement des routes et de l'eau drainée des dispositifs de biofiltration permettrait de mieux caractériser la fréquence et la saisonnalité de la dégradation de l'efficacité de filtration. On pourrait mieux comprendre les mécanismes menant à des particules de plus petite taille en visualisant les particules à l'aide d'un microscope électronique à balayage pendant différentes saisons et en caractérisant davantage les effets du SAR, de la force ionique et de la température sur l'agglomération des MES d'origine routière dans des expériences de laboratoire.

L'élimination des polluants dissous a été généralement moins efficace que celle des particules, malgré la grande capacité d'adsorption du substrat filtrant mesurée en laboratoire. Il a été démontré que les concentrations de Cu dissous sont influencées par la présence de carbone organique dissous, qui modifie probablement sa spéciation chimique. Il a également été démontré que du Zn et du Cu pouvaient être lixiviés depuis les sédiments routiers et les sols contaminés, ce qui peut entraîner une augmentation des concentrations de métaux dissous en sortie dans certaines conditions. Une meilleure caractérisation de la spéciation chimique des métaux traces dans les eaux de ruissellement des routes et dans les eaux drainées des biofiltres des eaux pluviales permettrait de mieux comprendre leur transport dans ces systèmes et leur biodisponibilité dans différents types d'eau.

L'élimination des micropolluants organiques dissous semble être limitée par la contamination du substrat filtrant. Dans le cas des HAP, les teneurs initiales dans le substrat filtrant, qui se situaient dans la gamme de contamination de fond des sols en région parisienne, étaient déjà trop élevées pour s'attendre à une nouvelle réduction des concentrations relativement faibles de HAP dissous. Ce résultat démontre l'importance de choisir un substrat filtrant à faible contamination initiale par les polluants à traiter (ou, au contraire, d'adapter les objectifs de traitement aux teneurs de fond d'un polluant dans l'environnement).

Pour d'autres polluants, y compris les phtalates, les alkylphénols et le BPA, le substrat filtrant a été contaminé pendant la première période d'exploitation, en raison des émissions des matériaux de construction (asphalte, drain, tissu du drain, géomembrane). Comme ces micropolluants sont omniprésents dans les matériaux synthétiques, il est contre-productif d'inclure ces matériaux dans le dispositif de traitement. Par conséquent, il est préférable d'utiliser un ouvrage de biofiltration infiltrant sans matériaux synthétiques plutôt qu'un ouvrage de biofiltration drainé lorsque ces polluants sont une priorité de traitement. Comme le drainage peut parfois s'avérer nécessaire, il serait utile d'établir des protocoles normalisés pour l'évaluation des émissions des matériaux ainsi qu'une archive des données d'émission de divers matériaux afin d'aider les concepteurs du système à choisir les matériaux les moins polluants possibles.
### 3.3. Bilan de masse des polluants

L'évaluation de la capacité de traitement d'un système de biofiltration à l'échelle évènementielle, présentée en Section 3.1, permet de caractériser les améliorations de la qualité de l'eau qu'on peut attendre d'un tel système et d'identifier la variabilité inter-événementielle de cette performance. Cependant, si l'on souhaite considérer les bénéfices qu'un système peut apporter en termes de protection de la qualité des milieux récepteurs, il est nécessaire d'évaluer sa capacité à réduire le flux polluant à une échelle de temps plus longue. De plus, l'interception de polluants par un ouvrage de biofiltration implique un transfert de cette contamination vers le substrat filtrant de cet ouvrage. Une meilleure compréhension du devenir de micropolluants dans ces ouvrages permettrait de mieux appréhender les enjeux de maintenance et de risques (écotoxicologique, sanitaire) associés à la contamination du sol.

Afin de répondre à ces besoins, l'objectif de cette section est de présenter une méthode pour évaluer le bilan de masse de micropolluants dans un ouvrage de biofiltration à l'échelle annuelle, de présenter l'application de cette approche à la noue filtrante de Compans et d'aborder les difficultés méthodologiques associées à l'établissement d'un tel bilan dans un contexte de terrain. Il couple les résultats issus de campagnes d'échantillonnage de l'eau, de mesures en continu (de la pluie, de débits et de la turbidité des eaux de ruissellement) et d'une campagne d'échantillonnage de sol avec une approche de modélisation stochastique, permettant de reconstruire les données manquantes et de prendre en compte les incertitudes liées aux mesures expérimentales.

#### 3.3.1. Méthodes d'évaluation du bilan de masse

Le bilan de masse a été évalué dans la noue filtrante selon l'Equation 8 sur la période des 13 premiers mois de fonctionnement (du 18 mars 2016 au 18 avril 2017) pour les MES, le carbone organique et une sélection de micropolluants: le Cu, le Zn, le pyrène, le phénanthrène, le bisphénol-A, l'octylphénol, le nonylphénol et le bis(2-éthylhexyl) phthalate. Ces composés ont été choisis afin de représenter les différentes familles de polluants étudiés dans le projet Roulépur, ces derniers représentant une variété de propriétés physico-chimiques et donc de comportements au sein de l'ouvrage.

Les données expérimentales disponibles (mesures de volume et de concentrations des eaux de ruissellement et des eaux drainées, teneurs en polluants des échantillons de sol, propriétés du sol) ont été combinées avec des approches de modélisation ou d'interpolation afin de calculer chaque terme, dont les détails sont décrits dans les paragraphes suivants. Afin de tenir compte de l'incertitude, une approche de Monte Carlo a été mise en œuvre. Les valeurs incertaines utilisées dans le calcul de ces termes ont été variées de façon stochastique (voir la Section 9.2 en annexe pour la liste de tous les paramètres qui varient de façon stochastique et les distributions utilisées) et tous les calculs ont été répétés 10 000 fois.

$$M_{sol,fin} - M_{sol,initial} = M_{e,RR} - M_{s,drain} - M_{s,surverse} + \Delta M$$

**Equation 8.** Expression du bilan de masse où $M_{sol,init}$ est la masse de polluant présente dans le sol au début de la période, $M_{sol,fin}$ est la masse de polluant dans le sol à la fin de la période, $M_{e,RR}$ est le flux polluant provenant du ruissellement de voirie, $M_{s,drain}$ est le flux polluant sortant du drain, $M_{s,surverse}$ est le flux polluant surversé du système et $\Delta M$ est la différence entre les masses calculées. Un $\Delta M$ positif indique qu'une certaine dissipation d'un polluant s'est produite et un $\Delta M$ négatif correspond à un polluant pour lequel une source supplémentaire est présente.

Il convient de noter que cette formulation du bilan de masse suppose que les eaux de ruissellement sont la seule source pertinente de pollution, négligeant les autres sources potentielles de pollution, notamment les dépôts atmosphériques directs. La validité de cette hypothèse sera évaluée par la suite.

Les termes du bilan de masse ont été utilisés pour calculer l'efficacité du système à intercepter le flux polluant ($E_{int}$, Equation 9) et pour comparer l'accumulation dans le sol ($\Delta M_{sol} = M_{sol,final} - M_{sol,init}$) avec la masse interceptée ($M_{int} = M_{e,RR} - M_{s,drain} - M_{s,surverse}$).

$$E_{int} = 1 - \frac{M_{s,drain} + M_{s,surverse}}{M_{e,RR}}$$

**Equation 9.** Efficacité du système à intercepter les flux polluants ($E_{int}$), définie comme le pourcentage de masse de polluant retenu par le système. $M_{s,drain}$ est le flux polluant sortant du drain, $M_{s,surverse}$ est le flux polluant surversé du système et $M_{e,RR}$ est le flux polluant provenant du ruissellement de voirie.
### 3.3.1.1. Masses associées aux flux d'eau

Les flux polluants associés aux différents flux d'eau ($M_{e,RR}$, $M_{s,drain}$ and $M_{s,surverse}$) ont été évalués en additionnant les charges associées à chaque événement pluvieux (Equation 10) survenu pendant la période.

$$M = \sum_{ev=1}^{n_{ev}} V_{ev}C_{ev}$$

**Equation 10.** Définition du flux polluant (M) associé à un flux d'eau sur toute une période en fonction des volumes d'eau ($V_{ev}$) et des concentrations moyennes événementielles ($C_{ev}$) de chaque événement de la période.

Les méthodes généralisées utilisées pour déterminer le volume et la concentration associés à chaque événement pour les différents termes de débit sont résumées respectivement par la Figure 56 et la Figure 57; les méthodes spécifiques utilisées pour chaque terme de débit sont détaillées dans les sections qui suivent.

<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>Figure 56. Méthode généralisée pour évaluer les volumes entrant et sortant de la noue filtrante.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>Figure 57. Méthode généralisée pour évaluer les concentrations associées à chaque flux entrant et sortant de la noue filtrante.</figcaption></figure>
#### 3.3.1.1.1. Séparation des événements pluvieux

Le début d'un événement pluvieux est défini pour ce travail par les premières précipitations enregistrées sur un pluviomètre sur site avec une résolution de 0,2 mm. Une période minimale de 60 minutes (le temps moyen nécessaire pour que l'écoulement commence dans le drain de la noue filtrant après le début des précipitations) a été définie comme la séparation de deux événements. L'événement a été considéré comme terminé lorsqu'aucune pluie n'a été enregistrée au cours de cette heure et que le débit sortant du drain de la noue filtrante a été au plus égal à 0,5 % du volume enregistré depuis le début de l'événement. Il n'a pas été possible d'attendre que le débit s'arrête complètement dans le drain pour définir la fin des événements, car l'écoulement a continué à faible débit pendant de nombreuses heures après la fin des précipitations. La fraction de 0,5 % a été choisie, à la suite d'une analyse de sensibilité, comme un compromis qui attribuait une grande proportion du volume drainée de la noue filtrante à des événements (91 %) sans créer d'événements trop longs. Afin de s'assurer que le volume total drainé de la noue de la période était pris en compte, la série a été multipliée par l'inverse de la fraction comptée dans les événements (× 1,1).

