- L3 science de la vie / Laboratoire du FabLab / UE complémentaire LU3SV564
- 28/10/2024 - 2/12/2024
#### Contexte
Paris étant la capitale, est en constante évolution avec de nombreux projets de construction, de rénovation et de modernisation en cours. Les interventions sur les chantiers de travaux génèrent en conséquence la formation de poussière qui se diffuse aux alentours touchant autant les Hommes que l’environnement. Ces poussières générées sur les chantiers sont des particules en suspension dans l’air et dont la taille dépend des matériaux utilisés. Les particules générées sont souvent de grosses particules se regroupant dans la section PM10, c'est -à -dire de diamètre de l'ordre de 10 micromètres. Nous retrouvons des matériaux utilisés tels que l’asphalte, le béton ou encore le bois. Les conséquences de la diffusion de poussière sont doubles. D’une part, ces particules peuvent être inhalées et provoquer des irritations respiratoires chez les travailleurs proches des chantiers. D’autre part, elles affectent la végétation environnante, perturbant leur capacité photosynthétique. C’est ainsi que dans notre projet, nous nous sommes concentrés sur l’étude de l'impact de la poussière générée par les travaux sur la capacité photosynthétique des plantes de radis. Nous nous sommes posé la question suivante :Comment la présence de carbonate de calcium impacte-t-elle la capacité photosynthétique des radis, et quelles conséquences cela entraîne-t-il sur sa croissance?
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-10/eaf8f99c-1135-4dc1-996b-faea768bf653.webp)
# Journal de bord
#### **25/10**
Préparation des pots pour le lancement de la germination des graines.
**Semis des graines :** **x3** graines par pots (**x26**) semées à **1,8cm** de profondeur.
Pour le semis des graines nous avons utilisés des entonnoirs dont la longueur du col est de **1,8cm.** Nous avons enfoncé le col de l'entonnoir dans 3 zones différentes assez proche du centre du pot afin de déposés les **3** graines de manière plus précise à des endroits différents. Nous avons ensuite re tasser légèrement la terre au dessus des graines.
**Arrosage à 12h16** : **30mL** par pots.
L'arrosage à été réalisé à l'aide d'éprouvettes graduées ou de fiole jaugées (?).
**Empoussièrement réalisé quelques minutes plus tard** : **0.005 à 0.006g** de poussière de carbonate de calcium dans les **13 pots "condition poussière"**
Pour l'empoussièrement nous avons utilisé un tamis (taille ?) que nous avons posé juste sur un support en carton avec un trou du diamètre des pots **(7cm)** et avons posés le support juste au dessus des pots lors de l'empoussièrement. Ce dispositif nous permet de limiter la zone de l'empoussièrement et d'éviter que les poussières tombent loin des pots.
**Mise des boîtes dans le phytotron :**
Les boîtes conditions poussière et témoin ont ensuite été placées dans le phytotron. Le phytotron à été paramétré selon les conditions suivantes :
- Photopériode : 12h/12 pour imiter le cycle circadien des radis en condition réelle
- Température jour / Température nuit (en °C) : **T° Diurne → 20°C ; T° Nocturne → 10°C**
- Intensité lumineuse (en lux): **capacité de 100% de LED qui correspond à environ 2,6-1,8 KlLux selon l’emplacement à l'intérieur de l’appareil**
Le programme du phytotron à été lancé le **25/10/24 à 13h30** (?), fera au total **22 cycles** et se terminera le **16/11/24.**
#### **28/10**
**État des pots:** Pour les conditions contrôle et poussière il y avait quelques graines sur lesquelles on pouvait observer un début de germination (joindre photos)
**Arrosage à 13h45 : 30mL** par pots sur les 26 pots (x13 poussière et x13 témoin)
**Empoussièrement réalisé quelques minutes plus tard** : **0.005 à 0.006g** de poussière de carbonate de calcium dans les **13 pots "condition poussière"**
#### **30/10**
**==> remarque générale : les plantes témoins ont moins bien germé que ceux en présence de poussière**
**Arrosage à 13h44 : 10mL** par pots sur les 26 pots car la Terre était encore humide et pour pas saturer les radis
**Empoussièrement réalisé quelques minutes plus tard** : **0.005 à 0.006g** de poussière de carbonate de calcium dans les **13 pots "condition poussière"**
**Photo des plantes Expérimentaux:**
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-10/e8Timage.png)
**Photo des plantes Témoins :**
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-10/lxUimage.png)
#### **04/11**
**--> Les plantes de radis ont bien grandis de taille pour les deux Témoin et Expérimentaux**
**Remarques :** Les plantes de radis du coté témoins, on peut observer qu'ils sont en une meilleure bonne état que ceux impacté par la poussière; ils se tiennent droit. On peut observer aussi qu'au milieu de la bote , zone centrale de la boite expérimentale les plantes tombes sur les cotés et ils ont une couleur générale qui est plutôt verte.
\--> sur les cotés des boites, les plantes ont plutôt des feuilles grande en surface comparée a ceux au milieu
**Arrosage à 13h44 : 30mL** par pots sur les 26 pots en sachant qu'on avait pas arrosée pendant 4 jours ( la Terre était encore un peu humide)
**Empoussièrement réalisé quelques minutes plus tard** : **0.005 à 0.006g** de poussière de carbonate de calcium dans les **13 pots "condition poussière"**
**--> la taille des plantes on s'en intéresse pas donc je les ai pas mis**
**Photos de l'états des plantes et du moment ou je les ai sorti du phytotron :**
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-11/image-1.jpg)
**Boite Poussière :**
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-11/image-3.jpg)
**Boite Témoin :**
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-11/image-4.jpg)
#### **06/11**
**--> on a pris les boites lors de leur cycle de nuit ou la lumière était éteinte**
**Echantillonnage au hasard :**
Quand un pot contenait 3 plantes, on a choisi une seule plante à garder et on a enlevé les deux autres. Pour faire cela de manière aléatoire, on a écrit les numéros 1, 2 et 3 sur des morceaux de papier, on les a mélangés, puis on a tiré au hasard un numéro. La plante correspondante est celle qu'on a gardée, et enlevé les deux autres.
• Si un pot contenait 2 plantes, on a aussi fait un tirage au sort pour décider laquelle garder, et on a enlevé l’autre.
• Enfin, si un pot ne contenait qu’une seule plante, on n'a rien eu à faire, on l’a simplement laissée.
\--> C’est ainsi que j’ai sélectionné les plantes à garder dans chaque pot.
**Arrosage à 12h43 : 10mL** par pots sur les 26 pots car la Terre était encore humide donc on a diminué la quantité pour pas saturer les plantes
**Empoussièrement réalisé quelques minutes plus tard** : **0.005 à 0.006g** de poussière de carbonate de calcium dans les **13 pots "condition poussière"**
**Mesure de la longueur des feuilles :** Nous avons utilisé une règle pour mesurer la longueur des feuilles, en partant de la base de la feuille jusqu’à la pointe.
• Nous n’avons pas mesuré la largeur des feuilles, uniquement leur longueur.
• Cette méthode est simple et rapide, mais elle ne prend pas en compte la forme irrégulière des feuilles, ce qui peut introduire un léger biais si la forme des feuilles varie d’une plante à l’autre.
#### **08/11**
**--> les plantes prises lors de leurs cycle de nuit ; lumière éteinte**
**Arrosage à 12h30 : 10mL** par pots sur les 26 pots car la Terre était encore humide donc on a diminué la quantité pour pas saturer les plantes
**Empoussièrement réalisé quelques minutes plus tard** : **0.005 à 0.006g** de poussière de carbonate de calcium dans les **13 pots "condition poussière"**
**Pendant la prise des boites :**
**[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-11/image-5.jpg)[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-11/image-2.jpg)**
**Lors de les avoir remis dans le phytotron :**
**[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-11/image-6.jpg)[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-11/image-7.jpg)**
# Galerie de photos
**Le carbonate de calcium :**
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-10/uJfimage.png)
**photos des plantes jour 28/10:**
**photos des plantes jour 30/10:**
**Témoins :**
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-10/mtJimage.png)
**Expérimentaux :**
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-10/QTMimage.png)
**Programme du phytotron :**
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-10/image.jpg)
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-10/image-44.jpg)
**fiole jaugé pour l'arrosage :**
**[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-10/capture-decran-2024-10-31-151845.png)**
**L'intérieur du phytotron :**
**[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-11/image-8.jpg)[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-11/image-9.jpg)**
# Fichiers sources et références
**Références bibliographiques :**
1. Vertuoza. « Poussières de chantier : réglementation et solutions. » Disponible sur :[ https://www.vertuoza.com/fr-fr/blog/poussieres-de-chantier-reglementation-et-solutions](https://www.vertuoza.com/fr-fr/blog/poussieres-de-chantier-reglementation-et-solutions) (consulté le 3 octobre 2024).
2. EOLEAF. « Tout savoir à propos des matières particulaires PM. » Disponible sur :[ https://eoleaf.com/fr/pages/tout-savoir-a-propos-des-matieres-particulaires-pm?srsltid=AfmBOoqJRrfDrVouZldx1ehgukXXeg6nS7k0aJMxZhvkFJC9Kz8Mr99z](https://eoleaf.com/fr/pages/tout-savoir-a-propos-des-matieres-particulaires-pm?srsltid=AfmBOoqJRrfDrVouZldx1ehgukXXeg6nS7k0aJMxZhvkFJC9Kz8Mr99z) (consulté le 3 octobre 2024).
