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May 26, 2024

Changements dans la qualité de l'eau des rivières chinoises depuis 1980 : implications de gestion du développement durable

npj Clean Water volume 6, Numéro d'article : 45 (2023) Citer cet article

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Les activités humaines et le changement climatique menacent la qualité de l'eau des rivières chinoises. Nous avons simulé les concentrations mensuelles d'azote total fluvial (TN), d'azote ammoniacal (NH3-N), de phosphore total (TP) et de demande chimique en oxygène (CODMn) dans 613 sous-bassins versants des 10 principaux bassins fluviaux du pays au cours des années 1980. –Période 2050 basée sur un ensemble de données de surveillance de 16 ans (2003-2018) utilisant les modèles d’apprentissage automatique empilés. Les résultats ont montré que la qualité de l'eau s'est nettement améliorée, à l'exception de la concentration de TN, qui était probablement due à l'absence d'objectif de contrôle et de système d'évaluation du TN. L'analyse quantitative a indiqué que les facteurs anthropiques étaient les principaux contrôles par rapport aux facteurs climatiques et géographiques pour les concentrations de TN, TP et NH3-N. Sur la base des 17 objectifs de développement durable (ODD) relatifs à la qualité de l'eau en Chine, les ressources en eau, l'environnement aquatique, l'écologie aquatique et la sécurité de l'eau doivent être considérés collectivement pour améliorer l'état écologique des rivières chinoises.

Les rivières sont d’importants canaux de migration et de transport de matière entre la terre et les lacs ou océans, fournissant d’abondantes ressources en eau douce pour l’eau potable, l’irrigation, l’aquaculture, la navigation et la production d’électricité1,2. Cependant, les écosystèmes fluviaux connaissent une détérioration généralisée et sont globalement menacés par les activités anthropiques et le changement climatique3,4. Une étude mondiale a révélé que près de 80 % (4,8 milliards) de la population mondiale (en 2000) vit dans des zones présentant une forte incidence de menaces (>75 %) pour la sécurité humaine de l'eau5. Pire encore, un tiers de la population mondiale n'a pas accès à l'eau potable6. Face aux défis actuels, il est urgent de diagnostiquer les menaces qui pèsent sur la qualité de l’eau des rivières sur une large gamme d’échelles temporelles et spatiales, de remédier à leurs causes sous-jacentes et de limiter les menaces provenant de la source pour protéger les ressources en eau douce des rivières5.

Les rivières chinoises ont subi de profondes dégradations de la qualité de l'eau en raison de la pression indéniable du développement économique sur l'environnement depuis la réforme et l'ouverture de la Chine en 19787. Il a été confirmé que la pollution de l'eau en Chine est une cause majeure de 40 milliards de mètres cubes de pénurie d'eau en Chine. Chine par an8. L’apport élevé de nutriments anthropiques est une cause essentielle de la qualité réduite de l’eau des rivières chinoises. Selon les estimations issues de modèles multi-échelles, les apports d’azote total dissous (TDN) et de phosphore total dissous (TDP) dans les rivières chinoises en 2012 étaient respectivement de 28 Tg et 3 Tg9. En outre, les excès de nutriments des rivières ont été transportés vers les lacs et les océans, entraînant de fréquents épisodes de proliférations et de marées rouges, mettant en danger la santé humaine et aquatique ainsi que les services écosystémiques10. Heureusement, la qualité des eaux intérieures en Chine s’est nettement améliorée ou a été maintenue à des niveaux favorables dans tout le pays entre 2003 et 2017, ce qui est attribué à la réduction des rejets de nutriments11,12. En 2022, une enquête nationale portant sur 3 641 sites d'échantillonnage dans des rivières, des lacs et des réservoirs à travers la Chine a montré que 12,1 % des sites d'échantillonnage avaient une qualité d'eau inférieure à la classe III selon la norme chinoise de qualité environnementale des eaux de surface (GB3838-2002), tandis que 0,7 % de sites présentaient un état plus grave, voire pire que la classe V13. Au cours des quatre dernières décennies depuis la réforme et l'ouverture, dans le contexte d'un équilibre entre le développement économique et la protection de l'environnement, il est essentiel d'identifier les modèles de qualité de l'eau et les mécanismes sous-jacents dans les rivières chinoises afin de fournir des références et des informations pour la protection de la qualité de l'eau des rivières en Chine. pays en développement7.

Plusieurs études ont été consacrées aux modèles de qualité de l'eau des rivières chinoises et à leurs facteurs associés, telles que la quantification des apports de N et de P dans les rivières chinoises à partir de différentes sources à plusieurs échelles9, le cycle des nutriments dans les systèmes fluviaux, y compris les sources, la transformation et le flux14,15, ainsi que les modèles spatiaux de qualité de l’eau et les covariables critiques de la dégradation des rivières12,16,17,18. Cependant, il existe encore des lacunes dans la compréhension de la variation spatio-temporelle et du mécanisme sous-jacent de la qualité de l'eau des rivières chinoises au cours des quatre dernières décennies. Premièrement, le manque de données de surveillance à fréquence régulière à long terme à l’échelle nationale constitue le principal goulot d’étranglement dans l’étude des impacts sur la qualité de l’eau des rivières, car les données de surveillance traçables et disponibles ne s’étendent que depuis 200312,19. Deuxièmement, l’identification des mécanismes déterminants de la variation de la qualité de l’eau des rivières est soumise à la résolution à l’échelle temporelle et spatiale des modèles factoriels et des variables explicatives (y compris les caractéristiques géographiques naturelles, les indicateurs socio-économiques, les données d’utilisation des terres et les facteurs météorologiques)12,17. Enfin, il est difficile de surmonter les obstacles à la recherche scientifique et aux applications de gestion, et d’appliquer la compréhension des variations historiques de la qualité de l’eau des rivières et des mécanismes déterminants à la gestion future de la qualité de l’eau et à la réalisation des objectifs de développement durable (ODD)7,10.

 35%) on the two nutrient levels (TP and NH3-N) in the Yellow and Pearl River Basins17, which is different from our study. Anthropogenic N and P inputs had higher contributions to the variability of both nutrients in the Songhua, Haihe, Huaihe, Yangtze, Southwest, and Northwest Inland rivers, where a somewhat higher contribution was registered with the regression coefficient of >1 (Fig. 3e–h). The results suggested that with socio-economic growth, the rivers in western and inland regions of China (except eastern regions) have registered severe water quality impairments, which should be given more attention in the future./p> 0.25; (2) deletion of the prediction variables with collinearity (Spearman correlation analysis, R > 0.8); (3) retainment of the prediction index that has a high correlation with a response index (Spearman correlation analysis, R > 0.4). The general processes inherent in the models are depicted in Fig. 1. We utilized the model stacking method, which provided a composite prediction based on the results of multiple base models (that is, RF, SVM, and KNN)20. The model stacking algorithm uses a two-layered learning framework where the outputs generated by individual base models are input into another model to generate final predictions39,40. The learning process of the stacking model is categorized into three steps: stacking generation, stacking pruning, and stacking integration. The phase of stacking generation mainly refers to the generation of base models, whereas the last two steps optimally combine the base model predictions to form a final set of predictions using a second-level algorithm./p>

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