<table><caption>Tableau 41. Pourcentage de différence entre la masse polluante cumulée dans le sol au cours de l'étude et la masse interceptée ($E_{sol}$) pour tous les polluants. La médiane et l'intervalle de confiance à 95 % sont présentés.</caption><thead><tr><td>Paramètre</td><td>E<sub>sol</sub> (%)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Pyr</td><td>474 (-76; 1 039)</td></tr><tr><td>Phen</td><td>-242 (-1 350; 682)</td></tr><tr><td>BPA</td><td>-739 (-1 270; -447)</td></tr><tr><td>OP</td><td>-383 (-852; -133)</td></tr><tr><td>NP</td><td>-1310 (-3 610; -410)</td></tr><tr><td>DEHP</td><td>-2520 (-13 300; -789)</td></tr></tbody></table>

En supposant que les erreurs dans les calculs de flux soient indépendantes de celles des calculs de sol, l'Equation 17, qui relie les erreurs relatives dans $E_{sol}$ à celles de $\Delta M_{sol}$ et $M_{int}$, peut être dérivée des règles de propagation de l'incertitude (Taylor, 1997).

$$ \delta_{rel,E_{sol}} = \frac{\frac{\Delta M_{sol}}{M_{int}} \sqrt{\delta_{rel,\Delta M_{sol}}^2 + \delta_{rel,M_{int}}^2}}{E_{sol}} $$

<caption>Equation 17. Définition de l'incertitude relative de $E_{sol}$.</caption>

Lorsque $E_{sol}$ est positif (comme c'est le cas en cas de dissipation), la condition $\delta_{rel,E_{sol}} < 1$ peut être appliquée à cette équation pour trouver les conditions nécessaires pour démontrer que $E_{sol}$ est significativement supérieure à zéro. En substituant la définition d$E_{sol}$, dans les termes de $\Delta M_{sol}$ et $M_{int}$, qui sont également supposés être positifs, on peut obtenir l'Equation 18. Cette inégalité démontre que plus les incertitudes relatives de $\Delta M_{sol}$ et de $M_{int}$ sont grandes, plus la différence entre $M_{int}$ et $\Delta M_{sol}$ doit être importante. Par conséquent, la dissipation sera plus difficile à prouver lorsque ces incertitudes sont importantes.

$$ M_{int} > \left( 1 + \sqrt{\delta_{rel,\Delta M_{sol}}^2 + \delta_{rel,M_{int}}^2} \right) \Delta M_{sol} $$

<caption>Equation 18. Relation entre $M_{int}$, $\Delta M_{sol}$ et leurs incertitudes nécessaires pour avoir une incertitude relative de $E_{sol}$ inférieure à 100 %.</caption>

$M_{int}$ et $\Delta M_{sol}$ sont chacun des termes calculés par différence entre deux masses. Leur incertitude absolue est proportionnelle à l'incertitude absolue des masses utilisées pour les calculer. Leur incertitude relative est d'autant plus grande que les variations de masse sont petites comparées à celles utilisées pour les calculer. Par conséquent, l'incertitude relative sur $\Delta M_{sol}$ deviendra grande lorsque $M_{sol,init} >> \Delta M_{sol}$. Comme par définition un phénomène de dissipation se traduit par $\Delta M_{sol} < M_{int}$, nous notons que la condition de l'Equation 18 est peu susceptible d'être remplie lorsque $M_{int} << M_{sol,init}$, l'incertitude relative sur $\Delta M_{sol}$ devenant très importante dans ce cas de figure. L'incertitude sur $M_{int}$ devient par ailleurs grande dans le cas où une faible efficacité de rétention du polluant conduit à $M_{int} << M_{e,RR}$, rendant l'Equation 18 encore plus difficile à réaliser.

L'importance de la masse interceptée $M_{int}$ par rapport à celle initialement présente dans le sol $M_{sol, init}$, dépend du niveau de contamination initial du substrat filtrant, de l'efficiacité de filtration du système, des flux annuels de polluants arrivant dans le système et de la durée de l'étude. Dans notre cas, il aurait fallu deux ans pour respecter le critère de l'équation 18 dans le cas du BPA et de l'OP, de 6 à 10 ans pour le Cu, le Zn et le DEHP et au moins 19 ans pour le Pyr, le Phen et le NP. La longue durée requise pour ces dernières molécules indique que le sol était initialement très contaminé. En effet, la teneur initiale de NP (0,159 µg/g m.s.) était supérieure à la plupart des mesures d'une étude portant sur 32 échantillons de sol d'Ile-de-France, alors que celles du Pyr et du Phen (respectivement 0,146 et 0,072 µg/g m.s.) se situait dans la gamme typique pour la région (Gaspéri et al., 2016).

La divergence des incertitudes relatives est bien illustrée par le Pyr et le Phen (Tableau 42), polluants pour lesquels des teneurs élevées ont été observées dans l'échantillon de sol initial et pour lesquels aucune autre source que le ruissellement n'était apparente. Dans ce cas, bien que les incertitudes initiales et finales sur la masse du sol aient été d'au plus ±35 %, les incertitudes sur $\Delta M_{sol}$ ont atteint (-145, 147 %) pour le Pyr et (-269, 310 %) pour le Phen, entraînant des incertitudes sur $E_{sol}$ de (-116, 119 %) et (-457, 382 %), rendant impossible toute conclusion sur le devenir de ces polluants dans le sol.
<table><caption>Tableau 42. Incertitudes relatives (95 % intervalle de confiance) pour tous les termes de micropolluants, en pourcentage.</caption><thead><tr><th></th><th>M<sub>sol,init</sub></th><th>M<sub>sol,fin</sub></th><th>ΔM<sub>sol</sub></th><th>M<sub>e,RR</sub></th><th>M<sub>s,drain</sub></th><th>M<sub>s,surverse</sub></th><th>M<sub>int</sub></th><th>E<sub>sol</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>Cu</td><td>[-12;14]</td><td>[-8;9]</td><td>[-14;11]</td><td>[-13;22]</td><td>[-23;41]</td><td>[-33;71]</td><td>[-16;18]</td><td>-</td></tr><tr><td>Zn</td><td>[-14;16]</td><td>[-9;9]</td><td>[-38;37]</td><td>[-15;32]</td><td>[-30;85]</td><td>[-38;110]</td><td>[-21;22]</td><td>-</td></tr><tr><td>Pyr</td><td>[-25;27]</td><td>[-25;33]</td><td>[-145;147]</td><td>[-16;30]</td><td>[-29;85]</td><td>[-39;113]</td><td>[-16;20]</td><td>[-116;119]</td></tr><tr><td>Phen</td><td>[-25;28]</td><td>[-26;35]</td><td>[-269;310]</td><td>[-17;33]</td><td>[-26;57]</td><td>[-34;113]</td><td>[-17;23]</td><td>[-457;382]</td></tr><tr><td>BPA</td><td>[-66;70]</td><td>[-23;44]</td><td>[-30;52]</td><td>[-13;17]</td><td>[-13;21]</td><td>[-25;40]</td><td>[-22;25]</td><td>[-72;40]</td></tr><tr><td>OP</td><td>[-65;69]</td><td>[-41;71]</td><td>[-49;82]</td><td>[-15;20]</td><td>[-29;59]</td><td>[-30;51]</td><td>[-29;26]</td><td>[-123;65]</td></tr><tr><td>NP</td><td>[-34;37]</td><td>[-25;32]</td><td>[-61;73]</td><td>[-15;20]</td><td>[-28;58]</td><td>[-29;47]</td><td>[-61;44]</td><td>[-175;69]</td></tr><tr><td>DEHP</td><td>[-46;50]</td><td>[-43;68]</td><td>[-57;86]</td><td>[-22;41]</td><td>[-36;39]</td><td>[-41;148]</td><td>[-92;95]</td><td>[-427;69]</td></tr></tbody></table>

Cet exemple souligne l'importance d'adapter la durée d'une étude à la masse initiale de polluants et aux flux polluants observés lorsqu'un bilan de masse est effectué. Il convient de noter que cette durée peut être minimisée en utilisant un substrat filtrant préparé à partir de matériaux ayant de faibles teneurs initiales de tous les polluants étudiés (ce qui est également une bonne pratique pour la conception du système qui favorisera une bonne retention des polluants) et en situant l'étude dans un bassin versant où une forte pollution par ruissellement est prévue. Toutefois, il faut noter qu'il est difficile d'évaluer a priori la durée exacte nécessaire, car les estimations de $M_{sol,init}$ et de $M_{int}$ annuelle exigent la connaissance du système et que, dans la pratique, il n'est pas toujours possible de prolonger la durée d'une étude.

### 3.3.7. Conclusions

Une méthode stochastique d'estimation du bilan de masse in situ des micropolluants dans un biofiltre des eaux pluviales a été élaborée et appliquée. Cette méthode est utile pour démontrer les abattements intégrés du flux polluant au cours d'une période donnée et a le potentiel d'améliorer la compréhension du devenir des polluants dans le substrat filtrant en conditions réelles. Dans le cas présent, elle a montré l'importance des émissions de micropolluants provenant des matériaux de construction.

Cependant, la démonstration de la dissipation des micropolluants dans les ouvrages de biofiltration des eaux de ruissellement à l'aide d'un bilan de masse présente divers problèmes méthodologiques, difficiles à résoudre dans un contexte de terrain. Au-delà des défis associés à l'acquisition d'échantillons représentatifs d'eau et de sol et de mesures hydrologiques fiables, les études doivent tenir compte des incertitudes élevées associées à tous les termes du bilan de masse. L'incertitude peut être limitée en s'assurant que les teneurs initiales des polluants dans le substrat filtrant sont faibles (ce qui n'est possible que lorsque le système est conçu pour l'étude) et en prolongeant la durée de l'étude sur plusieurs années-toutefois, une telle étude serait coûteuse, car au moins des mesures continues et, idéalement, l'échantillonnage d'eau devraient se poursuivre pendant toute la période pour pouvoir caractériser les flux polluants avec précision. De plus, dans un contexte de terrain non contrôlé, les études peuvent être confrontées à des sources inattendues de polluants qui pourraient fausser le bilan de masse. Ces sources pourraient inclure les matériaux de construction, tel qu'observé dans la présente étude, ou la pollution due à des événements isolés tels que les accidents de voiture ou le déversement illicite de déchets. Dans certaines situations, l'objectif de démontrer la dissipation in situ au moyen d'un bilan masse peut s'apparenter à la recherche de la baleine blanche par le capitaine Achab (Melville, 2003), nécessitant une étude longue et intensive avec un risque d'échec élevé du fait des apports non représentés.

Outre l'approche du bilan de masse in situ, le degré de dissipation des micropolluants organiques peut être étudié dans le cadre d'expériences contrôlées. Toutefois, la représentativité de ces expériences contrôlées doit être assurée, par exemple en appliquant régulièrement de l'eau de ruissellement réelle aux mésocosmes extérieurs. De plus, la capacité d'un site particulier à dégrader les polluants peut être caractérisée en étudiant la présence de métabolites connus ou en caractérisant les souches de micro-organismes présentes. L'évaluation de l'évolution de la signature des polluants dans le substrat filtrant au fil du temps peut également être une méthode pour démontrer la dissipation de certaines espèces par rapport à d'autres.
# 4. Conclusion

## 4.1. Rappel des objectifs et de la méthodologie

Depuis quelques décennies, la gestion des eaux pluviales évolue d'une approche de collecte centralisée et d'évacuation rapide, vers des paradigmes de gestion à la source par des ouvrages de plus en plus souvent végétalisés et faisant appel à des fonctions écologiques. Alors qu'en France les ouvrages de gestion à la source ont encore souvent comme objectif premier la limitation du débit, ils peuvent également contribuer à la réduction du flux polluant en limitant les volumes ruisselés et en réduisant les concentrations en polluants dans l'eau. Dans le cas d'eaux pluviales polluées, comme les eaux de ruissellement de certaines voiries, il peut toutefois s'avérer utile de concevoir ces ouvrages afin d'optimiser les processus de dépollution ayant lieu. Une technique souvent employée à l'international pour le traitement à la source des eaux pluviales est celle de la « biofiltration », basée sur des systèmes conçus pour le stockage, la filtration à travers un substrat végétalisé et parfois l'infiltration des eaux pluviales dans le sol sous-jacent. Cependant, ces systèmes ayant généralement pour objectif le traitement des macropolluants (comme les matières en suspension et les nutriments), leur efficacité vis-à-vis des micropolluants, importante dans le contexte réglementaire européen de la Directive Cadre sur l'Eau, a été peu caractérisée.

Afin de répondre à cette lacune, ce rapport participe à l'amélioration de la compréhension de la rétention et du devenir des micropolluants caractéristiques des eaux de ruissellement de voirie dans un système de biofiltration. Il s'articule essentiellement autour d'un suivi in situ de deux ouvrages de biofiltration linéaires situés en bordure de voirie et ayant un substrat filtrant composé d'un mélange de terre végétale et de sable calcaire : un accotement filtrant et une noue filtrante. Ce suivi comporte des mesures hydrologiques quantitatives et qualitatives en continu, un travail d'échantillonnage/analyse de l'eau de ruissellement brute et de l'eau traitée, et un travail d'échantillonnage/analyse du sol. Les objectifs de cette étude sont d'évaluer l'efficacité de traitement des ouvrages à l'échelle de l'événement pluvial, de mieux comprendre les processus de dépollution en jeu et d'établir un bilan de masse permettant de discuter du devenir de certains polluants dans l'un des ouvrages à l'échelle annuelle.

## 4.2. Conclusions scientifiques

### 4.2.1. Caractérisation de la pollution des eaux de ruissellement de voirie

Le travail d'échantillonnage et de caractérisation de la pollution des eaux de ruissellement (point de suivi RR) issues d'une route départementale à fort trafic (la RD 212 à Compans, Seine et Marne) a permis de mettre en avant une contamination de ces dernières, notamment par certains micropolluants identifiés comme prioritaires par la Directive Cadre sur l'Eau. En effet, parmi dix polluants prioritaires suivis, cinq (fluoranthène, benzo(a)pyrène, nonylphénol, octylphénol et DEHP) présentent des concentrations dépassant systématiquement la norme de qualité environnementale (NQE), deux sont caractérisés par des concentrations la dépassant fréquemment (anthracène et Ni). Seules les concentrations en naphthalène, en Pb et en Cd sont systématiquement inférieures à leur NQE. Parmi les ETM associés au bon état écologique, les concentrations en Cu dépassent systématiquement sa NQE, alors que pour l'As et le Zn, leurs concentrations la dépassent fréquemment. Seules les concentrations en Cr sont systématiquement inférieures à sa NQE. De plus, les concentrations mesurées pour certains paramètres globaux (matières en suspension, phosphore total et carbone organique dissous) dépassent fréquemment la valeur cible française de bonne qualité pour les eaux de surface. Ces résultats montrent le potentiel de ces eaux à contribuer à une dégradation de la qualité des milieux récepteurs au-delà des limites réglementaires.

Les niveaux de contamination caractérisés à Compans tendent à être élevés par rapport à ceux publiés dans des travaux antérieurs sur la caractérisation des eaux de ruissellement de voirie. C'est notamment le cas pour les MES, le COP, le Zn, le Pb et le Cu, paramètres dont la présence dans les eaux de voiries est bien documentée dans la littérature scientifique.

