Jonathan lalande

Candidat au doctorat
(Génie chimique - École Polytechnique de Montréal)
jonathan.lalande@polymtl.ca

Expertise :

• Écotoxicologie
• Microbiologie des sols
• Évaluation des impacts du cycle de vie
  

Date de début : Mai 2006
Directrice : Louise Deschênes
Co-directeurs : Réjean Samson et Richard Villemur

Projet de recherche :

Amélioration de la pertinence environnementale et diminution de l’incertitude des facteurs d’effet (EF) utilisés dans LUCAS afin de caractériser l’écotoxicité des contaminants dans le sol

Résumé du projet :

En évaluation des impacts du cycle de vie (ÉICV), les facteurs de caractérisation (FC) des catégories « écotoxicité terrestre » et « écotoxicité aquatique » sont calculés en considérant simultanément deux paramètres décrivant le milieu et la substance toxique : le devenir du contaminant dans l’environnement (via un facteur de devenir, ou FF) et l’effet qu’aura le contaminant sur les organismes exposés (via un facteur d’effet, ou EF). L’estimation des EF pour tous les contaminants potentiellement rencontrés dans le cadre d’une analyse du cycle de vie requiert un nombre important de données écotoxicologiques issues de tests en laboratoire. Lorsqu’il est question d’écotoxicité terrestre, le nombre de données disponibles est très limité. Effectivement, la base de données ECOTOX maintenue par l’EPA contient environ 13 000 données terrestres, comparativement à environ 135 000 données aquatiques.

Dans la majorité des méthodologies d’ÉICV récentes, l’EF est estimé à partir d’une courbe de sensibilité des espèces (SSD). Théoriquement, ce facteur correspond au taux de variation de la fraction des espèces potentiellement affectées dans un écosystème (la PAF) lorsque la concentration d’exposition d’un certain contaminant varie. Puisque les courbes SSD sont représentées par des distributions de probabilités cumulatives, ces dernières se définissent à partir de la moyenne et de l’écart-type des séries de données écotoxicologiques correspondantes aux contaminants à caractériser.

Afin d’estimer correctement la moyenne et l’écart-type d’une série de données, un certain nombre de données sont requises. Dans le modèle AMI,quiest utilisé dans la méthodologie canadienne d’ÉICV (LUCAS) pour la caractérisation des impacts écotoxiques, le nombre minimal d’espèces est fixé à 3 pour la catégorie « écotoxicité aquatique ». Vu la faible disponibilité des données écotoxiques terrestres, ce critère est respecté pour un nombre très limité de contaminants. Dès lors, les EF terrestres sont extrapolés à partir des EF aquatiques à l’aide d’une relation qui tient uniquement compte de la partition du contaminant entre les particules solides et la phase aqueuse du sol. Il a été démontré que ce principe de partition n’était pas systématiquement en mesure de prédire la toxicité des contaminants dans le sol.
Afin d’éviter l’extrapolation, deux approches sont envisageables. Dans un premier temps, il serait possible de développer une méthode d’extrapolation non plus uniquement basée sur la partition des contaminants dans le sol mais également sur les différences de sensibilité entre les organismes terrestres et aquatiques. Alternativement, il serait possible de calculer les EF directement à partir de données de toxicité terrestres. Pour ce faire, la production de nouvelles données, ciblant des organismes habituellement absents des bases de données, est nécessaire. Les microorganismes, indigènes à tous les types de sols, représentent une avenue très intéressante. Effectivement, ces derniers sont essentiels au bon fonctionnement des sols et sont sous représentés dans les bases de données écotoxicologiques.

