Les consommateurs aquatiques : Facteurs de réponse - WikiMemoires

Les consommateurs aquatiques : Facteurs de réponse


Les consommateurs aquatiques modèles : Facteurs de réponse

Université de lorraine
Metz, France

Rapport de stage Master 2ème année Année 2018-2019
Mention Gestion de l’environnement (GESTE)
Spécialité Ecologie, Ecotoxicologie
Evaluation des facteurs de réponse des consommateurs aquatiques modèles exposés à de multiples facteurs de stress
Evaluation des facteurs de réponse des consommateurs aquatiques modèles
exposés à de multiples facteurs de stress

Présenté le 11 juillet 2019 par:
Nellya Lydie AMOUSSOU

Master Gestion de l’Environnement – Spécialité Ecologie, Ecotoxicologie

Réalisé sous la supervision de:
P.R. Elisabeth Maria GROSS
Laboratoire Interdisciplinaire des Environnements Continentaux (LIEC)

Composition du jury:
P.R. Elisabeth Maria GROSS

Professeur d’Ecotoxicologie
P.R. Carole COSSU-LEGUILLE

Professeur d’Ecotoxicologie
P.R. Simon DEVIN
Professeur d’Ecotoxicologie

Laboratoire Interdisciplinaire des Environnements Continentaux (LIEC)
CNRS UMR 7360 – Université de Lorraine – Campus Bridoux – Bâtiment IBiSE
Rue du Général Delestraint
57070 Metz

Résumé

Les milieux aquatiques peu profonds sont confrontés à de multiples facteurs de stress. C’est le réchauffement climatique qui agit à une échelle globale et le ruissellement agricole qui agit d’avantage à une échelle locale.
Le suivi de ces milieux devient une nécessité pour prédire les effets de multiples facteurs de stress sur leur fonctionnement et sur les communautés qu’ils abritent.
Cette étude a évalué dans une série de microcosmes les performances (survie, croissance et reproduction) de trois consommateurs aquatiques modèles (Daphnia magna, Lymnaea stagnalis et Dreissena polymorpha) exposés à une élévation de la température de 4°C et à un mélange simulant un ruissellement agricole dans des microcosmes composés aussi de trois groupes de producteurs primaires.
Une influence des conditions d’exposition sur les paramètres physico-chimiques de l’eau et une tolérance limitée de tous les organismes aux polluants agricoles a été mise en évidence. Tous les organismes ont survécu et se développent sous un stress thermique.
Les milieux contaminés ne favorisaient pas la reproduction optimale de D. magna et de L. stagnalis. Ces résultats servent de base pour mieux comprendre et interpréter les interactions qui règnent entre les différents maillons d’une chaîne trophique aquatique en condition de multistress.
Ils ouvrent des pistes de réflexion pour une gestion plus durable des systèmes aquatiques peu profonds, particulièrement vulnérables aux pressions climatique et agricole.
Mots clés : milieu peu profonds, réchauffement climatique, ruissellement agricole, consommateurs.

Abstract

Shallow aquatic environments face multiple stressors. It is global warming that is acting on a global scale and agricultural runoff is acting on a local scale.
The monitoring of these environments becomes a necessity to predict the effects of multiple stressors on their functioning and on the communities they shelter.
This study evaluated in a series of microcosms the performance (survival, growth and reproduction) of three model aquatic consumers (Daphnia magna, Lymnaea stagnalis and Dreissena polymorpha) exposed to a temperature rise of 4 °C and a mixture simulating agricultural runoff in microcosms composed also of three groups of primary producers.
An influence of exposure conditions on the physicochemical parameters of water and a limited tolerance of all organisms to agricultural pollutants became apparent. All organisms have survived and are developing under heat stress.
Contamined media did not favor optimal reproduction of D. magna and L. stagnalis. These results serve as a basis for better understanding and interpreting the interactions between the different links of an aquatic food chain in a multistress condition.
They open avenues for reflection for a more sustainable management of shallow water systems, particularly vulnerable to climatic and agricultural pressures.
Key words: shallow environment, global warming, agricultural runoff, consumers.
Remerciements
Déclaration sur l’honneur contre le plagiat
Déclaration sur l’honneur contre le plagiat

