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International audience; The last remaining population of European sturgeon (Acipenser sturio) lives in the Gironde-Garonne-Dordogne (France) catchment (GGD). Captive young individuals are released into the GGD hydrosystem each year, as part of a restocking programme. This study aims to assess the health status of juveniles A. sturio to current conditions in the GGD hydrosystem, to evaluate their capacity to survive and grow in a moderately anthropized ecosystems. 3-month-old farmed sturgeons were exposed for one month in experimental conditions that mimic the environmental conditions in the Garonne and Dordogne rivers, followed by five months of depuration. After one month of exposure, fish exposed to Dordogne and Garonne waters bioaccumulated higher levels of metals and persistent organic pollutants, displayed a reduced hepato-somatic index, and had depleted levels of lipids and glycogen content in their liver, when compared with the Reference group. However, metabolic and swimming performance, as well as the costs of swimming were not impaired. After the 5 months depuration, a significant decrease of K was observed for all exposure conditions. HSI also decreased with time. The overall health status and adaptive capacity of juvenile A. sturio appeared to be maintained over the experimental 6 months' period. Juveniles of A. sturio seem to have the adaptive capacity to survive and grow in the GGD hydrosystem, after being released as part of a restocking programme.

Studying adverse effects of chemical pressure on aquatic ecosystems needs a comprehensive knowledge of bioaccumulation mechanisms of pollutants in biota to predict internal concentrations, especially for Persistent Organic Pollutants (POPs). However, the large variability of responses in measured POP concentrations requires explicit consideration of both individual variability and environmental influences. Dynamic Energy Budget (DEB) theory provides a rigorous and generic conceptual framework for tackling these questions in a relevant mechanistic way. In the present study, parameterisation and calibration of previous DEB models for Solea solea were revisited in order to accurately represent the full life cycle with an original emphasis on larval stage, metamorphosis, reproduction rules and sexual differences. We first improved calibration thanks to the use of the estimation procedure developed by the DEB network coupled with a broad compilation of data from literature. Then, we validated this set of parameter estimates on independent datasets of i) individual monitoring of larval growth in controlled food conditions from a novel experiment, and ii) juvenile and adult growth, and female fecundity, from a natural population. Finally, we combined the DEB model developed in the present paper with we used a simple toxicokinetic (TK) model from literature. This TK model was also combined to a previous DEB model and was used to reproduce the mean trajectories of a growth and contamination dataset. We applied the same TK model with our DEB model considering inter-individual variability in food availability. This application highlighted the need to accurately consider inter-individual variability in ingestion to correctly estimate growth and contamination variability. The present work is the first step in the development of a mechanistic TK model that will be used in a companion paper for investigations of juvenile sole sensitivity to warming, nursery quality and prey contamination, in highly fluctuating estuarine environments.

The amount of potentially toxic chemicals in a fish depends on various environmental factors, such as temperature and feeding ecology, which can be affected by Global Changes (GC). The main objective of the present work was to study the relative influence of temperature, food quality and food availability on the growth and contamination of juveniles of common sole (Solea solea), a marine flatfish species known to be a relevant indicator of the nursery quality. It focuses on two Persistent Organic Pollutants (CB153 and L-PFOS) of legacy and emerging concern, respectively. To achieve this, we used a toxicokinetic (TK) model in which toxicant flows are mechanistically predicted using a bioenergetic model based on the Dynamic Energy Budget (DEB) theory. This modelling framework was applied to juvenile sole from the Gironde estuary (SW France) and allows accounting for the influence of environmental conditions on fish biological processes involved in toxicant fluxes. To compare their respective influence on model predictions of age, length, and contamination at puberty, we included in a global sensitivity analysis: (1) environmental variability gathered from literature for this particular estuary and (2) TK parameters (i.e. assimilation efficiency AE and elimination rate (k) over dot(e)) variability and uncertainty gathered from literature about each contaminant but for different fish species and experimental conditions. Then, model predictions were confronted to fish contamination measurements from the Gironde Estuary with different combinations of TK parameter values from literature. Results highlighted a key role of diet composition on fish contamination and growth while water temperature only affected growth. It stressed the need to focus on GC impact on benthic communities and their consequences on juvenile fish diet for future work on GC scenarios. Furthermore, for both chemical, the range of variability of TK parameters from experiments led to underestimated fish contaminations. The best model fits were obtained using TK parameter values from model applications: from Mounier et al. for CB153 (Solea solea, experiment, AE= 0.8 and =0 d(-1)) and from de Vos et al. (2008) for PFOS (food chain of the Western Scheldt estuary, The Netherlands, AE = 0.8 and (k) over dot(e)=0.8 10(-2) d(-1)).

