Using the CREAMS pesticides transfer sub-model at a rainfall simulation scale
Utilisation du modèle CREAMS de transfert des pesticides à l'échelle d'une simulation de précipitation
Résumé
The pesticide sub-model of CREAMS was tested to describe pesticides transfer into runoff generated by a rainfall simulation. Adsorption coefficient, Kd, was found to be a sensitive parameter of the model. So, we developed an experimental method in order to measure Kd in a dynamic way. We studied four pesticides (atrazine, simazine, lindane, methidathion) and three soils (loam sand, sand loam, calcarous silt loam). The values of Kd obtained were compared to the values measured on the soils by standardized method of batches and to the values of the literature. Mean Kd measured in the runoff of a rainfall simulation were considerably greater,especially for low suspended particles loads. We ran the model with these different data for Kd and we found that predictions were more accurate with Kd obtained by rainfall simulation particulary for lindane and simazine. We improved the modelisation for atrazine and methidathion. Nevertheless, the relative error between observed and predicted concentrations was not the same according to the pesticide, which made prediction of risk dependent on pesticides classes of behaviour.
Le sous-modèle de pesticides du CREAMS a été testé pour décrire le transfert de pesticides dans les eaux de ruissellement produites par une simulation des précipitations. Le coefficient d'absorption, Kd, s'est avéré être un paramètre sensible du modèle. Nous avons donc développé une méthode expérimentale afin de mesurer le Kd de façon dynamique. Nous avons étudié quatre pesticides (atrazine, simazine, lindane, methidathion) et trois sols (sable argileux, limon sableux, sol limoneux et calcaire). Les valeurs de Kd obtenues ont été comparées aux valeurs mesurées sur les sols à l'aide de la méthode standardisées des lots et suivant les valeurs de référence données dans les ouvrages spécialisés. Les valeurs moyennes de Kd mesurées dans l'écoulement d'une simulation de précipitations étaient considérablement supérieures en particulier pour les faibles charges de particules en suspension. Nous avons appliqué le modèle avec les différentes données de Kd et nous avons constaté que les prévisions étaient plus précises avec le Kd obtenu par simulation des précipitations en particulier pour le lindane et le simazine. Nous avons amélioré la modélisation de l'atrazine et du methidathion. Néanmoins, l'erreur relative entre les concentrations relevées et les concentrations prévues n'était pas identique suivant le pesticide, la prévision du risque dépendant des classes de comportement des pesticides.