Les concentrations moyennes événementielles en polluants mesurées dans les eaux de voirie varient de manière importante entre les événements pluvieux, les valeurs maximales dépassant souvent d'un ordre de grandeur les valeurs minimales. Pour la majorité des polluants, ces concentrations moyennes événementielles suivent une distribution log-normale.

La plupart des micropolluants étudiés est associée majoritairement à la phase particulaire. C'est en particulier le cas du Cu, du Zn, du Pb, des HAP et du DNP (un phtalate), pour lesquels la phase particulaire représente généralement plus de 90 % des concentrations totales. Les autres phtalates, les
alkylphénols et le BPA présentent une distribution plus variable, la phase particulaire représentant en médiane entre 5 et 73 % de la concentration totale, en fonction des molécules. La spéciation physique des polluants sur ce site tend également à être plus particulaire que ce qui a été rapporté lors des études précédentes.

Les coefficients de partage ($K_D$) des métaux traces dans les eaux de ruissellement sont nettement plus élevés que ceux issus de la littérature scientifique. De façon similaire, les $K_{OC}$ observés dans les eaux de ruissellement pour certains micropolluants organiques (DBP, octylphénol, nonylphénol, bisphénol-A, pyrène, phénanthrène) sont supérieurs aux valeurs issues de la littérature scientifique. Ces mesures indiquent que les sources de ces polluants à Compans, qu'ils soient minéraux ou organiques, sont essentiellement particulaires, probablement issues de l'usure des plaquettes de freins, des pneus et des revêtements de voirie.

Les niveaux élevés de contamination observés dans les eaux de voirie à Compans confirment la nécessité de traiter ces eaux. La nature particulaire de cette pollution soutient le choix de la filtration comme une méthode de traitement adaptée.

### 4.2.2. Efficacité de traitement du système de biofiltration

La comparaison des concentrations en polluants entre les eaux de voirie et les eaux traitées par la noue filtrante (BFS) et par l'accotement filtrant (VFS), démontre la capacité de ces ouvrages de biofiltration à retenir la pollution particulaire. Les réductions médianes des concentrations ($E_{c50}$) en MES sont de 92 et de 94 % respectivement pour VFS et BFS. Du fait de la bonne rétention des particules et de la nature majoritairement particulaire de la pollution à Compans, les concentrations totales sont généralement bien réduites à la sortie des ouvrages pour le carbone organique ($E_{c50} = 70\%$ dans les deux systèmes), l'azote Kjeldahl ($E_{c50} > 59$ et $44\%$ respectivement pour VFS et BFS), le phosphore total ($> 66-93$ et $47-89\%$), en excluant deux éléments apparemment lessivés du substrat filtrant, le Mo et le Sr), les hydrocarbures totaux ($E_{c50}:71$ et $61\%$) et les HAP (molécules avec 2-3 cycles aromatiques : $E_{c50}: 47-93$ et $21-92\%$-molécules avec plus de 3 cycles : $83-95$ et $> 82-94\%$). Le BPA, les AP et les phtalates sont mieux retenus ($E_{c50}$ : respectivement 86, 32-93 et 23-83 %) par l'accotement filtrant que par la noue filtrante ($E_{c50}$: 57, -49-76 et 8-74 %). Pour les alkylphénols et les phtalates, on observe généralement l'efficacité de traitement la plus faible pour les composés les plus présents dans la phase dissoute (NP₁EC, DMP, DiBP, DBP).

En considérant la variabilité inter-évènementielle, les concentrations totales de polluants sont réduites de façon significative (la distribution de concentrations totales en sortie diffère significativement de la distribution des concentrations dans les eaux de voirie) dans l'accotement filtrant pour la plupart des événements pluvieux, avec pour seules exceptions le Sr, le DiBP et le DEHP. L'efficacité de traitement ($E_c$ = réduction de la concentration moyenne évènementielle) est plus variable pour la noue filtrante, avec des augmentations de concentrations observées pour certains polluants (HAP légers, phtalates, alkylphénols) immédiatement après sa mise en œuvre. De ce fait, les concentrations totales d'un plus grand nombre de polluants (le Ba, le Sr, le naphtalène, le 1-méthylnaphtalène, le 2-méthylnaphtalène, l'acénaphtène, l'OP, l'OP₁EO, l'OP₂EO, le NP, le NP₁EC, le NP₁EO, le NP₂EO, le DMP, le DiBP et le DEHP) ne sont pas réduites de façon significative.

Dans les deux ouvrages, trois événements hivernaux sont associés à une rétention dégradée de particules. Cette période correspond ainsi aux pires $E_c$ pour les polluants fortement particulaires (le Pb, le Zn, le Cu, les HAP lourds) bien retenus dans le reste du suivi.

La rétention est nettement moins efficace pour la phase dissoute des polluants étudiés que pour les concentrations totales. En fait, pour un grand nombre de polluants (le carbone organique dissous, des nutriments, des ETM, des phtalates, des HAP légers et des alkylphénols), les concentrations dissoutes en sortie de l'ouvrage sont fréquemment plus élevées que celles en entrée. Même parmi les polluants dont les concentrations dissoutes en sortie sont améliorées par rapport à celles dans les eaux de voirie, les $E_c$ sont généralement plus faibles que celles observées pour les concentrations totales, avec des $E_{c50}$ maximales de 64 % pour les nutriments dans les deux ouvrages, de 35 et 57 % pour les ETM respectivement dans le VFS et le BFS, de > 47 et > 44 % pour les HAP, de 79 et 43 % pour le BPA, de 74 et 59 % pour les alkylphénols et de 8 et 21 % pour les phtalates.

L'efficacité de traitement pour la phase dissoute des polluants est également sujette à plus de variabilité inter-évènementielle que celle associée aux concentrations totales. De ce fait, un nombre relativement faible de polluants sont retenus de façon significative dans la phase dissoute ($NH_4^+$, Phen, Fluo, Pyr, BPA et OP dans le VFS et $NH_4^+$, Phen, OP, NP₁EO et NP₂EO dans le BFS). Là encore, pour certains
polluants, les pires performances observées dans la noue filtrante ont lieu durant la période suivant immédiatement sa mise en place.

Le bilan de masse, calculé dans le cas de la noue filtrante pour une sélection de polluants, permet d'évaluer la réduction des flux polluants à l'échelle annuelle. De manière générale, on s'attendrait à des réductions de flux plus élevées que les réductions de concentration du fait d'un abattement de volume. Cependant, dans cet ouvrage, les réductions de flux polluant calculées (de 30-60 % pour les MES, des ETM, des HAP, le BPA et des alkylphénols) sont généralement plus faibles que les $E_{c50}$ observées (de 56-94 % pour les mêmes polluants). Seul le DEHP avec une réduction de flux polluants de 21 % et une réduction médiane de concentration de 9 % échappe à cette tendance. Cela s'explique essentiellement par une faible proportion d'eau abattue par évapotranspiration dans le système (20 %) par rapport à une proportion surversée relativement élevée (38 %), surverse pour laquelle la qualité de l'eau a été supposée similaire à celle en entrée. De ce fait, une proportion relativement importante de la masse de chaque polluant entrée dans l'ouvrage est surversée (27-35 %, en fonction des polluants), ce qui indique que la performance de l'ouvrage pourrait être améliorée en augmentant l'espace de stockage à la surface ou le débit de traitement (en agrandissant la surface du filtre).

Dans la noue filtrante étudiée, qui est étanche, drainée et dont la surface est égale à 4,5 % de la surface du bassin versant d'apport, l'amélioration de la qualité de l'eau drainée est responsable de la majorité de la réduction du flux polluant pour tous les contaminants étudiés, l'abattement volumique ayant un rôle limité, à l'exception du DEHP dont la réduction de concentration est très faible. L'abattement volumique devient un levier important pour réduire le flux polluant lorsque les concentrations en sortie sont peu améliorées par rapport à celles des eaux non traitées, soit parce que la concentration du polluant considéré est difficile à abattre (fractions dissoutes, polluants hydrophiles, polluants pouvant être émis par les matériaux de construction de l'ouvrage), soit parce qu'elle est déjà relativement faible en entrée (cas des surfaces urbaines générant des niveaux de contamination plus faibles).

### 4.2.3. Processus de transport et de rétention en jeu

A travers une caractérisation de la composition des MES dans les eaux de ruissellement non traitées et dans les eaux drainées de l'accotement filtrant et de la noue filtrante en périodes de fonctionnement normal et dégradé, une meilleure compréhension des processus de filtration et d'érosion de particules ayant lieu dans les biofiltres a pu être développée.

En période de fonctionnement normal, les MES présentes en faible concentration dans les eaux de drainage de la noue filtrante correspondent à un mélange entre des MES issues de la route et des particules fines du substrat de la noue filtrante, indiquant une érosion de celles-ci. Cet effet est moins net au niveau de l'accotement filtrant, indiquant que ce lessivage de particules fines serait plus caractéristique d'un ouvrage jeune comme la noue filtrante (âgée de 2 mois à 16 mois au cours de l'étude), qu'un ouvrage plus mature comme l'accotement (âgé de 3,5 ans à 5 ans au cours de l'étude) où le réseau racinaire est beaucoup plus dense.

Pendant la période de fonctionnement dégradé (période hivernale lorsque du sel de déverglacage a été appliqué sur la surface de la route), la nature des MES des eaux de drainage de l'accotement filtrant et de la noue filtrante se rapproche de celle des eaux brutes de voirie, ce qui indique que le fonctionnement dégradé est dû à une filtration moins efficace des particules issues de la route plutôt qu'à la déstabilisation des particules du substrat. Des écoulements préférentiels sont probables dans la noue filtrante pendant cette période, ce qui explique en partie cette efficacité diminuée. De plus, on observe que la granulométrie des particules issues de la route est plus fine pendant cette période hivernale. La composition chimique des MES des eaux de ruissellement est en revanche stable entre les deux périodes, ce qui indique que les sources de particules sont les mêmes. La plus faible granulométrie observée (mais non expliquée) durant la période hivernale peut également contribuer à la dégradation des performances de l'ouvrage, la filtration des particules très fines (< 10 µm) étant moins efficace que celle des particules de diamètre supérieur. Ces particules étant plus petites que la taille des pores du substrat dans lesquels circule l'eau gravitairement, leur filtration repose sur l'attachement au substrat et non pas sur le criblage.

Pour mieux comprendre le comportement des polluants dissous dans les biofiltres étudiés, les concentrations dissoutes qui seraient attendues du fait d'un équilibre avec la concentration du substrat (calculées sur la base du $K_D$ d'adsorption établi en essais batch) sont comparées aux concentrations réellement observées pour une sélection de polluants. Pour le cuivre, les concentrations mesurées en phase dissoute sont nettement supérieures à celles prévues et l'efficacité de rétention de la fraction dissoute semble diminuer avec l'âge du système. Pour le zinc, les concentrations dissoutes mesurées et attendues sont du même ordre de grandeur, mais sont plus variables dans le cas du suivi. Les temps
de séjour estimés dans l'ouvrage (12-72 h en fonctionnement normal) paraissant suffisants pour établir
un équilibre entre le sol et l'eau, d'autres facteurs explicatifs sont à rechercher pour expliquer l'absence
apparente d'équilibre avec le sol. Le cuivre semble interagir fortement avec le COD qui facilite son
transport. Le zinc semble également être influencé à un moindre niveau par le COD et aussi par le NaCl.
Parmi les autres facteurs non caractérisés pouvant intervenir, nous citerons le transport colloïdal ou
l'établissement d'un nouvel équilibre entre les MES et les polluants dissous dans les eaux de drainage
après leur prélèvement.

Les concentrations dissoutes en micropolluants organiques sont dans l'ensemble cohérentes avec celles correspondant à l'équilibre avec le sol. Pour le DBP (phtalate), l'octylphénol, le bisphénol-A, le pyrène et le phénanthrène (HAP), les concentrations mesurées sont parfois plus faibles que celles prévues. Néanmoins, les réductions de concentration en micropolluants dissous sont généralement faibles dans la noue filtrante. Pour ces polluants, les teneurs dans le sol sont suffisamment élevées pour que les concentrations dissoutes dans les eaux brutes soient similaires aux concentrations dissoutes attendues en équilibre avec le sol-ainsi, ces concentrations approchent les niveaux non réductibles du système. D'après les bilans de masse, cette contamination ne peut pas s'expliquer par l'apport via les eaux de ruissellements sur les 13 mois de fonctionnement. Dans le cas des HAP, elle serait due à une pollution du substrat à l'état initial. Pour les phtalates, les alkylphénols et le BPA, le sol semble avoir été fortement pollué durant les premiers mois de fonctionnement du fait d'émissions de ces polluants depuis les matériaux de construction, hypothèse confirmée par les tests de lixiviation en batch de ces matériaux. L'adsorption de ces polluants sur le sol limite l'effet de ces émissions sur la qualité de l'eau à court terme, mais conduit à une saturation de la capacité de sorption du substrat dès le début du fonctionnement de l'ouvrage, limitant sa capacité à traiter la pollution dissoute.

**4.3. Perspectives de recherche**

**4.3.1. Travaux complémentaires à Compans**

Les résultats soulèvent des questions par rapport au processus gouvernant la performance des ouvrages de biofiltration à Compans. Sont présentés ci-après des travaux complémentaires qui permettraient de mieux comprendre le fonctionnement de ce système.

4.3.1.1. Caractérisation des particules

Une meilleure caractérisation des particules pourrait aider à mieux comprendre les phénomènes menant à une dégradation du fonctionnement du filtre à certaines périodes. Un nombre plus important de mesures de granulométrie des eaux de voirie et des eaux drainées en différentes saisons est nécessaire. Il s'agit d'évaluer si la présence de plus petites particules est récurrente en hiver et relève effectivement d'un phénomène saisonnier. Ce travail pourrait être couplé à une caractérisation des particules en entrée et en sortie de l'ouvrage par microscopie électronique à balayage couplée à une microanalyse X qui permettrait de comparer la nature des particules entre l'entrée et la sortie, et entre les saisons afin d'évaluer s'il s'agit de particules de sources différentes et/ou si leur niveau d'agglomération diffère suivant les saisons. Si une différence dans l'agglomération des particules en hiver est effectivement mise en évidence, il pourrait être intéressant d'effectuer des essais en batch afin d'observer l'effet de différentes concentrations de NaCl sur la granulométrie et ainsi de préciser si certaines concentrations en sel peuvent mener à une stabilisation des petites particules. La thèse de Lucie Barbier, actuellement en cours à l'Université de Lorraine et portant sur le traitement des eaux de ruissellement à forte charge saline, pourrait également permettre à répondre à certaines de ces questions.

4.3.1.2. Caractérisation de polluants dissous

La rétention de certains ETM dissous a été plus faible que ce qui serait attendu sur la base d'un équilibre avec le sol. Une explication possible réside dans la spéciation des espèces dissoutes dans les eaux de ruissellement de voirie et/ou l'évolution de cette spéciation lors de la traversée du filtre. La méthodologie employée ici distingue uniquement phases dissoute et particulaire, via une filtration à 0,45 µm. correspondant à une spéciation physique. Cependant, certains polluants présents en phase dissoute peuvent être associés à la matière organique ou aux colloïdes minéraux. Une caractérisation de la spéciation chimique de ces polluants (expérimentale ou par modélisation géochimique) serait une façon de mieux comprendre la performance observée.