#### 3.3.1.1.2. $M_{e,RR}$

La comparaison des précipitations avec les volumes de ruissellement mesurés dans le regard des eaux brutes (RR), sur la période du bilan de masse, a montré un coefficient de ruissellement très variable, souvent supérieur à un, ce qui indique que la surface de captage de la route n'était pas clairement délimitée et que la surface contributive variait entre les épisodes pluvieux (très probablement en fonction des caractéristiques des précipitations). Ces données ont donc été jugées non représentatives des flux entrant dans la noue filtrante et trop peu fiables pour calibrer un modèle. Elles n'ont été utilisées que pour évaluer les concentrations moyennes de turbidité de l'événement.

Par conséquent, pour chaque événement, le volume d'eau entrant ($V_{e,RR}$) a été évalué à l'aide d'un modèle simple de réservoir de perte initiale (Sage, 2016), avec une profondeur SI, qui se vide par évaporation et génère un ruissellement par débordement. Ce modèle a été appliqué au bassin versant de la chaussée imperméable avec des données pluviométriques du site et des mesures de l'évapotranspiration locale de Météo-France. Comme les pertes initiales n'ont pas pu être calibrées, la profondeur SI a été variée stochastiquement dans une distribution uniforme entre 0,4 et 1 mm, valeurs typiques d'un nouveau revêtement routier tel que celui de Compans (Hollis et Ovenden, 1988-Ramier et al., 2011).

Pour les événements échantillonnés, qui ont couvert 124 mm des 610 mm de pluie au cours de la période de 13 mois considérée, les concentrations totales mesurées ont été appliquées, en applicant des les erreurs analytiques tirées de façon stochastique, en supposant des distributions normales (Tableau 43 en Annexe 9.2).

Selon le test de corrélation non paramétrique de Spearman à un niveau de confiance de 95 %, aucune corrélation n'a été observée entre les concentrations moyennes totales des polluants sélectionnés et les caractéristiques des événements pluvieux échantillonnés (profondeur des précipitations, intensité maximale des précipitations, intensité moyenne des précipitations, durée de temps sec). Par conséquent, les concentrations associées aux événements non échantillonnés ont été estimées à l'aide d'une méthode stochastique mise au point par Hannouche et al. (2017), qui utilisent des mesures en continu de turbidité afin de minimiser l'incertitude associée à la méthode stochastique. Une régression linéaire a été établie entre les mesures de MES des événements échantillonnés et les turbidités moyennes pondérées en fonction du volume correspondantes calculées à partir de mesures en continu (Figure 58). Lorsque des mesures valides de turbidité étaient disponibles, une concentration de MES a été calculée à partir de la turbidité moyenne pondérée en fonction du volume, assortie d'une erreur tirée aléatoirement en supposant une distribution normale des résidus de la régression (Tableau 44 en Annexe 9.2). Comme il est probable que cette relation n'est plus linéaire pour de très faibles valeurs de turbidité, lorsque la turbidité était inférieure à la turbidité moyenne par événement la plus faible (50 FNU) mesurée pour les événements échantillonnés, les valeurs des MES ont été choisies selon une distribution uniforme entre zéro et 70 mg/L (la concentration moyenne événementielle la plus faible correspondante). Pour les polluants pour lesquels les teneurs particulaires dans l'eau sont corrélées avec les MES ($P < 0,05$ selon le test Spearman non paramétrique, hypothèse retenue pour tous les polluants sauf les NP), les concentrations totales ont été estimées selon l'Equation 11. Lorsque des données valides sur la turbidité n'étaient pas disponibles ou lorsque les teneurs particulaires dans l'eau n'étaient pas corrélées aux concentrations de MES, on a tiré directement $C_{ev}$ dans la distribution des concentrations totales du polluant.
$$C_{ev} = C_{D, ev} + S_{P, ev} C_{TSS, ev}$$

Equation 11. Définition de la concentration moyenne événementielle estimée pour un polluant et un événement donnés ($C_{ev}$, g/L), en fonction d'une concentration dissoute tirée aléatoirement dans la distribution des concentrations dissoutes du polluant ($C_{D, ev}$, g/L), une teneur tirée aléatoirement dans la distribution des teneurs du polluant ($S_{P, ev}$, g/g) et la concentration de MES estimée à partir de la mesure en continue de la turbidité ($C_{MES, ev}$, g/L).

<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>Figure 58. Relation entre les concentrations moyennes événementielles de MES et la turbidité moyenne événementielle pour les événements échantillonnés.</figcaption></figure>

Comme les concentrations de polluants dans les eaux pluviales tendent à suivre des distributions log-normales (Van Buren et al., 1997), les mesures expérimentales de $C_{ev}$, $C_{D, ev}$ et $S_{P, ev}$ ont d'abord été testées pour la log-normalité par un test Shapiro-Wilk sur des transformations logarithmiques utilisant une limite $P < 0,05$. Si l'hypothèse de log-normalité était rejetée, l'ensemble de données était testé pour vérifier sa normalité. L'hypothèse de log-normalité n'a été rejetée que pour les concentrations dissoutes d'OP, pour lesquelles l'hypothèse de normalité n'a pas été rejetée. Les distributions utilisées pour chaque polluant sont décrites dans le Tableau 45 en Annexe 9.2.

Une autre source d'incertitude liée au calcul de la masse entrante est la représentativité des échantillons de ruissellement. Cette incertitude est associée à la fois à l'efficacité de l'échantillonnage (si l'échantillon moyen de l'événement tient compte de l'événement complet) et à l'échantillonnage sur un bassin versant de référence plutôt qu'à l'échantillonnage de l'eau réellement entrante dans l'ouvrage. Comme il est difficile de quantifier les effets de cette dernière incertitude, qui est probablement dominante, ces sources d'incertitude n'ont pas été prises en compte. De ce fait, les incertitudes associées aux calculs de masse d'entrée peuvent être légèrement sous-estimées.

### 3.3.1.1.3. $M_{s,drain}$

Dans le cas du drain de la noue filtrante, les événements échantillonnés représentaient 145 mm sur les 610 mm de précipitations sur la période étudiée. Les concentrations mesurées ont été utilisées pour les événements échantillonnés, en tenant compte de façon stochastique de l'incertitude analytique. Lorsque les concentrations de particules dissoutes ou particulaires étaient inférieures à la LoQ, la concentration dans la phase donnée a été choisie selon une distribution uniforme entre 0 et la LoQ et la concentration totale a été calculée comme la somme des concentrations totales et particulaires.

La turbidité n'a pas été mesurée de façon continue en sortie de drain, les concentrations particulaires attendues en sortie de drain étant faibles, ce qui a été confirmé par les campagnes de mesure. Par conséquent, pour la plupart des polluants, les concentrations dans le drain ont été tirées de façon aléatoire dans les distributions log-normales ($P < 0,05$) des concentrations totales mesurées dans les eaux drainées (Tableau 46).

Une approche différente a été utilisée pour le Phen et le Pyr, qui se sont souvent révélés inférieurs à la limite de quantification (LoQ) dans les phases dissoutes et/ou particulaires. Dans ce cas, les concentrations particulaires ont été traitées séparément des concentrations dissoutes. Pour chaque événement, un tirage aléatoire est fait pour déterminer si la concentration est inférieure ou supérieure à la LoQ. La probabilité qu'une concentration dissoute ou particulaire soit inférieure à la LoQ est considérée égale à la proportion des échantillons pour laquelle les concentrations mesurées étaient inférieures à la LoQ. Si le paramètre a été choisi comme étant inférieur à la LoQ pour un événement donné dans une phase donnée, sa concentration a ensuite été sélectionnée selon une distribution uniforme entre zéro et la LoQ. Sinon, sa concentration dans la phase donnée a été choisie à partir de la distribution des mesures au-dessus de la LoQ. Une distribution log-normale a été utilisée dans la
phase particulaire pour les deux polluants et pour la phase dissoute de Pyr. Comme le Phen n'a été quantifié dans la phase dissoute que pour 4 échantillons, une distribution uniforme a été utilisée (Tableau 46, Annexe 9.2). La concentration totale est considérée comme la somme des concentrations en phase dissoute et en phase particulaire.

Pendant la majorité de la période, les volumes de sortie des drains ont été évalués à l'aide de mesures en continu du débit. La seule source d'incertitude était celle associée à cette mesure, qui a été supposée normalement distribuée. Toutefois, les données n'étaient pas disponibles entre le début de l'exploitation de la noue filtrante (18 mars 2016) et l'installation du débitmètre (6 avril 2016). Les volumes de sortie pour cette période ont été reconstitués en multipliant le volume entrant de l'événement par une valeur choisie au hasard dans la distribution log-normale (Shapiro-Wilk P < 0,05) du rapport du volume drainé au volume d'entrée (ruissellement et précipitations directes) de la période avec les mesures disponibles avant l'installation des redans.