3. Zhu, Haiyan, et al. « Effects of Salt Water on Growth and Quality of Raphanus Sativus L. and Physiological Responses against Salt Stress ». Agronomy, vol. 14, no 6, juin 2024, p. 1190. www.mdpi.com, [https://doi.org/10.3390/agronomy14061190.com](https://doi.org/10.3390/agronomy14061190.com)
4. « Raphanus Sativus (Radish) » - Practical Plants. https://practicalplants.org/wiki/raphanus\_sativus/. Consulté le 20 octobre 2024.
5. Kanjevac, Milica, et al. « Improvement of Germination and Early Growth of Radish (Raphanus Sativus L.) through Modulation of Seed Metabolic Processes ». Plants, vol. 11, no 6, janvier 2022, p. 757. www.mdpi.com, [https://doi.org/10.3390/plants11060757](https://doi.org/10.3390/plants11060757).
6. Radish Seed Germination, Time, Temperature, Procedure | Gardening Tips. 7 mai 2020, [https://gardeningtips.in/radish-seed-germination-time-temperature-procedure](https://gardeningtips.in/radish-seed-germination-time-temperature-procedure).
7. GardeningChannel. « How to Grow Radishes (Raphanus Sativus) ». Gardening Channel, 19 août 2019, [https://www.gardeningchannel.com/how-to-grow-radish/](https://www.gardeningchannel.com/how-to-grow-radish/).
8. Zha, L., & Liu, W. (2018). « Effects of light quality, light intensity, and photoperiod on growth and yield of cherry radish grown under red plus blue LEDs. » Horticulture, Environment, and Biotechnology, 59(4), 511‑518. [https://doi.org/10.1007/s13580-018-0048-5](https://doi.org/10.1007/s13580-018-0048-5)
9. Auclair, D. (1977). « Effets des poussières sur la photosynthèse. II. - Influence des polluants particulaires sur la photosynthèse du Pin sylvestre et du Peuplier. » Annales des Sciences Forestières, 34(1), 47‑57. [https://doi.org/10.1051/forest/19770103](https://doi.org/10.1051/forest/19770103)
10. Vardaka, E., Cook, C. M., Lanaras, T., Sgardelis, S. P., & Pantis, J. D. (1995). « Effect of dust from a limestone quarry on the photosynthesis of Quercus coccifera, an evergreen Schlerophyllous shrub. » Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology, 54(3), 414‑419. [https://doi.org/10.1007/BF00195114](https://doi.org/10.1007/BF00195114)
Sources en plus non citées:
11. Thompson, J. R., Mueller, P. W., Flückiger, W., & Rutter, A. J. (1984). « The effect of dust on photosynthesis and its significance for roadside plants. » Environmental Pollution Series A, Ecological and Biological, 34(2), 171‑190. [https://doi.org/10.1016/0143-1471(84)90056-4](https://doi.org/10.1016/0143-1471(84)90056-4)
12. Hirano, T., Kiyota, M., & Aiga, I. (1995). « Physical effects of dust on leaf physiology of cucumber and kidney bean plants. » Environmental Pollution, 89(3), 255‑261. [https://doi.org/10.1016/0269-7491(94)00075-O](https://doi.org/10.1016/0269-7491(94)00075-O)
13. Vardaka, E., Cook, C. M., Lanaras, T., Sgardelis, S. P., & Pantis, J. D. (1995). « Effect of dust from a limestone quarry on the photosynthesis of Quercus coccifera, an evergreen Schlerophyllous shrub. » Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology, 54(3), 414‑419. [https://doi.org/10.1007/BF00195114](https://doi.org/10.1007/BF00195114)
# Effet du piétinement sur la biodiversité de la faune épigée dans les pelouses de parcs parisiens
Cleo Perreau :
Mateo Sanchez :
Andjelina Maksimovic :
Elea Deloy :
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### **Introduction**
Le sol et les pelouses constituent un habitat pour de multiples niches écologiques, et cela inclut le gazon(1). Ce dernier est un réservoir de la biodiversité et joue un rôle fondamental dans la régulation des différents paramètres du sol. Il se trouve que Paris est constitué de 31% d’espaces verts, tous très fréquentés, avec un nombre de visites enregistrées dépassant le million pour certains parcs(2), au point que certains gestionnaires de jardins et parcs parlent même de surfréquentation. En effet, la fréquentation de certains parcs dépasse le nombre de visites de certains monuments historiques.(2) Ces parcs et donc leurs pelouses sont le foyer de différentes activités menant à un passage répété d’humains à certains endroits, ce qui inévitablement tasse le sol. C’est ce phénomène qu’on appelle le piétinement. Dans la mesure où la population des milieux urbains ne cesse d’augmenter et que cela se rapporte probablement à la fréquentation des parcs, la question de l’impact de ce piétinement sur la biodiversité des pelouses se pose.
Dans un certain nombre d’études, le piétinement affecte négativement la richesse spécifique et l’abondance de la faune des sols(3). Cet effet proviendrait de l’augmentation de la densité du sol qui en réduit la porosité et l’aération, de la dispersion de la litière, du rapetissement de la végétation et de la réduction du recouvrement induites par le piétinement.
Nous allons étudier la richesse spécifique et l’abondance de la faune épigée mobile des pelouses parisiennes pour vérifier que les effets obtenus en milieu non-urbain se traduisent dans la zone urbaine.
Au vu des études déjà menées sur le sujet(3)(4)(5), notre hypothèse est que le piétinement affecte négativement la biodiversité des sols dans les pelouses. Par conséquent nous nous attendons à trouver une richesse spécifique et une abondance dans les zones piétinées inférieure à ce que nous trouverons dans les zones non piétinées. -
### **Matériel & méthodes**
Nous avons mesuré la faune épigée mobile dans les pelouses du campus de Sorbonne Université, dans celles du Parc de la Hauteur de l'Hôpital de la Pitié-Salpêtrière et dans celles du Jardin des Plantes. Nous avons utilisé la méthode des pièges Barber, autrement dit nous avons placé pendant une semaine des flacons de test d’urine rempli de mono-propylène glycol (pour la conservation des organismes capturés) juste en dessous du niveau de terre. Ces flacons étaient protégés par un toit en plexiglass. L’idée de réaliser ces pièges nous a été inspirée par un projet pédagogique sur le campus de l’Université de Poitiers(6). Nous avons entouré nos installations d’une barrière pour empêcher les passants de toucher le matériel. Nous avons ensuite récupéré le contenu des pièges et nous l’avons analysé à la loupe binoculaire en laboratoire, où nous avons compté les organismes, mesuré leur taille et trié en trois catégories (<1 mm, <1 cm, >1cm). Enfin, nous avons essayé d’identifier chacun d’entre eux. En parallèle, nous avons utilisé un pénétromètre de poche pour mesurer la compaction et récupéré un peu de terre pour mesurer le pH autour de chacun des pièges à l’aide de bandes pH. On veut donc étudier le lien entre X=l’abondance de la macrofaune en fonction de Y=le piétinement des pelouses.
Placement des pièges: Nous avons placé nos pièges au mieux pour éviter la pseudo réplication et les effets de bord mais avons dû faire avec les contraintes imposées par les emplacements disponibles et les possibilités données par les jardiniers de chacun des espaces verts. Au total, nous avons posé 16 pièges. Dans les données, les pièges 1-2-3 sont ceux posés en pelouse piétinée (en vert) à Sorbonne Université, les pièges 4-5-6 sont ceux posés en pelouse non-piétinée à Sorbonne Université (en rouge), les pièges 7-8 étaient en zone piétinée à la Salpêtrière, les pièges 9-10 en zone non piétinée à la Salpêtrière, 11-12-13 en zone piétinée du Jardin des Plantes, 14-15-16 en zone non-piétiné au Jardin des Plantes.
Nous nous sommes assurés au maximum que les conditions ne divergeaient pas trop entre nos différents emplacements. Les pelouses sont donc semblables. Cependant, on peut noter que le sol était recouvert de plus de feuilles à la Pitié-Salpêtrière et dans la zone non piétinée du Jardin des Plantes et qu’il y a eu une tonte durant la semaine de pose à la Pitié-Salpêtrière.
##### Réalisation des toits pour la protection de nos pièges contre la pluie.
Nous avons utilisé la découpeuse Speedy 300 pour réaliser nos toits. Nous avons d'abord modélisé nos toits sur Inskape, en faisant des carrés de taille 10 cm x 10 cm. Nous avons aussi voulu graver des chiffres pour nous aider dans le repérage de nos pièges (numérotation de 1 à 16). Pour accrocher les pieds de nos toits nous avons décidé de réaliser aussi des trous en forme de cercle d'un rayon de 2 mm dans l'objectif de faciliter la pose des piques à brochettes. Pour trouver la bonne taille de rayon nous avons d'abord fait des essais avec différentes tailles pour voir quel taille est la plus adaptée. Nous avons donc créé les toits avec la découpeuse et après avoir obtenu les carré 10x10 de plexy on a dû les assembler aux piques à brochette. Pour ce faire, nous avons collé un bout de scotch côté lisse vers la table et côté collant vers la plaque de plexy pour que la colle de dépasse pas du trou. Nous avons ensuite posé les piques comme sur l'image 3 et nous avons laissé sécher.