Une meilleure caractérisation de la matière organique dissoute dans les eaux de ruissellement et de
son évolution après passage par le filtre pourrait permettre de mieux comprendre les évolutions de
spéciation éventuelles. Dans le cadre du projet, la matière organique dissoute a été analysée avec des mesures en fluorescence 3D. Cependant, ces mesures n'ont pas été exploitées dans le cadre de ce travail. L'exploitation de ces mesures pourrait aider à expliquer des évolutions de spéciation suspectées.

#### 4.3.1.3. Réflexion sur l'optimisation du fonctionnement hydrologique

Le travail de bilan de masse effectué a démontré que la rétention d'eau dans l'ouvrage étudié est relativement faible et que le phénomène de surverse est fréquent et important. Ce travail s'est focalisé essentiellement sur la capacité du système à réduire les concentrations dans l'eau. Pour certains polluants dont la rétention est faible, une optimisation de la rétention de l'eau dans le système permettrait d'améliorer fortement la réduction du flux polluant. Ces réflexions seront abordées dans la thèse de Tala Kanso sur la mesure et la modélisation du fonctionnement hydrologique de l'ouvrage à Compans, actuellement en cours.

La caractérisation de la performance des systèmes de biofiltration à Compans a été faite pour un nombre limité d'événements pluvieux. Il est alors difficile de généraliser certaines observations faites à partir des données disponibles. En particulier, nous avons mis en avant un fonctionnement dégradé vis-à-vis de la filtration des particules qui semble être saisonnier, en hiver pendant des conditions particulièrement froides et lors de l'application de sel de dévergaçage. Seul un suivi en continu de la qualité de l'eau (turbidité, conductivité) en sortie de l'ouvrage permettrait de généraliser ces observations et de comprendre si le fonctionnement dégradé se reproduit de manière saisonnière chaque hiver ou si les concentrations élevées en particules à la sortie de l'ouvrage surviennent également en d'autres occasions, par exemple lors de l'arrivée des eaux douces après une période de salage ou en cas de rétraction des argiles lors d'une période sèche en été.

La mesure en continu du potentiel redox et du pH dans le fond du massif fournirait également des informations intéressantes sur les conditions qui conditionnent la rétention des métaux ainsi que sur l'activité microbiologique.

### **4.3.2. Besoin d'un observatoire de la biofiltration des eaux de ruissellement avec un suivi pérenne**

Ces travaux ont été menés sur des ouvrages jeunes. Or, on peut s'attendre à des évolutions du comportement d'un ouvrage de biofiltration avec son vieillissement. En effet, on pourrait observer des évolutions du fonctionnement hydrologique du fait du colmatage du substrat filtrant (physique- du fait du cumul de particules interceptées dans les pores du substrat- ou chimique- du fait de la précipitation de CaCO₃) ou du fait du développement de la végétation, qui pourrait augmenter le rôle de l'évapotranspiration et dont les racines peuvent favoriser la perméabilité du substrat et stabiliser celui-ci. On pourrait également s'attendre à des évolutions de l'efficacité de traitement du fait de l'accumulation de polluants dans le substrat filtrant ou du fait de la formation d'une litière organique en surface qui pourrait favoriser la rétention de la fraction dissoute.

Le suivi à long terme d'un ouvrage de biofiltration apparaît comme nécessaire afin d'observer ces comportements ou d'autres évolutions inattendues. Ce suivi pourrait s'appuyer principalement sur la mesure en continu décrite précédemment, éventuellement couplée à des travaux ponctuels d'échantillonnage et d'analyse de l'eau et du sol. La mesure en continu de l'état hydrique du substrat filtrant à plusieurs emplacements permettrait aussi de décrire l'écoulement de l'eau dans l'ouvrage.

#### **4.3.2.1. Suivi à long terme à Compans**

A travers l'étude actuelle, le système de Compans a été rigoureusement caractérisé. Les travaux ont permis d'évaluer les distributions statistiques des concentrations moyennes événementielles en polluants dans les eaux de voirie et dans les eaux traitées, de qualifier la capacité du sol à fixer les polluants dissous et d'évaluer le stock de polluants présents dans le substrat après 13 mois de fonctionnement.

Continuer le suivi en continu pendant quelques années, puis réévaluer le stock de pollution dans le sol permettrait de mieux comprendre le devenir des polluants dans le système à plus long terme. Ce type de suivi permettrait notamment d'observer si les matériaux de construction continuent à émettre de la pollution à long terme et de voir si cette pollution se dégrade avec le temps, permettant ainsi de rétablir la capacité de sorption du système.

#### **4.3.2.2. Suivi d'un ouvrage « idéal »**

La configuration de la noue filtrante de Compans ne semble pas optimale par rapport à son fonctionnement hydraulique et épuratoire, notamment du fait de la présence de matériaux pouvant être
sources de micropolluants organiques, de la contamination initiale du substrat filtrant en HAP, la tendance du substrat à se fissurer, menant à la formation d'écoulements préférentiels et d'un dimensionnement hydraulique insuffisant. Ainsi, il serait intéressant de construire et suivre sur la durée un nouveau système amélioré par rapport à ces aspects. La conception de ce nouvel ouvrage pourrait également s'appuyer sur d'autres retours d'expérience en France et à l'international.

Ce travail a également mis en avant les difficultés associées au suivi d'un ouvrage qui n'a pas été prévu pour cela dès sa conception. Il est possible de formuler quelques recommandations pour concevoir un ouvrage de biofiltration favorable à un suivi in situ. Cet ouvrage devrait :

* Etre équipé pour la mesure dès sa mise en œuvre de façon à ne pas avoir à remanier le sol après sa stabilisation et à pouvoir suivre l'ensemble de la vie de l'ouvrage.

* Avoir une géométrie aussi simple que possible, avec une surface horizontale pour une répartition de l'eau aussi homogène que possible sans nécessiter de redans, et une taille modérée.

* Etre situé en proximité directe du bassin versant d'apport-éviter les dispositifs pouvant générer un prétraitement / une perte importante d'eau en amont de l'ouvrage.

* Avoir une arrivée d'eau canalisée afin de permettre la quantification et le prélèvement directs de l'eau arrivant et ne pas avoir recours à un bassin versant de référence qui est une source possible de biais.

* Être aménagé de façon à éviter les courts circuits (l'eau contourne alors l'ouvrage du fait de la pente longitudinale) ou des écoulements préférentiels.

* Se situer sur un site où les eaux de ruissellement présentent des charges polluantes significatives si on souhaite étudier les processus de rétention/devenir des micropolluants.

* Comporter un substrat filtrant homogène dont la teneur initiale est faible pour les polluants suivis-la qualité de ce substrat à l'installation doit être bien caractérisée.

* Ne pas être aménagé avec des matériaux de construction pouvant être sources des polluants suivis.

Les conditions de drainage d'un ouvrage prévu pour le suivi sont également essentielles à considérer lors de sa conception. Le drainage et l'étanchéité d'un ouvrage de biofiltration sont considérés comme optionnels, à mettre en place en fonction des caractéristiques du site et des objectifs à atteindre. Cependant, il est très difficile de suivre les flux d'eau et de polluants dans un ouvrage non drainé. On peut mesurer l'état hydrique du sol, mais l'estimation des flux d'infiltration/exfiltration nécessite un recours à un modèle d'écoulement en milieu poreux. De même, bien qu'il existe des méthodes pour échantillonner les eaux interstitielles dans un sol non drainé (piézomètres, bougies poreuses, plaques poreuses, lysimètres à mèches, ...), ces méthodes collectent l'eau localement et peuvent impliquer des problèmes importants de représentativité. L'installation d'un drain dans un ouvrage de biofiltration facilite fortement la caractérisation des flux. L'utilisation d'une géomembrane permet la quantification de l'ensemble de l'eau ressortant du système-sans cela, une partie de l'eau sera infiltrée dans les couches sous-jacentes. Ne pas comptabiliser cette eau dans les calculs de flux revient à considérer qu'elle est négligeable, ce qui peut être faux.

Pourtant, nous avons vu dans la présente étude que ces matériaux peuvent être une source de micropolluants organiques. Ainsi, la capacité de traitement d'un système comprenant ces matériaux vis-à-vis de ces polluants serait moindre que celle d'un ouvrage ne comportant pas de matériaux synthétiques. Bien que l'on puisse tenter de minimiser cet effet, en évaluant les émissions des polluants depuis plusieurs types de matériaux afin de construire l'ouvrage avec ceux émettant le moins de polluants possibles, il est assez improbable de trouver des matériaux avec une émission nulle tant les micropolluants organiques, comme les alkylphénols et les phtalates, sont omniprésents dans les matériaux synthétiques,

De plus, l'étanchéification et le drainage modifient le comportement hydrologique de l'ouvrage, ce qui peut aussi modifier sa capacité de traitement. Il serait intéressant de développer le suivi métrologique d'un ouvrage infiltrant dont les conditions aux limites sont imposées par le sol sous jacent, en parallèle du suivi d'un ouvrage identique, mais étanche et drainé. Ce travail pourrait être complété par une étude de modélisation hydrologique permettant d'approcher la représentativité de l'efficacité d'un ouvrage drainé et étanche par rapport à un ouvrage infiltrant. Cette approche permettrait ainsi de considérer l'effet des conditions de drainage sur les conditions d'humidité et les temps de séjour dans l'ouvrage, deux paramètres susceptibles de modifier les processus de dépollution. Un travail de ce type aurait essentiellement pour objectif de considérer la représentativité de la performance d'un ouvrage de biofiltration étanche et drainé par rapport à un ouvrage de biofiltration infiltrant dont la caractérisation du flux polluant est difficilement faisable.
### 4.3.3. Modélisation des processus associés au devenir des polluants

Une phase de modélisation était initialement prévue dans le cadre de ce travail-son objectif était de mieux comprendre le rôle de différents processus dans la rétention et le devenir de polluants dans l'ouvrage. Ce travail a été initié lors du stage de Tianran Dong, portant sur l'étude bibliographique de modèles de transport réactif et de devenir de polluants dans les ouvrages de biofiltration et sur une analyse de sensibilité du modèle Hydrus pour certains des polluants étudiés (Dong, 2016). Un séjour de deux mois a également été effectué à Monash University en Australie en 2017, afin de prendre en main le modèle de rétention de micropolluants dans les ouvrages de biofiltration MPIRE (Randelovic et al., 2016). Faute de temps, ce travail - qui n'était pas programmé dans Roulépur - n'a pas pu être achevé et inclus dans ce rapport Néanmoins, un travail de modélisation des processus de devenir des polluants dans un ouvrage de biofiltration demeure une perspective intéressante en complément du travail expérimental réalisé.

Dans sa forme actuelle, le modèle MPIRE considère uniquement les micropolluants sous leur forme dissoute. MPIRE intègre différents processus conditionnant le devenir des polluants : volatilisation, biodégradation, rétention par sorption instantanée réversible et/ou sorption cinétique irréversible. Suite aux résultats acquis à Compans sur la spéciation physique des polluants dans les eaux brutes caractérisant une pollution essentiellement particulaire, il apparaît indispensable d'associer ou d'inclure à MPIRE un modèle de filtration des polluants particulaires. Il serait également intéressant d'inclure la possibilité d'une interaction entre la phase dissoute et les matières en suspension afin d'évaluer si ces interactions peuvent expliquer, au moins partiellement, la présence d'ETM dissous en sortie de l'ouvrage.

Modéliser le comportement des polluants pour un fonctionnement idéalisé de l'ouvrage à Compans, permettrait de formaliser les processus de devenir théoriquement attendus pour chaque polluant étant donné leurs propriétés physico-chimiques respectives. La confrontation des résultats issus d'une telle modélisation aux résultats de terrain permettrait de hiérarchiser l'importance relative des différents processus entrant en jeu, étant donné les hypothèses théoriques de modélisations, et d'identifier s'il y d'autres processus non décrits qui semblent jouer un rôle important.

Si ce modèle peut être validé pour ce site, il pourrait également être utilisé pour estimer le devenir de polluants à long terme, un objectif qui n'a pas pu être atteint par le travail de terrain mené.

## 4.4. Conclusions et recommandations opérationnelles

Au cours du suivi *in situ* des ouvrages de biofiltration à Compans, nous avons eu l'occasion d'observer le fonctionnement réel de ce site. Ce fonctionnement diverge parfois de celui prévu lors de sa conception. L'observation de telles divergences permet de formuler des conclusions et recommandations opérationnelles.

### 4.4.1. Identification de la nécessité de traitement

Lors de la conception d'un assainissement routier ou d'un système de gestion des eaux de ruissellement d'une voirie urbaine, il convient d'évaluer le potentiel polluant de ce site. Si la pollution de l'eau au départ est faible, ce qui est le cas d'une grande partie de voiries peu fréquentées, il sera difficile de réduire les concentrations et la mise en place d'un dispositif de « dépollution » visant spécifiquement l'abattement des concentrations n'est pas pertinent. Ces eaux contribuent néanmoins à la pollution diffuse des milieux aquatiques du fait de l'importance des volumes en jeu. On cherchera à maîtriser ce flux polluant en limitant le volume de ruissellement par une gestion à la source favorisant l'évapotranspiration et, lorsque cela est possible l'infiltration.

### 4.4.2. Emplacement des ouvrages de traitement

Lorsque la dépollution de l'eau s'avère nécessaire, il est important d'assurer que l'ouvrage de traitement intercepte la majorité du flux d'eau. Ainsi, choisir son emplacement nécessite une compréhension préalable du fonctionnement hydrologique du site. Le dimensionnement devrait par ailleurs s'assurer qu'au moins 80 % du volume de pluie annuelle soit intercepté et traité par le système (volumes surversés < 20 %).
#### 4.4.2.1. Utilité d'une approche de modélisation

Les méthodes de conception couramment employées en France en milieu routier, mais aussi en aménagement urbain, sont essentiellement basées sur le calcul du débit de pointe, du débit de rejet autorisé au milieu et des volumes de stockage nécessaires. Elles ne permettent pas de considérer la répartition des flux d'eau entre différentes parties du système d'assainissement ou de prendre en compte le rôle de l'infiltration. Des outils de modélisation simples, prenant en compte le ruissellement de l'eau, son stockage, l'évapotranspiration et son infiltration, peuvent être utiles pour aborder le fonctionnement hydrologique d'un site lors de sa conception à travers la simulation des flux d'eau pour une chronique de pluie et d'évapotranspiration typique de la région étudiée. Ce type de modélisation nécessite une estimation de la conductivité hydraulique du sol et de la géométrie du site. Dans le cadre de ce travail, le fonctionnement hydrologique du site de Compans a été étudié à l'aide du logiciel SWMM de l'US EPA, logiciel facile à utiliser et en distribution libre, dont l'usage en milieu opérationnel est répandu en Amérique du nord. Des outils équivalents, adaptés à la conception des techniques alternatives de gestion des eaux pluviales, commencent à apparaître en France. La plus large diffusion de leur usage passe sans doute par un effort supplémentaire de formation des personnels ainsi que l'exigence d'un recours à ces outils dans les appels d'offre de marchés publics.