#### 3.3.1.1.4. $M_{s,surverse}$

Les concentrations dans la surverse du système n'ont pas été mesurées expérimentalement. On a donc supposé que les concentrations dans la surverse pour chaque événement étaient liées aux concentrations entrantes correspondantes selon l'Equation 12, ce qui suppose que l'espace de stockage à la surface de la noue filtrante agit comme un réservoir bien mélangé pendant toute la durée de l'événement, que la pluie elle-même n'est pas une source polluante et qu'aucune sédimentation ni érosion ne se produit. Cette hypothèse conduit probablement à une surestimation du flux surversé, dont les effets seront discutés plus loin, à la fois parce que la sédimentation peut se produire dans un système de ce type et parce que la plupart des débordements se produiront plus tard dans les épisodes de pluie après le premier flot de polluants (Bertrand-Krajewski et al., 1998).

$$C_{surverse, ev} = \frac{C_{e,RR, ev} V_{RR, ev}}{V_{RR, ev} + h_{pluie, ev} A_{NF}}$$

**Equation 12.** Définition de $C_{surverse, ev}$, la concentration totale d'un polluant surversé pour un événement donné (g/L), estimée à partir de $C_{e,RR, ev}$, $V_{RR, ev}$ and $h_{pluie, ev}$ qui sont, respectivement, la concentration moyenne événementielle totale dans le ruissellement de voirie (g/L), le volume de ruissellement de voirie (L) et la profondeur des précipitations associées au même événement (mm), et $A_{NF}$ est la surface (m²) de la noue filtrante.

La mesure du débit surversé par déversoir triangulaire a été mise en place en novembre 2016. Ainsi, pour la période entre novembre 2016 et avril 2017, l'incertitude du volume de surverse a été considérée comme étant due à l'incertitude de la mesure de hauteur d'eau au déversoir. Une erreur de cette hauteur a été choisie de façon aléatoire en supposant que son erreur relative était normalement distribuée, puis utilisée pour calculer une erreur de volume (Tableau 44).

Il a fallu estimer le débordement pour la période allant de mars à novembre 2016. Pour ce faire, le volume entrant événementiel ($V_{RR, ev} + h_{pluie, ev} A_{NF}$) a été comparé au volume de stockage disponible à la surface de la noue filtrante. Lorsque le volume de l'événement était inférieur à ce volume de stockage, on a supposé que $V_{surverse}$ était nul. Lorsque ce n'était pas le cas, $V_{surverse}$ a été calculé selon l'Equation 13. Ce modèle a été validé pour la période au cours de laquelle la mesure de surverse était disponible. Les volumes de surverse mesurés par événement se situait dans la plage prévue pour 134 des 139 événements pour lesquels des données étaient disponibles.

$$V_{surverse, ev} = V_{RR, ev} + h_{pluie, ev} A_{NF} - V_{drain, ev} - \Delta V_{sol, ev} \quad (1)$$

**Equation 13.** Relation employée pour estimer le volume surversé par événement ($V_{surverse, ev}$) en absence de mesure directe de surverse. $V_{RR, ev}$ est le volume de ruissellement de voirie (L), $h_{pluie, ev}$ est la hauteur totale des précipitations (mm), $A_{NF}$ est la surface de la noue filtrante (m²), $V_{drain, ev}$ est le volume d'eau sortant du drain pour l'événement (L) et $\Delta V_{sol, ev}$ est l'évolution du volume d'eau stocké dans le substrat filtrant (L). Pour chaque événement, $\Delta V_{sol, ev}$ a été choisi au hasard selon une distribution uniforme entre 0 et la capacité au champ de l'ensemble de la noue filtrante.

### 3.3.1.2. Masse stockée dans le sol

La variation de la masse de chaque polluant stocké dans le sol ($\Delta M_{sol}$) au cours des 13 premiers mois de fonctionnement de la noue filtrante a été calculée selon l'Equation 14.
$$ \Delta M_{sol} = M_{sol,fin} - M_{sol,init} = \sum_{i=1}^{8} \sum_{j=1}^{3} (S_{sol,i,j} - S_{sol,init,i,j}) \times V_{sol,i,j} \times \rho_{sol,i,j} \times f_{sol,<2mm,i,j} $$

Equation 14. Relation employée pour évaluer l'évolution de la masse de polluant stockée dans le sol (ΔMsol, g) où Msol,fin et Msol,init sont les masses du polluant stockées dans le sol à la fin et au début de l'étude, respectivement (g), le volume du sol est divisé en 24 sous-volumes différents correspondant à i = 8 zones (2 à 3 zones dans chacune des 3 sections BFS) et j = 3 couches profondes (0-5 cm, 5-15 cm, 15-50 cm), Ssol,i,j est la teneur finale du polluant pol dans la fraction < 2 mm attribuée à la zone i et la profondeur j (g/g m.s.), Ssol,init,i,j est la teneur initiale du polluant pol dans la fraction < 2 mm attribuée à la zone i et la profondeur j (g/g m.s.), Vsol,i,j est le volume du sol dans le sous-volume i,j de la noue filtrante (L), ρsol,i,j est la densité apparente du sol (g/L) et fsol,<2mm,i,j est la fraction en masse du sol avec des particules inférieures à 2 mm.

### 3.3.1.2.1. Définition des propriétés du sol

Les sous-volumes i,j du BFS ont été définis selon la stratégie d'échantillonnage des sols appliquée en avril 2017 (voir section 2.2.3).

Tel que mentionné précédemment, à la fin de l'étude, le substrat filtrant a été échantillonné en caractérisant d'abord la contamination de surface et en définissant 2-3 zones de contamination de surface similaire (d'une zone la plus contaminée à une zone la moins contaminée) dans chacune des trois sections des BFS séparées par des barrages de contrôle (Figure 34). Une carotte composite a ensuite été échantillonnée pour chaque zone i et séparée en 3 couches de profondeur j.

Une erreur d'analyse dans la concentration finale de chaque polluant (Ssol,pol,i,j) a été choisie au hasard pour chaque itération. La concentration résultante a ensuite été attribuée à la masse du sol associée à un sous-volume de sol correspondant (Vsol,i,j, Equation 15).

$$ V_{sol,i,j} = f_i V_{section} \frac{h_j}{h_{carotte}} $$

Equation 15. Relation employée pour assigner le sous-volume affecté à l'échantillon i,j dans le calcul de la masse de polluant du sol (Vsol,i,j, L) où Vsection est le volume de sol dans la section (L), fᵢ est la fraction de la surface de la section appliquée à la zone i, hᵢ est la profondeur du sol de la couche j de la carotte (cm) et hcarotte est la profondeur du sol de la carotte (cm), égale à la profondeur du substrat de la noue filtrante.

Cette stratégie d'échantillonnage repose sur l'hypothèse que la contamination de surface par les métaux est corréliée à la contamination de chaque polluant à plus grande profondeur. Pour chaque section, chaque polluant et chaque profondeur, cette hypothèse a été évaluée en comparant les rangs des teneurs de métaux à la surface avec les rangs des teneurs de carottes composites pour une même zone. La Figure 59 montre la distribution d'un polluant pour lequel les zones étaient souvent représentatives (Cu) et d'un polluant pour lequel les zones n'étaient pas représentatives (BPA).

La méthode d'attribution d'une masse de sol à chaque échantillon est décrite dans la Figure 60. Lorsque les rangs entre la contamination de surface et la contamination de la carotte composite d'une zone étaient identiques, on a supposé que fᵢ était égal à la proportion de la superficie de la section couverte par la zone. Dans ce cas, l'incertitude due à la subjectivité de l'identification des limites de chaque zone a été prise en compte en choisissant au hasard une erreur pour la superficie de chaque zone selon une distribution uniforme entre ±10 % de la superficie totale de la section, de sorte que la somme des superficies des zones dans chaque section demeure constante (Tableau 47).

Lorsque les rangs des teneurs à une profondeur donnée étaient différents de ceux de la surface, on a supposé que les zones n'étaient pas représentatives de la distribution de la contamination. Par conséquent, les carottes composites ont été traitées comme des échantillons aléatoires, chacun également représentatif de toute la surface de la section. Dans ce cas, fᵢ a été sélectionné selon une distribution uniforme entre 0 et 1, de sorte que la somme des fractions pour chaque zone soit égale à 1.

Pour chaque Vsol,i,j ainsi défini, une densité a été choisie en utilisant les densités moyennes pour chaque profondeur, en choisissant une erreur dans une distribution uniforme de ±20 %, car l'hypothèse d'une distribution de densité normale ou log-normale a été rejetée.

Parce que des analyses de polluants ont été effectuées sur la fraction < 2 mm et que le substrat filtrant contenait une fraction non négligeable de particules > 2 mm, qui ont été incluses dans les mesures de densité apparente, mais qui sont peu susceptibles de contenir autant de polluants que de petites particules en raison de leur caractère minéral et de leur faible surface spécifique. La masse du sol a
donc été corrigée par ce facteur. Comme l'hypothèse de normalité n'a pas été rejetée pour cette fraction, sa valeur a été choisie dans une distribution normale pour chaque échantillon (Tableau 47, Annexe 9.2).

<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>Figure 59. Teneurs de (a) cuivre et de (b) bisphénol-A mesurées dans les carottes composites de chaque zone d'échantillonnage de sol de la noue filtrante. Dans chaque zone, les teneurs des carottes prélevées à des profondeurs de 0-5 cm, 5-15 cm et 15-50 cm sont représentées à l'échelle de gauche à droite. La ligne pointillée représente la teneur mesurée dans l'échantillon de sol initial.</figcaption></figure>

### 3.3.1.2.2. Définition de $S_{sol,init,i,j}$

La teneur initiale de chaque polluant dans le sol a été estimée en analysant tous les polluants dans un échantillon de substrat filtrant prélevé avant son installation dans la noue filtrante. Dans le calcul du bilan de masse, une erreur analytique dans la mesure de la teneur initiale de chaque polluant a été choisie au hasard pour chaque itération. Lorsque les teneurs initiales étaient inférieures à la LoQ, elles ont alors été choisies au hasard selon une distribution uniforme entre 0 et la LoQ.