National audience; La préservation de la qualité de l'eau est un enjeu majeur à la fois pour l'environnement et pour la santé humaine. Dans le contexte de la Directive Cadre sur l'Eau (DCE, 2000/60/CE), de nombreux travaux ont étudié les micropolluants organiques, et les connaissances concernant leur présence, voies d'introduction, sources et impacts sur les écosystèmes aquatiques ont considérablement augmenté. Les eaux usées étant des sources importantes de micropolluants en lien avec la consommation de produits manufacturés, l'application de la DCE a conduit au renforcement de la réglementation sur le traitement des eaux usées urbaines et à la généralisation des procédés biologiques tels que les boues activées à aération prolongée ou les biofiltres, permettant d'éliminer significativement les micropolluants organiques. Les processus d'oxydation impliqués consistent en une dégradation qui peut ne pas être complète, générant des produits de transformation (TP) relativement stables et toxiques susceptibles de se retrouver à la fois dans les boues et effluents liquides. Jusqu'à présent, les données sur les TP restent rares et se limitent à quelques composés. Ainsi, il apparaît essentiel que les futurs projets de recherche portent sur la question des TP afin d'élucider leur présence, formation et devenir tout au long du système de traitement des eaux usées jusqu'à leur entrée potentielle dans le milieu aquatique par le biais des rejets d'effluents des stations d'épuration (STEP). Objet ou objectifs TRANSPRO étudie la formation des TP, en développant des méthodes innovantes de screening utilisant des outils à la fois chimiques (Spectrométrie de Masse Haute Résolution) et biologiques (tests in vitro). Il étudie l'ensemble du système de traitement des eaux usées (des entrées de STEP) jusqu'aux écosystèmes aquatiques naturels, en se concentrant sur différents types de procédés de traitement par rapport à leur capacité à générer des TP ainsi que sur les procédés naturels (biodégradation, photo-oxydation) pouvant donner lieu à des transformations dans le milieu lui-même. Méthode TRANSPRO est un projet financé par l'agence nationale de la recherche (ANR) sur la période 2019-2022. Il est porté par un consortium de partenaires publics. C'est un projet collaboratif impliquant un partenariat solide basé sur une expertise pluridisciplinaire, associant chimistes analyticiens (EPOC), physico-chimistes (EPOC, LGC), chimistes de l'environnement (EPOC, Irstea), spécialistes en génie des procédés et modélisation (Irstea, LGC), (éco) toxicologues (EPOC), spécialistes des systèmes de traitement des eaux usées (LGC, Irstea), tous rassemblés pour aborder une question commune: quels processus génèrent des TP, que sont ces TP et quels sont ceux pertinents d'un point de vue environnemental ? Résultats TRANSPRO va permettre d'améliorer nos connaissances sur la nature, l'origine et la dynamique des TP. Il permettra également de classifier les procédés de traitement des eaux usées par rapport à leur tendance à générer des TP et d'aider à sélectionner le processus le plus efficace en termes de dégradation des contaminants parents mais minimisant la formation des TP. TRANSPRO fournira ainsi des connaissances qui contribueront à améliorer les traitements des eaux usées pour concevoir les systèmes d'assainissement de demain. Tout savoir sur le projet TRANSPRO : https://lnkd.in/dkZnUyS

International audience; The Omega-3 Index of macrophytes to improve the assessment of the treatment performance of constructed wetlands receiving treated wastewater.

