jumelage des bio-indicateurs et d’un réseau de surveillance de la … · 2012-06-12 · b a s e...

BASE Biotechnol. Agron. Soc. Environ.201216(2),149-158

Jumelagedesbio-indicateursetd’unréseaudesurveillancedelaqualitédel’airpourladétectiondelapollutionparleSO2danslarégiondeAnnaba(Algérie)NailaMaizi,AmelAlioua,AliTaharUniversitédeAnnaba.FacultédesSciences.DépartementdeBiologie.LaboratoiredeBiologievégétaleetEnvironnement.BP12.23000Annaba(Algérie).E-mail:[email protected]

Reçule2aout2010,acceptéle22aout2011.

LavilledeAnnabaestconsidéréecommeétantl’unedesvilleslespluspolluéesenAlgérie.D’unepart, ilyal’existenced’uncomplexe sidérurgique, ISPAT, et d’unparc automobile très importantpar rapport auxdistancesparcourues, d’autrepartcertainescaractéristiquestopographiquesetclimatiquescréentunclimatpropiceàlapollution.C’estdanscecontextequenousavonsorienténotretravailsurl’étudedelapollutionparleSO2enutilisantd’unepartlesrésultatsenregistrésparlescapteursphysico-chimiquesauniveaudesstationsduréseaudesurveillanceetdecontrôledelaqualitédel’airdanslarégiondeAnnababaptisé«SamaSafia»etd’autrepart,lesrésultatsobtenusparlesbio-indicateursXanthoria parietinaetFunaria hygrometrica.Unestratégied’échantillonnagepertinente,unsuivispatio-temporeletlamesuredecertainsparamètresphysiologiques(chlorophylle,proline,respiration)combinésparledosagedeSO2ontétéeffectués.Lejumelagedesdeuxrésultats, c’est-à-dire des capteurs physico-chimiques et de bio-accumulateurs, a montré des corrélations qui varient designificativesàtrèshautementsignificativesnonseulemententrelesparamètresmesurésetledosagedeSO2,maiségalemententrelesbio-indicateursetlescapteursphysico-chimiques,parailleurslasensibilitéetlepouvoiraccumulateurdecesdeuxbio-indicateursnousontpermisunemeilleurecaractérisationdelapollutiondel’airdanscetterégion.Mots-clés. Pollution atmosphérique, SO2, lichen, mousse, indicateur biologique, bio-accumulateur, capteurs physico-chimiques,Algérie.

Twinning of bio-indicators and a monitoring network of air quality for the detection of SO2 pollution in the area of Annaba (Algeria).ThecityofAnnabaisregardedasoneofthemostpollutedcitiesinAlgeria.Ononehand,thereistheexistenceofanironandsteelcomplex,ISPAT,andaveryimportantfleetinrelationtodistancetravelled,ontheotherhand,this region shares certain topographical features and creates a climate conducive to thedevelopmentof pollution. In thiscontext,wefocusedourworkonthestudyofSO2pollutionbyusingtheresultsrecordedbyphysico-chemicalsensorsatthelevelofnetworkmonitoringandcontrolofairqualitystationsintheregionofAnnaba,baptized“SamaSafia”andtheresultsofbio-indicatorsXanthoria parietinaandFunariahygrometrica.Arelevantstrategyofsampling,afollow-upspace-timeandthemeasurementofcertainphysiologicalparameters(chlorophyl,proline,breathing)combinedwiththeproportioningofSO2weredone.Thetwinningof the tworesults(physico-chemicalsensorsandbio-accumulators)showedcorrelationsrangingfromsignificanttohighlysignificantnotonlybetweentheparametersmeasuredanddeterminationofSO2butalsobetweenbio-indicatorsandphysico-chemicalsensors,alsothesensitivityandbatterypowerofthesetwobio-indicatorshaveallowedabettercharacterizationofairpollutioninthisarea.Keywords.Airpollution,SO2,lichens,mosses,biologicalindicators,bio-accumulator,physico-chemicalsensors,Algeria.

1. INTRODUCTION

La pollution de l’air est un problème sérieux pourles grandes populations et les régions industrialiséesdanslemonde.EnAlgérie,lesproblèmesdepollutionaccumulésaufildesdécenniespasséessontàl’imagedecesgrandesvillesdontledéveloppementindustriel,la circulation automobile et les déchets ménagers

asphyxient leur environnement. Parmi les villes lesplus polluées, on peut citer Annaba, Ghazaouet,Chlef, Mostaganem, etc. et la liste des victimes del’industrialisationrestebienlongue(Semadi,1989).