<figure><img src="image_65.png" /><figcaption>Figure 60. Méthode employée pour sélectionner une masse de sol associée à chaque échantillon et à chaque polluant.</figcaption></figure>
Une autre source d'incertitude est la représentativité de l'échantillon initial du substrat filtrant pour chaque portion de la noue filtrante en raison du mélange imparfait de la terre végétale et du sable pour produire le média filtrant initial au moment de la construction. Comme le substrat filtrant de ce système est composé de terre végétale à faible teneur en calcium (0,3 %) et de sable calcaire contenant 38 % de calcium, le calcium peut être considéré comme un traceur du sable, qui peut être utilisé pour évaluer l'hétérogénéité du mélange du substrat filtrant. La teneur en calcium variait d'un écart-type relatif de 13,8 %, ce qui indique une homogénéisation imparfaite des deux matériaux pendant la fabrication du substrat (voir Figure 79 en Section 9.3 en Annexe pour la distribution du calcium). Par conséquent, un facteur de variabilité $f_{var}$, égal à la variabilité de calcium dans les carottes échantillonnées dans la noue filtrante, a été appliqué à la teneur initiale de chaque polluant afin d'estimer l'incertitude dans la masse initiale du polluant due à la variabilité dans la composition du substrat filtrant. Comme l'hypothèse de la normalité de la distribution de la teneur en calcium n'a pas été rejetée (Shapiro-Wilk P < 0,05), ce facteur a été choisi au hasard dans une distribution normale, l'écart type relatif du calcium étant mesuré dans tous les échantillons de sol.

Un facteur de variabilité différent a été appliqué à chaque sous-volume i,j de la noue filtrante (Figure 61).

<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>Figure 61. Méthode employée pour estimer la teneur initiale du sol pour chaque polluant</figcaption></figure>

### 3.3.2. Flux polluant associé au ruissellement brut

Les flux de micropolluants calculés pour les eaux de ruissellement brutes sont résumés au Tableau 35. La charge annuelle médiane de Cu par surface de route (851 g/ha/an) est élevée comparativement à la plupart des valeurs issues d'une synthèse bibliographique des flux annuels dans le ruissellement des routes et des parkings (médiane 355, avec des valeurs variant de 34 à 3 780 g/ha/an), tandis que celle de Zn (2 360 g/ha/an) est légèrement inférieure à celle (2 600 g/ha/an) provenant du même ensemble de données (Huber et Helmreich, 2016).

Les flux annuels de NP et de DEHP (7,87 et 77,3 g/ha/an, respectivement) sont inférieurs à ceux de 22 et 350 g/ha/an, respectivement, calculés par Björklund et al. (2009) pour une route dont le trafic quotidien est beaucoup plus élevé. Cela peut être dû à des différences de trafic ainsi qu'à une diminution de l'utilisation de ces composés après leur identification comme polluants prioritaires par l'Union européenne (EC, 2013). Les flux annuels de NP et d'OP (2,15 g/ha/an) dépassent ceux évalués pour le ruissellement d'un bassin versant urbain résidentiel en Ile-de-France (1,9 et 0,12 g/ha/an, respectivement) (Bressy et al., 2012).

Le flux de BPA évalué par surface active et par mm de précipitations (4,92 mg/act.ha/mm) est similaire aux valeurs calculées par Hannouche et al. (2017) pour les eaux pluviales provenant des réseaux d'assainissement séparatifs de trois différents bassins versants urbains en France (4,2-5,9 mg/act.ha/mm) alors que ceux de NP et surtout OP (respectivement 18,6 et 5,06 mg/act.ha/mm) dépassent les flux correspondants provenant de cette même étude (12-13 et 0,87-1,0 mg/act.ha/mm). Ces résultats sont cohérents avec les recherches antérieures qui ont montré que les pneus sont une source importante d'OP et que plusieurs composants automobiles sont des sources de NP (Lamprea et al., 2018).

Les flux calculés présentent des intervalles de confiance dans la gamme -13 à -22 % et +17 à +41 % dans le sens positif. Les incertitudes dans les calculs du volume d'eau représentent environ 4 % dans le sens négatif et 6 % dans le sens positif, ce qui indique que les estimations des concentrations de polluants sont la principale source d'incertitude. Le flux de DEHP présente la plus grande incertitude relative, suivi du Phen, du Pyr, du Zn, du NP, du OP, du Cu et du BPA.
<table><caption>Tableau 35. Synthèse des flux polluants associés au ruissellement brut, médiane et intervalle de confiance à 95 %.</caption><thead><tr><td>Paramètre</td><td>M<sub>e,RR</sub> période complète (g)</td><td>M<sub>e,RR</sub> (g/ha/an)</td><td>M<sub>e,RR</sub> (mg/ ha.act/mm)</td></tr></thead><tbody><tr><td>MES</td><td>4,3 × 10<sup>4</sup> (3,7 × 10<sup>4</sup>; 5,8 × 10<sup>4</sup>)</td><td>1,1 × 10<sup>6</sup> (9,6 × 10<sup>5</sup>; 1,5 × 10<sup>6</sup>)</td><td>2,7 × 10<sup>6</sup> (2,3 × 10<sup>6</sup>; 3,5 × 10<sup>6</sup>)</td></tr><tr><td>CO</td><td>7,3 × 10<sup>3</sup> (6,3 × 10<sup>3</sup>; 9,0 × 10<sup>3</sup>)</td><td>1,9 × 10<sup>5</sup> (1,7 × 10<sup>5</sup>; 2,4 × 10<sup>5</sup>)</td><td>4,5 × 10<sup>5</sup> (4,0 × 10<sup>5</sup>; 5,5 × 10<sup>5</sup>)</td></tr><tr><td>Cu</td><td>32,5 (28,2; 39,8)</td><td>851 (738; 1040)</td><td>2 010 (1740; 2450)</td></tr><tr><td>Zn</td><td>90,1 (76,1; 118)</td><td>2 360 (1990; 3100)</td><td>5 560 (4770; 7300)</td></tr><tr><td>Pyr</td><td>0,125 (0,106; 0,162)</td><td>3,27 (2,76; 4,24)</td><td>7,71 (6,51; 10,0)</td></tr><tr><td>Phen</td><td>0,0439 (0,0366; 0,0586)</td><td>1,15 (0,96; 1,53)</td><td>2,71 (2,26; 3,61)</td></tr><tr><td>BPA</td><td>0,0797 (0,0693; 0,934)</td><td>2,09 (1,81; 2,45)</td><td>4,92 (4,27; 5,76)</td></tr><tr><td>OP</td><td>0,0821 (0,0697; 0,0983)</td><td>2,15 (1,83; 2,57)</td><td>5,06 (4,30; 6,07)</td></tr><tr><td>NP</td><td>0,300 (0,257; 0,360)</td><td>7,87 (6,73; 9,43)</td><td>18,6 (15,9; 22,2)</td></tr><tr><td>DEHP</td><td>2,95 (2,31; 4,17)</td><td>77,3 (60,4; 109,3)</td><td>182 (142; 257)</td></tr></tbody></table>

### 3.3.3. Abattement du flux polluant

#### 3.3.3.1. Abattements pour la période du bilan de masse complet

Les estimations médianes de la réduction intégrée du flux polluant par la noue filtrante sur la période du bilan de masse varient entre 27 et 72 % selon le polluant (Tableau 36). Les abattements de flux dans les systèmes de biofiltration sont généralement plus importants que les réductions de concentration, du fait de la réduction du volume d'eau (Davis, 2007). Dans notre cas toutefois, les réductions de flux calculées pour le système complet (en incluant la surverse) tendent à être inférieures aux réductions médianes des concentrations dans l'eau drainée (voir Tableau 36 et détail en Section 3.1.3).

La principale raison en est que même si environ 21 % (15 à 24 %, intervalle de confiance à 95 %) du volume de ruissellement entrant dans le système est dissipé par le système (probablement par évaporation/évapotranspiration), environ 35 % de ce volume (31 à 37 %) déborde. Cette proportion élevée de volume de débordement indique que la performance du système pourrait être améliorée en augmentant sa capacité de traitement. Ceci pourrait être obtenu en augmentant son volume de stockage en surface ou en augmentant le débit de traitement, soit par une augmentation de sa superficie, soit en utilisant un média filtrant ayant une conductivité hydraulique supérieure. En effet, la conductivité hydraulique du système actuel (21 mm/h, mesuré au cours des premiers mois de fonctionnement) est relativement faible par rapport aux valeurs généralement recommandées dans les guides de conception de ce type d'ouvrage (Flanagan et al., 2017a). Par exemple, un guide australien souvent considéré comme une référence dans le domaine recommande une conductivité hydraulique de 100-300 mm/h dans les ouvrages de biofiltration (Hatt et al., 2009b).

Nous constatons également qu'une grande partie des surverses se sont produites au cours des trois premiers mois d'exploitation, alors que les redans n'étaient pas encore installés et que des pluies exceptionnelles sont tombées. En effet, 253 mm des 610 mm de pluie sur l'ensemble de la période se sont produits pendant ces trois mois (voir Figure 33). Les précipitations au cours de ces trois premiers mois comprenaient deux événements avec des périodes de retour de deux ans, tandis qu'aucun événement en dehors de cette période initiale n'a dépassé une période de retour de six mois.