#### 4.4.2.2. Emplacement des ouvrages de traitement dans le climat d'Ile-de-France

Le climat d'Ile-de-France est caractérisé par une pluviométrie fréquente, bien répartie et peu intense. Dans ce contexte, lorsque les eaux de ruissellement sont dirigées vers un ouvrage végétalisé perméable, la majorité du flux d'eau tend à s'infiltrer dès son arrivée sur une surface perméable (accotement nu ou végétalisé). Ainsi, une grande partie du flux d'eau et de polluants, à l'échelle annuelle, sera gérée par la partie de l'ouvrage située en proximité immédiate de l'arrivée d'eau. De ce fait, lorsqu'un ouvrage de dépollution est mis en place, il doit être localisé aussi près que possible de la source de ruissellement (dans le cas des eaux de voirie, la route).

Milieu urbain. Si une dépollution est nécessaire en milieu urbain, où les contraintes liées à la sécurité routière sont plus faibles et les routes ont une emprise relativement limitée, il doit être possible de localiser une noue avec un massif filtrant directement en bordure de voirie (Figure 67). Elle pourra être alimentée par ruissellement direct depuis la chaussée (absence de bordure, bordures ajourées ou avec des points bas réguliers). Le massif filtrant devra alors englober l'ensemble du talus et du fond de la noue. Alternativement, une noue filtrante ou des cellules de biofiltration pourront être alimentés par des apports canalisés. Dans ce cas, il pourrait être nécessaire de prévoir un dispositif de dissipation d'énergie afin d'éviter l'érosion du sol.

<figure><img src="image_72.png" /><figcaption>Figure 67. Exemples d'alimentation en eau de noues en proximité immédiate de la route, aménagements respectivement situés à Torcy, à Montévrain et à Vitry (© M.C. Gromaire).</figcaption></figure>

Milieu routier. Les routes départementales, les routes nationales et les autoroutes sont caractérisées par des limitations de vitesse plus élevées qu'en ville et des structures sous-jacentes (fondations) à l'emprise plus importante. La vitesse de conduite plus élevée sur ces routes implique des contraintes sécuritaires : un dénivelé trop fort en proximité immédiate de la route est ainsi à proscrire. La structure portante de la route est souvent recouverte de terre végétale pour former un accotement végétalisé, comme celui observé à Compans. La présence d'une telle structure rend difficile l'implantation d'une noue filtrante avec une profondeur de substrat suffisante en bordure immédiate de la chaussée.

A Compans, l'accotement végétalisé intercepte la majorité du flux polluant, rendant inutile l'emplacement d'un ouvrage de traitement en aval de ce système. Cependant, le niveau du sol d'un ouvrage traitant les eaux de ruissellement de voirie connait un rehaussement irrégulier avec le temps
du fait de l'humification de la biomasse végétale après fauchage et de l'accumulation des sédiments provenant de la route qui forment un bourrelet le long de la rive de chaussée au-dessus du niveau d'accotement (Figure 68). En moins de quatre ans, le niveau du sol sur un bief de l'accotement à Compans a ainsi dépassé le niveau de la route. L'eau n'arrive alors plus sur l'accotement de façon diffuse mais forme des écoulements longitudinaux le long de la route et arrive de manière concentrée à un point où le niveau du sol est plus faible ou arrive à éroder le dépôt en créant des flux concentrés.

<figure><img src="image_73.png" /><figcaption>Figure 68. Schéma représentant l'évolution de l'accotement de Compans, réalisé par le CD77 sur la base de leurs observations (© E. Thomas).</figcaption></figure>

A partir de ces observations, trois cas de figures sont envisageables pour implanter des biofiltres en proximité de ce type de route. On note qu'un pré requis à la mise en œuvre de tout système de gestion des eaux pluviales est qu'il doit être le plus robuste possible, efficace dans des conditions de flux d'eau et de polluants très variables (vis à vis des flux d'eau et des flux polluants) et de maintenance aisée. Dans le cas spécifique des ouvrages végétalisés, la végétation doit être adaptée aux conditions de fonctionnement et de sécurité.

* Une option est de concevoir l'accotement comme un ouvrage de biofiltration. Dans ce cas, la terre de l'accotement sera remplacée par le massif filtrant. Dans cette configuration, il sera néanmoins nécessaire de prévoir un dispositif de gestion hydraulique pour les pluies de volume ou de débit très important (une noue ou un fossé suivant l'accotement). Ce type d'accotement filtrant nécessitera une inspection et une maintenance régulière (arasement du sol de l'accotement) afin d'assurer que l'eau continue à l'alimenter de façon optimale. Le niveau initial du sol de l'ouvrage doit se situer à quelques centimètres plus bas que le niveau de la route afin de permettre un temps de fonctionnement suffisant entre les arasements. On note également que le sol issu de ces arasements constitue alors un sous-produit du traitement de l'eau potentiellement pollué qui doit être géré dans une filière adaptée. L'arasement des accotements est une opération de maintenance courante en milieu routier. Néanmoins, pour éviter les défaillances, il nous semble préférable de limiter l'usage des accotements comme ouvrage de gestion hydraulique au cas des voiries ne générant pas de très fortes charges particulaires et ne présentant pas de pente longitudinale marquée. Il est en effet très difficile de maintenir un écoulement homogène et en lame mince dans ces derniers cas.

* Une deuxième option, nécessitant à priori une maintenance moins importante, serait de prévoir un accotement de sécurité en enrobé (ou autre matériau peu perméable et non végétalisé) suivi d'un talus pentu qui guiderait l'eau vers une noue filtrante. La pente importante du talus devrait empêcher la sédimentation des particules en proximité immédiate de la route. Cependant, l'accotement doit être conçu avec un matériau très stable (non fissurable) et le niveau
d'infiltration attendu au niveau de cet accotement, étant donné sa perméabilité, la géométrie de l'ouvrage et la pluviométrie locale doit être contrôlé. Le CD 77 a conçu un ouvrage de ce type récemment lors du réaménagement de la RD 1605 (Figure 69).

<figure><img src="image_74.png" /><figcaption>Figure 69. Dispositif de biofiltration avec talus et noue filtrante mis en place par le CD77 sur la RD 1605 (CD 77, 2016b).</figcaption></figure>

* Une troisième option, lorsque l'espace disponible est contraint ou que la pente longitudinale de la route est importante, serait d'amener l'eau au droit du massif filtrant par des apports canalisés, par exemple une grille avaloir au sol suivie par un tuyau ou une descente tuilée.

### 4.4.3. Recommandations par rapport au type de substrat filtrant

Le comportement de l'ouvrage de biofiltration étudié dans le cadre de ce travail permet d'établir un certain nombre de recommandations vis-à-vis du choix et de la méthode de fabrication du substrat filtrant. Le substrat filtrant employé à Compans est un mélange de terre végétale et de sable calcaire. Le choix du sable calcaire se base sur l'emploi fréquent de ce matériau en milieu routier, notamment dans les bétons. Le recours à du matériau de filtration en calcaire concassé n'est généralement pas recommandé du fait d'un risque de dissolution, l'infiltration au travers de sols calcaires peut par ailleurs générer du colmatage chimique par précipitation de CaCO₃ (Ricard et al., 2013). Les règles de conception des filtres plantés de roseaux pour le traitement des eaux usées stipulent par exemple que le matériau filtrant doit être siliceux et contenir moins de 20 % de CaCO₃ (Groupe Macrophytes et Traitement des Eaux, 2005). Nous n'avons cependant pas observé de problèmes lors du suivi réalisé à Compans-il semble même que le calcaire puisse jouer un rôle protecteur contre les effets nocifs du sel de déglacage sur le substrat. Les ouvrages étudiés sont toutefois jeunes (< 5 ans) et cet effet pourrait se produire à moyen terme.

L'étude de Compans souligne également l'importance de considérer l'origine des terres ou des sables employés pour constituer un substrat filtrant. En effet, lorsque ces matériaux sont déjà contaminés par un ou des polluants, la capacité du substrat à retenir la phase dissoute de ce polluant sera limitée. La littérature sur la qualité des sols surface en Ile-de-France montre que sa contamination par les HAP est fréquente sur aussi bien en milieu rural qu'urbain (Gaspéri et al., 2016)-ainsi, les sols issus de cette région ne sont pas toujours adaptés à la rétention de HAP.

Enfin, on a observé la formation de fissures dans le substrat filtrant à Compans pendant certaines périodes, ce qui a mené à une dégradation de l'efficacité de filtration. La rétraction du sol durant les périodes sèches est en particulier susceptible de générer des cheminements préférentiels à l'interface entre le bord de la chaussée ou la structure portante et le massif filtrant (Figure 70). Afin d'éviter ce type de comportement, il est important de limiter la quantité d'argiles dans le substrat. Les guides internationaux recommandent une teneur en argiles et limons inférieure à 20 %.
<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>**Figure 70.** Exemple de rétractation du sol à la jonction entre une noue et le bord de la chaussée à Torcy (© M.C. Gromaire).</figcaption></figure>

La noue filtrante a été construite pendant une période pluvieuse. La terre étant humide lors de la phase de mélange avec le sable, le substrat s'en est trouvé hétérogène. Il est donc nécessaire de fabriquer le substrat filtrant sous des conditions favorables. Si ce type d'ouvrage est amené à se développer, on pourrait imaginer des centrales dédiées à la fabrication des mélanges terres-sables avec des conditions opérationnelles contrôlées et répétables.

#### 4.4.4. Recommandations par rapport aux matériaux de construction

Lorsqu'un ouvrage est conçu pour retenir les micropolluants organiques, on recommande d'éviter autant que possible d'apporter des équipements synthétiques susceptibles d'émettre ces polluants, tels que les drains agricoles, les tuyaux en PVC, les géomembranes, les géotextiles et le bitume. Quand l'utilisation de ces matériaux est indispensable, il faut réfléchir au maximum au choix de ces équipements en fonction de leur composition.

#### 4.4.5. De l'intérêt d'un guide de conception d'ouvrages de filtration à la source des eaux de ruissellement

A l'international, il existe un grand nombre de guides de conception et de maintenance des systèmes de biofiltration. Ces guides permettent aux acteurs opérationnels de profiter d'un retour d'expérience et de bénéficier de règles claires tant pour la conception que pour la maintenance de ces ouvrages. Cependant, les guides étrangers ne sont pas directement applicables en France du fait de différences dans les contextes climatiques et dans les objectifs assignés aux ouvrages de gestion des eaux de ruissellement. L'intérêt pour la technique de biofiltration est croissant en France et les dispositifs se multiplient sans un véritable encadrement. Afin d'assurer l'établissement de bonnes pratiques, il serait intéressant d'établir un guide de ce type, adapté au contexte français.

Ce guide devrait comprendre notamment des éléments par rapport aux critères de choix pour mettre en place ce type d'aménagement (niveau de pollution associé au bassin versant, aspects géologiques, risques de pollution lorsqu'il existe une vulnérabilité du milieu récepteur), à l'emplacement des ouvrages, à la conception du substrat filtrant, au dimensionnement de l'ouvrage, aux conditions de drainage à prévoir, à la conception du système afin de pouvoir gérer les pollutions accidentelles, aux types de végétation adaptés et à la fréquence et aux types d'entretiens nécessaires.

La rédaction d'un tel guide devrait être accompagnée d'un travail de diffusion et de formation auprès des différents acteurs (par exemples, maîtres d'ouvrage, bureau d'études, entreprises de BTP, services en charge de la police de l'eau).
## 5. Glossaire

**Bande enherbée** : zone couverte par une végétation dense à travers laquelle les eaux de ruissellement s'écoulent en lame mince afin de permettre une filtration à la surface.

**Biorétention** : dépression végétalisée remplie d'un substrat filtrant, recueillant les eaux de ruissellement d'une surface imperméable.

**Noue filtrante** : ouvrage de biorétention linéaire et pouvant avoir aussi un rôle de transport des eaux.
## 6. Sigles & Abréviations

**1MN** : 1-méthylnaphthalène

**2MN** : 2-méthylnaphthalène

**A** : Anthracène

**Acen** : Acénaphthène

**Acyl** : Acénaphthylène

**AP** : Alkylphénols

**APEO** : Alkylphénols ethoxylés

**BaA** : Benzo[a]anthracène

**BaP** : Benzo[a]pyrène

**BbF** : Benzo[b]fluoranthène

**BFS** : Noue filtrante

**BkF** : Benzo[k]fluoranthène

**BPA** : Bisphénol-A

**BPer** : Benzo[g,h,i]pérylène

**CD 77** : Conseil Départemental de Seine-et-Marne

**CEREMA** : Centre d'études et d'expertise sur les risques, l'environnement, la mobilité et l'aménagement

**Chry** : Chrysène

**CO** : Carbone organique

**Cor** : Coronène

**DahA** : Dibenzo[a,h]anthracène

**DBP** : Dibutyle phtalate

**DCE** : Directive cadre sur l'eau de l'Union Européenne

**DEHP** : Bis(2-ethylhexyl) phthalate

**DiBP** : Di-isobuty phtalate

**DMP** : Diméthyl phtalate

**DNP** : Dinonyl dinonphtalate

**Ec** : Réduction de concentration

**Ec50** : Médiane réduction de concentration

**ENPC** : Ecole Nationale des Ponts et Chaussées

**ETM** : Elément trace métallique

**F** : Fluorène

**Fluo** : Fluoranthène

**HAP** : Hydrocarbure polycyclique aromatique

**HT** : Hydrocarbures totaux

**IFSTTAR** : Institut français des sciences et technologies des transports, de l'aménagement et des réseaux

**IP** : Indeno[1,2,3-cd]pyrène

**LEESU** : Laboratoire eau, environnement et systèmes urbains

**Nap** : Naphthalène

**NP** : Nonylphénol

**NP1EC** : Nonylphénol monocarboxylé
**NP1EO**: Nonylphénol monoéthoxylé

**NP2EO**: Nonylphénol diéthoxylé

**NQE**: Norme de qualité environnementale

**ONU**: Organisation des Nations Unies

**OP**: Octylphénol

**OP1EO**: Octylphénol monoéthoxylé

**OP2EO**: Octylphénol diethoxylé

**OPUR**: Observatoire des Polluants Urbains en Île-de-France

**PAE**: Phtalates

**Phen**: Phenanthrène

**Pyr**: Pyrène

**RR**: Eaux de ruissellement de voiries non-traitées

**US EPA**: Agence de Protection de l'Environnement des Etats-Unis

**USDA**: Département d'Agriculture des Etats-Unis

**VFS**: Accotement filtrant
# 7. Bibliographie

Bergé, A., 2012. Identification des sources d'alkylphénols et de phthalates en milieu urbain (Thèse de doctorat). Université de Paris Est, Champs-sur-Marne.

Bergé, A., Cladière, M., Gasperi, J., Coursimault, A., Tassin, B., Moilleron, R., 2013. Meta-analysis of environmental contamination by phthalates. Environ. Sci. Pollut. Res. 20, 8057–8076.
https://doi.org/10.1007/s11356-013-1982-5

Bergé, A., Cladière, M., Gasperi, J., Coursimault, A., Tassin, B., Moilleron, R., 2012. Meta-analysis of environmental contamination by alkylphenols. Environ. Sci. Pollut. Res. 19, 3798–3819.
https://doi.org/10.1007/s11356-012-1094-7

Bertrand-Krajewski, J.-L., Chebbo, G., Saget, A., 1998. Distribution of pollutant mass vs volume in stormwater discharges and the first flush phenomenon. Water Res. 32, 2341–2356.
https://doi.org/10.1016/S0043-1354(97)00420-X

Björklund, K., 2010. Substance flow analyses of phthalates and nonylphenols in stormwater. Water Sci. Technol. 62, 1154. https://doi.org/10.2166/wst.2010.923

Björklund, K., Cousins, A.P., Strömvall, A.-M., Malmqvist, P.-A., 2009. Phthalates and nonylphenols in urban runoff: Occurrence, distribution and area emission factors. Sci. Total Environ. 407, 4665–4672. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2009.04.040

Bressy, A., 2010. Flux de micropolluants dans les eaux de ruissellement urbaines: Effets de différents modes de gestion des eaux pluviales. Université de Paris Est.