[ ](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-12/b013947c-2215-4dd9-b8e4-8567994ba7e4.jpeg)
**Test de la taille des disques **
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-12/cbc9defb-9cec-4875-b2bc-489f26459c6b.jpeg)
**La première plaque en plexi réalisée**
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-12/7aba2c95-6fa5-4c51-a711-dd96fbc6bd30.jpeg)
**Les toits une fois assemblés avec les pics à brochette.**
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Matériel :
Pénétromètre de poche à cadran (UTS-0078)
Bandes PH
16 Flacons en plastique de 60 mL
Plantoir à bulbes automatique (pour creuser des trous)
Boîtes de Pétri
Tubes eppendorf
Du papier calque et un crayon
Pinces Brucelle (coudées)
Monopropylène-glycol 50%
Loupe binoculaire
Clé d’identification en ligne : QUBS
##### Protocole :
1- Entrer en contact et obtenir l’autorisation de 3 espaces verts différents pour mener l’expérience.
2- Identifier les parcelles intéressantes, récupérer les informations importantes sur leur traitement ou par exemple sur les tontes à l’aide d’un questionnaire. Estimer la pente, la couverture végétale.
3 - Dans les parcelles identifiées, faire un petit trou dans le sol à l’aide d’un outil de jardinage et y placer des petits tubes en plastique remplis à moitié de monopropylène-glycol. Nous les placerons par binômes zone piétinée/non piétinée. Ils doivent rester une semaine.
Planter un toit quelques centimètres au-dessus du piège. Les toits sont des plaques de plexiglass de 10\*10 cm. Ces derniers sont modélisés sur Inkscape et découpés au fablab avec la découpeuse laser Speedy 300. Des trous de 2 mm de diamètres se trouvent à chaque coin de la plaque, dans lesquelles on insère un pic à brochette (à l’aide de colle chaude) qui permettra de les planter. Des numéros sont gravés dessus, pour mieux les repérer.
Mettre des panneaux pour expliquer qu’il ne faut pas toucher les pièges.
Il est possible de vérifier de temps en temps l’état des parcelles, notamment pour remettre un toit qui aurait été renversé.
3 bis - Extraire de la terre, la mettre dans un tube puis la diluer au cinquième pour en mesurer le pH à l’aide de bandes pH au laboratoire. Pour la mesure du PH : placer la terre récoltée dans un mortier, écraser la terre à l’aide d’un pilon jusqu’à obtenir une sorte de poudre. Transférer la terre dans un tube gradué jusqu’au cinquième puis remplir avec de l’eau distillée. Replacer dans un bol le mélange et homogénéiser. Prendre une bande de papier pH et le tremper dans la solution et regarder le pH.
Mesurer la résistance du sol à l’aide d’un pénétromètre, pour en estimer la densité. Faire 6 mesures de compaction du sol par pièges et faire la moyenne.
4 - Au bout d’une semaine d’attente, retirer les pièges. Marquer les tubes à l'aide de papier calque et d’un crayon à papier (non comestible par les insectes et non effaçable) et fermer les tubes avec leur bouchon. Transporter les tubes, puis les stocker dans un frigo.
5 - Identification des organismes piégés en laboratoire à l’aide d’une clé d’identification (QUBS) et des loupes binoculaires. Trier les organismes trouvés dans des tubes Eppendorf en fonction de leur classe. Les mesurer à l’aide d’une règle
6 - Analyses statistiques à l’aide du logiciel R et conclusion
Identification:
A l'aide du Fablab biochimie qui nous a prêté des boites de pétri, un frigo, des loupes binoculaires et des tubes Eppendorf, nous avons pu identifier tous les organismes que nous avons trouvé en allant jusqu'à la famille. Nous avons aussi pu calculer le pH à l'aide d'un bol, d'un mortier et de papier pH que le Fablab nous a prêté.
### - Résultats
**Compaction en fonction du piétinement supposé**
Elle est représentée dans la figure 7. On trouve une pression moyenne de 3.5 kg/cm² pour le groupe non piétiné et de 2,41 kg/cm² pour le groupe piétiné, une différence prouvée significative à l’aide d’un test de student (p-value = 0.0092). On note que le piège n°10 est un outlier (3.46 kg/cm²), mais son exclusion ne change pas le résultat.
**Abondance en fonction du piétinement**
Elle est représentée dans la figure 8. On trouve une moyenne de 20,12 pour le groupe non piétiné et une moyenne de 20,43, moyennes pas significativement différentes selon un test de Student de comparaison des moyennes (p-value=0,972). On note deux choses: d’abord qu’il y a une variabilité d’abondance plus grande dans le groupé piétiné, et enfin que le piège 6 est ici un outlier (42 individus), mais de la même manière son exclusion ne modifiait pas nos résultats.
**Abondance en fonction de la compaction**
Elle est représentée dans la figure 9. On y voit une répartition assez éparse de l’abondance dans laquelle il ne se dégage pas nécessairement une claire corrélation, cependant un test de corrélation de Pearson a montré qu’il y avait une corrélation entre ces deux variables (p-value=0.0452).
**Taille en fonction du piétinement**
Elle est représentée dans les figures 10 et 11. On y voit une répartition différente des différentes catégories de taille selon le piétinement. On observe que pour le groupe piétiné les organismes de taille inférieure à 1 mm et inférieur à 1 cm prédominent avec un pourcentage d’environ 50% pour ces deux catégories. Les organismes ayant une taille supérieure à 1 cm sont rares et représentent ici seulement 6,2% des organismes. Cependant, on retrouve une répartition de taille différente chez les groupes non piétinés. Dans les pièges non piétinés on retrouve 22,5% d’organismes inférieur à 1 mm soit plus de deux fois moins que pour le groupe piétiné. On retrouve dans le groupe non piétiné 10,6% d’organismes de taille supérieure à 1 cm. La principale différence qu’on remarque sur ces deux graphiques c’est que pour les organismes du groupe piétiné, on retrouve une prédominance des individus inférieurs à 1mm alors que chez les organismes des groupes non piétinés ce sont les individus qui ont une taille comprise entre 1mm et 1 cm qui dominent. Cependant, cette différence n’est à priori pas significative (Tests de Wilcoxon-Mann-Whitney, pour <1mm, <1cm et >1cm, p-value=0.79, 0.49 et 0.385 respectivement.)
**Richesse spécifique en fonction du piétinement**
Les figures 12 et 13 donnent pour les groupes piétinés et non piétinés la part de chaque embranchement dans le total des animaux échantillonnés. On observe que pour les pièges piétinés, on a une majorité d’arthropodes (97,5%). Les gastéropodes ne représentent que 1,9% de la distribution. Pour les pièges non piétinés, on voit que les arthropodes représentent 81,6% de la distribution. Cependant, pour les pièges non piétinés, on retrouve un pourcentage environ 8 fois plus important de gastéropodes que chez les pièges piétinés. En effet, on voit que pour les pièges non piétinés, on retrouve 17,1% de gastéropodes contrairement aux pièges piétinés dans lesquels on retrouve environ 2% de gastéropodes. La répartition des différents organismes est différente entre les pièges piétinés et non piétinés mais pas significativement. Nous avons fait un test de Student pour les arthropodes car la distribution était normale et il y avait homoscédasticité. Pour le reste nous avons dû faire des tests non paramétriques de Wilcoxon-Mann-Whitney. Aucun de ces tests n’a donné de différence significative, avec respectivement pour les arthropodes, gastéropodes et annélides une p-value de 0.6019, 0.0716 et 1.
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- Discussion
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Interprétations des résultats :
Pour rappel, notre travail avait pour but de décrire l’effet du piétinement sur la biodiversité présente dans les sols. Nos hypothèses étaient que le piétinement aurait un effet négatif sur la biodiversité des sols et que, par conséquent, l’abondance et la richesse spécifique de la macrofaune seraient plus faibles dans les zones piétinées. Pendant l’expérience il est apparu qu’il pouvait être intéressant de comparer les tailles entre les différents individus.
Nous sommes confiants, à part pour le piège 10, que les pièges ont été bien placés en termes de piétinement . Nos résultats confirment donc ce qui est largement décrit dans la littérature(4)(5), à savoir qu’un piétinement accru est lié à une plus forte compaction du sol (p-value=0.0092). Cela rend nos résultats analysables.
Que ce soit au niveau de l’abondance en fonction du piétinement (p-value=0,7126), de la richesse spécifique en fonction du piétinement (p-value=0.6019, 0.0716 et 1) ou de la taille en fonction du piétinement (p-value=0.79, 0.49 et 0.385), on ne trouve pas de différence significative entre les deux groupes. Cependant, quand on regarde l’ensemble des résultats, on trouve une corrélation entre l’abondance et la compaction (p-value=0.0452). C’est un résultat assez étonnant au vu de ce que nous avons trouvé précédemment, qui peut s’expliquer de deux manières. La première se base sur le fait qu’un certain nombre de facteurs confondants peuvent avoir impacté nos données, et qu’il y avait un risque d’auto-réplication dans la zone non piétinée du Jardin des Plantes. Par ailleurs, l’exclusion de n’importe lequel de nos outliers fait remonter la p-value au-delà de 0.05. Tout cela pourrait indiquer que cette corrélation (faible statistiquement) est le résultat de ces facteurs confondants.