Comme le calcul suppose que la seule amélioration de la qualité de l'eau surversée soit due à sa dilution par la pluie tombant directement sur la noue filtrante, la masse surversée représente entre 20 et 29 % de la masse entrante. Une certaine sédimentation est cependant susceptible de se produire dans la noue filtrante avant la surverse. La masse surversée est donc potentiellement surestimée, ce qui entraîne une sous-estimation de l'abattement du flux et de la masse interceptée.

Les plus faibles proportions de débordement sont observées pour les MES-ceci est probablement dû au fait que la turbidité du RR et, par conséquent, les MES calculés, avaient tendance à être plus faibles pour les événements à grand volume générant un débordement, particulièrement en mai 2016 (avant l'installation des redans, voir Figure 33) lorsque le stock de particules mobiles sur la surface de la route semble avoir été épuisé. Les plus fortes proportions de débordement sont observées pour les polluants qui étaient moins fortement associés à la phase particulaire (BPA et OP) et pour le NP, pour lequel la turbidité n'a pas été utilisée pour estimer les concentrations non mesurées, car ses concentrations de particules n'étaient pas corrélées avec les MES. Cela peut indiquer un biais dans ces calculs. En effet, pour les événements échantillonnés au cours de cette période, des polluants dissous ont également été observés à de faibles concentrations-cependant, sans lien avec une mesure continue de la qualité de l'eau, les concentrations d'événements non échantillonnés ont été choisies au hasard dans la distribution des concentrations totales.
Les flux sortant du drain représentent entre 7 et 51 % des flux entrant dans la noue filtrante, selon les polluants. Par exemple, les MES drainées représentent 13 % (9 à 16 %, intervalle de confiance à 95 %) des MES entrantes. A première vue, cette valeur semble élevée, étant donné que seulement 45 % (41 à 52 %) des eaux de ruissellement ont été drainées par la noue filtrante et que la réduction médiane de la concentration de MES est de 92 %. Cependant, des concentrations élevées de MES en sortie de drain, correspondant à des abattements de concentrations plus faibles, ont été observées pour certains événements durant une période d'hiver (voir Section 3.1.3 et Section 3.2.2). Cette variabilité inter-événementielle de la qualité de l'eau de sortie est responsable de l'abattement plus faible du flux global sur toute la période, comparé à celui observé pour la majorité des événements. Des performances médiocres ont été observées pour tous les polluants lors de certains événements de la période hivernale et/ou au début de l'exploitation (voir les valeurs $E_c$ dans le Tableau 36). Comme ces valeurs sont prises en compte dans les distributions des concentrations de polluants utilisées pour estimer les flux, la surreprésentation ou la sous-représentation des événements dont l'abattement est médiocre dans les événements échantillonnés pourrait être une source de biais dans les calculs. La mesure en continu de la turbidité de l'eau drainée serait une méthode pour réduire ce biais potentiel, du moins pour les polluants qui se trouvent principalement présents dans la phase particulière.

<table><caption>Tableau 36. Synthèse des abattements du volume d'eau et des flux polluants ($E_{int}$), proportions du volume et des flux entrants comptabilisés par la surverse ($M_{s,surverse}/M_{e,RR}$) et par l'eau drainée ($M_{s,drain}/M_{e,RR}$) et abattements de concentration événementiels ($E_c$, cf. Section 3.1), médiane et intervalle de confiance à 95 %.</caption><thead><tr><th>Paramètre</th><th><i>E</i><sub>int</sub> (%)</th><th><i>M</i><sub>s,surverse</sub>/<i>M</i><sub>e,RR</sub> (%)</th><th><i>M</i><sub>s,drain</sub>/<i>M</i><sub>e,RR</sub> (%)</th><th><i>E</i><sub>c</sub> (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Volume</td><td>21 (15; 24)</td><td>35 (31; 37)</td><td>45 (41; 52)</td><td>-</td></tr><tr><td>MES</td><td>67 (56; 74)</td><td>20 (13; 34)</td><td>13 (9; 16)</td><td>92 (27; 95)</td></tr><tr><td>CO</td><td>57 (48; 64)</td><td>22 (16; 32)</td><td>20 (15; 27)</td><td>70 (25; 77)</td></tr><tr><td>Cu</td><td>63 (54; 69)</td><td>23 (17; 33)</td><td>14 (10; 20)</td><td>76 (29; 92)</td></tr><tr><td>Zn</td><td>65 (51; 73)</td><td>21 (15; 34)</td><td>13 (8; 24)</td><td>89 (35; 97)</td></tr><tr><td>Pyr</td><td>72 (60; 79)</td><td>21 (14; 34)</td><td>7 (4; 13)</td><td>94 (49; 95)</td></tr><tr><td>Phen</td><td>70 (58; 77)</td><td>23 (16; 37)</td><td>7 (4; 11)</td><td>92 (43; 95)</td></tr><tr><td>BPA</td><td>45 (38; 51)</td><td>29 (23; 36)</td><td>26 (21; 33)</td><td>57 (-44; 77)</td></tr><tr><td>OP</td><td>53 (40; 62)</td><td>26 (20; 34)</td><td>20 (14; 33)</td><td>76 (-77; 93)</td></tr><tr><td>NP</td><td>36 (15; 48)</td><td>28 (22; 36)</td><td>35 (24; 57)</td><td>56 (-214; 71)</td></tr><tr><td>DEHP</td><td>27 (3; 44)</td><td>21 (13; 38)</td><td>51 (33; 77)</td><td>9 (-128; 32)</td></tr></tbody></table>

### 3.3.3.2. Abattement annuel pour la noue stabilisée

Comme mentionné auparavant, la proportion du ruissellement surversée de la noue filtrante était spécialement élevée au cours des premiers trois mois de fonctionnement du fait que les redans n'étaient pas encore installés et que la pluie était particulièrement intense. Afin de considérer le fonctionnement de la noue dans sa configuration finale, le bilan des flux a été recalculé pour une période d'un an après la mise en place des redans. Ce bilan couvre la période du 21 juillet 2016 au 20 juillet 2017.

<table><caption>Tableau 37. Synthèse des abattements du volume d'eau et des flux polluants ($E_{int}$), proportions du volume et des flux entrants comptabilisés par la surverse ($M_{s,surverse}/M_{e,RR}$) et par l'eau drainée ($M_{s,drain}/M_{e,RR}$), médiane et intervalle de confiance à 95 % pour la période après l'installation des redans.</caption><thead><tr><th>DEHP</th><th>34 (7; 50)</th><th>10 (5; 16)</th><th>56 (38; 79)</th></tr><tr><th>Paramètre</th><th><i>E</i><sub>int</sub> (%)</th><th><i>M</i><sub>s,surverse</sub>/<i>M</i><sub>e,RR</sub> (%)</th><th><i>M</i><sub>s,drain</sub>/<i>M</i><sub>e,RR</sub> (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Volume</td><td>26 (25; 27)</td><td>10 (9; 11)</td><td>64 (64; 64)</td></tr><tr><td>MES</td><td>81 (76; 85)</td><td>15 (11; 20)</td><td>5 (4; 6)</td></tr><tr><td>CO</td><td>65 (58; 71)</td><td>11 (9; 15)</td><td>23 (18; 29)</td></tr><tr><td>Cu</td><td>72 (65; 77)</td><td>12 (10; 15)</td><td>16 (12; 21)</td></tr><tr><td>Zn</td><td>74 (62; 80)</td><td>12 (9; 16)</td><td>13 (9; 23)</td></tr><tr><td>Pyr</td><td>80 (73; 85)</td><td>12 (9; 16)</td><td>7 (5; 12)</td></tr><tr><td>Phen</td><td>81 (74; 85)</td><td>11 (8; 16)</td><td>7 (5; 12)</td></tr><tr><td>BPA</td><td>55 (47; 60)</td><td>12 (9; 15)</td><td>33 (27; 39)</td></tr><tr><td>OP</td><td>60 (45; 68)</td><td>14 (9; 19)</td><td>26 (17; 38)</td></tr><tr><td>NP</td><td>33 (4; 47)</td><td>13 (9; 17)</td><td>54 (39; 78)</td></tr></tbody></table>

Sur cette nouvelle période, après mise en place des redans, la surverse ne représente que 10 % du volume de ruissellement, ce qui améliore l'abattement de flux pour tous les polluants. Le pourcentage surversé est un peu plus élevé en masse de polluants (10 à 15 %) qu'en volume d'eau. Cela vient du fait que la majorité de la surverse pendant cette période (2 517 L des 2 913 L surversés au total) a eu
lieu pendant un seul événement, le 1er mars 2017. Cet événement a également été échantillonné et comportait la concentration en MES des RR la plus élevée observée au cours de l'étude. Néanmoins, les proportions de masse des polluants surversées restent inférieures à celles pour la période comprennant les premiers trois mois de fonctionnement.

Cet exercice montre que la performance de la noue filtrante à intercepter le flux polluant a été améliorée par l'installation des redans. La prise en compte des premiers mois avant l'installation de ces redans dans le bilan de masse global, nécessaire pour comparer la masse interceptée avec l'évolution de masse dans le sol, mène donc à sous-estimer la performance de la noue par rapport à ce qu'elle est dans la configuration stabilisée.