Bien que certains tests écotoxicologiques permettant de déterminer l’impact d’un contaminant sur la microflore d’un sol existent, ces derniers sont généralement indirects (suivi de l’activité enzymatique, suivi de la décomposition de la matière organique, suivi de la consommation d’oxygène ou du dégagement de dioxyde de carbone…). Avec le développement récent de méthodes moléculaires permettant l’étude du profil génétique de la microflore des sols, il semble maintenant possible de produire des données écotoxicologiques reflétant l’impact des contaminants sur la diversité de la flore microbienne des sols. De telles données seraient effectivement beaucoup plus comparables aux autres données écotoxicologique (mortalité, croissance ou reproduction de diverses espèces).

Outre le manque de données écotoxiques terrestres, quelques autres difficultés, inhérentes à l’utilisation des courbes SSD en ÉICV, sont dignes de mention. Il est reconnu que la majorité des écosystèmes naturels sont contaminés par diverses substances d’origine anthropique, la composition de ce mélange étant inconnue. Cela implique donc, dans un premier temps, qu’il est nécessaire de déterminer quel est le stress toxique de base (PAF de fond), causé par ce mélange, ressenti dans les différents écosystèmes naturels. Cette PAF de fond sera en quelque sorte le point autour duquel la modélisation sera réalisée.
Ensuite, puisque l’impact généré par un contaminant seul est différent de son impact lorsque ce dernier fait partie d’un mélange, il importe d’utiliser des modèles permettant de quantifier le stress toxique attribuable à un mélange complexe de contaminants, même si l’émission à caractériser ne concerne qu’une substance.

En ce qui concerne le premier point, les méthodologies d’ÉICV considèrent généralement que dans un écosystème donné, entre 10 et 50% des espèces sont affectées au-delà d’un niveau sans effets, suite à une étude réalisée par le RIVM aux Pays-Bas.

Le second point est plus problématique. Dans le domaine de la toxicologie des mélanges, trois modèles existent : le modèle d’addition des concentrations (CA), le modèle d’addition des réponses toxiques (RA) ainsi qu’une approche hybride entre le modèle CA et RA. Face aux réalités de l’ÉICV (grand nombre de contaminants présents à faible concentration), l’approche hybride (la plus complexe des trois approches) devrait être employée. Par contre, ce modèle requiert plus d’informations que ce qui est disponible et semble difficilement applicable.

Les objectifs de ce projet seront donc de :

1. Développer une approche permettant de calculer les EF qui tienne à la fois compte des limitations et des spécificités propres à l’ÉICV.
2. Développer un indicateur écotoxicologique permettant de produire des données de toxicité pour la classe des micro-organismes du sol.
3. Comparer quantitativement les EF et les plages d’incertitude actuellement utilisés dans LUCAS et ceux calculés directement à partir de données terrestres ou extrapolés de l’aquatique, à l’aide d’une approche développée spécifiquement pour l’ÉICV.

Publications/présentations :

Lalande, J. Bécaert, V. Manneh, R. Samson, R. and Deschênes, L. (2007). Using a Microbial Health Indicator (MHI) to develop terrestrial ecotoxicity characterization factors. Affiche présentée au SETAC Europe 17th Annual Meeting. Porto (Portugal). 20 au 24 mai 2007.

Lalande, J. Bécaert, V. Samson, R. and Deschênes, L. (2007). The Relative Soil Stability Index (RSSI); An ecotoxicological tool based on the evaluation of soil enzymatic stability. Présenté à la 3econférence sur les Enzymes dans l’environnement: Activité, Écologie et Applications. Viterbo (Italie). 15 au 19 juillet 2007.

Lalande, J. Bécaert, V. Samson, R. and Deschênes, L. (2007). Développement d’un indicateur écotoxicologique basé sur le potentiel d’activité enzymatique mesuré dans un sol. Conférence présentée au 11e colloque annuel du Chapitre St-Laurent : Risques toxicologiques dans un écosystème dynamique. Rimouski (Québec). 28 et 29 mai 2007.

Parcours :

2006 - Aujourd’hui
CIRAIG, École Polytechnique de Montréal

2002 - 2006
Baccalauréat en génie chimique, École Polytechnique de Montréal