Sinon, alors l’explication que nous privilégions serait un effet seuil: au-delà d’un certain seuil de compaction, le milieu devient inhabitable pour la macrofaune, et donc le nombre d’individus que nous retrouvons dans ces zones chute drastiquement. Cela expliquerait qu’il y ait une corrélation mais pas de différence moyenne entre les deux groupes que nous avons étudiés, dont les moyennes de compaction (respectivement 3,5 et 2,41) restent à un niveau modéré.
Enfin, nous n’avons pas de différence significative en termes de richesse spécifique pour les différents groupes de piétinement. C’est assez parlant en comparant les embranchements mais cela se vérifie même à des niveaux plus précis d’identification. Les légères différences qu’on observe tout de même sont probablement plus expliquées par la localisation de la pelouse, la végétation environnante et autres facteurs confondants que par le piétinement.
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Incertitudes liées à la pose :
Certaines incertitudes sur notre méthodologie demandent de mettre ces résultats en perspective. Tout d’abord, lors de la mesure de la compaction, nous nous sommes rendus compte que la pelouse où nous avons placé le piège 10 était plus piétinée que nous le pensions, et par conséquent il apparaît comme un outlier dans nos données. Nous avons aussi eu un problème avec le piège 4. En effet c'était l’un des premiers pièges que nous avons posés et celui-ci dépassait de plus de 1 mm la surface du sol, ce qui a pu altérer son efficacité. Le nombre d'organismes de ce piège est donc peut-être inférieur à celui que nous aurions dû avoir. Enfin, nous n’avons pas posé les pièges au Jardin des Plantes la même semaine que ceux à Sorbonne Université et à l’hôpital. Il y avait donc une moyenne de température et de précipitation différente entre les deux semaines et cela a peut être influencé le nombre d’organismes récoltés dans nos pièges.
##### Ouverture :
Ce projet a dû se faire avec une contrainte de temps. Nous pouvons donc penser que si nous avions eu plus de temps pour le réaliser, nous aurions pu identifier plus précisément les organismes et montrer une plus grande diversité (en particulier dans les pelouses non piétinées). En effet, nous nous sommes arrêtés à la famille pour certains et à la classe pour d’autres mais à l'œil nu nous pouvions déjà voir qu’il ne s’agissait pas de la même famille. Il aurait aussi été intéressant de mener cette expérience dans un plus grand nombre de parcs. Enfin, pour la plupart des analyses nous avons dû procéder à des tests non paramétriques, ce qui aurait pu être arrangé en ayant un peu plus de 30 pièges pour chaque groupe.
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- Bibliographie
« L’écologie du gazon et des pelouses fleuries ». Dervenn (blog), 13 juillet 2021. https://www.dervenn.com/lecologie-du-gazon-et-des-pelouses-fleuries/.
https://www.apur.org/sites/default/files/documents/APAPU241c.pdf
Duffey, Eric. « The effects of human trampling on the fauna of grassland litter ». Biological Conservation 7, no 4 (1 juin 1975): 255‑74. https://doi.org/10.1016/0006-3207(75)90042-7.
Cogoni, Donatella, Giulia Calderisi, Daniele Collu, et Giuseppe Fenu. « Tourist Trampling on a Peripheral Plant Population Restricted to an Urban Natural Area in the Capo Sant’Elia Promontory (Sardinia, W-Mediterranean Basin) ». Plants 13, no 6 (janvier 2024): 881. https://doi.org/10.3390/plants13060881
Liu, Qianqian, Wensui Li, Hui Nie, Xiaorui Sun, Lina Dong, Liu Xiang, Jinchi Zhang, et Xin Liu. « The Effect of Human Trampling Activity on a Soil Microbial Community at the Urban Forest Park ». Forests 14, no 4 (avril 2023): 692. https://doi.org/10.3390/f14040692.
Julia Clause, Donovan Leblanc, Nicolas Deguines. La biodiversité du sol au cœur d’un projet pédagogique sur le campus de l’Université de Poitiers, France : entre formation, gestion et conservation. Étude et Gestion des Sols, 2022, 29, pp.223-238. ffhal-03703889f, https://univ-poitiers.hal.science/hal-03703889/document
Clé d’identification QUBS: https://www.qubs.fr/cle-de-determination-qubs
#### - Remerciements
Entretien, réponses à nos questions, supports documentaires et protocole : Jean-Christophe LATA (IEES)
Prêt du pénétromètre et tubes : Yoan MARCANGELI (IEES)
Aide au Fablab : Etienne VISINONI (création des toîts), Alan KERNANEC, Fatima-Zohra ZOUHIR et Steve HUBERT (biochimie)
Contacts parcs :
Sorbonne Université : Clémentine VIGNAL, Guillaume BALOUP
Pitié-Salpêtrière : Anne-Céline CHAUCHARD, Mathieu ALBERTINI
Jardin des Plantes : Clotilde BIARD, Noëlle PARISI, Marianne TOUROLLE et Robert PICHOT
Responsables UE : Clémentine VIGNAL et Maud BERNARD-VERDIER
# Mercure
Camille.Legron :
Eloise Szpitalnik :
Emily Vezina :
Shirel Suissa :
Sortie terrain info projet
- Fontaibleau
Fontaibleau lieux 1
Couvert par arbre
Température: 16,3
%RH :89,8
PH: 7
Trèfle taille tige
1/taille :10,5
Masse:0.0989
2/taille: 9
Masse: 0.0877
3/taille: 9,2
Masse:0.0873
4/taille: 8,7
Masse:0.0864
5/taille:7
Masse:0.0584
Fontainebleau 2
Pas couvert avec bon éclairement
pH :7
Trèfle taille tige
1/taille:10,3
Masse:0.0594
2/taille:8,5
Masse:0.530
3/taille: 8.2
Masse:0.0513
4/taille:9,5
Masse:0.590
5/taille:7
Masse:0.0435
Fontainebleau 3
A moitié couvert
pH : 5
Trèfle taille tige
1/taille: 9,3
Masse:0.0855
2/taille:8,6
Masse:0.735
3/taille:8
Masse: 0.0644
4/taille:7
Masse:0.0604
5/taille: 8
Masse:0.0628
- Saint sauveur
Lieux 1
Bord de route
Température: 16,7
%RH:90
pH:7
Trèfles taille tige:
1/taille:11,9
Masse:0,2027
2/taille:10,4
Masse:0,1692
3/taille:9,5
Masse:0.1495
4/taille:11,5
Masse:0,1842
5/taille:9
Masse:0.2203
Lieu 2:
Prairie
pH:7
Trèfles taille tige:
1/taille:8,5
Masse:0,1112
2/taille:13
Masse:0,1601
3/taille:11
Masse:0,1418
4/taille:9
Masse:0,1160
5/taille:8,6
Masse:0,1078
Lieu 3:
Bord de route côté prairie
pH:7
Trèfles taille tige:
1/taille:7
Masse 0,0691
2/taille 6,8
Masse 0.0614
3/taille 8
Masse 0.0739
4/taille 6,5
Masse 0.0423
5/taille 6,5
Masse :0,0395
- Melun
Lieux 1
Bord de route pleine ville
Température:19,3
%RH: 80,1
pH:6
Trèfles taille tige:
1/taille 9
Masse 0,1299
2/taille 8
Masse :0,1264
3/taille 8,6
Masse 0,1509
4/taille 7,8
Masse 0,1504
5/taille 7,5
Masse 0,1504
Lieu 2:
Parc dans voiture ni passage
pH:7
Trèfles taille tige:
1/taille11,8
Masse 0,1137
2/taille 8,7
Masse 0,0750
3/taille 9,5
Masse 0,0768
4/taille 8,8
Masse 0,0729
5/taille 8,6
Masse 0,0717
Lieu 3:
À côté air de jeux / un peu de passage
pH: 6
Trèfles taille tige:
1/taille 8
Masse 0,1019
2/taille 7,6
Masse 0,1
3/taille 7,5
Masse 0,0675
4/taille 7,3
Masse 0,1385
5/taille 6,8
Masse 0,0769
- Seine-port
Lieux 1
Sur un chemin proche de maison
Température:20,
%RH:81,5
pH:6
Trèfles taille tige:
1/taille 6,5
Masse 0.0475
2/taille 6,6
Masse 0.0661
3/taille 7,5
Masse 0,0540
4/taille 6,3
Masse 0.0645
5/taille 6,2
Masse 0,0494
Lieu 2:
Chemin vers lac à assez loin habitation
pH: 6
Trèfles taille tige:
1/taille 10
Masse 0.1406
2/taille 8,5
Masse 0.1012
3/taille 9,5
Masse 0,1699
4/taille 8,3
Masse 0.0799
5/taille 6
Masse 0,0835
6/taille8
Masse: 0.0921
Lieu 3:
Proche de la Seine
pH: 6
Trèfles taille tige:
1/taille 9,2
Masse 0.1560
2/taille 8,8
Masse 0,1331
3/taille 8,5
Masse 0.1313
4/taille 7,7
Masse 0,0875
5/taille 6,7
Masse 0,0785
- Lieusaint
Localisation à demander à Camille
Lieux 1
Borde de chemin route
Température:20,0
%RH:75,5
pH: 5,5
Trèfles taille tige:
1/taille 10,2
Masse 0,1906
2/taille 10,8
Masse 0,1604
3/taille 11,1
Masse 0,1651
4/taille 11,3
Masse 0,1791
5/taille 8,5
Masse 0,1121
Lieu 2:
pH:6
Trèfles taille tige:
1/taille 8
Masse 0,0938
2/taille 11
Masse 0,1426
3/taille 9,2