Parallèlement à cela, des réseaux de surveillancedelaqualitédel’airontétéimplantésdansplusieursvillesindustrialiséesnotammentAlger,Oran,AnnabaetSkikda.

150 Biotechnol. Agron. Soc. Environ. 201216(2),149-158 MaiziN.,AliouaA.&TaharA.

Dans la région deAnnaba, cette surveillance estassuréedepuis2002parleréseaudesurveillanceSamaSafia qui mesure les concentrations des principauxpolluants atmosphériques. Ces méthodes d’analysephysico-chimiquetrèsprécisespermettentdemesurerl’étendue et l’importance d’une contamination del’environnement.Cependant,ellessonttrèsonéreuseset ne permettent pas de quantifier simultanémenttous les contaminants présents dans un échantillon,ni d’évaluer les effets de la présence des polluantssurlesorganismesvivantsousurl’étatdesantéd’unécosystème.

Depuislesannées1970,denombreusesrecherchesont étémenées sur l’utilisation des végétaux et plusparticulièrement les lichens et les mousses dans ledomainedelalocalisationdespollutionsatmosphériques(domaine de la bio-indication) (Gilbert, 1970;Hawksworth et al., 1970; James, 1973; Deruelle,1983;Deruelle,1984;Belandriaetal.,1987;Semadi,1989;Deruelle,1992;Deruelleetal.,1993;Seaward,1993;Alioua, 1995;Alioua, 2001) notamment duesaudioxydede soufre (LeBlanc et al., 1966;Gilbert,1970;Johnsen,1986;Hutchinsonetal.,1987;Heibeletal.,1999;Häffneretal.,2001;Haucketal.,2008).

Les différentes composantes de l’environnementréagissent à la pollution différemment, les végétauxinférieurs présentent souvent des altérationsphysiologiques, morphologiques et structurales,avant même l’apparition des moindres symptômesd’intoxicationchezl’homme(Semadi,1989).Eneffet,lesespèceslesplussensiblesàlapollutiontellesqueleslichens et les mousses in situ peuventdisparaitre ; par contre, les transplantsramenés d’une zone lointaine nonpolluéepeuventconstituerdevraisbio-accumulateurs.

L’objectif de cette étude est demieux caractériser la pollution par leSO2 dans la région par l’associationdes techniques physico-chimiques etbiologiques,mais également d’évaluerl’impact de cette dernière sur desorganismesvivants.

2. MATÉRIEL ET MÉTHODES

Il est aisé de constater dans la régionde Annaba que nous avons unvéritable problème de pollution, cedernier étant aggravé par sa positiongéographique (en cuvette), facteurqui favorise l’accumulation despolluants atmosphériques et exposeparconséquentleshabitantsàungranddanger.

Les principales sources émettrices de polluantssont:– le complexe sidérurgique ISPAT (4100t par an d’oxydesdesoufre)(DMI,2004)– letraficroutierquiévolueàunrythmetrèsaccéléré (en2003,leparcautomobiledelawilayadeAnnaba était réparti comme suit: 61,73%des véhicules à Annaba ville, 16,26% à SidiAmar et 12% à ElBouniavec71,13%devéhiculesanciens,c’est- à-direâgésde11ansetplus,tandisquelesvéhicules neufsnereprésententque17,74%duparcglobal.

2.1. Présentation de la zone d’étude

La ville de Annaba est située à l’Est de l’Algérie,entreleslatitudes36°30’Nordet37°30’Nord,etleslongitudes07°20’Estet08°40’Est,avec12communesd’unesuperficietotalede1411,98km2.ElleestlimitéeparlamerMéditerranéeauNord,lawilayadeSkikdaà l’Ouest, celle deGuelma auSud etEl-Tarf à l’Est(Figure 1).

C’est lacapitaleindustrielledel’Estdel’Algérie,elle est soumise depuis longtemps à divers typesde polluants qui n’épargnent ni les hommes, ni lesanimauxetencoremoinslesvégétaux(Semadi,1989;Alioua, 1995; Alioua, 2001; Alioua et al., 2008).Parmi lesdiverspolluants rejetés régulièrementdansl’atmosphère,leSO2occupeuneplaceprépondérante,sa toxicité s’aggrave de plus en plus à travers lachainetrophique.Lesactivitéshumainesreprésententla principale source de cette pollution, les plus

Figure 1. Localisation géographique de la région d’étude (Annaba) —Geographical location of the study area (Annaba).Source:OfficeNationaldeMétéorologieLesSalines,Annaba.X:Sitesdemesuredelapollution—Sites for the measure of pollution.