Sommaire

Introduction 1
1. Chapitre I : Etat de l’art 3
1.1. Intérêt d’étudier les milieux aquatiques peu profonds 4
1.2. Sensibilité des milieux aquatiques peu profonds aux forçages climatique et anthropique 4
1.3. Comportement et devenir des éléments provenant du ruissellement agricole dans les écosystèmes aquatiques peu profonds 6
1.3.1. Nitrate 6
1.3.2. Pesticides 7
1.3.3. Cuivre 8
1.3.4. Toxicité des mélanges de polluants : additivité, synergie et antagonisme 9
1.4. Utilisation des microcosmes en évaluation du risque 9
1.5. Biocénose des microcosmes 10
2. Chapitre II : Matériel et méthodes 12
2.1. Consommateurs aquatiques modèles 13
2.1.1. Daphnia magna 13
2.1.2. Lymnaea stagnalis 13
2.1.3. Dreissena polymorpha 13
2.2. Mise en place des microcosmes et du dispositif expérimental 14
2.3. Protocole d’exposition, dispositif expérimental et suivi de l’expérimentation 16
2.3.1. Facteurs de stress 16
2.3.2. Plan expérimental 16
2.3.3. Suivi de l’expérimentation 17
2.4. Prélèvement des organismes et collecte des données 18
2.4.1. Daphnia magna 18
2.4.2. Lymnaea stagnalis et Dreissena polymorpha 19
2.5. Traitement des données 20
3. Chapitre III : résultats 21
3.1. Paramètres physico-chimiques dans la colonne d’eau des microcosmes 22
3.2. Réponses de Daphnia magna aux facteurs de stress multiples 25
3.2.1. Evolution de l’abondance hebdomadaire des individus 25
3.2.2. Nombre d’œufs par daphnies en fin d’exposition 26
3.2.3. Taille des individus en fin d’exposition 27
3.3. Réponses de Lymnaea stagnalis aux multiples facteurs de stress 28
3.3.1. Taux de survie 28
3.3.2. Taux de croissance 28
3.3.3. Nombre d’ovocytes 29
3.4. Réponses de Dreissena polymorpha aux multiples facteurs de stress 30
3.4.1. Taux de survie 30
3.4.2. Taux de croissance 31
4. Chapitre IV : Discussion 33
4.1. Rappel du cadre de l’étude 34
4.2. Paramètres physico-chimiques dans l’eau des microcosmes 34
4.3.1. Daphnia magna 35
4.3.2. Lymnaea stagnalis 35
4.3.3. Dreissena polymorpha 36
4.4. Apport de l’écologie en écotoxicologie aquatique 37
5. Chapitre V : Conclusion et perspectives 38
Références bibliographiques 1

Liste des tableaux

Tableau 1 : Présentation des différents traitements 16
Tableau 2 : Composition chimiques des sources d’eau Volvic et Munich 23
Tableau 3: Données du likelihood Ratio Test pour le nombre d’œufs de daphnies 26
Tableau 4: Données du likelihood Ratio Test pour le nombre d’ovocytes des lymnées 29
Tableau 5: Données du likelihood Ratio Test pour la survie des moules 30

Liste des figures

Figure 1: Interactions entre organismes modèles utilisés pour l’expérimentation CLIMSHIFT 2
Figure 2: Représentation d’un milieu aquatique peu profond 5
Figure 3: Causes de pollution des milieux aquatiques peu profonds liées aux pratiques agricoles 5
Figure 4: Conceptualisation des effets combinés de stress en milieux aquatiques peu profonds 6
Figure 5: Structures complètes des substances actives de pesticides 8
Figure 6: Représentation schématique de quelques paramètres et interactions 10
Figure 7: Aperçu longueur totale des consommateurs modèles 14
Figure 8: Schéma du microcosme et Photos du dispositif expérimental 15
Figure 9: Représentation du plan expérimental 17
Figure 10: Mesures de Daphnia magna au microscope électronique 18
Figure 11: Protocole de prélèvement et de collecte des données issues des consommateurs 19
Figure 12 : Courbes des paramètres physico-chimiques en fonction du temps 24
Figure 13 : Evolution de l’abondance hebdomadaire des daphnies 25
Figure 14 : Nombre d’œufs des daphnies en fonction des facteurs de stress 26
Figure 15 : Taille des daphnies en fin d’exposition 27
Figure 16 : Taux de croissance des individus des lymnées en fonction des facteurs de stress 29
Figure 17 : Nombre d’ovocytes des lymnées en fonction de la température et des traitements. 30
Figure 18 : Nombre de survivant des moules en fonction des facteurs de stress 31
Figure 19: Taux de croissance des lymnées en fonction des facteurs de stress 32
Liste des abréviations
ANOVA : Analyse de la variance
ARO : Agricultural Runoff
GLM : Modèle linéaire généralisé
EcoLab : Laboratoire d’écologie fonctionnelle
LED : Light emitting diode
Lf : Taille des individus en fin d’exposition
Li : Taille des individus en début d’exposition
LIEC : Laboratoire interdisciplinaire des environnements continentaux
LMU : Ludwig-Maximilians-University
OCDE : Organisation de coopération et développement économique
pH : Potentiel d’hydrogène
ppb : parts per billion
REACH : enRegistrement, Evaluation et Autorisation des produits CHimiques.
TC : Taux de croissance