Masse 0,1209
4/taille 10,9
Masse 0,1214
5/taille 8,7
Masse 0,1042
Lieu 3:
pH:7
Trèfles taille tige:
1/taille 9
Masse 0,1483
2/taille 9,4
Masse 0,1448
3/taille 8,9
Masse 0,1354
4/taille 7,6
Masse 0,1040
5/taille 7,6
Masse 0,1139
- Ferolles attilly
Lieux 1
Début sentier forêt
Température:19,3
%RH:80,4
pH:6
Trèfles taille tige:
1/taille 1616
Masse 0,2310 0,2310
2/taille 16 16
Masse 0,2859 0,2850
3/taille 18,6 18,6
Masse 0,3443 0,3443
4/taille 16,4 16,4
Masse 0,2167 0,2167
5/taille13,5 13,5
Masse 0,1665 0,1665
Lieu 2:
pH:7
Trèfles taille tige:
1/taille9,8
Masse 0,taille 9,8
Masse 0,1233
2/taille
Massetaille 11,6
Masse 0,1532
3/taille
Massetaille 10,5
Masse 0,0902
4/taille
Massetaille 9
Masse 0,0923
5/taille
Massetaille 10,8
Masse 0,1196
Lieu 3:
pH:7
Trèfles taille tige:
1/taille 9,5
Masse0,1030
2/taille 10
Masse 0,1227
3/taille 10,2
Masse 0,1225
4/taille 10
Masse 0,1136
5/taille 9
Masse 0,0910
- Favieres
Lieux 1
Entrée de la forêt
Température: 18,4
%RH:87
pH:7
Trèfles taille tige:
1/taille 9,2
Masse 0,1615
2/taille 10,5
Masse 0,1167
3/taille 9,7
Masse 0,0918
4/taille 6,8
Masse 0,0923
5/taille 8,8
Masse 0,1125
Lieu 2:
pH:6
Trèfles taille tige:
1/taille 9
Masse 0,0687
2/taille 7,6
Masse 0,0819
3/taille 8,6
Masse 0,0677
4/taille 7,9
Masse 0,794
5/taille7,6
Masse 0,0769
Lieu 3:
pH:7
Trèfles taille tige:
1/taille 8
Masse 0,0814
2/taille 8,3
Masse 0,0801
3/taille 9,2
Masse 0,0758
4/taille 7,7
Masse 0,0786
5/taille 8
Masse 0,0849
- Brous sur chantereine
Lieux 1
Température:19,4
%RH:78,1
pH:6
Trèfles taille tige:
1/taille 8,5
Masse 0,1106
2/taille 8,5
Masse 0,0662
3/taille7,6
Masse 0,0812
4/taille 9,8
Masse 0,1010
5/taille 6,9
Masse 0,0760
Lieu 2:
Début forêt côté route à côté forêt
pH:7
Trèfles taille tige:
1/taille 7,5
Masse 0,1060
2/taille 5,4
Masse 0,0814
3/taille 8,4
Masse 0,1102
4/taille 7,5
Masse 0,1061
5/taille 10,7
Masse 0,1188
Lieu 3:
pH: 6
Trèfles taille tige:
1/taille 10,1
Masse 0,1398
2/taille 10,9
Masse 0,1463
3/taille 10,2
Masse 0,1328
4/taille 9,1
Masse 0,1234
5/taille 10,7
Masse 0,1250
- Ville Paris 6
Nom parc
Lieux 1
Température:19,0
%RH:75,5
pH:6
Trèfles taille tige:
1/taille 3,5
Masse 0,0183
2/taille 4,9
Masse 0,0318
3/taille 4,1
Masse 0,0394
4/taille 3,4
Masse 0,0262
5/taille 3,8
Masse 0,0305
Lieu 2:
pH:6
Trèfles taille tige:
1/taille 6
Masse: 0,0690
2/taille 5,8
Masse 0,0536
3/taille 5,5
Masse 0,0538
4/taille 7,6
Masse 0,0698
5/taille 7
Masse: 0,0507
Lieu 3:
pH:6
Trèfles taille tige:
1/taille 7,5
Masse 0,1178
2/taille 6,8
Masse 0,0785
3/taille 9,5
Masse 0,1498
4/taille 7,9
Masse 0,1109
5/taille 7,5
Masse 0,0821
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-11/img-1285.jpg)
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[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-11/img-1293.jpg)
# Groupe 2
Heleny Elgoyhen :
Cerise Fournier :
Mathieu Robineau :
Yona Samama :
# Groupe 4 : Quel est l’effet de l’éclairage nocturne par des lampadaires sur les végétaux en ville?
Vesna Ignjatovic :
Caroline Jung :
Zelda Lefeuvre :
##### **Introduction :**
Date de début : 22/10/2024
Date de fin estimée : 29/11/2024
À Paris, on compte plus de 171 000 lampadaires qui éclairent toute la nuit la ville (1). S’ils permettent aux habitants de la « ville-lumière » de se repérer, même la nuit, ces éclairages artificiels perturbent le reste des êtres vivants. Ces lampadaires constituent de la pollution lumineuse, définie comme la lumière artificielle qui perturbe l’alternance du jour et de la nuit sur le cycle de 24h (rythme nycthéméral) dans les écosystèmes. Les activités anthropiques occupant de plus en plus de territoire, la pollution lumineuse augmente de sorte qu’aujourd’hui, 88 % de l'Europe est éclairé la nuit (2). Depuis les années 90, ce phénomène commence à inquiéter et à ce jour, 25% de la population mondiale ne peut plus apercevoir la voie lactée (3). De nombreuses études ont déjà montré l’effet de la lumière nocturne sur des animaux, notamment sur l’orientation des oiseaux migrateurs, les relations proie-prédateur, etc. Les conséquences sur les végétaux sont moins étudiées, pourtant, elles n’en restent pas moins notables.
Notamment, les végétaux sont dépendants pour leur croissance et leur développement de la lumière et ils ne font pas la différence entre la lumière naturelle et la lumière artificielle. L’éclairage nocturne déstabilise ainsi le cycle naturel de lumière en augmentant la durée du jour pour la plante. Il affecte ainsi la germination, la croissance, l’expansion des feuilles, la floraison, le développement des fruits et la sénescence (4). En effet, plus qu’une ressource, la lumière est aussi un indicateur biologique pour les plantes. C'est l’obscurité lors du cycle de 24 heures qui assure les processus de développement tels que la dormance, la croissance des pousses et la floraison (3). Les plantes à jour court par exemple, fleurissent à l’automne quand la durée du jour diminue. En effet, elles profitent des longues nuits pour entamer leur processus de floraison. C’est aussi l’augmentation de la durée de la nuit, qui permet l'initiation du processus de « dormance » assurant à la plante de résister au froid de l'hiver. Or la lumière artificielle envoie des fausses indications aux plantes photosensibles.
Il est donc important d’évaluer les effets de l’éclairage nocturne sur les végétaux, d’autant plus que de nombreux animaux en sont dépendants. Une perturbation du cycle de la plante pourrait avoir des effets en cascade se répercutant sur les herbivores, puis les insectivores, etc (2). Par exemple, si les fleurs fleurissent trop tôt, elles seront déjà fanées lorsque les insectes se mettront en quête de leur nectar (5).
Nous allons ainsi nous demander quel est l’effet de l’éclairage nocturne par des lampadaires sur les végétaux en ville. Nous étudierons précisément les conséquences d’une exposition prolongée à la lumière artificielle sur les radis. Deux hypothèses se présentent : soit une exposition prolongée durant la nuit n’a pas d’effet sur le développement des plantes (H0) soit une exposition prolongée durant la nuit a un effet sur le développement des plantes (H1). Nous nous attendons à ce que l’éclairage par les lampadaires ait un effet sur la croissance des plantes. En ce sens, Guo et al ont montré que le radis grossissait à mesure que la durée d’éclairement augmentait (6). L’intensité lumineuse semble ne pas être suffisante pour impacter la photosynthèse, en revanche, elle devrait perturber le rythme biologique de la plante.
##### **I. Matériel et méthodes**
Nous avons choisi comme modèle le radis, Raphanus sativus, plus précisément la variété hybride F1 qui pousse très rapidement. Le radis est une plante modèle appréciée, utilisée pour de nombreuses études comme sur les réponses aux polluants atmosphériques, à la température, à l’apport de lumière ou encore au stress hydrique. Cette plante s’avère être parfaite pour notre projet en raison de sa petite taille, facilement quantifiable, qui permet d’avoir un nombre important de réplicats et de facilement analyser le phénotype et l’allocation des ressources (7). De plus, son cycle de vie est rapide (une vingtaine de jours), ce qui rentre dans le temps qui nous est imparti pour notre projet. Pour ce qui est de la photosensibilité du radis, plusieurs études nous confirment que ce modèle est bien affecté par la durée d’exposition à la lumière. Enfin, les radis que nous avons choisi sont des hybrides F1, ce qui nous permet d’avoir moins de variations entre les individus et que chaque groupe soit donc affecté de la même manière : ils sont synchronisés et leurs phénotypes sont assez homogènes.