ISPAT

x1x2

DétectiondelapollutionparleSO2àAnnaba(Algérie) 151

importantes étant la production d’énergie électrique,l’industrieetl’automobile.

La pollution soufrée est surtout préoccupantependantl’hiveràcausedel’utilisationdeschauffagesetdessituationsd’inversiondetempérature.Dansnotreétude, la pollution au niveau de l’agglomération deSidiAmaretcelled’El-Bouniestdetypeindustriel,lasourceprincipaleestlecomplexesidérurgiqueISPAT.

2.2. Les paramètres climatiques

Une analyse climatique est effectuée dans notreétude, notamment certains paramètres dont le rôleest particulièrement important dans la diffusion et ladilutiondesimpuretés.

LavilledeAnnabaprésentedanssonensemblelestraitsd’unclimatdetypeméditerranéenavecdesétagesbioclimatiquessub-humideethumide,caractérisépardes températures douces en hiver, chaudes en été etdesprécipitationsabondantes.Larosedesventsnousapermisdemettreenévidenceunedirectiondominanteduventdunord-estverslesud-ouest(Figure 2).

2.3. Approches de bio-indication

Deux approches de bio-indication ont été utilisées,notre étude a concerné une espèce lichénique et uneespècemuscicole.

Pour les lichens, notre choix s’est porté sur uneespèce foliacée, nitrophile à couleur luxuriante, sedéveloppant sur différents phorophytes, notammentsurCeratonia siliqua,ils’agitdeXanthoriaparietina.Pourl’espècemuscicole,nousavonschoisiuneespèceterricole,lafunaireFunariahygrometrica.

Onachoisicesdeuxespècesd’unepart,àcausedeleursgrandessensibilitésauxpolluantsatmosphériques(la présence de certaines espèces lichéniquesparticulièrement toxitolérantesnouspermetd’évaluer

letauxdepollutiondanslazoneconsidérée;demême,l’étudedudynamismedecesespècespermetd’estimerla progression ou au contraire la régression de lapollution dans certains secteurs) (Semadi, 1989) etd’autrepart,àcausedel’importancedeleurbiomasse.

2.4. Choix des sites d’échantillonnage et de transplantation

Nousavons transplanté les lichenset lesmoussesauniveaudesdeux sitesoù sont implantées les stationsdemesuredu réseaudecontrôleSamaSafia lesplusprochesducomplexesidérurgique,àsavoir:– stationdetypefortepollution(El-Bouni)(Site1),– stationdetypefortepollution(SidiAmar)(Site2).

2.5. Transplantation et prélèvement des échantillons

Nousavonsprélevédesbranchesrecouvertesdethallesde Xanthoria parietina dans leur milieu d’origine,ElKala,situéàl’EstdeAnnaba(Parcnational),cesiteestsituéendehorsdeszonespolluées,etnouslesavonstransféréesauniveaudesdeuxsitesdetransplantationschoisis(Semadietal.,1993).Pourlesmousses,nousavons prélevé des thalles avec leur substrat (le sol)etlesavonstransférésversunautreendroitauniveaudu sol, dans les mêmes sites de transplantation deslichens.La transplantationaeu lieu lemêmejour, le15janvier,auniveaudesdeuxsitespourlesdeuxbio-indicateurs.

À chaque prélèvement pour les dosages, on adétaché une partie des thalles des lichens de leursupport végétal, tandis que pour les mousses, nousavonsarraché les thallesdusolà l’aided’unepince.L’étudeadurésixmois,àraisond’unprélèvementparmois, et le traitementdeséchantillonsest effectué lemêmejouroulelendemaindeleurprélèvement.

Lestémoinssontlesmêmesespècesdelichensetdemousselaisséesdanslemilieud’origine.

2.6. Dosages effectués

Le soufre minéral et organique de l’échantillon estoxydéensulfateaucoursdelaminéralisationparvoiesècheenprésencedeMg(NO3)2.Ledosagedusoufretotal s’effectue par turbidimétrie après formation desulfatedebaryumsuruncolorimètreàfluxcontinuàlalongueurd’ondede420nm.LedosageduSO2estdéterminéparturbidimétrie(Cirad,2004).

Pour le dosage de la chlorophylle, nous avonsutilisélaméthodeproposéeparLeBlancetal.(1966),l’appareil utilisé est le spectrophotomètre à deuxlongueursd’ondes,645nmet663nm.

Laméthodeutiliséepourledosagedelaprolineestcelle deTroll et Lindsley (1955) simplifiée,mise au

Figure 2. La rose des vents de Annaba établie sur unemoyenne de 10 ans (1995-2004) — The wind rose from Annaba established on an average of 10 years (1995-2004).


pointparDreieretGöring(1974).L’appareilutiliséestlespectrophotomètreàlalongueurd’onde528nm.