Bressy, A., Gromaire, M.-C., Lorgeoux, C., Saad, M., Leroy, F., Chebbo, G., 2012. Towards the determination of an optimal scale for stormwater quality management: Micropollutants in a small residential catchment. Water Res. 46, 6799–6810.
https://doi.org/10.1016/j.watres.2011.12.017

Brown, J.N., Peake, B.M., 2006. Sources of heavy metals and polycyclic aromatic hydrocarbons in urban stormwater runoff. Sci. Total Environ. 359, 145–155.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2005.05.016

Brown, R.A., Hunt, W.F., 2011. Underdrain Configuration to Enhance Bioretention Exfiltration to Reduce Pollutant Loads. J. Environ. Eng. 137, 1082–1091.
https://doi.org/10.1061/(ASCE)EE.1943-7870.0000437

Brusseau, M.L., Jessup, R.E., Rao, P.S.C., 1991. Nonequilibrium sorption of organic chemicals: elucidation of rate-limiting processes. Environ. Sci. Technol. 25, 134–142.
https://doi.org/10.1021/es00013a015

CD 77, 2016. RD 212: Expérimentation d'un assainissement alternatif routier.

Clara, M., Windhofer, G., Hartl, W., Braun, K., Simon, M., Gans, O., Scheffknecht, C., Chovanec, A., 2010. Occurrence of phthalates in surface runoff, untreated and treated wastewater and fate during wastewater treatment. Chemosphere 78, 1078–1084.
https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2009.12.052

David, N., Leatherbarrow, J.E., Yee, D., McKee, L.J., 2015. Removal Efficiencies of a Bioretention System for Trace Metals, PCBs, PAHs, and Dioxins in a Semiarid Environment. J. Environ. Eng. 141, 04014092. https://doi.org/10.1061/(ASCE)EE.1943-7870.0000921

Davis, A.P., 2007. Field Performance of Bioretention: Water Quality. Environ. Eng. Sci. 24, 1048–1064.

Debrabant, P., 1970. Typologie géochimique des calcaires: Application à l'étude de l'origine des calcaires métamorphiques des Massifs hercyniens français (PhD). Faculté des Sciences de Lille.

DiBlasi, C.J., Li, H., Davis, A.P., Ghosh, U., 2009. Removal and Fate of Polycyclic Aromatic Hydrocarbon Pollutants in an Urban Stormwater Bioretention Facility. Environ. Sci. Technol. 43, 494–502. https://doi.org/10.1021/es802090g

EC, 2013. Directive 2013/39/EU of the European Parliament and of the Council of 12 August 2013 amending Directives 2000/60/EC and 2008/105/EC as regards priority substances in the field of water policy.

European Chemicals Agency, 2018. Substance Information.

Flanagan, K., 2018. Evaluation de la rétention et du devenir d'un panel diversifié de micropolluants dans un ouvrage de biofiltration des eaux de ruissellement de voirie. Université de Paris-Est.

Flanagan, K., Branchu, P., Boudahmane, L., Caupos, E., Demare, D., Deshayes, S., Dubois, P., Meffray, L., Partibane, C., Saad, M., Gromaire, M.-C., 2018. Field performance of two biofiltration systems treating micropollutants from road runoff. Water Res. 145, 562–578.
https://doi.org/10.1016/j.watres.2018.08.064

Flanagan, K., Branchu, P., Gromaire, M.-C., 2017a. Les ouvrages de biorétention : synthèse des guides internationaux de conception et de mainte - nance des filtres plantés pour le traitement à la source des eaux de ruissellement urbaines. Tech. Sci. Méthodes 12, 89–126.
Flanagan, K., Branchu, P., Ramier, D., Gromaire, M.-C., 2017b. Evaluation of the relative roles of a vegetative filter strip and a biofiltration swale in a treatment train for road runoff. Water Sci. Technol. https://doi.org/10.2166/wst.2016.578

Gaspéri, J., Ayrault, S., Moreau-Guigon, E., Alliot, F., Labadie, P., Budzinski, H., Blanchard, M., Muresan, B., Caupos, E., Cladière, M., Gateuille, D., Tassin, B., Bordier, L., Teil, M.-J., Bourges, C., Desportes, A., Chevreuil, M., Moilleron, R., 2016. Contamination of soils by metals and organic micropollutants: case study of the Parisian conurbation. Environ. Sci. Pollut. Res. https://doi.org/10.1007/s11356-016-8005-2

Gasperi, J., Sebastian, C., Ruban, V., Delamain, M., Percot, S., Wiest, L., Mirande, C., Caupos, E., Demare, D., Diallo Kessoo Kessoo, M., Saad, M., Schwartz, J.J., Dubois, P., Fratta, C., Wolff, H., Moilleron, R., Chebbo, G., Cren, C., Millet, M., Barraud, S., C Gromaire, M., 2014. Micropollutants in urban stormwater: occurrence, concentrations, and atmospheric contributions for a wide range of contaminants in three French catchments. Environ. Sci. Pollut. Res. (8):5267-81. https://doi.org/10.1007/s11356-013-2396-0

GeoSyntec Consultants, Urban Drainage and Flood Control District, Urban Water Resources Research Council of ASCE, 2002. Urban Stormwater BMP Performance Monitoring.

Gironás, J., Roesner, L., Davis, J., 2009. Storm Water Management Model Applications Manual.

Goldberg, S., 1991. Flocculation of Illite/Kaolinite and Illite/Montmorillonite Mixtures as Affected by Sodium Adsorption Ratio and pH. Clays Clay Miner. 39, 375-380.
https://doi.org/10.1346/CCMN.1991.0390406

Green, H.W., Ampt, G.A., 1911. Studies on Soil Physics. Part I.- The flow of air and water through soils. J. Agric. Sci. 4, 1. https://doi.org/10.1017/S0021859600001441

Gromaire-Mertz, M., Garnaud, S., Gonzalez, A., Chebbo, G., 1999. Characterisation of urban runoff pollution in Paris. Water Sci. Technol. 39, 1-8. https://doi.org/10.1016/S0273-1223(99)00002-5

Groshart, C.P., Okkerman, P.C., Pijnenburg, A.M.C.M., n.d. Chemical Study on Bisphenol A. GSI Environmental, n.d. GSI Chemical Properties Database.

Handbook of Physical-Chemical Properties and Environmental Fate for Organic Chemicals., 2006. CRC Press.

Hannouche, A., Chebbo, G., Joannis, C., Gasperi, J., Gromaire, M.-C., Moilleron, R., Barraud, S., Ruban, V., 2017. Stochastic evaluation of annual micropollutant loads and their uncertainties in separate storm sewers. Environ. Sci. Pollut. Res. 24, 28205-28219.
https://doi.org/10.1007/s11356-017-0384-5

Hatt, B., Fletcher, T.D., Deletic, A., 2009a. Hydrologic and pollutant removal performance of stormwater biofiltration systems at the field scale. J. Hydrol. 365, 310-321.
https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2008.12.001

Hatt, B., Morison, P., Fletcher, T., Deletic, A., 2009b. Stormwater Biofiltration Systems: Adoption Guidelines.

Helmreich, B., Hilliges, R., Schriewer, A., Horn, H., 2010. Runoff pollutants of a highly trafficked urban road - Correlation analysis and seasonal influences. Chemosphere 80, 991-997.
https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2010.05.037

Hilliges, R., Endres, M., Tiffert, E., Brenner, E., Marks, T., 2017. Characterization of road runoff with regard to seasonal variations, particle size distribution and the correlation of fine particles and pollutants. Water Sci. Technol. 75, 1169-1176. https://doi.org/10.2166/wst.2016.576

Hollis, G.E., Ovenden, J.C., 1988. One year irrigation experiment to assess losses and runoff volume relationships for a residential road in hertfordshire, England. Hydrol. Process. 2, 61-74.
https://doi.org/10.1002/hyp.3360020106

Hsieh, C.S., Davis, A.P., 2005. Multiple-event study of bioretention for treatment of urban storm water runoff. Water Sci. Technol. 51, 177-181.

Huber, M., Helmreich, B., 2016. Stormwater Management: Calculation of Traffic Area Runoff Loads and Traffic Related Emissions. Water 8, 294. https://doi.org/10.3390/w8070294

Huber, M., Welker, A., Helmreich, B., 2016. Critical review of heavy metal pollution of traffic area runoff: Occurrence, influencing factors, and partitioning. Sci. Total Environ. 541, 895-919.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.09.033

Hunt, W.F., Jarrett, A.R., Smith, J.T., Sharkey, L.J., 2006. Evaluating Bioretention Hydrology and Nutrient Removal at Three Field Sites in North Carolina. J. Irrig. Drain. Eng. 132, 600-608.

Hunt, W.F., Smith, J.T., Jadlocki, S.J., Hathaway, J.M., Eubanks, P.R., 2008. Pollutant Removal and Peak Flow Mitigation by a Bioretention Cell in Urban Charlotte, N.C. J. Environ. Eng. 134, 403-408. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9372(2008)134:5(403)

IARC Working Group on the Evaluation of Carcinogenic Risks to Humans, International Agency for Research on Cancer, Weltgesundheitsorganisation, International Agency for Research on Cancer (Eds.), 2013. IARC monographs on the evaluation of carcinogenic risks to humans, volume 103; bitumens and bitumen emissions, and some N- and S-heterocyclic aromatic
hydrocarbons, IARC monographs on the evaluation of carcinogenic risks to humans. IARC Press, Lyon.

INERIS, 2017. Portail Substances Chimiques.

Johnson, A., White, C., Besien, T., Jurgens, M., 1998. The sorption potential of octylphenol, a xenobiotic oestrogen, to suspended and bed-sediments collected from industrial and rural reaches of three English rivers. Sci. Total Environ. 210–211, 271–282.
https://doi.org/10.1016/S0048-9697(98)00017-5

Jones, P.S., Davis, A.P., 2013. Spatial Accumulation and Strength of Affiliation of Heavy Metals in Bioretention Media. J. Environ. Eng. 139, 479–487. https://doi.org/10.1061/(ASCE)EE.1943-7870.0000624

Kalmykova, Y., Björklund, K., Strömvall, A.-M., Blom, L., 2013. Partitioning of polycyclic aromatic hydrocarbons, alkylphenols, bisphenol A and phthalates in landfill leachates and stormwater. Water Res. 47, 1317–1328. https://doi.org/10.1016/j.watres.2012.11.054

Kayhanian, M., Fruchtman, B.D., Gulliver, J.S., Montanaro, C., Ranieri, E., Wuertz, S., 2012. Review of highway runoff characteristics: Comparative analysis and universal implications. Water Res. 46, 6609–6624. https://doi.org/10.1016/j.watres.2012.07.026

Kayhanian, M., Suverkropp, C., Ruby, A., Tsay, K., 2007. Characterization and prediction of highway runoff constituent event mean concentration. J. Environ. Manage. 85, 279–295.
https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2006.09.024

Lamprea, K., Bressy, A., Mirande-Bret, C., Caupos, E., Gromaire, M.-C., 2018. Alkylphenol and bisphenol A contamination of urban runoff: an evaluation of the emission potentials of various construction materials and automotive supplies. Environ. Sci. Pollut. Res. 25, 21887–21900.
https://doi.org/10.1007/s11356-018-2272-z

LeFevre, G., Paus, K.H., Natarajan, P., Gulliver, J.S., Novak, P.J., Hozalski, R.M., 2014. Review of Dissolved Pollutants in Urban Storm Water and Their Removal and Fate in Bioretention Cells. J. Environ. Eng. 141.

Leroy, M., Portet-Koltalo, F., Legras, M., Lederf, F., Moncond'huy, V., Polaert, I., Marcotte, S., 2016. Performance of vegetated swales for improving road runoff quality in a moderate traffic urban area. Sci. Total Environ. 566–567, 113–121. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.05.027

Li, C., Berns, A.E., Schäffer, A., Séquaris, J.-M., Vereecken, H., Ji, R., Klumpp, E., 2011. Effect of structural composition of humic acids on the sorption of a branched nonylphenol isomer. Chemosphere 84, 409–414. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2011.03.057

Lundy, L., Ellis, J.B., Revitt, D.M., 2012. Risk prioritisation of stormwater pollutant sources. Water Res. 46, 6589–6600. https://doi.org/10.1016/j.watres.2011.10.039

Mackay, D. (Ed.), 2006. Handbook of physical-chemical properties and environmental fate for organic chemicals, 2. ed., rev. ed. ed. CRC/Taylor & Francis, Boca Raton, Fla.

Maniquiz-Redillas, M., Kim, L.-H., 2014. Fractionation of heavy metals in runoff and discharge of a stormwater management system and its implications for treatment. J. Environ. Sci. 26, 1214–1222. https://doi.org/10.1016/S1001-0742(13)60591-4

Markiewicz, A., Björklund, K., Eriksson, E., Kalmykova, Y., Strömvall, A.-M., Siopi, A., 2017. Emissions of organic pollutants from traffic and roads: Priority pollutants selection and substance flow analysis. Sci. Total Environ. 580, 1162–1174. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.12.074

McManus, M., Davis, A., 2017a. Impact of periodic high concentrations of salts on bioretention nutrients performance. Presented at the 14th IWA/IAHR International Conference on Urban Drain, Prague, pp. 913–915.

McManus, M., Davis, A., 2017b. Impact of periodic high concentrations of salts on bioretention nutrients performance. Presented at the International Conference on Urban Drainage, Prague.

MEEM, 2016. Guide technique relatif à l'évaluation de l'état des eaux de surface continentales (cours d'eau, canaux, plans d'eau).

Melville, H., 2003. Moby-Dick: Or, the Whale. Penguin Classics, New York.

Météo-Paris, 2016. Moyennes mensuelles des précipitations [WWW Document]. URL (accessed 5.17.18).