Introduction

Les écosystèmes aquatiques peu profonds sont des milieux complexes, dynamiques et diversifiés. Ils assurent de nombreuses fonctions biologiques et écologiques (Rinke et al., 2019). En plus de leur rôle d’habitats essentiels pour de nombreux organismes, ils bénéficient d’une forte productivité primaire.
Cette productivité se répercute le long des chaînes trophiques jusqu’aux niveaux trophiques supérieurs, particulièrement ciblés par la pêche.
Au même moment, ils sont confrontés à de multiples facteurs de stress à différentes échelles spatiales et temporelles. Il s’agit du changement climatique agissant à une échelle mondiale et des pressions exercées par l’eutrophisation et la pollution liée au ruissellement agricole, agissant davantage à une échelle locale (Moss, 2011).
Il est communément admis dans le domaine de l’environnement que les facteurs de stress fonctionnent rarement de manière isolée. On sait aussi que le changement climatique à travers une élévation de la température serait capable d’interagir avec des polluants chimiques et d’en modifier le comportement (Piggott et al., 2015 ; (Gomes et al., 2018).
La cooccurrence de ces facteurs de stress (étant donné la nature hétérogène de leurs mécanismes d’action) pourrait avoir des effets additifs, synergiques ou antagonistes sur les traits de vie (survie, fécondité, taux de métabolisme et de croissance, etc.) et sur le fonctionnement des ressources aquatiques (Phillips et al., 2016).
D’où la nécessité d’orienter les études d’évaluation du risque environnemental vers des approches « multistress » plutôt que de se focaliser étroitement sur les effets individuels des stress.
Face à ces effets imprédictibles de stress combinés susceptibles d’atteindre un point de non- retour, il est urgent d’agrandir le champ de connaissance scientifique afin d’éviter des surprises écologiques ; l’idée étant de garantir le fonctionnement des milieux aquatiques peu profonds.
C’est la vision globale du projet pluridisciplinaire CLIMSHIFT portant sur une compréhension mécanistique et une prédiction des interactions entre les facteurs de stress qui sévissent dans les systèmes aquatiques peu profonds, particulièrement vulnérables au réchauffement climatique et au ruissellement agricole.
L’aboutissement d’une telle démarche devrait se baser sur la complexité des écosystèmes aquatiques.
En effet les compartiments biologiques sont liés selon des processus et des interactions multiples (Figure 1).
Tous les producteurs primaires (ce sont les trois groupes majeures tel que le phytoplancton, le périphyton et les macrophytes, i.e. les plantes aquatiques, spécialement les plantes immergées) entrent en compétition pour la lumière.
Les microphytes (phytoplancton et périphyton) sont à leur tour contrôlés par différents consommateurs (zooplancton, bivalve et gastéropode).
Un dérèglement du système agissant sur l’un de ces organismes pourrait provoquer un dysfonctionnement de l’écosystème tout entier. De ce fait, partir d’une échelle individuelle pour mieux comprendre la réponse des communautés en condition de perturbations devient primordial (Vasseur and Cossu-Leguille, 2003).
Par exemple les paramètres de survie, de croissance et de reproduction peuvent nous transmettre des informations utiles pour mieux comprendre l’influence des stress à des niveaux d’organisation biologiques plus élevés.
Ce constat est d’autant plus vrai quand on sait que la capacité des organismes à tolérer ou à réagir aux facteurs de stress environnementaux est hétérogène, comme montré récemment pour les congénères des moules envahissantes du genre Dreissena (Potet et al., 2018), les cyanobactéries du genre Chroococcus (Benateau et al., 2019) et les macrophytes du genre Myriophyllum aquaticum (Xie and Yu, 2011).
Au vue de tout ce qui précède, il s’avère pertinent de mettre en évidence l’impact des polluants à l’échelle de l’individu.
Cette étape est requise par le projet CLIMSHIFT pour mieux cerner et interpréter les interactions entre les différents organismes ou groupes fonctionnels, puis les effets combinés des polluants sur l’ensemble de la communauté aquatique et ensuite le fonctionnement écosystémique.
C’est dans cette perspective d’étude de multi stress à une échelle individuelle que s’inscrit le travail de recherche intitulé « Evaluation des facteurs de réponse des consommateurs aquatiques modèles exposés à de multiples facteurs de stress ».
Il consiste à examiner les performances (survie, croissance et reproduction) des consommateurs aquatiques modèles (zooplancton : Daphnia magna ; bivalve : Dreissena polymorpha et gastéropode : Lymnaea stagnalis) exposés à une combinaison de stress dans des microcosmes composés aussi de producteurs primaires (phytoplancton, épiphyte et macrophyte), qui ne feront pas l’objet de cette étude.
Le complexe de stress comprend une élévation de la température de 4°C et un ruissellement agricole (Agricultural runoff ci-après « ARO ») composé d’un cocktail de nitrate, de pesticides (herbicide, fongicide et insecticide) et de cuivre.
Les consommateurs aquatiques - Interactions entre organismes modèles utilisés pour l’expérimentation CLIMSHIFT
Figure 1: Interactions entre organismes modèles utilisés pour l’expérimentation CLIMSHIFT
Flèches à double sens = compétition. Flèches à sens unique (pleines) = forte consommation et (pointillées) = faible consommation.
Les organismes étudiés dans la présente étude sont encadrés en rouge 2


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