Enfin, la mesure de l’activité respiratoire esteffectuée le lendemain de chaque prélèvement parla polarographie à l’aide d’une électrode de Clark àoxygène(Hansatech).

2.7. Analyse statistique des données

Nous avons utilisé le test d’analyse de la variance àdeux critères de classification pour comparer chaquecaractéristiqueentre lesdeuxsites,d’unepartetentrelessixmoisd’expérimentation,d’autrepart(Dagnelie,1999) et des matrices de corrélations pour mettreen évidence quelques relations linéaires entre lescaractéristiquesmesuréeschezlebio-indicateur.

3. RÉSULTATS

3.1. Résultats enregistrés par les capteurs physico-chimiques de Sama Safia

Lafigure 3montrequelesteneursenSO2enregistréesau niveau du Site1 sont plus élevées que celles duSite2, avec unevaleurmaximale auniveauduSite1pourlemoisd’aoutetunevaleurminimaleauniveauduSite2auxmoisdejuinetjuillet.CestauxélevésdeSO2au niveau du Site2 sont probablement dus aux rejetsdu complexe sidérurgique ISPAT, tandis que d’autresfacteursinterférentetsontàl’originedesteneursélevéesau niveau du Site1. On remarque que pour les deuxsites, lavaleur laplusélevée se situeaumoisd’aout.L’analysedelavarianceàdeuxcritèresdeclassificationmontre que l’accumulation de SO2 dans l’espace estsignificative(p=0,023*),maisellenel’estpasdansletemps(p=0,105).

3.2. Résultats des dosages effectués chez les bio-indicateurs

Chez Xanthoria parietina.Le SO2.L’analysedelafigure 4faitapparaitreclairementque lesmois de juillet et aout présentent des valeursmaximalesauniveauduSite2(SidiAmar).Ilestcertainquelesrejetsdelachaufferieindustrielleducomplexesidérurgique d’El-Hadjar et les émissions d’origineautomobilesontlesprincipalescausesdecettesituation.

LacomparaisondelaconcentrationmoyennedeSO2chezX. parietinamontre que cette corrélation est trèshautementsignificativedansl’espace(p=0,000***)etdansletemps(p=0,000***).

La chlorophylle.Lafigure 5montrequelachlorophylle(a+b)chezX. parietinaprésenteaussidesfluctuationsenfonctiondutempsd’exposition.

Figure 3. Variation spatio-temporelle de la teneur enSO2 enregistrée par les deux capteurs des sites de SamaSafia — Spatio-temporal variation of the SO2 content recorded by the two sensors of the sites in Sama Safia.

Figure 4.Variation spatio-temporelle de la teneur en SO2accumulée par Xanthoria parietina — Spatio-temporal variation of the SO2 content accumulated by Xanthoriaparietina.

Figure 5. Variation spatio-temporelle de la chlorophylle(a+b)chezXanthoria parietina—Spatio-temporal variation of the chlorophyll (a+b) byXanthoriaparietina.

Date de prélèvement

120

100

80

60

40

20

0

SO

2 (μ

g.m

-3)

Site 1 Site 2Témoin

15 M

ars

15 A

vril

15 M

ai

15 Ju

in

15 Ju

illet

15 A

out

Date de prélèvement15

Mar

s

15 A

vril

15 M

ai

15 Ju

in

15 Ju

illet

15 A

out

1200

1000

800

600

400

200

0


Chl(a+b)(μg

. g-1)

Temps d’expérimentation

SO

2 (μ

g.m

-3)

50

40

30

20

10

0

Site 1 Site 2

15 M

ars

15 A

vril

15 M

ai

15 Ju

in

15 Ju

illet

15 A

out


La comparaison de la teneur moyenne de lachlorophylle(a+b)chezlestransplantsdeX. parietinamontre que la variation de la chlorophylle (a+b) esttrès hautement significative aussi bien dans le temps(0,000***) que dans l’espace (0,000***), cela veutdireque les teneurs enchlorophylle (a+b)varient enfonction du temps d’exposition des transplants à lapollution.

La proline. D’après les résultats illustrés dans lafigure 6, nous observons que le taux de la prolineaugmente dès le premier prélèvement par rapport autémoin, cette augmentationpersiste jusqu’au sixièmeprélèvement, ceci est probablement dû au stress desbio-indicateurs provoqué par l’accumulation despolluants.