National audience

[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]BELCA [ADD1_IRSTEA]Systèmes aquatiques soumis à des pressions multiples; Toxicokinetic models (sometimes called biodynamic models) present numerous advantages for studying the bioaccumulation of chemicals; their use paves the way of predictive applications. Nevertheless, implementing such models for organic contaminants entailed to unlock several limitations, such as estimating biotransformation rates and metabolites' fate. Another current limitation of toxicokinetic models lies in the assessment of uncertainty related to toxicokinetic parameters. This study consisted in developing a generic modelling framework for describing and simulating the bioaccumulation of persistent chemicals (hexachlorobiphényl, pentachlorobenzène, hexabromocyclododécane - HBCDD, pentabromodiphényl-ether) by various freshwater benthic invertebrate species (an insect, Chironomus riparius, an amphipod, Gammarus fossarum, and a gastropod mollusk, Radix auricularia). The study was based on a series of laboratory experiments, which provided bioaccumulation data suitable for model calibration, as well as for testing various hypotheses on exposure pathways. Toxicokinetic parameters are estimated through Bayesian inference with the RJAGS software and the "rjags" package in R language via Markov Chain Monte Carlo sampling. Each hypothesis tested on the basis of experimental data corresponds to a model, allowing then to compare the performance. Overall, these models fit well the experimental data, except for HBCDD: in that case the experimental data did not bring enough information for estimating correctly the toxicokinetic parameters. A biotransformation function was also successfully implemented on the basis of data from the literature (aldicarbe, carbaryl, carbofuran, 4 nitrobenzyl chloride, pyrene). In that case, Bayesian inference yielded a reduced uncertainty compared to the original models, which used classical inference. Finally, as a "proof of concept", the modelling framework was adapted for estimating the benzo(a)pyrene concentration in bottom sediment equivalent to the biota environmental quality standard for this substance. This generic Bayesian modelling framework can be adapted to various species-contaminant pairs (or even to mixtures), and appears as an effective tool for describing contaminant kinetics, as well as for assessing the uncertainty related to model parameter estimation, or for predictions.; L'utilisation de modèles toxicocinétiques (parfois désignés comme biodynamiques) dans l'étude de la bioaccumulation des contaminants présente de nombreux avantages, et ouvre la perspective d'utilisations prédictives. Toutefois, l'implémentation de ces modèles pour les contaminants organiques imposait de lever des verrous, comme la prise en compte de la biotransformation et des métabolites résultants, et d'estimer correctement l'incertitude sur les valeurs des paramètres toxicocinétiques. Cette étude a permis de développer un cadre de modélisation générique pour décrire et prédire la bioaccumulation de composés persistants (hexachlorobiphényl, pentachlorobenzène, hexabromocyclododécane - HBCDD, pentabromodiphényl-éther) par différentes espèces d'invertébrés benthiques (insecte Chironomus riparius, crustacé amphipode Gammarus fossarum, mollusque gastéropode Radix auricularia). La démarche suivie pour cette étude est passée par la mise en oeuvre d'essais d'accumulation au laboratoire, qui ont fourni ensuite les données expérimentales permettant de développer le cadre de modélisation et de tester différentes hypothèses sur les voies d'exposition des organismes. L'estimation des paramètres toxicocinétiques est réalisée par inférence bayésienne à l'aide du logiciel JAGS et du package « rjags » du logiciel R ; l'échantillonnage aléatoire pour les distributions de probabilité des paramètres est effectué par l'algorithme « Markov Chain Monte Carlo ». Les différentes hypothèses testées à partir des données expérimentales correspondent à autant de modèles, dont on peut comparer les performances. Dans l'ensemble, ces modèles ont bien reproduit les données expérimentales, sauf dans le cas de l'HBCDD, pour lequel les données expérimentales obtenues n'ont pas apporté suffisamment d'information pour estimer correctement les paramètres toxicocinétiques. Une fonction de biotransformation a également été implémentée avec succès sur la base de données issues de la littérature (aldicarbe, carbaryl, carbofuran, chlorométhyl-1 nitro-4 benzène, pyrène) ; l'inférence bayésienne a permis d'obtenir une incertitude réduite par rapport à celle des modèles originaux reposant sur une inférence classique. Enfin, à titre de preuve de concept, le cadre de modélisation a été adapté à une estimation de la concentration dans le sédiment équivalente à la norme de qualité environnementale pour le biote du benzo(a)pyrène. Ce modèle générique, développé dans un cadre bayésien et pouvant s'adapter à chaque couple espèce-contaminant (ou mélanges) que l'on souhaite étudier se révèle être un outil performant dans la description des toxicocinétiques de contaminants ainsi que dans l'évaluation de l'incertitude sur les paramètres et les prédictions.