### 3.3.4. Bilan de masse intégré entre eau et sol

Tous les termes du bilan de masse associés aux flux d'eau ($M_{e,RR}$, $M_{s,drain}$ et $M_{s,surverse}$) et au sol ($M_{sol,init}$ et $M_{sol,fin}$) sont présentés numériquement dans le Tableau 38 et visuellement dans la Figure 62. Une première observation est que les masses en Cu, Zn, Phen, Pyr et NP stockées dans le sol ($M_{sol,init}$), y compris les masses initiales en début de l'étude, sont beaucoup plus élevés que celles associées aux flux d'eau entrant ou sortant de la noue. Une conséquence importante de cela est que les incertitudes absolues associées aux masses de sol calculées sont importantes par rapport aux termes de flux, dépassant parfois même les flux entrant dans le système. Cela peut limiter les interprétations possibles du bilan de masse et sera discuté en détail plus loin.

On peut également observer que les incertitudes relatives en termes de bilan massique du sol sont très variables d'un polluant à l'autre. Les incertitudes relatives les plus élevées sont observées pour les polluants dont les teneurs dans le substrat filtrant initial sont inférieures à la LoQ (BPA, OP et DEHP), pour lesquels l'intervalle de confiance à 95 % s'étend respectivement sur (-66, 70 %), (-65, 69 %) et (-46, 50 %) à partir des valeurs médianes. Toutefois, comme les masses initiales de ces polluants étaient faibles, les incertitudes absolues associées sont faibles par rapport aux autres polluants. En dehors de ces polluants, les incertitudes relatives sur la masse initiale augmentent avec l'incertitude analytique, variant de (-12,14 %) pour le cuivre à (-34,37 %) pour les NP.

<table><caption>Tableau 38. Synthèse de tous les termes du bilan de masse associés aux flux d'eau (le flux entrant avec le ruissellement brut –$M_{e,RR}$, le flux sortant du drain –$M_{s,drain}$ et le flux sortant par surverse –$M_{s,surverse}$) et le sol (masse initialement stockée dans le sol –$M_{sol,init}$, masse stockée dans le sol à la fin de la période du bilan de masse –$M_{sol,fin}$)</caption><thead><tr><td>Paramètre</td><td><i>M</i><sub>e,RR</sub> (g)</td><td><i>M</i><sub>s,drain</sub> (g)</td><td><i>M</i><sub>s,surverse</sub> (g)</td><td><i>M</i><sub>sol,init</sub> (g)</td><td><i>M</i><sub>sol,fin</sub> (g)</td></tr></thead><tbody><tr><td>MES</td><td>43200<br>(36800; 57600)</td><td>5500<br>(4540; 6900)</td><td>8420<br>(5180; 18800)</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>CO</td><td>7320<br>(6320; 8970)</td><td>1220<br>(1900; 1620)</td><td>1080<br>(2820; 4200)</td><td>86700<br>(75100; 100000)</td><td>52200<br>(46600; 58700)</td></tr><tr><td>Cu</td><td>32,5<br>(28,2; 39,8)</td><td>4,53<br>(3,51; 6,41)</td><td>7,40<br>(4,96; 12,7)</td><td>126<br>(110; 143)</td><td>151<br>(138; 164)</td></tr><tr><td>Zn</td><td>90,0<br>(76,1; 118)</td><td>11,4<br>(7,99; 21,0)</td><td>19,1<br>(11,8; 40,2)</td><td>313<br>(271; 362)</td><td>432<br>(394; 471)</td></tr><tr><td>Pyr</td><td>0,125<br>(0,106; 0,162)</td><td>0,00838<br>(0,0060; 0,0155)</td><td>0,0256<br>(0,0157; 0,0536)</td><td>1,45<br>(1,09; 1,85)</td><td>1,11<br>(0,830; 1,48)</td></tr><tr><td>Phen</td><td>0,0439<br>(0,0366; 0,0586)</td><td>0,00295<br>(0,00218; 0,00464)</td><td>0,00992<br>(0,00650; 0,0211)</td><td>0,718<br>(0,541; 0,920)</td><td>0,824<br>(0,610; 1,12)</td></tr><tr><td>BPA</td><td>0,0797<br>(0,0693; 0,0934)</td><td>0,0208<br>(0,0180; 0,0252)</td><td>0,0230<br>(0,0172; 0,0322)</td><td>0,0525<br>(0,0180; 0,0893)</td><td>0,349<br>(0,267; 0,503)</td></tr><tr><td>OP</td><td>0,0821<br>(0,0697; 0,0983)</td><td>0,0168<br>(0,0118; 0,0267)</td><td>0,0214<br>(0,0149; 0,0322)</td><td>0,0333<br>(0,0117; 0,0562)</td><td>0,241<br>(0,141; 0,411)</td></tr><tr><td>NP</td><td>0,301<br>(0,257; 0,360)</td><td>0,106<br>(0,0766; 0,168)</td><td>0,0846<br>(0,0599; 0,125)</td><td>1,58<br>(1,04; 2,16)</td><td>3,08<br>(2,31; 4,06)</td></tr><tr><td>DEHP</td><td>2,95<br>(2,31; 4,17)</td><td>1,50<br>(1,15; 2,08)</td><td>0,606<br>(0,357; 1,50)</td><td>5,56<br>(2,98; 8,34)</td><td>26,4<br>(15,1; 44,3)</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_67.png" /></figure>

Figure 62. Termes du bilan de masse associés aux flux d'eau (le flux entrant avec le ruissellement brut $-M_{e,RR}$, le flux sortant du drain $-M_{s,drain}$ et le flux sortant par surverse $-M_{s,surverse}$) et le sol (masse initialement stockée dans le sol $-M_{sol,init}$, masse stockée dans le sol à la fin de la période du bilan de masse $-M_{sol,fin}$) pour (a) cuivre, (b) zinc, (c) phénanthrène, (d) pyrène, (e) bisphénol-A, (f) octylphénol, (g) nonylphénol et (h) bis(2-ethylhexyl) phtalate. Les barres représentent la médiane alors que les barres d'erreur représentent l'intervalle de confiance à 95 %.
Les incertitudes relatives sur la masse finale stockée dans le sol varient d'un polluant à l'autre en raison non seulement de l'incertitude analytique, mais aussi de la distribution de chaque polluant dans le substrat filtrant (voir la Figure 59 et Section 9.3 en annexe) comparativement à celle des métaux traces à la surface. Cette distribution détermine l'algorithme utilisé pour évaluer la $M_{sol,fin}$. Comme la distribution de tous les micropolluants organiques différait souvent de celle des métaux traces à la surface, la deuxième méthode, qui comporte plus d'incertitude, a souvent été utilisée. Cu et Zn ont les incertitudes relatives les plus faibles sur la masse finale, respectivement (-8, 9 %) et (-9, 9 %), tandis que les plus élevées sont observées pour OP et DEHP, respectivement (-41, 71 %) et (-43, 68 %).

Comme nous l'avons vu précédemment, $M_{e,RR}$ dépasse la somme de $M_{s,drain}$ et $M_{s,surverse}$ pour tous les polluants, ce qui indique qu'une certaine masse a été interceptée par le substrat filtrant. Parallèlement, la masse stockée dans le sol a augmenté pour la plupart des polluants au cours de la période étudiée. La Figure 63 compare la masse interceptée de chaque polluant ($M_{int}$) à l'évolution de la masse du polluant dans le sol ($\Delta M_{sol}$). Dans un bilan de masse parfaitement conservatif, dans lequel toutes les sources et tous les puits importants sont correctement représentés, ces deux termes devraient être équivalents. $\Delta M_{sol} < M_{int}$ correspondrait à un puits non représenté dans le bilan de masse (dissipation), tandis que $\Delta M_{sol} > M_{int}$ indique qu'il y a une source du polluant non prise en compte dans le bilan de masse. Les résultats de cette comparaison varient grandement d'un polluant à l'autre.

Bien que la valeur médiane de la $M_{int}$ soit inférieure à celle de $\Delta M_{sol}$ pour le Cu, l'intervalle de confiance de la $M_{int}$ est entièrement compris dans celui de $\Delta M_{sol}$, qui est nettement plus élevé. Ces résultats sont donc compatibles avec l'hypothèse selon laquelle les termes importants du bilan massique du Cu sont représentés de façon juste.

<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>Figure 63. Termes nets du bilan de masse associés au flux d'eau (différence entre la masse entrante et la masse sortante du système – $M_{int}$) et le sol (différence entre la masse stockée dans le sol en début et à la fin de la période étudiée – $\Delta M_{sol}$) pour (a) cuivre, (b) zinc, (c) phénanthrene, (d) pyrène, (e) bisphénol-A, (f) octylphénol, (g) nonylphénol et (h) bis(2-ethylhexyl) phtalate. Les barres représentent la médiane alors que les barres d'erreur représentent l'intervalle de confiance à 95 %.</figcaption></figure>
L'intervalle de confiance de $\Delta M_{sol}$ pour Phen et Pyr englobe également celui de $M_{int}$. Cependant, dans ce cas $\Delta M_{sol}$ n'est pas significativement différent de zéro, avec des intervalles de confiance pour les deux polluants allant de valeurs négatives à positives. Par conséquent, étant donné le niveau d'incertitude $\Delta M_{sol}$, il est impossible de tirer des conclusions significatives quant au devenir de ces polluants dans le sol à partir du bilan de masse.