Quantàlacomparaisondelavariationdelateneurmoyenne en proline chez X. parietina, elle montreque cette dernière est très hautement significativedansle temps(0,001***),maisqu’elleestseulementsignificativedansl’espace(0,017*).

La respiration. D’après la figure 7, on constate quela respiration se fait normalement pour le témoin deX. parietina,d’oùunediminutiondelaquantitéd’O2danslemilieu.

Par contre, en ce qui concerne la respiration destransplants au niveau des deux sites, on remarquequ’elleestpresque inhibée,c’est-à-direqu’ilyaunelégèreconsommationd’O2.

La comparaison de la variation moyenne de laquantitéd’oxygèneconsomméeparX. parietinamontreque cette variation est très hautement significativedans l’espace (0,001***) et qu’elle est hautementsignificativedansletemps(0,007**).

Chez Funaria hygrometrica.Le SO2. Durant la période estivale (mai à aout),nous relevons que les concentrations importantes deSO2 se localisent au niveau des deux sites avec uneconcentration maximale au mois d’aout au site2,mais qui reste toujours moins importante que celleaccumuléeparleslichens(Figure 8).

La comparaison de la teneur moyenne de SO2chezF. hygrometricamontre que la variation spatio-temporelle de cette accumulation est très hautementsignificative(p=0,000***).

La chlorophylle.Lesdonnéesdelafigure 9montrentque les valeurs de la chlorophylle (a+b) chezF. hygrometrica présentent des fluctuations. Nousconstatons une diminution considérable à partir dumois de mars au niveau des deux sites étudiés, parrapportautémoin.

La comparaison de la teneur moyenne dela chlorophylle (a+b) chez les transplants de

Figure 6.Variationspatio-temporelledelateneurenprolinechezXanthoria parietina— Spatio-temporal variation of the proline content byXanthoriaparietina.

Figure 7.Variationspatio-temporelledelarespirationchezXanthoria parietina — Spatio-temporal variation of the respiration byXanthoriaparietina.

Figure 8.Variation spatio-temporelle de la teneur en SO2accumulée par Funaria hygrometrica — Spatio-temporal variation of the SO2 content accumulated by Funariahygrometrica.

Pro

line

(μg.

g-1)



600

500

400

300

200

100

0

15 M

ars

15 A

vril

15 M

ai

15 Ju

in

15 Ju

illet

15 A

out

Site 1 Site 2Témoin3500

3000

2500

2000

1500

1000

500

0

Temps (min) 0 5 10

Qua

ntité

d’o

xygè

ne (n

mol

es. m

l-1. g

-1 d

e p

oid

s fr

ais)

S

O2

(μg.

g-1)



30

25

20

15

10

5

0

15 M

ars

15 A

vril

15 M

ai

15 Ju

in

15 Ju

illet

15 A

out


F. hygrometrica montre que la variation de lachlorophylle(a+b)esttrèshautementsignificative,quecesoitpourletempsd’exposition(0,000***)oupourlessitesdeprélèvement(0,000***).

La proline. D’après la figure 10, on constate que lateneur en proline chezF. hygrometrica suit lamêmetendance que celle des lichens, puisqu’on remarqueuneaugmentationdecetteteneurenfonctiondutempsd’exposition.

Également,l’analysedelavarianceàdeuxcritèresdeclassificationrelativeàlateneurmoyenneenprolinechez F. hygrometrica montre que cette variation esttrèshautement significativedans l’espace (0,000***)etdansletemps(0,000***).

La respiration.D’aprèslafigure 11,onremarquequelarespirationchezF. hygrometricasembleplusatteintequechez les lichens.Pour le témoindesmousses, larespiration se fait normalement, alors qu’elle estinhibée chez les échantillons transplantés dans lesautressites.

L’analyse de la variance à deux critères declassifications relative à la variation moyenne de larespiration montre une corrélation très hautementsignificativedans le temps (0,001***), tandisqu’elleest seulement hautement significative dans l’espace(0,007**), c’est-à-dire que plus les mousses sontexposéesàlapollution,plusleurprocessusrespiratoireestperturbé.

Matrices de corrélation entre les caractéristiques pour Xanthoria parietina (Tableau 1). AuniveauduSite1 (El-Bouni), la chlorophylle (a+b) présente descorrélationssignificativesavec laprolineet l’activitérespiratoire,demêmepour leSO2quiprésenteaussides corrélations significatives avec la chlorophylle(a+b)etlaproline.

ConcernantleSite2(SidiAmar),lacorrélationdelaprolineesthautementsignificativeaveclachlorophylle(a+b). Quant à la consommation en oxygène, sacorrélationaveclaprolineesthautementsignificativeetseulementsignificativeaveclachlorophylle(a+b).