Pour évaluer l’impact de la durée d’éclairement, nous répartissons les plantes en 3 groupes dans lesquels la durée d’exposition est plus ou moins longue. Notre premier groupe, contrôle, se constitue des plantes exposées la journée (11h). Le deuxième, correspondant aux conditions de Paris, regroupe des plantes exposées jour et nuit (24h). Enfin, les plantes du troisième groupe sont exposées la journée et la moitié de la nuit (17h). Des programmateurs sont utilisés.
Dans chacun des groupes, il y a 10 plantes soit 30 plants au total. Nous isolons les groupes avec des panneaux en cartons placés entre eux pour limiter les échanges de lumière. Nous utilisons des lampes LED blanches neutres pour imiter les lampadaires parisiens. En effet, la majorité des lampadaires utilisés dans les villes sont des luminaires LED produisant une lumière à “spectre complet” (1) soit compris entre 300-700 nanomètres, plutôt blanc neutre ou chaud. Nous avons choisi d’utiliser une lampe LED blanc neutre, soit une température de 4000 K, éclairage se rapprochant le plus de la température de la lumière des étoiles jaunes, comme le soleil (8). Comme la plupart des plantes, dont les radis, utilisent majoritairement les longueurs d’ondes dans le bleu (380-480 nm) et dans le rouge (620-700 nm), un spectre complet de lumière blanche sera efficace pour faire pousser nos radis (9). De plus, les lampes LED ont l’avantage de ne pas trop s’échauffer.
Pour limiter les biais, nous avons tiré au hasard les graines, contrôlé la quantité d’eau donnée à chaque plante et la profondeur à laquelle les graines sont plantées. Afin de s’assurer que nos plantes germent, nous avons planté deux graines dans chaque pot. Si les deux germent, nous en retirons une pour la suite de l’expérience afin d’éviter le phénomène de compétition.
Pour finir, concernant notre protocole, nous plantons les graines de radis en semaine 1. Tous les deux jours, nous arrosons nos plantes au besoin (10) et suivons leur phénotype. Nous mesurons au cours du temps plusieurs variables dépendantes quantitatives y, comme la vitesse de tubérisation, le nombre de feuilles, la surface des feuilles grâce au logiciel EasyLeafArea. A la fin (31 jours après la mise en pot), nous pèserons les masses fraîches et sèches aériennes et souterraines des plantes, et le diamètre des radis. La variable indépendante x que nous ferons varier est la durée de l’exposition à la lumière (quantitatif). Nous analyserons ces divers données à l’aide de Rstudio, vous trouverez les scripts en annexe.
**Matériaux / Outils / Machines :**
- - 30 pots en plastique de 7 cm de diamètre
- 3 plateaux pour poser les pots
- 3 panneaux LED blanc 4000 K
- 2 programmateurs pour les lumières
- 2 planches de cartons pour séparer les 3 lots de plantes
- 60 graines de radis
- Du terreau
- Une barre en métal pour suspendre les lampes à la même hauteur
**Construction :**
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2024-10/construction.jpg)
**Journal de bord** :
**22/10** : nous avons planté les radis, 2 graines dans chaque pot, afin d’assurer un maximum de germination et nous les avons arrosées avec 700 mL par plateau.
**24/10** : arrosage des plantes avec 500 mL par plateau.
**28/10** : arrosage des groupes (300 mL par groupe), calcul de la surface foliaire
**30/10** : arrosage des groupes (200 mL par groupe), calcul de la surface foliaire puis déracinage d’une plante dans les pots où il y en avait 2 pour éviter la compétition
**4/11** : arrosage des groupes (300 mL par groupe), calcul de la surface foliaire
**6/11** : arrosage des groupes (500 mL par groupe), calcul de la surface foliaire. Ci-après, des photos de nos groupes dans 3 conditions après 2 semaines de culture (de gauche à droite : groupe de 17h, groupe de 24h, groupe de 11h) :
****
****8/11 :**** arrosage des groupes (400 mL par groupe), calcul de la surface foliaire
**12/11:** arrosage de 700ml et calcul de la surface foliaire
**15/11:** arrosage de 300 mL et calcule de la surface foliaire
**18/11:** arrosage de 700 mL et calcule de la surface foliaire
##### **II. Résultats :**
Vitesse de tubérisation : Nous avons observé la présence d’un radis dès le 13ème jour chez le groupe de 24h, au 17ème jour chez le groupe de 17h et au jour 21 chez le groupe de 11h.
Observations qualitatives (Figure 1) : Le groupe de 24h avait toujours besoin d’eau plus vite que les deux autres groupes (la terre était toujours sèche quand on venait les arroser). Nous avons observé quelques chloroses et nécroses chez le groupe 24h mais pas chez les deux autres. Souvent, ce même groupe avait des feuilles flétries.
Nombre de feuilles (Figure 2) : Le 31ème jour, les plantes exposées 24h par jour à la lumière ont significativement moins de feuilles que les plantes contrôles, exposées 11h à la lumière ( p-value: 3.688e-08). Il y a une baisse du nombre de feuilles chez le groupe de 24h autour de 17ème jour, non observé chez les autres groupes.
Surface des feuilles (Figures 3,4) : La surface évolue de manière similaire jusqu’au jour 17 auquel on note une divergence entre le groupe de 24h et ceux de 11h et 17h. La surface du groupe de 24h diminue, cela va dans le sens des résultats précédents avec la perte de feuilles de ce groupe. Au 31ème jour, la surface des feuilles des plantes exposées 24h par jour à la lumière est significativement inférieure à celle des plantes exposées 11h par jour (p-value = 2.736e-10). Il n’y a pas de différence significative entre les groupes de 11h et 17h.
Masse fraîche aérienne (Figure 5) : Les plantes exposées 24h par jour à la lumière ont une masse fraîche aérienne significativement inférieure à celle des plantes exposées 11h par jour (p-value = 3.77e-09). Il n’y a pas de différence significative entre les groupes de 11h et 17h.
Masse fraîche souterraine (Figure 6) : Il n’y a pas de différence significative entre les différents groupes (p-value = 0.57).
Ratio masse fraîche A/S (Figure 7) : Les plantes exposées 24h et 17h par jour à la lumière ont un ratio de masse fraîche A/S significativement inférieure à celui des plantes exposées 11h par jour (p-value: 0.0002383).
Masse sèche aérienne (Figure 8) : Il n’y a pas de différence significative de la masse sèche aérienne entre les différents groupes (p-value = 0.697).
Masse sèche souterraine (Figure 9) : La masse sèche des radis des plantes exposées 24h par jour à la lumière est significativement plus élevée que celle des radis des plantes exposées 11h par jour (p-value = 1.013e-05). Il n’y a pas de différence significative entre les plantes de 11h et 17h.
Ratio masse sèche A/S (Figure 10) : Les plantes exposées 24h par jour au soleil ont un ratio masse sèche A/S significativement inférieur à celui des plantes exposées 11h par jour (p-value = 0.0242). Il n’y a pas de différence significative entre les groupes de 11h et 17h.
Ratio masse fraîche/masse sèche (Figure 11) : Les plantes exposées 24h par jour à la lumière ont un ratio MF/MS significativement inférieur à celui des plantes exposées 11h par jour (p-value = 0.00024). Il n’y a pas de différence significative entre les plantes de 11h et 17h.
Diamètre radis (Figure 12) : Il n’y a pas de différences significatives entre les diamètres des radis des différents groupes (p-value = 0.11).
Surface spécifique (Figure 13) : La surface spécifique des plantes du groupe de 24h est significativement inférieure à celle des plantes du groupe de 11h (p-value = 3.688e-08). Il n’y a pas de différence significative entre les plantes de 11h et 17h.
##### **III. Discussion**
L’accroissement de l’utilisation de lampadaires la nuit nous a amené à étudier l’effet de l’éclairage artificiel sur les végétaux. Nos résultats confirment la perturbation des végétaux par une durée prolongée d’exposition à la lumière. L’effet se note à plusieurs niveaux : des effets délétères sur la plante tels que de la nécrose, du stress hydrique ; des perturbations du cycle biologique comme une tubérisation précoce ; des effets sur la croissance aérienne et souterraine.
Nous voyons que le rapport masse fraîche aérienne/masse fraîche souterraine (MFa/MFr) est supérieur chez les plantes les moins éclairées (11h) par rapport aux deux autres groupes. Nous pouvons supposer que la réduction du rapport est un effet de l’éclairement prolongé : en effet, nous avons vu que les plantes du groupe de 24h ont une surface foliaire, un nombre de feuilles et une masse fraîche aérienne significativement moins importants que les deux autres groupes, ce qui montre qu’elles ont tendance à moins développer ou à réduire leur surface aérienne, trop exposée à la lumière, puisqu’elles en ont moins besoin. En parallèle, elles vont donc allouer plus de ressources à l’appareil racinaire afin de maximiser l'absorption de nutriments et notamment d’eau, qui comme nous le verrons ci-dessous, peut se faire plus rare dans des conditions d’éclairement prolongé.
Ainsi, la masse fraîche racinaire augmente tandis que la masse fraîche aérienne diminue, ce qui provoque la diminution du rapport MFa/MFr. Nous observons par ailleurs les mêmes résultats pour le rapport des masses sèches (MSa/MSr).
En comparant les masses aériennes fraîches et sèches, nous pouvons voir qu’il y a une différence significative seulement pour la masse fraîche : le groupe de 24h utilise plus d’eau que les deux autres, provoquant chez lui un stress hydrique, il y a donc moins d’eau dans ses feuilles, et c’est pour cela qu’une fois séchées, nous n'observons plus de différence.