Mikkelsen, P.S., Häfliger, M., Ochs, M., Tjell, J.C., Jacobsen, P., Boller, M., 1996. Experimental assessment of soil and groundwater contamination from two old infiltration systems for road run-off in Switzerland. Sci. Total Environ. 189–190, 341–347. https://doi.org/10.1016/0048-9697(96)05229-1

Milinovic, J., Lacorte, S., Rigol, A., Vidal, M., 2015. Sorption behaviour of nonylphenol and nonylphenol monoethoxylate in soils. Chemosphere 138, 952–959.
https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2014.12.037

Monrabal-Martinez, C., Muthanna, T.M., Meyn, T., 2016. Seasonal variation in pollutant concentrations and particle size distribution in urban stormwater - design implications for BMPs. 9th Novatech conference: Planning & technologies for sustainable urban water management, in: NOVATECH 2016. Presented at the Novatech.
Murillo-Torres, R., Durán-Álvarez, J.C., Prado, B., Jiménez-Cisneros, B.E., 2012. Sorption and mobility of two micropollutants in three agricultural soils: A comparative analysis of their behavior in batch and column experiments. Geoderma 189–190, 462–468.
https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2012.05.019

Nielsen, K., Mørch-Madsen, A., Mikkelsen, P., Eriksson, E., 2015. Effect of Disc Filtration with and without Addition of Flocculent on Nano- and Micro-Particles and Their Associated Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in Stormwater. Water 7, 1306–1323.
https://doi.org/10.3390/w7031306

Norrström, A.C., 2005. Metal mobility by de-icing salt from an infiltration trench for highway runoff. Appl. Geochem. 20, 1907–1919. https://doi.org/10.1016/j.apgeochem.2005.06.002

Norrström, A.-C., Bergstedt, E., 2001. The Impact of Road De-Icing Salts (NaCl) on Colloid Dispersion and Base Cation Pools in Roadside Soils. Water. Air. Soil Pollut. 127, 281–299.
https://doi.org/10.1023/A:1005221314856

Pignatello, J.J., Xing, B., 1996. Mechanisms of Slow Sorption of Organic Chemicals to Natural Particles. Environ. Sci. Technol. 30, 1–11. https://doi.org/10.1021/es940683g

Ramier, D., Berthier, E., Andrieu, H., 2011. The hydrological behaviour of urban streets: long-term observations and modelling of runoff losses and rainfall-runoff transformation. Hydrol. Process. 25, 2161–2178. https://doi.org/10.1002/hyp.7968

Randelovic, A., Zhang, K., Jacimovic, N., McCarthy, D., Deletic, A., 2016. Stormwater biofilter treatment model (MPiRe) for selected micro-pollutants. Water Res. 89, 180–191.
https://doi.org/10.1016/j.watres.2015.11.046

Rossman, L., 2015. Storm Water Management Model Reference Manual: Hydrology. United States Environmental Protection Agency, Cincinnati, Ohio, Etats-Unis.

Sage, J., 2016. Concevoir et optimiser la gestion hydrologique du ruissellement pour une maîtrise `a la source de la contamination des eaux pluviales urbaines. Université de Paris-Est.

Sansalone, J.J., Buchberger, S.G., 1997. Partitioning and First Flush of Metals in Urban Roadway Storm Water. J. Environ. Eng. 123, 134–143. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9372(1997)123:2(134)

Sansalone, J.J., Buchberger, S.G., Al-Abed, S.R., 1996. Fractionation of heavy metals in pavement runoff. Sci. Total Environ. 189–190, 371–378. https://doi.org/10.1016/0048-9697(96)05233-3

Sebastian, C., 2013. Bassin de retenue des eaux pluviales en milieu urbain : performance en matière de piégeage des micropolluants. L’institut national des sciences appliquées de Lyon.

Shainberg, I., Letey, J., 1984. Response of Soils to Sodic and Saline Conditions. Hilgardia 52.

Simunek, J., van Genuchten, M., 2006. Contaminant Transport in the Unsaturated Zone Theory and Modeling, in: The Handbook of Groundwater Engineering. CRC Press, Boca Raton, Florida.

Sjödin, Å., Ferm, M., Björk, A., Rahmberg, M., Gudmundsson, A., Swietlicki, E., Johansson, C., Gustafsson, M., Blomquist, 2010. Wear particles from road traffic - a field, laboratory and modelling study. Swedish Environmental Research Institute.

S.R. Buss, A.W. Herbert, P. Morgan, S.F. Thornton, 2003. Review of ammonium attenuation in soil and groundwater. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.2206.7604

Stachel, B., Holthuis, J.-U., Schulz, W., Seitz, W., Weber, W.H., Tegge, K.-T., Dobner, I., 2010. Treatment Techniques and Analysis of Stormwater Run-off from Roads in Hamburg, Germany, in: Fatta-Kassinos, D., Bester, K., Kümmerer, K. (Eds.), Xenobiotics in the Urban Water Cycle. Springer Netherlands, Dordrecht, pp. 445–461. https://doi.org/10.1007/978-90-481-3509-7_24

Staples, C.A., Dome, P.B., Klecka, G.M., Oblock, S.T., Harris, L.R., 1998. A review of the environmental fate, effects, and exposures of bisphenol A. Chemosphere 36, 2149–2173.
https://doi.org/10.1016/S0045-6535(97)10133-3

Stogiannidis, E., Laane, R., 2015. Source Characterization of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons by Using Their Molecular Indices: An Overview of Possibilities, in: Whitacre, D.M. (Ed.), Reviews of Environmental Contamination and Toxicology. Springer International Publishing, Cham, pp. 49–133. https://doi.org/10.1007/978-3-319-10638-0_2

Taylor, J.R., 1997. An Introduction to Error Analysis, 2nd ed. University Science Books, Sausalito, California.

Tedoldi, D., 2017. Mesure et modélisation de la contamination du sol dans les ouvrages de gestion à la source du ruissellement urbain (Doctorat). Université de Paris-Est.

Tedoldi, D., Chebbo, G., Pierlot, D., Kovacs, Y., Gromaire, M.-C., 2016. Impact of runoff infiltration on contaminant accumulation and transport in the soil/filter media of Sustainable Urban Drainage Systems: A literature review. Sci. Total Environ.

Tedoldi, D., Flanagan, K., Chebbo, G., Branchu, P., Pierlot, D., Gromaire, M.-C., 2018. Zirconium deficit as a tracer of urban sediment accumulation in Sustainable Urban Drainage Systems – Application to the calibration of a filtration model. Sci. Total Environ. 644, 941–953.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.06.384

Thomas, E., 2012. Dessin du fossé filtrant drainé à Compans.
U.S. National Library of Medicine, 2018. Hazardous Substances Data Bank.

Van Buren, M.A., Watt, W.E., Marsalek, J., 1997. Application of the log-normal and normal distributions to stormwater quality parameters. Water Res. 31, 95–104.
https://doi.org/10.1016/S0043-1354(96)00246-1

Winston, R.J., Davidson-Bennett, K.M., Buccier, K.M., Hunt, W.F., 2016. Seasonal Variability in Stormwater Quality Treatment of Permeable Pavements Situated Over Heavy Clay and in a Cold Climate. Water. Air. Soil Pollut. 227. https://doi.org/10.1007/s11270-016-2839-6

Winston, R.J., Hunt, W.F., Kennedy, S.G., Wright, J.D., Lauffer, M.S., 2012. Field Evaluation of Storm-Water Control Measures for Highway Runoff Treatment. J. Environ. Eng. 138, 101–111.
https://doi.org/10.1061/(ASCE)EE.1943-7870.0000454

Yao, K.-M., Habibian, M.T., O'Melia, C.R., 1971. Water and waste water filtration. Concepts and applications. Environ. Sci. Technol. 5, 1105–1112. https://doi.org/10.1021/es60058a005

Zgheib, S., Moilleron, R., Chebbo, G., 2012. Priority pollutants in urban stormwater: Part 1 – Case of separate storm sewers. Water Res. 46, 6683–6692.
https://doi.org/10.1016/j.watres.2011.12.012

Zhang, K., Randelovic, A., Page, D., McCarthy, D.T., Deletic, A., 2014. The validation of stormwater biofilters for micropollutant removal using in situ challenge tests. Ecol. Eng. 67, 1–10.
https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2014.03.004
## 8. Table des illustrations

<table><tr><td>Figure 1. Site d'étude à Compans.</td><td>7</td></tr><tr><td>Figure 2. Situation du site d'étude.</td><td>15</td></tr><tr><td>Figure 3. Implantation des biefs de biofiltration initialement étudiés, la noue filtrante aménagée en 2016 et le regard des eaux brutes ; schéma adapté de CD 77 (2016).</td><td>16</td></tr><tr><td>Figure 4. Illustration du bief drainé du dispositif à Compans (© E. Thomas 2012).</td><td>17</td></tr><tr><td>Figure 5. Schéma du Bief 1 à Compans, la structure de la route est représentée de façon approximative.</td><td>18</td></tr><tr><td>Figure 6. Schéma du Bief 2 à Compans, la structure de la route est représentée de façon approximative.</td><td>18</td></tr><tr><td>Figure 7. Schéma du Bief 3 à Compans, la structure de la route est représentée de façon approximative.</td><td>18</td></tr><tr><td>Figure 8. Géométrie du système étudié. Délimitation des sous-bassins versants représentés par le modèle. Les nappes drainantes ne sont présentes que sur le premier segment de l'ouvrage.</td><td>22</td></tr><tr><td>Figure 9. Schéma du plan d'échantillonnage (a) à la surface et (b) en profondeur.</td><td>23</td></tr><tr><td>Figure 10. Bilan hydrologique sur la bande enherbée et le talus des deux segments.</td><td>25</td></tr><tr><td>Figure 11. Pourcentage de l'eau de ruissellement infiltrée dans la bande enherbée en fonction de sa conductivité hydraulique à saturation.</td><td>25</td></tr><tr><td>Figure 12. Cartographies des teneurs en (a) zinc et (b) en plomb [mg/kg m.s.] mesurées sur chacun des deux segments. La route se situe dans la zone x &lt; 0.</td><td>26</td></tr><tr><td>Figure 13. Teneurs moyennes (± écart-type) en (a) cuivre, (b) plomb, et (c) zinc [mg/kg m.s.], représentées en fonction de l'éloignement à la route sur chacun des segments échantillonnés.</td><td>27</td></tr><tr><td>Figure 14. Cartographie des teneurs en cuivre [mg/kg m.s.] à la surface en en profondeur, mesurées sur chacun des deux segments. La route se situe dans la zone x &lt; 0.</td><td>29</td></tr><tr><td>Figure 15. Dessin de la noue filtrante - © E. Thomas 2016.</td><td>32</td></tr><tr><td>Figure 16. Noue filtrante remplie d'eau avant la pose des redans en mai 2016 ; l'eau déborde en aval de l'ouvrage, alors qu'il n'y a pas de stockage sur la partie amont - © Leesu.</td><td>32</td></tr><tr><td>Figure 17. Schéma de l'emplacement final des redans dans la noue filtrante - © T. Kanso 2016.</td><td>34</td></tr><tr><td>Figure 18. Noue filtrante en (a) mai 2016, (b) septembre 2016, (c) mars 2017 et (d) septembre 2017 - © Leesu.</td><td>34</td></tr><tr><td>Figure 19. Schéma des points d'échantillonnage à Compans, RR est le point d'échantillonnage des eaux de ruissellement non traitées ; BFS est le point d'échantillonnage dans le drain de la noue filtrante ; VFS est le point d'échantillonnage de l'accotement filtrant.</td><td>36</td></tr><tr><td>Figure 20. Avaloir du regard des eaux brutes.</td><td>36</td></tr><tr><td>Figure 21. Auget basculant du regard des eaux brutes.</td><td>36</td></tr><tr><td>Figure 22. Sonde multi-paramètres.</td><td>36</td></tr><tr><td>Figure 23. Plan du regard d'échantillonnage des eaux brutes (adapté de © CD 77, 2014).</td><td>37</td></tr><tr><td>Figure 24. Déversoir triangulaire employé pour mesurer la surverse de la noue filtrante.</td><td>37</td></tr><tr><td>Figure 25. Système de fractionnement de l'eau dans la cuve de l'accotement filtrant.</td><td>38</td></tr><tr><td>Figure 26. Système de fractionnement de l'eau dans la cuve de la noue filtrante.</td><td>39</td></tr><tr><td>Figure 27. Emplacement des gouttières sur l'accotement filtrant et le bief 2.</td><td>39</td></tr><tr><td>Figure 28. Première gouttière installée sur l'accotement filtrant (G3).</td><td>39</td></tr><tr><td>Figure 29. Installation de capteurs hydrologiques sur l'accotement du bief 2.</td><td>41</td></tr><tr><td>Figure 30. Installation d'un tensiomètre T8 sous le fossé du bief 2.</td><td>41</td></tr><tr><td>Figure 31. Coupe longitudinale de la noue filtrante.</td><td>44</td></tr><tr><td>Figure 32. Sections transversales de mesure dans la nouvelle noue filtrante.</td><td>44</td></tr></table>
Figure 33. Evénements pluvieux échantillonnés (RR en rouge, BFS en violet et VFS en bleu foncé) par rapport à la pluie journalière ; la ligne verte continue représente la mise en place du substrat dans la noue filtrante, la ligne verte pointillée représente la mise en place des redans dans la noue filtrante ; la case grise représente la période pour laquelle un bilan de masse a été effectué pour la noue filtrante, délimité à gauche par l'installation du substrat filtrant et à droite par la campagne d'échantillonnage du substrat filtrant. 45

Figure 34. Points d'échantillonnage du sol de la noue filtrante (a) à la surface et (b) en profondeur, avec en arrière-plan la cartographie de contamination à la surface de cuivre. Les points d'échantillonnage à la surface sont représentés par les x bleus ; les points de prélèvement de carottes sont représentés par les cercles orange. 47

Figure 35. Corrélations entre trois paires de polluants, permettant de mettre en avant une concentration aberrante pour le paramètre NiTAB1 (la concentration totale en nickel en sortie de l'accotement filtrant). 53

Figure 36. Signature des 19 molécules HAP (en pourcentage, moyenne±écart-type) dans les eaux de ruissellement brutes 62

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. 64

Figure 38. Médianes des concentrations totales des formes d'azote à chaque point d'échantillonnage. 65

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). 66

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). 71

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). 73

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). 74

Figure 43. Relation entre l'abattement médian de concentrations total ($E_{c50}$ total) et la proportion particulière 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. 75

Figure 44. Proportion particulière des micropolluants organiques dans le ruissellement brut (au point RR) par rapport au coefficient de partage octanol-eau ($K_{ow}$). Les marqueurs la proportion particulière médiane-les barres d'erreur représente les valeurs minimales et maximales observées. 76

Figure 45. Relation entre l'abattement médian des concentrations dissoutes ($E_{c50}$ dissous) et $K_{oc}$ (a) au VFS et (b) au BFS. 76

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)). 84

Figure 47. Fissures dans le substrat filtrant de la noue filtrante pendant la période de fonctionnement dégradé. 86

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 Q20 et Q80 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 Q20 et Q80 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.

Figure 49. Granulométrie (par volume) des matières en suspension dans le ruissellement brut.

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.

Figure 51. Concentrations dissoutes estimées en sortie de la noue filtrante (BFS) en supposant un équilibre avec le sol (en utilisant les valeurs KOC de la littérature scientifique et les valeurs Kp issues des essais en batch) comparées aux concentrations dissoutes mesurées expérimentalement.

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.

Figure 53. Corrélation entre (a) les concentrations de cuivre dissous (CD,Cu) et de carbone organique dissous (CD,OC), (b) les concentrations de zinc dissous (CD,Zn) et de COD (CD,OC), (c) les coefficients de partage du cuivre (KD,Cu) et les concentrations de COD (CD,OC) et (d) les coefficients de partage du zinc (KD,Zn) et les concentrations de COD (CD,OC) dans le ruissellement brut (RR), les eaux drainées de la noue filtrante (BFS) et les eaux drainées de l'accotement filtrant (VFS).

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).

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.

Figure 56. Méthode généralisée pour évaluer les volumes entrant et sortant de la noue filtrante.