L’accumulation en SO2 présente des corrélationstrès hautement significatives avec la respiration, ceciaétéprouvéparEversmann(1978),Nashetal.(1995)etHäffneretal.(2001)quiontmontréunebaisseplusou moins dramatique dans le taux de la respirationdes lichensParmelia sp. etUsnea sp. exposés àunepollution par le SO2, tandis qu’avec la chlorophylle(a+b) et la teneur en proline, les corrélations sonthautementsignificatives.

Matrices de corrélation entre les caractéristiques pour Funariahygrometrica.D’après le tableau 2, onconstate qu’il y a une corrélation significative entre

Figure 9. Variation spatio-temporelle de la chlorophylle(a+b) chez Funaria hygrometrica — Spatio-temporal variation of the chlorophyll (a+b) byFunariahygrometrica.

Figure 10.Variationspatio-temporelledelateneurenprolinechezFunaria hygrometrica—Spatio-temporal variation of the proline content byFunariahygrometrica.

Figure 11.Variationspatio-temporelledelarespirationchezFunaria hygrometrica—Spatio-temporal variation of the respiration byFunariahygrometrica.


Site 1 Site 2Témoin600

500

400

300

200

100

0

Chl(a+b)(μg

. g-1)

15 M

ars

15 A

vril

15 M

ai

15 Ju

in

15 Ju

illet

15 A

out

Pro

line

(μg.

g-1)



600

500

400

300

200

100

0

15 M

ars

15 A

vril

15 M

ai

15 Ju

in

15 Ju

illet

15 A

out


3500

3000

2500

2000

1500

1000

500

0

Temps (min) 0 5 10

Qua

ntité

d’o

xygè

ne (n

mol

es. m

l-1. g

-1 d

e p

oid

s fr

ais)


la proline et la chlorophylle (a+b). Concernant lacorrélationentrelarespirationetlaproline,elles’avèresignificative.Enfin,iln’existeaucunecorrélationentreleSO2etlesautresparamètres.

Pour le Site2 (SidiAmar), l’activité respiratoirene présente qu’une corrélation significative avec laproline.TandisquepourleSO2,ilexistedescorrélationssignificativesaveclachlorophylle(a+b),laprolineetlarespiration.Pourcettedernière,Häffneretal.(2001)ontdémontréunebaissedelarespirationd’unemoussesousl’effetd’unepollutionparleSO2.

Matrices de corrélation entre les concentrations de SO2 des trois capteurs (stations/bio-indicateurs). D’aprèsles tableaux 3 et 4, on remarque que la corrélationentre les teneurs en SO2 chez X. parietina et cellesaccumulées parF. hygrometrica est non significativepourlesdeuxsites.

Quant à la corrélation entre les taux de SO2enregistrés par les capteurs physico-chimiques et

ceuxobtenusparX. parietina,onconstatequ’elleestsignificative pour le Site1 et hautement significativepourleSite2.

4. DISCUSSION

La pollution par le SO2 est surtout préoccupantependantl’hiveràcausedel’utilisationdeschauffagesetdessituationsd’inversiondetempérature.Cependant,la part du trafic automobile par l’intermédiaire desvéhiculesdieselaugmenteconstamment.

LesémissionsdeSO2sontsurtoutlefaitdessourcesfixes (industrielles ou domestiques), ce qui est trèsclairement représenté par nos résultats dans lesquelsletauxdeSO2estplusimportantauniveauduSite2,c’est-à-direl’agglomérationdeSidiAmarparrapportauSite1deEl-Bouni.

LeseffetsduSO2sur lesplantesdépendentdesaconcentration, du temps d’exposition, de l’humidité

Tableau 1.Matricedecorrélationsentrelescaractéristiquesmesuréeschezlebio-indicateurXanthoria parietinapourleSite1(El-Bouni)etleSite2(SidiAmar)—Matrix correlations between the characteristics measured in the bio-indicatorXanthoriaparietinafor the Site 1 (El-Bouni) and the Site 2 (Sidi Amar).Site 1 Site 2Variables Chl(a+b) Proline Resp SO2 Variables Chl(a+b) Proline Resp SO2

Chl(a+b) 1 Chl(a+b) 1Proline -0,893*

(0,041)1 Proline -0,965**

(0,008)1

Resp -0,922*(0,026)

0,757(0,139)

1 Resp -0,952*(0,013)

0,965**(0,008)

1

SO2 -0,891*(0,042)

0,919*(0,027)

0,808(0,098)

1 SO2 -0,980**(0,003)

0,965**(0,008)

0,994***(0,001)

1

Lesvaleursentreparenthèsessontcellesdelaprobabilitép—The values between brackets represent the propability p; *:corrélationsignificative—significant correlation;**:corrélationhautementsignificative—verysignificant correlation ; *** : corrélationtrèshautementsignificative—highlysignificant correlation.