Du côté de la masse sèche souterraine (MSr), nous observons bien des valeurs plus élevées chez les radis éclairés 24h par rapport aux autres groupes, qui étaient moins soumis au stress hydrique. Pour ce qui est de l’absence de différence entre les 3 groupes pour la masse fraîche, nous supposons que comme pour les feuilles, les radis des groupes de 11h et 17h étaient simplement plus gorgés d’eau pour cette raison.
Ainsi, nous concluons qu’une exposition fortement prolongée à la lumière permet de favoriser la croissance souterraine des radis.
En revanche, nous ne notons pas de différences significatives pour le diamètre des radis de chacun des groupes. C’est pourtant un résultat auquel on aurait pu s’attendre, qui avait d’ailleurs été trouvé par Combe, L., et al. lors de leur étude en 1988 (11). Ces derniers avaient également montré que la tubérisation et la germination sont déclenchées après un certain nombre d’heures d’éclairement. Ainsi, des radis éclairés plus longtemps dans la journée devraient atteindre ce seuil avant les autres. En ce sens, nous avons bien observé que les radis sont apparus en premier chez le groupe de 24h après 13 jours d’éclairement non stop soit 312 heures d’éclairement, suivi du groupe de 17 heures après 289 heures accumulées d’exposition à la lumière (au bout de 17 jours). Il semblerait donc bien que la tubérisation soit précoce chez les plantes exposées continuellement à une lumière artificielle. Ce résultat démontre conséquemment qu’un éclairage nocturne continu peut perturber les cycles biologiques naturels des végétaux.
Par ailleurs, les plantes exposées constamment à la lumière présentent des signes de stress. Nous avons pu observer des lésions et des chutes de feuilles uniquement chez le groupe de 24h. Bennie, Jonathan, et al. ont écrit en 2016 qu’une exposition constante à la lumière conduit à une augmentation des lésions foliaires dues à l’ozone (12). On peut émettre l’hypothèse que face à un éclairement trop important, les plantes de 24h ont produit des espèces réactives à oxygène menant à des lésions. Mais des expériences complémentaires devraient être réalisées pour le prouver. De plus, nous avons observé que les plantes de 24h ont un ratio masse fraîche sur masse sèche (MF/MS) significativement inférieur à celui des plantes de 11h. La mesure de ce ratio permet d’indiquer le contenu en eau d’une plante. Les plantes éclairées constamment ont un ratio plus faible ce qui signifie qu’elles ont une plus faible quantité d’eau par rapport à leur matière sèche. Ceci est observé chez les plantes en stress hydrique. Les plantes ayant un faible ratio sont souvent mieux adaptées à la sécheresse voire résistantes (13). A l’inverse un ratio élevé est plutôt signe d’une croissance rapide et une forte biomasse végétale. Les plantes de 11h et 17h ont un effet une masse fraîche supérieure à celle des plantes de 24h. Nous avons par ailleurs mesuré la surface spécifique foliaire (SSF) et montré que les plantes exposées 24h par jour au soleil ont une surface spécifique inférieure aux deux autres groupes. NIRY Fenosoa Sylvia explique dans son étude sur la SSF menée en 2010 qu’une SSF élevée est liée à une croissance rapide de la plante, qui est dépendante de l’activité photosynthétique et de la respiration de la biomasse aérienne (14). Ainsi, nous pouvons déduire que les plantes de 24h ont une activité photosynthétique plus faible car elles ont une biomasse aérienne plus faible et qu’elles investissent moins de matière dans la photosynthèse. On suppose également que la SSF est plus faible car leurs feuilles sont plus épaisses et étroites à cause de l’éclairage constant et d’un potentiel stress hydrique.
Enfin, on peut noter que pour la plupart de nos résultats, les différences étaient significatives entre les groupes de 11h et 24h mais non entre les groupes de 11h et 17h. On peut ainsi supposer qu'éteindre les lampadaires la moitié de la nuit à Paris réduirait en grande partie leurs effets néfastes sur les végétaux. Toutefois, nos résultats ne permettent pas entièrement de conclure quant à l’utilisation de lampadaires la nuit car les végétaux n’étaient pas disposés à la même distance de la lumière artificielle qu'en ville et donc éclairés par la même intensité lumineuse. Bien que probablement accentués, ces résultats nous donnent tout de même une idée des éventuels dommages d’un éclairage nocturne constant.
Pour aller plus loin, nous aurions pu mettre en place un autre protocole jouant cette fois non pas sur la photopériode mais plutôt sur l’intensité de l’éclairement nocturne. Nous aurions également pu mesurer la teneur en chlorophylle des feuilles, ainsi qu’en espèces réactives à l’oxygène.
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##### BIBLIOGRAPHIE
1. Team, Eclairage pour Tous :. Tendances et Guides pour l’Éclairage Intérieur et Extérieur. « Eclairage Public à Paris : Défis, Solutions et Innovations ». Eclairage pour Tous : Tendances et Guides pour l’Éclairage Intérieur et Extérieur, https://www.eclairagepublic.org/2024/02/eclairage-public-paris.html. Consulté le 20 octobre 2024.
2. Gracci, Fiorenza. « Quel est l’impact de l’éclairage public sur la vie des arbres ? » Science et vie, 31 octobre 2019, [https://www.science-et-vie.com/questions-reponses/quel-est-limpact-de-leclairage-public-sur-la-vie-des-arbres-8714.html](https://www.science-et-vie.com/questions-reponses/quel-est-limpact-de-leclairage-public-sur-la-vie-des-arbres-8714.html). Consulté le 20 octobre 2024.
3. William R. Chaney. 2002. Does Night Lighting Harm Trees? Department of Forestry and Natural Resources.[https://www.extension.purdue.edu/extmedia/fnr/fnr-faq-17.pdf](https://www.extension.purdue.edu/extmedia/fnr/fnr-faq-17.pdf)
4. BRIGGS W.R. (2006).- Physiology of Plant Responses to Artificial lighting Pp. 389-411 in Ecological consequences of artificial night lighting (C. RICH and T. LONGCORE, eds.).
5. PETITJEAN, IRIS. « Les arbres aussi veulent dormir ». le journal minimal, 3 avril 2018, [https://lejournalminimal.fr/arbres-veulent-dormir/](https://lejournalminimal.fr/arbres-veulent-dormir/). Consulté le 20 octobre 2024.
6. Guo, Rongfang, et al. « Effect of photoperiod on the formation of cherry radish root ». Scientia Horticulturae, vol. 244, janvier 2019, p. 193‑99. ScienceDirect, [https://doi.org/10.1016/j.scienta.2018.09.044](https://doi.org/10.1016/j.scienta.2018.09.044).
7. Kostka-Rick, Reinhard, et William J. Manning. « Radish (Raphanus sativus L.): A model for studying plant responses to air pollutants and other environmental stresses ». Environmental Pollution, vol. 82, no 2, janvier 1993, p. 107‑38. ScienceDirect, [https://doi.org/10.1016/0269-7491(93)90109-2](https://doi.org/10.1016/0269-7491(93)90109-2).
8. Avantages de l’éclairage public à LED : [https://www.aecilluminazione.fr/avantages-de-leclairage-public-exterieur-a-led/](https://www.aecilluminazione.fr/avantages-de-leclairage-public-exterieur-a-led/). Consulté le 23 octobre 2024.
9. The Ideal LED Grow Light Spectrum for Plants : [https://bioslighting.com/horticulture-blog/grow-light-spectrum-led-plants/](https://bioslighting.com/horticulture-blog/grow-light-spectrum-led-plants/). Consulté le 23 octobre 2024.
10. The Effect of Light Intensity on the Height of Radish Plants (Raphanus sativus) [https://www.tsfx.com.au/wp-content/uploads/2018/03/Year-12-Biology-A.pdf](https://www.tsfx.com.au/wp-content/uploads/2018/03/Year-12-Biology-A.pdf). Consulté le 23 octobre 2024.
11. Combe, L., et al. « Croissance et tubérisation du radis ( Raphanus sativus ) selon la durée d’éclairement ». Canadian Journal of Botany, vol. 66, no 9, septembre 1988, p. 1834‑40. DOI.org (Crossref), [https://doi.org/10.1139/b88-250](https://doi.org/10.1139/b88-250).
12. Bennie, Jonathan, et al. « Ecological Effects of Artificial Light at Night on Wild Plants ». Journal of Ecology, édité par Nathan Swenson, vol. 104, no 3, mai 2016, p. 611‑20. DOI.org (Crossref), [https://doi.org/10.1111/1365-2745.12551](https://doi.org/10.1111/1365-2745.12551).
13. Pérez-Harguindeguy, N., et al. « Corrigendum to: New Handbook for Standardised Measurement of Plant Functional Traits Worldwide ». Australian Journal of Botany, vol. 64, no 8, 2016, p. 715. DOI.org (Crossref), [https://doi.org/10.1071/BT12225\_CO](https://doi.org/10.1071/BT12225_CO).