Figure 57. Méthode généralisée pour évaluer les concentrations associées à chaque flux entrant et sortant de la noue filtrante.

Figure 58. Relation entre les concentrations moyennes événementielles de MES et la turbidité moyenne événementielle pour les événements échantillonnés.

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.

Figure 60. Méthode employée pour sélectionner une masse de sol associée à chaque échantillon et à chaque polluant.

Figure 61. Méthode employée pour estimer la teneur initiale du sol pour chaque polluant.

Figure 62. Termes du bilan de masse associés aux flux d'eau (le flux entrant avec le ruissellement brut - Me,RR, le flux sortant du drain - Ms,drain et le flux sortant par surverse - Ms,surverse) et le sol (masse initialement stockée dans le sol - Msol,init, masse stockée dans le sol à la fin de la période du bilan de masse - Msol,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 %.

Figure 63. Termes nets du bilan de masse associés au flux d'eau (différence entre la masse entrante et la masse sortante du système - Min) et le sol (différence entre la masse stockée dans le sol en début et à la fin de la période étudiée - ΔMsol) 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 %.

Figure 64. Comparaison du flux entrant avec le ruissellement brut évalué avec et sans les données de turbidité pour (a) cuivre, (b) zinc, (c) phénanthrène, (d) pyrène, (e) bisphénol-A, (f) octylphénol, (g)
<table>
  <tr>
    <td>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 %. ....................................................</td>
    <td>114</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>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 %. ....................................................................................................................</td>
    <td>115</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Figure 66. Glissière galvanisée séparant la noue filtrante de la surface de la route. ................................</td>
    <td>116</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Figure 67. Exemples d'alimentation en eau de noues en proximité immédiate de la route, aménagements respectivement situés à Torcy, à Montévrain et à Vitry (© M.C. Gromaire)............</td>
    <td>127</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Figure 68. Schéma représentant l'évolution de l'accotement de Compans, réalisé par le CD77 sur la base de leurs observations (© E. Thomas). ....................................................................................................................</td>
    <td>128</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Figure 69. Dispositif de biofiltration avec talus et noue filtrante mis en place par le CD77 sur la RD 1605 (CD 77, 2016b). ....................................................................................................................</td>
    <td>129</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Figure 70. Exemple de rétraction du sol à la jonction entre une noue et le bord de la chaussée à Torcy (© M.C. Gromaire). ....................................................................................................................</td>
    <td>130</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Figure 71. Distributions de probabilité des paramètres globaux 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. ....................................................................................................................</td>
    <td>146</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Figure 72. Distributions de probabilité d'éléments traces 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. ....................................................................................................................</td>
    <td>147</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Figure 73. Distributions de probabilité des éléments traces 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). ....................................................................................................................</td>
    <td>148</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Figure 74. Distributions de probabilité des hydrocarbures 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. ....................................................................................................................</td>
    <td>148</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Figure 75. Distributions de probabilité des hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP) 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). ....................................................................................................................</td>
    <td>149</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Figure 76. Distributions de probabilité des hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP) 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. ....................................................................................................................</td>
    <td>150</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Figure 77. Distributions de probabilité d'alkylphénols 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. ....................................................................................................................</td>
    <td>151</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Figure 78. Distributions de probabilité de phtalates 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. ....................................................................................................................</td>
    <td>152</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Figure 79. Teneurs de calcium 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 concentration mesurée dans l'échantillon de sol initial. ........................</td>
    <td>155</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Figure 80. Teneurs de zinc 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 concentration mesurée dans l'échantillon de sol initial. ........................</td>
    <td>155</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Figure 81. Teneurs de phenanthrène 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 concentration mesurée dans l'échantillon de sol initial. ........................</td>
    <td>155</td>
  </tr>
</table>
Figure 82. Teneurs de pyrène 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 concentration mesurée dans l'échantillon de sol initial. 155

Figure 83. Teneurs d'octylphénol 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 concentration mesurée dans l'échantillon de sol initial. 156

Figure 84. Teneurs de nonylphénol 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 concentration mesurée dans l'échantillon de sol initial. 156

Figure 85. Teneurs de DEHP 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 concentration mesurée dans l'échantillon de sol initial. 156

Tableau 1. Présentation partielle des indicateurs de la performance de traitement de l'accotement filtrant (VFS) et de la noue filtrante (BFS). $R_{ref}$ est le ratio de la concentration observée par rapport à la valeur de référence en sortie de l'ouvrage, $E_{c,T}$ et $E_{c,D}$ sont l'abattement de concentration en termes, respectivement, de concentrations totales et de concentrations dissoutes. Les valeurs indiquées correspondent à : médiane (10ème centile, 90ème centile). Les valeurs de référence correspondent à une limite supérieure définissant le bon état d'une eau de surface en termes de concentration totale (CT), $\Delta\Delta$ à une norme de qualité environnementale en moyenne annuelle (NQE-MA) française, applicable à la CD, $^\circ$ à une NQE-MA applicable à la CT, $^\circ\circ$ à une NQE-MA applicable à la CD (MEEM, 2016). Les abattements de concentration significatifs sont représentés par $(P < 0,01)$ ou $(P < 0,05)$. – Le contaminant n'a jamais été quantifié dans la phase dissoute. 8

Tableau 2. 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 ($E_c$, cf. Section 3.2), médiane et intervalle de confiance à 95 %. 10

Tableau 3. Granulométrie du substrat filtrant des fossés filtrant et de l'accotement filtrant après tamisage à 2 mm. 19

Tableau 4. Mesures initialement prévues pour caractériser les flux d'eau à Compans. 20

Tableau 5. Paramètres du modèle hydrologique. 22

Tableau 6. Granulométrie du substrat filtrant de la noue filtrante après tamisage à 2 mm. 32

Tableau 7. Coefficients de ruissellement observés pour les quatre gouttières installées sur les Bief 1 et 2. Le $C_R$ est représenté comme une limite inférieure lorsque le flacon de collecte a débordé au cours de l'événement pluvieux. 40

Tableau 8. Concentrations en MES observées dans l'eau collectée par les quatre gouttières installées sur les biefs 1 et 2 et dans les eaux de ruissellement brutes (RR). Seulement trois concentrations dans les eaux de ruissellement brutes étaient disponibles pendant cette période du fait de problèmes techniques. 40

Tableau 9. Capteurs de mesure de la teneur en eau actuellement installés. 42

Tableau 10. Capteurs de tension actuellement installés. 42

Tableau 11. Capteurs de mesure de la teneur en eau et de la tension installés dans la nouvelle noue filtrante. 43

Tableau 12. Caractéristiques des événements pluvieux échantillonnés. 46

Tableau 13. Récapitulatif de la couverture des événements échantillonnés. 46

Tableau 14. Récapitulatif des échantillons et des analyses de sol du site de Compans. 48

Tableau 15. Laboratoires responsables des différentes analyses. 48

Tableau 16. Synthèse des méthodes d'analyse. 49

Tableau 17. Incertitudes associées aux méthodes d'analyse. 50
Tableau 18. Rapport de l'augmentation de la concentration dans le blanc de terrain par rapport à la médiane des concentrations dissoutes mesurées dans les campagnes d'échantillonnage de l'eau.
*Indique le caractère significatif du point de vue analytique de l'augmentation de concentration. 52

Tableau 19. Médianes (premier décile, neuvième décile) des paramètres globaux observées dans la phase totale et la phase dissoute des eaux de ruissellement brutes (RR), des eaux drainées de l'accotement filtrant (VFS) et des eaux drainées de la noue filtrante (BFS), comparées aux valeurs-seuils françaises associés à une eau de surface de bonne qualité (MEEM, 2016). Les valeurs en sortie (VFS ou BFS) qui sont significativement plus faibles que celles en RR sont représentées par *(P < 0,01) ou **(P < 0,05) ; les valeurs significativement plus élevées sont représentées par °(P < 0,01) ou °°(P < 0,05). 58

Tableau 20.: Médiane (premier décile, neuvième décile) des concentrations totales et dissoutes d'éléments traces métalliques dans les eaux de ruissellement brutes (RR), les eaux drainées de l'accotement filtrant (VFS) et les eaux drainées de la noue filtrante (BFS), comparées aux normes de qualité environnementales (NQE) moyennes annuelles $^\Delta$françaises (MEEM, 2016) ou $^{\Delta\Delta}$européennes (EC, 2013), $^{\Delta\Delta\Delta}$concentrations pour la classe 4 de dureté de l'eau. Les abattements de concentrations significatifs pour BFS ou VFS par rapport à RR sont représentés par *(P < 0,01) ou **(P < 0,05)-des augmentations significatives sont représentées par °(P < 0,01) ou °°(P < 0,05). 58

Tableau 21. Médiane (premier décile, neuvième décile) des concentrations totales et dissoutes d'hydrocarbures totaux (HT) et d'hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP) dans les eaux de ruissellement brutes (RR), les eaux drainées de l'accotement filtrant (VFS) et les eaux drainées de la noue filtrante (BFS), comparées aux normes de qualité environnementales (NQE) moyennes annuelles (EC, 2013). Coefficient de partage octanol-eau (log KOW), médiane (Mackay, 2006). Les abattements de concentrations significatifs à BFS ou VFS par rapport à RR sont représentés par *(P < 0,01) ou **(P < 0,05)-des augmentations significatives sont représentées par °(P < 0,01) ou °°(P < 0,05). 60

Tableau 22. Médiane (premier décile, neuvième décile) des concentrations totales et dissoutes de BPA, des alkylphénols (AP) et des phtalates (PAE) dans les eaux de ruissellement brutes (RR), les eaux drainées de l'accotement filtrant (VFS) et les eaux drainées de la noue filtrante (BFS), comparées aux normes de qualité environnementales (NQE) moyennes annuelles (EC, 2013). Coefficient de partage octanol-eau (log KOW), médiane $^\alpha$(U.S. National Library of Medicine, 2018), $^\beta$(Mackay, 2006), $^\circ$(European Chemicals Agency, 2018), $^\delta$(Bergé et al., 2012). Les abattements de concentrations significatifs à BFS ou VFS par rapport à RR sont représentés par *(P < 0,01) ou **(P < 0,05)-des augmentations significatives sont représentées par °(P < 0,01) ou °°(P < 0,05). 61

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. 67

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 significative a été observé, n est le nombre d'événements pour lesquels $E_c$ a été évaluée. 68

Tableau 25. Récapitulatif de la médiane (premier décile, neuvième décile) des abattements de concentrations ($E_c$) des micropolluants émergents pour l'accotement filtrant (VFS) et la noue filtrante (BFS). $F_{sig}$ est la fraction d'événements pour laquelle un abattement de concentration significative a été observé, n est le nombre d'événements pour lesquels $E_c$ a été évaluée. 69

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 $K_D$. 81

Tableau 27. Coefficients de partage carbone organique-eau issus de la littérature scientifiques. 82

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. 83

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. 83

Tableau 30. Temps de réponse de l'accotement filtrant (VFS) et de la noue filtrante (BFS) pour tous les événements échantillonnés. $^1$L'ouvrage n'était pas encore été construit, $^2$Aucune 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... 88

Tableau 31. Temps de séjour dans la noue filtrante pour chaque événement pluvieux échantillonné. 88

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). 89

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. 92

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. 97

Tableau 35. Synthèse des flux polluants associés au ruissellement brut, médiane et intervalle de confiance à 95 %. 108

Tableau 36. Synthèse des abattements du volume d'eau et des flux polluants (Eint), proportions du volume et des flux entrants comptabilisés par la surverse (Ms, surverse/Me, RR) et par l'eau drainée (Ms, drain/Me, RR) et abattements de concentration événementiels (Ec, cf. Section 3.1), médiane et intervalle de confiance à 95 %. 109

Tableau 37. Synthèse des abattements du volume d'eau et des flux polluants (Eint), proportions du volume et des flux entrants comptabilisés par la surverse (Ms, surverse/Me, RR) et par l'eau drainée (Ms, drain/Me, RR), médiane et intervalle de confiance à 95 % pour la période après l'installation des redans. 109

Tableau 38. Synthèse de tous les termes du bilan de masse associés aux flux d'eau (le flux entrant avec le ruissellement brut – Me, RR, le flux sortant du drain – Ms, drain et le flux sortant par surverse – Ms, surverse) et le sol (masse initialement stockée dans le sol – Msol, init, masse stockée dans le sol à la fin de la période du bilan de masse – Msol, fin) 110

Tableau 39. Termes nets du bilan de masse associés au flux d'eau (différence entre la masse entrante et la masse sortante du système – Mint) et au sol (différence entre la masse stockée dans le sol en début et à la fin de la période étudiée – ΔMsol). Médiane et intervalle de confiance à 95 %. 113

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). 115

Tableau 41. Pourcentage de différence entre la masse polluante cumulée dans le sol au cours de l'étude et la masse interceptée (Esol) pour tous les polluants. La médiane et l'intervalle de confiance à 95 % sont présentés. 118

Tableau 42. Incertitudes relatives (95 % intervalle de confiance) pour tous les termes de micropolluants, en pourcentage. 119

Tableau 43. Distributions employées pour la prise en compte des erreurs analytiques. 153

Tableau 44. Distributions employées pour calculer les volumes événementiels (V), les concentrations de MES (CMES) et les concentrations moyennes événementielles (Cev) pour les événements échantillonnés pour l'évaluation des flux. 153

Tableau 45. Distributions de concentration moyenne événementiel (Cev), concentration dissoute moyenne événementielle (CD, ev) et de teneur moyenne événementielle (Sev) employées pour l'évaluation de concentrations en entrée pour les événements non-échantillonnés pour chaque polluant. CD, ev, e, RR et Sev, e, RR ne sont pas fournis pour NP parce que la turbidité n'était jamais utilisée pour l'évaluation de concentrations de ce polluant. 153

Tableau 46. Distributions de concentration moyenne événementiel (Cev), concentration dissoute moyenne événementielle (CD, ev) et de concentration particulaire moyenne événementielle (Cev) employées pour l'évaluation de concentrations en entrée pour les événements non-échantillonnés pour chaque polluant. 154

Tableau 47. Distributions employées pour l'évaluation de la masse de chaque polluant cumulée dans le sol. 154
# 9. Annexes