Tableau 2. Matricedecorrélationsentrelescaractéristiquesmesuréeschezlebio-indicateurFunaria hygrometrica pourleSite1(El-Bouni)etleSite2(SidiAmar)—Matrix correlations between the characteristics measured in the bio-indicatorFunariahygrometricafor the Site 1 (El-Bouni) and the Site 2 (Sidi Amar).Site 1 Site 2Variables Chl(a+b) Proline Resp SO2 Variables Chl(a+b) Proline Resp SO2

Chl(a+b) 1 Chl(a+b) 1Proline -0,628

*(0,257)1 Proline -0,759

(0,137)1

Resp -0,295(0,630)

0,888*(0,044)

1 Resp -0,655(0,230)

0,894*(0,041)

1

SO2 -0,796(0,107)

0,522(0,367)

0,443(0,445)

1 SO2 -0,915*(0,029)

0,931*(0,022)

0,913*(0,030)

1

Lesvaleursentreparenthèsessontcellesdelaprobabilitép—The values between brackets represent the propability p; *:corrélationsignificative—significant correlation.


de l’airetdesa transformationend’autrescomposés(Wellbum,1988).

Laqualitéetlavariationtemporelledesémissionsrèglent aussi l’accumulation des polluants dans lavégétation(Reimannetal.,1999;Kozlovetal.,2000).

En revanche, des dégâts considérables surla membrane cellulaire des lichens résultant del’expositionauSO2ontétéconstatésparPearsonetal.(1982)etTarhanenetal.(1995).

Aussi,uneétudeàHarjavaltaamontréquelestauxélevésdeSO2ontaffectéladistributiondesespèces,leniveaucritiquedeSO2pourleslichensetlesbryophytessensiblesestde5à10µg.m-3(Kashulinaetal.,2003).Donc, le niveau ambiant de SO2 peut représenter unobstacleàunenouvellecolonisationparlesespècesdesplantessensibles.

UneautreétudeaconfirméquelesoufredanssesformesvariablesestlepolluantfondamentalresponsabledeladisparitiondelaflorelichéniqueautourdeSudburyetlesétudesdelaboratoireontconfirmélasensibilitédeslichensàl’anhydridesulfureuxetàsesdérivésdanslesprécipitationsacides(Puckettetal.,1980).

Des résultats de fumigation des lichens sousconditionsde laboratoirecontrôléesontconfirméquele SO2 est extrêmement nuisible pour la plupart desespèces lichéniques. Dans quelques régions basses,laconcentrationdeSO2étaitsiélevéequeleslichensavaientpresquedisparu(Gilbert,1970).

Nous constatons que les teneurs enchlorophylleonttendanceàdiminuerenfonctiondu temps d’exposition et fluctuent selon lapositiondusitedetransplantation.

Garty et al. (1985), Kardish et al. (1987),Boonpragobetal.(1991),Gartyetal.(1993)etGonzalezetal.(1996)ontmontréquel’expositiondes lichens aux polluants dans les régionsurbainesetindustriellescauseladéchéancedelachlorophylledeslichens.

Nous pouvons remarquer aussi que lateneur en proline augmente en fonction dutemps d’exposition et de la concentration despolluants, ceci peut s’expliquer par un stresslié à l’exposition de ces plantes à la pollutionatmosphérique et aux facteurs climatiques, cequi confirme l’importancede la prolinedans larévélationd’unétatdestressetdeperturbation.

Donc,l’augmentationdelaprolinetraduitlestress de la plante engendré par l’accumulationd’un polluant (Deruelle et al., 1983; Lagadicetal.,1997;Hellmannetal.,2000).

Encequiconcernelarespiration,onremarquedelamêmefaçonuneforteperturbationchezlesdeux bio-indicateurs transplantés au niveau desdeux sites.Cela est dûprobablement aux rejetsducomplexesidérurgiqueetàl’intensitédutraficroutier émettant des polluants qui touchent le

métabolismerespiratoiredesvégétaux.Tous ces résultats obtenus par les trois capteurs

(stationsetbio-accumulateurs)montrentque les tauxdeSO2auniveaudesdeuxsitessontdusàlaproximitéducomplexesidérurgique,à l’indicedu trafic routier(lenombredesvoituresdieselaugmenteconstamment)etàl’utilisationdeschauffages.