$\Delta M_{sol}$ est plus élevé que $M_{int}$ pour le Zn, le DEHP, le BPA, l'OP et le NP, sans chevauchement des intervalles de confiance. Dans ce cas, bien que l'intervalle $\Delta M_{sol}$ soit plus large que celui de la $M_{int}$, les différences entre les masses sont si grandes qu'elles sont significativement différentes. Les explications possibles de ces observations seront explorées dans la section suivante.

<table><caption>Tableau 39. Termes nets du bilan de masse associés au flux d'eau (différence entre la masse entrante et la masse sortante du système – $M_{int}$) et au sol (différence entre la masse stockée dans le sol en début et à la fin de la période étudiée – $\Delta M_{sol}$). Médiane et intervalle de confiance à 95 %.</caption><thead><tr><td>Paramètre</td><td>M<sub>int</sub> (g)</td><td>ΔM<sub>sol</sub> (g)</td></tr></thead><tbody><tr><td>MES</td><td>29 000 (24 900; 35 300)</td><td>-</td></tr><tr><td>CO</td><td>4 200 (3 430; 5 060)</td><td>-34 500 (-46 500; -23 700)</td></tr><tr><td>Cu</td><td>20,5 (17,2; 24,1)</td><td>24,8 (10,3; 39,2)</td></tr><tr><td>Zn</td><td>58,8 (46,6; 72,0)</td><td>119 (73,5; 162)</td></tr><tr><td>Pyr</td><td>0,0901 (0,0755; 0,108)</td><td>-0,337 (-0,824; 0,160)</td></tr><tr><td>Phen</td><td>0,0307 (0,0255; 0,0377)</td><td>0,107 (-0,180; 0,437)</td></tr><tr><td>BPA</td><td>0,0355 (0,0277; 0,0442)</td><td>0,297 (0,207; 0,452)</td></tr><tr><td>OP</td><td>0,0434 (0,0308; 0,0549)</td><td>0,208 (0,106; 0,377)</td></tr><tr><td>NP</td><td>0,108 (0,0422; 0,156)</td><td>1,51 (0,589; 2,60)</td></tr><tr><td>DEHP</td><td>0,806 (0,063; 1,58)</td><td>20,9 (9,01; 38,9)</td></tr></tbody></table>

### 3.3.5. Limitations de l'approche proposée

Lorsque $\Delta M_{sol}$ dépasse de façon significative $M_{int}$, au moins l'une des affirmations suivantes doit être vraie : a) $M_{sol,init}$ et/ou $M_{e,RR}$ a été sous-estimé, b) $M_{sol,fin}$, $M_{s,drain}$ et/ou $M_{s,surverse}$ a été surestimé et/ou c) des termes sources importants ont été ignorés. L'objectif de cette section est d'évaluer les explications possibles pour les observations $\Delta M_{sol} > M_{int}$ pour le Zn, le BPA, le OP, le NP et le DEHP.

#### 3.3.5.1. Représentativité discutable de l'échantillon de sol initial

Pour tous les polluants, les erreurs possibles dans les calculs de masse du sol (y compris les incertitudes analytiques, mais aussi la variabilité des propriétés du sol dans l'ensemble du système et la représentativité de chaque échantillon) ont été prises en compte dans le calcul.

La représentativité de l'échantillon de sol initial, qui a été prélevé dans le tas de substrat filtrant préparé pendant la construction, pourrait être douteuse en raison des méthodes de construction qui entraînent des variations dans la composition du substrat filtrant dans l'ensemble de la noue filtrante. Le mélange imparfait de terre végétale et de sable a été pris en compte en faisant varier les teneurs initiales dans tout le filtre en fonction de la variabilité relative du Ca, un traceur du sable calcaire. Une autre source d'incertitude est la qualité de la terre végétale initiale elle-même, qui peut varier à l'intérieur d'un camion ou d'un chargement à l'autre. Bien qu'il semble peu probable que $M_{sol,init}$ soit biaisé à un point tel qu'il dépasse la variabilité déjà importante prévue dans le calcul du bilan de masse, il est fortement recommandé que les études futures tiennent compte du fait que le substrat filtrant sera probablement hétérogène. Les échantillons initiaux doivent être prélevés à divers endroits du substrat filtrant immédiatement après la construction ou à différents moments pendant le remplissage. Les échantillons pourraient être analysés séparément, ce qui permettrait de caractériser la variabilité spatiale, ou utilisés pour former un échantillon composite.

#### 3.3.5.2. Surestimation du flux polluant en sortie

Un biais potentiel dans le calcul du flux intercepté provient de l'estimation des concentrations dans la surverse. Comme cette concentration n'a pas été mesurée directement, on a supposé qu'elle était égale à la concentration des eaux brutes, en tenant compte d'une éventuelle dilution par les précipitations directes sur la noue. Comme nous l'avons mentionné précédemment, les hypothèses selon lesquelles il n'y a pas eu de sédimentation à la surface de la noue et que la qualité de l'eau a été constante tout
au long de la période de pluie, toutes deux utilisées dans ce calcul, conduisent probablement à une surestimation de $M_{s,surverse}$.

Une autre source de biais est la représentativité des événements de pluie échantillonnés par rapport à ceux de toute la période. Bien que les événements pluvieux échantillonnés aient couvert diverses saisons et conditions hydrologiques, ils ont aussi eu tendance à correspondre à des événements plutôt importants. L'utilisation d'une mesure continue de la turbidité dans le calcul des flux polluants à l'entrée permet non seulement de réduire l'incertitude, mais aussi d'ajuster les concentrations en entrée aux observations réelles pour chaque événement, minimisant ainsi ce biais. En effet, les masses médianes en entrée calculées à l'aide de la mesure de turbidité sont légèrement inférieures à celles calculées par tirage aléatoire à partir de la distribution des concentrations totales (Figure 64). Cela indique que la distribution des concentrations en entrée des événements échantillonnés tend à être plus élevée que celle de tous les événements de la période. Bien que cette mesure ait été corrigée pour tenir compte des flux en entrée, il n'existait pas de mesure continue semblable pour les concentrations à la sortie du drain, ce qui pourrait constituer une source potentielle de biais. Bien que ce biais puisse entraîner une surestimation ou une sous-estimation du flux polluant, dans le cas présent, une surestimation est soupçonnée.

Afin de vérifier si une surestimation de $M_{s,surverse}$ et/ou $M_{s,drain}$ pourrait expliquer les différences significatives entre $M_{int}$ et $\Delta M_{sol}$ pour le Zn, le BPA, le OP, le NP et le DEHP, nous considérons l'hypothèse limite que les deux termes de sortie soient égaux à zéro en comparant $\Delta M_{sol}$ avec $M_{e,RR}$ en Figure 65.

On peut voir que $\Delta M_{sol}$ est significativement plus grand que le flux arrivant dans la noue $M_{e,RR}$ pour le BPA, l'OP, le NP et le DEHP. Par conséquent, une surestimation des termes de sortie ne peut expliquer le fait que $\Delta M_{sol} > M_{int}$ pour ces polluants-il doit y avoir une source de ces polluants qui n'a pas été prise en compte dans le bilan de masse. Dans le cas du Zn, l'intervalle de confiance $M_{e,RR}$ intercepte celui de $\Delta M_{sol}$, bien qu'à l'extrémité inférieure, ce qui signifie qu'une surestimation extrême des termes de sortie pourrait expliquer la différence entre la $M_{int}$ et $\Delta M_{sol}$. Toutefois, il est très peu probable que $M_{s,surverse}$ et $M_{s,drain}$ soient nulles, il demeure probable qu'une autre source de Zn soit présente.

<figure><img src="image_69.png" /><figcaption>Figure 64. Comparaison du flux entrant avec le ruissellement brut évalué avec et sans les données de turbidité pour (a) cuivre, (b) zinc, (c) phénanthrene, (d) pyrène, (e) bisphénol-A, (f) octylphénol, (g) nonylphénol et (h) bis(2-ethylhexyl) phtalate. Les barres représentent la médiane alors que les barres d'erreur représentent l'intervalle de confiance à 95 %.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>Figure 65. Comparaison du flux entrant (Me,RR) à l'évolution de la masse stockée dans le sol au cours de l'étude (ΔMsol) pour (a) zinc, (b) bisphénol-A, (c) octylphénol, (d) nonylphénol et (e) bis-(2-ethylhexyl) phtalate). Les barres représentent la médiane alors que les barres d'erreur représentent l'intervalle de confiance à 95 %.</figcaption></figure>

### 3.3.5.3. Retombée atmosphérique

Les dépôts atmosphériques directs à la surface de la noue filtrante n'ont pas été pris en compte dans les calculs du bilan de masse et constituent une autre source possible de polluants dans le sol. Toutefois, comme la surface de la noue filtrante ne représente que 4,5 % de la surface qu'elle draine, la masse associée aux dépôts atmosphériques directs serait beaucoup plus faible que celle associée aux eaux de ruissellement, même si les dépôts atmosphériques étaient la principale source de pollution dans ces eaux. De plus, une étude parallèle menée sur le même site, qui caractérisait la contamination des retombées atmosphériques totales de Cu, Zn, Phen et Pyr, a montré que les concentrations de ces retombées étaient inférieures d'un ordre de grandeur à celles des eaux de ruissellement de voirie (Tableau 40) (CD 77, 2016). Par conséquent, la prise en compte des dépôts atmosphériques ne modifierait pas sensiblement les résultats du bilan de masse dans le cas présent.