## 9.1. Distributions complémentaires de paramètres dans le ruissellement brut et en sortie d'ouvrages

<table><thead><tr><th></th><th>Conductivity</th><th>pH</th><th>TOC</th><th>Location</th></tr></thead><tbody><tr><td>Conductivity (µS/cm)</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>Location</td></tr><tr><td>Non-Exceedance Probability</td><td>0.75</td><td>0.75</td><td>0.75</td><td>RR</td></tr><tr><td>Concentration (mg/L)</td><td>100</td><td>500</td><td>2000</td><td>BFS</td></tr><tr><td>DOC</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>VFS</td></tr><tr><td>Non-Exceedance Probability</td><td>0.75</td><td>0.75</td><td>0.75</td><td>Location</td></tr><tr><td>Concentration (mg/L)</td><td>10</td><td>5</td><td>25</td><td>DKN</td></tr><tr><td>NH4</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>Location</td></tr><tr><td>Non-Exceedance Probability</td><td>0.75</td><td>0.75</td><td>0.75</td><td>RR</td></tr><tr><td>Concentration (mg/L)</td><td>0.25</td><td>0.25</td><td>0.25</td><td>BFS</td></tr><tr><td>NO3</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>VFS</td></tr><tr><td>Non-Exceedance Probability</td><td>0.75</td><td>0.75</td><td>0.75</td><td>Location</td></tr><tr><td>Concentration (mg/L)</td><td>1</td><td>5</td><td>10</td><td>NO2</td></tr><tr><td>Total P</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>Location</td></tr><tr><td>Non-Exceedance Probability</td><td>0.75</td><td>0.75</td><td>0.75</td><td>RR</td></tr><tr><td>Concentration (mg/L)</td><td>0.1</td><td>0.1</td><td>0.1</td><td>BFS</td></tr><tr><td>Dissolved P</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>VFS</td></tr><tr><td>Non-Exceedance Probability</td><td>0.75</td><td>0.75</td><td>0.75</td><td>Location</td></tr><tr><td>Concentration (mg/L)</td><td>0.25</td><td>0.25</td><td>0.25</td><td>PO4</td></tr><tr><td>PO4</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>Location</td></tr><tr><td>Non-Exceedance Probability</td><td>0.75</td><td>0.75</td><td>0.75</td><td>RR</td></tr></tbody></table>

Figure 71. Distributions de probabilité des paramètres globaux 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.
<figure><img src="image_76.png" /><figcaption>Figure 72. Distributions de probabilité d'éléments traces 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.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>Figure 73. Distributions de probabilité des éléments traces 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>

<figure><img src="image_78.png" /><figcaption>Figure 74. Distributions de probabilité des hydrocarbures 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.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_79.png" /><figcaption>Figure 75. Distributions de probabilité des hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP) 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>
<figure><img src="image_80.png" /><figcaption>Figure 76. Distributions de probabilité des hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP) 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.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_81.png" /><figcaption>Figure 77. Distributions de probabilité d'alkylphénols 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.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_82.png" /><figcaption>Figure 78. Distributions de probabilité de phtalates 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.</figcaption></figure>
## 9.2. Distributions statistiques utilisées pour les termes stochastiques dans le bilan de masse

<table><caption>Tableau 43. Distributions employées pour la prise en compte des erreurs analytiques.</caption><thead><tr><td>Polluant</td><td>Distribution d l'erreur analytique</td></tr></thead><tbody><tr><td>MES</td><td>Normale, μ = 0, σ = 2.9%</td></tr><tr><td>Cu</td><td>Diss: Normale, μ = 0, σ = 5%<br>Part: Normale, μ = 0, σ = 7%</td></tr><tr><td>Zn</td><td>Diss: Normale, μ = 0, σ = 7%<br>Part: Normale, μ = 0, σ = 7%</td></tr><tr><td>Pyr</td><td>Diss: Normale, μ = 0, σ = 20%<br>Part: Normale, μ = 0, σ = 10%</td></tr><tr><td>Phen</td><td>Diss: Normale, μ = 0, σ = 20%<br>Part: Normale, μ = 0, σ = 10%</td></tr><tr><td>BPA</td><td>Diss: Normale, μ = 0, σ = 22%<br>Part: Normale, μ = 0, σ = 20%</td></tr><tr><td>OP</td><td>Diss: Normale, μ = 0, σ = 48%<br>Part: Normale, μ = 0, σ = 37%</td></tr><tr><td>NP</td><td>Diss: Normale, μ = 0, σ = 29%<br>Part: Normale, μ = 0, σ = 34%</td></tr><tr><td>DEHP</td><td>Diss: Normale, μ = 0, σ = 41%<br>Part: Normale, μ = 0, σ = 30%</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 44. Distributions employées pour calculer les volumes événementiels (V), les concentrations de MES (C<sub>MES</sub>) et les concentrations moyennes événementielles (C<sub>ev</sub>) pour les événements échantillonnés pour l'évaluation des flux.</caption><thead><tr><td>Terme</td><td>Cas</td><td>Composé stochastique</td><td>Type de distribution et paramètres</td></tr></thead><tbody><tr><td>V<sub>in</sub></td><td>Toujours</td><td>Perte initiale</td><td>Uniforme, 0.4–1 mm</td></tr><tr><td>V<sub>drain</sub></td><td>Mesure disponible</td><td>Errur de volume</td><td>Normale, μ = 0, σ = 5%</td></tr><tr><td>V<sub>drain</sub></td><td>Mesure indisponible</td><td>Fraction de V<sub>e</sub> drainée</td><td>Log-normale, μ<sub>ln</sub> = -2.04, σ<sub>ln</sub> = 1.22</td></tr><tr><td>V<sub>over</sub></td><td>Mesure disponible</td><td>Errur dans h</td><td>Normale, μ = 0, σ = 0.5%</td></tr><tr><td>V<sub>over</sub></td><td>Mesure indisponible</td><td>ΔV<sub>media, ev</sub></td><td>Uniforme, 0–1240 L</td></tr><tr><td>C<sub>MES,e,RR</sub></td><td>Turbidité < 50 FNU</td><td>C<sub>MES,e,RR</sub></td><td>Uniforme, 0–70 mg/L</td></tr><tr><td>C<sub>MES,e,RR</sub></td><td>Mesure de turbidité valide</td><td>Errur de régession</td><td>Normale, μ = 0, σ = 71 mg/L</td></tr><tr><td>C<sub>MES,e,RR</sub></td><td>Mesure de turbidité indisponible</td><td>C<sub>MES,e,RR</sub></td><td>Log-normale, μ<sub>ln</sub> = 5.44, σ<sub>ln</sub> = 0.76 mg/L</td></tr><tr><td>C<sub>MES, drain</sub></td><td>Événements en hiver</td><td>Relation à C<sub>MES,e,RR</sub></td><td>Uniforme, 0.225–0.883</td></tr><tr><td>C<sub>MES, drain</sub></td><td>Événements hors hiver</td><td>C<sub>MES, drain</sub></td><td>Log-normale, μ<sub>ln</sub> = 2.92, σ<sub>ln</sub> = 0.59 mg/L</td></tr><tr><td>C<sub>ev</sub></td><td>Événements échantillonnés</td><td>Errur analytique</td><td>Normale, μ = 0, σ = σ<sub>incertitude, polluant</sub></td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 45. Distributions de concentration moyenne événementiel (C<sub>ev</sub>), concentration dissoute moyenne événementielle (C<sub>D, ev</sub>) et de teneur moyenne événementielle (S<sub>ev</sub>) employées pour l'évaluation de concentrations en entrée pour les événements non-échantillonnés pour chaque polluant. C<sub>D, ev, RR</sub> et S<sub>ev, RR</sub> ne sont pas fournis pour NP parce que la turbidité n'était jamais utilisée pour l'évaluation de concentrations de ce polluant.</caption><thead><tr><th>Polluant</th><th>Distribution C<sub>ev</sub><br>(µg/L)</th><th>Distribution C<sub>D, ev</sub><br>(µg/L)</th><th>Distribution S<sub>ev</sub><br>(µg/g)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Cu</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = 5.39, σ<sub>ln</sub> = 0.52</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = 5.39, σ<sub>ln</sub> = 0.52</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = 6.41, σ<sub>ln</sub> = 0.18</td></tr><tr><td>Zn</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = 6.37, σ<sub>ln</sub> = 0.65</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = 6.37, σ<sub>ln</sub> = 0.65</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = 7.48, σ<sub>ln</sub> = 0.19</td></tr><tr><td>Pyr</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = -0.26, σ<sub>ln</sub> = 0.66</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = -3.84, σ<sub>ln</sub> = 0.27</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = 0.99, σ<sub>ln</sub> = 0.24</td></tr><tr><td>Phen</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = -1.41, σ<sub>ln</sub> = 0.74</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = -3.62, σ<sub>ln</sub> = 0.69</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = -0.16, σ<sub>ln</sub> = 0.38</td></tr><tr><td>BPA</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = -0.77, σ<sub>ln</sub> = 0.41</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = -1.21, σ<sub>ln</sub> = 0.59</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = -0.75, σ<sub>ln</sub> = 0.52</td></tr><tr><td>OP</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = -0.74, σ<sub>ln</sub> = 0.49</td><td>Normale μ<sub>ln</sub> = 0.14, σ<sub>ln</sub> = 0.05</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = 0.16, σ<sub>ln</sub> = 0.42</td></tr><tr><td>NP</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = 0.52, σ<sub>ln</sub> = 0.48</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>DEHP</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = 2.76, σ<sub>ln</sub> = 0.83</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = 1.12, σ<sub>ln</sub> = 0.68</td><td>Log-normale μ<sub>ln</sub> = 3.63, σ<sub>ln</sub> = 0.76</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 46. Distributions de concentration moyenne événementiel ($C_{ev}$), concentration dissoute moyenne événementielle ($C_{D,ev}$) et de concentration particulaire moyenne événementielle ($C_{P,ev}$) employées pour l'évaluation de concentrations en entrée pour les événements non-échantillonnés pour chaque polluant.</caption><thead><tr><th>Polluant</th><th>C<sub>ev</sub> Distribution (µg/L)</th><th>%sous LoQ</th><th>Distribution lorsque &lt; LoQ (µg/L)</th><th>Distribution lorsque &gt; LoQ (µg/L)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Cu</td><td>Log-normale<br>μ<sub>ln</sub> = 3.65, σ<sub>ln</sub> = 0.94</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Zn</td><td>Log-normale<br>μ<sub>ln</sub> = 4.05, σ<sub>ln</sub> = 1.39</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Pyr</td><td>-</td><td>C<sub>D,ev</sub>: 30%<br>C<sub>P,ev</sub>: 0%</td><td>C<sub>D,ev</sub>: Uniforme 0-0.01</td><td>C<sub>D,ev</sub>: Log-normale μ<sub>ln</sub> = -3.80, σ<sub>ln</sub> = 0.43<br>Part: Log-normale μ<sub>ln</sub> = -3.09, σ<sub>ln</sub> = 1.43</td></tr><tr><td>Phen</td><td>-</td><td>C<sub>D,ev</sub>: 69%<br>C<sub>P,ev</sub>: 15%</td><td>C<sub>D,ev</sub>: Uniforme 0-0.01<br>C<sub>P,ev</sub>: Uniforme 0-0.004</td><td>C<sub>D,ev</sub>: Uniforme 0.012-0.098<br>C<sub>P,ev</sub>: Log-normale μ<sub>ln</sub> = -3.88, σ<sub>ln</sub> = 1.29</td></tr><tr><td>BPA</td><td>Log-normale<br>μ<sub>ln</sub> = -1.43, σ<sub>ln</sub> = 0.50</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>OP</td><td>Log-normale<br>μ<sub>ln</sub> = -2.19, σ<sub>ln</sub> = 1.14</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>NP</td><td>Log-normale<br>μ<sub>ln</sub> = -0.16, σ<sub>ln</sub> = 1.09</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>DEHP</td><td>Log-normale<br>μ<sub>ln</sub> = 2.66, σ<sub>ln</sub> = 0.85</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 47. Distributions employées pour l'évaluation de la masse de chaque polluant cumulée dans le sol.</caption><thead><tr><th>Terme</th><th>Cas</th><th>Stochastic component</th><th>Distribution type and parameters</th></tr></thead><tbody><tr><td>S<sub>samp</sub></td><td>&lt;LoQ</td><td>S<sub>samp</sub></td><td>Uniforme 0-LoQ</td></tr><tr><td>S<sub>samp</sub></td><td>&gt;LoQ</td><td>Érreur analytique</td><td>Normale, μ = 0, σ = σ<sub>uncertainty, pollutant</sub></td></tr><tr><td>f<sub>sample</sub></td><td>Hypothèse des zones valide</td><td>Érreur zone</td><td>Zone 1: a = Uniforme, -0.1-0.1<br>Zone 2: si a &lt; 0: b = Uniforme, (0.1-a)-0.1<br>sinon b = Uniforme, -0.1-(0.1-a)<br>Zone 3: c = -(a + b)</td></tr><tr><td>f<sub>sample</sub></td><td>Hypothèse des zones valide</td><td>f<sub>sample</sub></td><td>Zone 1: a = Uniforme, 0-1<br>Zone 2: b = Uniforme, 0-(1-a)<br>Zone 3: c = 1-a-b</td></tr><tr><td>f<sub>&lt;2mm</sub></td><td>Toujours</td><td>f<sub>&lt;2mm</sub></td><td>Normale, μ = 0.733, σ = 0.045</td></tr><tr><td>ρ</td><td>Toujours</td><td>Variabilité à profondeur</td><td>Uniforme, -0.2-0.2</td></tr><tr><td>S<sub>init</sub></td><td>Toujours</td><td>Érreur dans la composition initiale</td><td>Normal, μ = 0, σ = 0.139</td></tr></tbody></table>
### 9.3. Distribution des espèces dans les carottes de la noue filtrante

<figure><img src="image_83.png" /></figure>

Figure 79. Teneurs de calcium 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 concentration mesurée dans l'échantillon de sol initial.

<figure><img src="image_84.png" /></figure>

Figure 80. Teneurs de zinc 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 concentration mesurée dans l'échantillon de sol initial.

<figure><img src="image_85.png" /></figure>

Figure 81. Teneurs de phenanthrène 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 concentration mesurée dans l'échantillon de sol initial.

<figure><img src="image_86.png" /></figure>

Figure 82. Teneurs de pyrène 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 concentration mesurée dans l'échantillon de sol initial.
<figure><img src="image_87.png" /><figcaption>**Figure 83.** Teneurs d'octylphénol 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 concentration mesurée dans l'échantillon de sol initial.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_88.png" /><figcaption>**Figure 84.** Teneurs de nonylphénol 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 concentration mesurée dans l'échantillon de sol initial.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_89.png" /><figcaption>**Figure 85.** Teneurs de DEHP 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 concentration mesurée dans l'échantillon de sol initial.</figcaption></figure>
## 10. Remerciements

Nous remercions l'Agence Française de la Biodiversité et l'Agence de l'Eau de Seine-Normandie d'avoir financé le projet Roulépur. Ce travail étant également associé à la phase 4 du programme OPUR, nous remercions l'ensemble des partenaires financiers et opérationnels d'OPUR (Conseil Départemental de Seine Saint-Denis, Conseil Départemental du Val-de-Marne, Conseil Départemental des Hauts-de-Seine, Ville de Paris, Agence de l'Eau Seine-Normandie, et SIAAP).

Nous souhaitons également remercier le Conseil Départemental de Seine-et-Marne (CD 77), en particulier Eric Thomas, Tina Ratovelomanana, Vincent Laurent, d'avoir mis à disposition le site de Compans, apporté un soutien technique à ce travail, participé à de nombreuses échanges intéressantes et trouvé les moyens de construire la noue filtrante au cours du projet.

Nous remercions enfin les nombreuses personnes qui ont contribué à ce travail sur le terrain, en laboratoire ou pour l'exploitation de données : Emilie Caupos, Philippe Dubois, Mohamed Saad, Chandirane Partibane, Lila Boudahmane, Laurent Meffray, Dominique Demare, Steven Deshayes, Damien Tedoldi, Caroline Soares, Julien Le Roux, Meriem Kajeiou, Maria Vitart de Abreu Lima, Thi Kim Phung Nguyen, Tianran Dong, Delphine Truong, Arthur Gaillot, Jean-François Durmont et Lionel Hamel.