Il est à noter que les valeurs enregistrées par lesstations restent toujours liées au bon fonctionnementdescapteursphysico-chimiquesetdecertainsfacteursmétéorologiques.

On peut confirmer que F. hygrometrica etX. parietina accumulent des taux importants depolluants,cequilesrendd’excellentsbio-accumulateurspourl’estimationdelapollution(Ceburnisetal.,1999;Reimannetal.,2001).

Cependant, la variation des concentrations restefonctiondelanaturedesespèces,dutempsd’expositionà la pollution, de la distance par rapport à la sourcede la pollution et enfin de la variation de certainsfacteursclimatiques,commelevent,lapluviométrieetl’humiditérelative.

En ce qui concerne la variation des paramètresphysiologiques mesurés (teneur en chlorophylle, enproline et activité respiratoire), elle peut témoignerde la qualité de l’air de chaque site. Généralement,la teneur en chlorophylle et la quantité d’oxygèneconsomméechezlesdeuxbio-indicateursonttendance

Tableau 3. Matrice de corrélations entre les concentrations deSO2chezlesdeuxbio-indicateurs(Xanthoria parietinaetFunariahygrometrica) et les capteurs physico-chimiques pour le Site 1(El-Bouni)—Matrix correlations between the concentrations of SO2 in Xanthoriaparietina andFunariahygrometricaand physico-chemical sensors for the Site 1 (El-Bouni).Variables SO2 Xanthoria SO2 Funaria SO2 Site 1SO2Xanthoria 1SO2Funaria 0,551(0,257) 1SO2Site1 0,819*(0,046) 0,547(0,262) 1*:corrélationsignificative—significant correlation.

Tableau 4. Matrice de corrélations entre les concentrations deSO2chezlesdeuxbio-indicateurs(Xanthoria parietinaetFunaria hygrometrica) et les capteurs physico-chimiques pour le Site 2(SidiAmar)—Matrix correlations between the concentrations of SO2 inXanthoriaparietinaandFunariahygrometricaand physico-chemical sensors for the Site 2 (Sidi Amar).Variables SO2 Xanthoria SO2 Funaria SO2 Site 2SO2Xanthoria 1SO2Funaria 0,889(0,018) 1SO2Site2 -0,800**(0,004) 0,399(0,433) 1**:corrélationhautementsignificative—verysignificant correlation.


à diminuer dans les sites fortement pollués à causede la perturbation du processus photosynthétique etrespiratoire, ainsi que la dégradation de la matièrefraiche, alors que la teneur en proline a tendance àaugmenteravecletempsd’expositionàcausedustresssubi.

Toutes ces perturbations se traduisent par desaltérations morphologiques telles que la perte de lacouleuretdelavitalitédesvégétaux.CesrésultatssontsimilairesàceuxtrouvésparZambranoetal.(2000)etFornasiero(2001).

5. CONCLUSION

Nous remarquons que ce polluant (SO2) exerce deseffets trèsnégatifs sur lesparamètresphysiologiquesdesdeuxespècesvégétalesétudiées.

Compte tenu des teneurs importantes en polluantaccumulé par les deux bio-indicateurs utilisés et ens’appuyant sur les résultats des capteurs physico-chimiques, nous pouvons extraire trois conclusionsprincipales:– les deux espèces se sont avérées de très bonnes bio-accumulatrices de SO2, néanmoins l’espèce lichéniqueXanthoria parietinaprésenteunpouvoir accumulateur beaucoup plus élevé que celui de Funaria hygrometrica.Des corrélations variant de significatives à hautement significatives entre le SO2etlesparamètresphysiologiquesmesurés,ainsi qu’entrelesrésultatsdesbio-accumulateursetceux descapteursphysico-chimiques,ontététrouvées.– ilexisteunefortepollutionparleSO2danslarégion deAnnaba,surtoutauniveaudel’agglomérationde SidiAmarvusaproximitéaucomplexesidérurgique ISPAT,parrapportàcelled’El-Bouni.– enfin,nouspouvonsconsidérerquecejumelagede techniquesbiologiquesetphysico-chimiquesesttrès intéressant,danslesensoùlesrésultatsobtenuspar lesdeuxcapteurssontcomplémentairesetpermettent unemeilleurecaractérisationde lapollutionpar le SO2danslarégion.

Remerciements

Les auteurs remercient l’Office National deMétéorologieLesSalinesàAnnaba,pouravoirmisàleurdispositionlesdonnées climatiques, et laDirection deSurveillance et deContrôledelaQualitédel’Air,SamaSafia,àAnnaba,pourleur avoir fourni les résultats enregistrés par les capteursphysico-chimiques.

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