<table><caption>Tableau 40. Concentrations observées dans le ruissellement brut dans la présente étude par rapport à celles associées aux retombées atmosphériques totales. Médiane (min, max) sont présentées. ¹Données de (CD 77, 2016).</caption><thead><tr><td></td><td>Ruissellement de voirie</td><td>Retombée atmosphérique totale¹</td></tr></thead><tbody><tr><td>Cu (µg/L)</td><td>258 (98;1;547)</td><td>3:9 (1:9; 22)</td></tr><tr><td>Zn (µg/L)</td><td>693 (236; 1 650)</td><td>38 (18; 105)</td></tr><tr><td>Phen (µg/L)</td><td>0;356 (0;102; 0;594)</td><td>0;014 (&lt; 0;01; 0;036)</td></tr><tr><td>Pyr (µg/L)</td><td>0;851 (0;205; 2;30)</td><td>0;0085 (0;005; 0;035)</td></tr></tbody></table>

### 3.3.5.4. Glissière galvanisée

Une source potentielle de Zn, qui n'a pas été prise en compte dans le bilan de masse, est une glissière de sécurité en acier galvanisé qui sépare la noue filtrante de la route (Figure 66). Lorsque la pluie tombe sur cette barrière, elle est susceptible d'émettre du zinc-en outre, une partie des eaux de ruissellement de voirie est en contact avec ses poteaux lorsqu'elle s'écoule vers la noue filtrante depuis la route. Bien qu'une barrière semblable soit également en place le long de la portion de route où les eaux de ruissellement brutes sont collectées, elle est située de l'autre côté de la bordure en béton et n'a pas le même degré de contact avec les eaux de ruissellement. Par conséquent, le flux en entrée basé sur les données du bassin versant de référence ne tient pas compte de cette source, ce qui explique probablement au moins en partie l'excès de zinc trouvé dans le sol.
<figure><img src="image_71.png" /><figcaption>Figure 66. Glissière galvanisée séparant la noue filtrante de la surface de la route.</figcaption></figure>

### 3.3.5.5. Dégradation d'alkylphénols ethoxylés

Une source potentielle d'alkylphénols (OP et NP) dans la noue filtrante est la dégradation des alkylphénols éthoxylés (APEO). En effet, les alkylphénols et les APEO à chaîne courte (OP₁EO, OP₂EO, NP₁EO et NP₂EO) sont les sous-produits stables de la dégradation des APEO à chaîne longue produits industriellement (Bergé et al., 2012), pour lesquels les pneus, les composants plastiques des véhicules, les peintures, les huiles moteurs et l'asphalte sont tous des sources potentielles dans le ruissellement de voirie (Markiewicz et al., 2017). Par conséquent, si ces APEO à chaîne longue, qui n'ont pas été analysés dans la présente étude, sont présents dans les eaux de ruissellement, leur dégradation après rétention par la noue filtrante est susceptible de produire le NP et l'OP dans la noue filtrante, ce qui peut expliquer au moins partiellement l'excès de ces contaminants présents dans le sol.

### 3.3.5.6. Matériaux de construction de la noue filtrante

Les excès significatifs de BPA, de NP, de OP et de DEHP que l'on trouve dans le sol de la noue filtrante peuvent également être le résultat des émissions de divers matériaux utilisés pour construire la noue filtrante, à savoir la géomembrane, le drain PEHD, le textile entourant le drain et l'asphalte mis en œuvre pour faire la jonction entre la chaussée et la noue. Des tests de lixiviation de ces matériaux ont été effectués en batch et ont été décrits en détail dans les sections 0 et 3.2.3.3. Les essais ont montré que ces quatre polluants pouvaient être émis par un ou plusieurs de ces matériaux. Comme la géomembrane, le tissu de drainage et le drain étaient situés sous ou autour du média filtrant, ces sources peuvent aussi expliquer les teneurs élevées observées dans les parties inférieures du filtre pour ces polluants (Figure 59 et Annexe 9.3).

Dans la mesure où d'autres sources de polluants proviennent des matériaux utilisés dans l'ouvrage lui-même, le taux élevé de $ΔM_{sol}$ par rapport à $M_{int}$ indique que l'élimination de ces polluants du ruissellement a un coût environnemental élevé en termes de pollution du sol. Par exemple, la noue filtrante retient 39 % du flux entrant de BPA mais émet près de 9 fois cette quantité dans le sol. Si les dispositifs de biofiltration doivent s'inscrire dans une stratégie intégrée de limitation de la pollution, il est important de limiter l'utilisation de matériaux susceptibles d'émettre des polluants. Comme de nombreux micropolluants organiques sont omniprésents dans les matériaux synthétiques produits industriellement, il sera probablement difficile de trouver des matériaux de drainage ou d'imperméabilisation qui n'en contiennent pas.

### 3.3.6. Conditions nécessaires pour établir un bilan de masse démontrant une dissipation significative

La discussion précédente met en avant plusieurs difficultés méthodologiques associées à l'établissement d'un bilan de masse in situ, notamment les incertitudes élevées, les biais potentiels et les sources non caractérisées. La présente section a pour objetif d'établir une liste des conditions nécessaires à l'établissement d'un bilan de masse capable de démontrer avec certitude la dissipation. Aux fins de la présente discussion, nous définissons un indicateur de la proportion de la masse de polluants interceptés dissipée dans le système, $E_{sol}$ (Equation 16).
$$E_{sol} = 1 - \frac{\Delta M_{sol}}{M_{int}}$$

Equation 16. Définition de $E_{sol}$ la différence en pourcentage entre la masse de polluant récupérée dans le système à la fin de la période et la masse de polluant interceptée-$\Delta M_{sol}$ est le cumul de masse du polluant dans le sol au cours de la période d'étude et $M_{int}$ est la masse du polluant interceptée par la noue filtrante au cours de la période.

Une dissipation significative peut être observée lorsque $E_{sol}$ est significativement supérieure à zéro. Ce n'est le cas d'aucun des micropolluants organiques considérés dans la présente étude (Tableau 41), bien que plusieurs d'entre eux pourraient être dégradés dans le sol. En effet, pour tous les polluants, $E_{sol}$ est soit négatif, soit les incertitudes sont si grandes que $E_{sol}$ n'est pas significatif. Les conditions nécessaires pour démontrer une dissipation importante sont énumérées et discutées ci-dessous, compte tenu des leçons tirées de la présente étude.

* Les flux polluant entrant et sortant du système ont été évalués, en prenant en compte les incertitudes, pour l'ensemble des termes importants

L'évaluation des flux polluants en entrée et en sortie d'un ouvrage de biofiltration des eaux pluviales nécessite généralement la caractérisation des concentrations de polluants et des débits d'eau. Lorsque tous les événements de la période d'étude ne sont pas échantillonnés, les concentrations de polluants pour les événements non échantillonnés peuvent être estimées de façon stochastique. Les mesures en continu de la turbidité peuvent améliorer les estimations de flux en corrigeant les biais dans les événements échantillonnés, du moins pour les polluants particulaires. Il est à noter que les mesures en continu nécessitent des efforts considérables pour l'entretien de l'équipement et la validation des données.

* Les teneurs en polluants initiales et finales du sol ont été évaluées de façon représentative, les propriétés du sol et leur variabilité ont été caractérisées

L'obtention d'échantillons de sol représentatifs au début et à la fin d'une étude présente plusieurs défis. Dans la phase initiale, il ne faut pas supposer qu'un substrat filtrant est parfaitement homogène car sa composition peut varier en raison d'un mélange imparfait des matériaux initiaux (comme la terre végétale et le sable). Les propriétés du sol, comme la densité, peuvent aussi varier dans l'espace et au fil du temps-il est recommandé de prendre plusieurs mesures au début et à la fin de la période d'étude afin de tenir compte de la variabilité potentielle.

* Aucune source de pollutant n'est présente dans le système ou la dissipation du polluant concerné excède sa production/émission (dans le deuxième cas, la dissipation sera sous-estimée, mais pourrait être identifiée)

L'un des principaux résultats de la présente étude est que les émissions de matières synthétiques à l'intérieur ou autour d'un ouvrage de biofiltration (comme l'asphalte, les drains, le tissu de drainage ou les géomembranes) peuvent dépasser les flux associés au ruissellement. Par conséquent, l'idéal serait de ne pas utiliser de tels matériaux dans les systèmes de traitement des micropolluants organiques, en particulier lorsqu'un bilan de masse des micropolluants organiques doit être effectué. Cependant, afin d'évaluer les concentrations en sortie, il est nécessaire d'évacuer l'eau du sol (ce qui nécessite un drain) et afin de mesurer toutes les sorties du système, le fond et le tour de l'ouvrage doivent être imperméablisés. Il est donc conseillé de tester différents matériaux afin de choisir celui qui est le moins polluant. Une durée d'étude plus longue peut également minimiser l'importance de ces émissions dans le bilan de masse, à la fois parce que les émissions sont susceptibles d'être plus élevées pour les matériaux neufs et parce que les polluants émis peuvent se dégrader au cours du temps.

De plus, certains polluants peuvent être produits par la dégradation d'autres polluants. Lorsque c'est le cas, comme pour les alkylphénols, il est peu probable que la dissipation puisse être démontrée à moins que le bilan de masse ne soit élargi pour inclure d'éventuelles molécules parentes, qui peuvent être nombreuses.

* La masse interceptée est significative par rapport à la masse initiale stockée dans le sol

Pour que $E_{sol}$ soit significativement supérieur à zéro (indiquant la dissipation), son incertitude relative doit être inférieure à 100 %, ce qui était rarement le cas dans la présente étude (Tableau 41). Une meilleure compréhension de la propagation des incertitudes entre les termes est donc importante pour comprendre comment y parvenir.