14. NIRY, et al. 2010. Détermination de la surface spécifique foliaire (SSF), relation avec le fonctionnement physiologique chez dix variétés de riz pluvial. [https://open-library.cirad.fr/files/4/1648\_\_Feno\_2010.pdf](https://open-library.cirad.fr/files/4/1648__Feno_2010.pdf)
#### **ANNEXES**
##### **Scripts R :**
radis <- read\_excel("radis.xlsx", range = "A1:Q301", na = "NA")
radis$Durée\_lumière <- as.factor(radis$Durée\_lumière)
View(radis)
Nbfeuillesmodele <- glm(Nbfeuilles ~ Durée\_lumière, family = "poisson", data = radis)
summary(mon\_modele)
anova(Nbfeuillesmodele,test="Chisq")
plot(Nbfeuilles ~ jitter(Jour), data = radis,
col = as.factor(radis$Durée\_lumière),
xlab = "jours", ylab = "Nombre de feuilles")
mon\_modele <- lm(Surface ~ Durée\_lumière, data = radis)
summary(mon\_modele)
anova(mon\_modele,test="Chisq")
plot(Surface ~ jitter(Jour), data = moy\_radis,
col = as.factor(moy\_radis$Durée\_lumière),
xlab = "jours", ylab = "Surface")
radis31 <- read\_excel("radis31.xlsx", range = "A1:Q31")
radis31$Durée\_lumière <- as.factor(radis$Durée\_lumière)
View(radis31)
mon\_modele <- lm(MFAérienne ~ Durée\_lumière, data = radis)
summary(mon\_modele)
anova(mon\_modele,test="Chisq")
boxplot(MFAérienne ~ Durée\_lumière, data = radis,
xlab = "jours", ylab = "Masse fraîche aérienne")
mon\_modele <- lm(RatioMFA\_R ~ Durée\_lumière, data = radis31)
summary(mon\_modele)
anova(mon\_modele,test="Chisq")
boxplot(RatioMFA\_R ~ Durée\_lumière, data = radis,
xlab = "jours", ylab = "Ratio masse fraîche aérienne sur masse fraîche du radis")
mon\_modele <- lm(MSradis ~ Durée\_lumière, data = radis31)
summary(mon\_modele)
anova(mon\_modele,test="Chisq")
boxplot(MSradis ~ Durée\_lumière, data = radis31, xlab = "jours", ylab = "Masse sèche du radis")
mon\_modele <- lm(MSAérienne ~ Durée\_lumière, data = radis31)
summary(mon\_modele)
anova(mon\_modele,test="Chisq")
boxplot(MSAérienne ~ Durée\_lumière, data = radis31, xlab = "jours", ylab = "Masse sèche aérienne")
mon\_modele <- lm(RatioMSA\_R ~ Durée\_lumière, data = radis31)
summary(mon\_modele)
boxplot(RatioMSA\_R ~ Durée\_lumière, data = radis31, xlab = "jours", ylab = "Ratio masse aérienne sur masse radis")
mon\_modele <- lm(RatioMF\_MS ~ Durée\_lumière, data = radis31)
summary(mon\_modele)
boxplot(RatioMF\_MS ~ Durée\_lumière, data = radis31, xlab = "jours", ylab = "Ratio masse fraîche sur masse sèche")
mon\_modele <- lm(Surface ~ Durée\_lumière, data = radis31)
summary(mon\_modele)
anova(mon\_modele,test="Chisq")
mon\_modele <- lm(Diamètre\_radis ~ Durée\_lumière, data = radis31)
summary(mon\_modele)
anova(mon\_modele,test="Chisq")
boxplot(Diamètre\_radis ~ Durée\_lumière, data = radis31, xlab = "jours", ylab = "Diamètre du radis")
mon\_modele <- lm(Surface\_spécifique ~ Durée\_lumière, data = radis31)
summary(mon\_modele)
anova(mon\_modele,test="Chisq")
boxplot(Surface\_spécifique ~ Durée\_lumière, data = radis31, xlab = "jours", ylab = "Surface spécifique")
##### **Résultats :**
Figure 1 : Plante du groupe de 24h présentant des nécroses et chloroses (18/11, jour 27)
Figure 2 : Evolution du nombre de feuilles des plantes de chaque groupe (11h, 17h et 24h) au cours du temps
rouge = 11h, noir = 17h, vert = 24h
Figure 3 : Evolution de la surface foliaire des plantes de chaque groupe (11h, 17h, 24h) au cours du temps
rouge = 11h, noir = 17h, vert = 24h
Figure 4 : Surface foliaire des plantes des différents groupes (11h, 17h, 24h) au 31ème jour
Figure 5 : Masse fraîche aérienne des plantes des différents groupes (11h, 17h, 24h) mesurées au 31ème jour
Figure 6 : Masse fraîche souterraine des plantes des différents groupes (11h, 17h, 24h) mesurées au 31ème jour
Figure 7 : Ratio des masses fraîches aériennes sur souterraines des plantes des différents groupes (11h, 17h, 24h) au 31ème jour
Figure 8 : Masse sèche aérienne des plantes des différents groupes (11h, 17h, 24h) mesurées au 31ème jour
Figure 9 : Masse sèche souterraine des plantes des différents groupes (11h, 17h, 24h) mesurées au 31ème jour
Figure 10 : Ratio des masses sèches aériennes sur souterraines des plantes des différents groupes (11h, 17h, 24h) au 31ème jour
Figure 11 : Ratio des masses fraîches sur les masses sèches des plantes des différents groupes (11h, 17h, 24h) au 31ème jour
Figure 12 : Diamètre des radis des plantes des différents groupes (11h, 17h, 24h) mesurés au 31ème jour.
Figure 13 : Surface spécifique des plantes des différents groupes (11h, 17h, 24h) mesurés au 31ème jou
# Groupe 6
Emilie Amara :
Axelle Dahan :
# Étude sur l’impact de l’imidaclopride sur la prolifération des diatomées
Diamelle Cissé, Amina Cissé et Amaryne Rousseau
# New Page
L’imidaclopride, autorisé depuis 1991 et connu sous le nom commerciale de « Gaucho », et l’un des premiers insecticide de la famille des néonicotinoïdes.
L’imidaclopride, de par sa spécificité envers les insectes, a un mode d’activité bien différent de celui des insecticides classiques. En effet, il se fixe sur le récepteur nicotinique et stoppe l’influx nerveux, il a donc un effet sur les nerfs et les muscles des insectes. Son impact négatif sur la santé des insectes est donc relativement bien connu.
En France, l’introduction massive des néonicotinoïdes dans les années 90 à mené à leur interdiction d’usage en 2018 grâce à la Loi sur le fondement de la biodiversité, de la nature et des paysages.(1)
Cependant, une loi adoptée le 8 juillet 2025 par l’Assemblée nationale, prévoit d'autoriser à nouveau l’usage encadré d’un néonicotinoïde : l’acétamipride. Il s’agit de la Loi Duplomb, une loi qui, selon les chercheurs, est considérée comme une aberration scientifique. Du temps où il était autorisé, l’imidaclopride faisait partie des insecticides grandement retrouvés dans les réseaux d’eaux urbaines. Son impact sur la flore aquatique étant peu connu, et la réintroduction des néonicotinoïdes étant probable d’avoir lieu au vu du contexte politique, nous trouvons plus que nécessaire de s’intéresser et de nous questionner à ce sujet.
C’est pourquoi à travers cette étude, nous tenterons de déterminer si l'imidaclopride pourrait impacter d’une manière quelconque la flore aquatique.
Nous baserons notre étude sur un modèle algal : la diatomée. Ces microalgues unicellulaires appartenant au groupe des Bacillariophyta sont ubiquitaires dans les milieux aquatiques, aussi bien dulçaquicoles que marins, et sont connues pour leur sensibilité aux variations physico-chimiques de l’eau. En raison de cette sensibilité, elles sont considérées comme d’excellentes bioindicatrices de la qualité des écosystèmes aquatiques.
En effet, une étude de Pérès et al. (1995) (2) a évalué les effets toxiques des métaux lourds ( mercure et cadmium) sur les communautés de diatomées périphytiques. Les résultats de cette étude ont montré que ces organismes réagissent rapidement aux contaminants.
Par ailleurs, une autre étude effectuée par Bertrand et al. (2003) (3) a mis en évidence une forte plasticité morphologique en réponse à des perturbations hydrodynamiques anthropiques, confirmant qu'elles constituent de très bons indicateurs de la qualité écologique des milieux aquatiques. Afin de répondre à notre problématique, nous avons mis en place une expérimentation sur des prélèvements d’eau stagnante réalisés au Jardin de l’école botanique du Jardin des Plantes de Paris.
L’objectif étant d’évaluer l’effet de cet insecticide néonicotinoïde sur la prolifération des diatomées. Pour étudier la réponse de ces microorganismes à l’imidaclopride, nous avons réparti nos échantillons initiaux en plusieurs sous-échantillons afin d’obtenir plusieurs réplicats pour chaque condition expérimentale. Nous avons ainsi établi quatre conditions distinctes : un témoin sans imidaclopride et trois traitements contenant respectivement une faible, une moyenne et une forte concentration d’insecticide. Les suspensions de diatomées ont ensuite été placées pendant deux semaines dans des conditions de culture les plus favorables (lumière et oxygénation suffisantes) afin de permettre leur développement optimal. À l’issue de cette période, le nombre de diatomées présentes dans chaque suspension sera quantifié à l’aide de cellules de comptage afin d’évaluer si la présence d’imidaclopride entraîne ou non une diminution significative de la prolifération des individus par rapport à la condition témoin.
Nous posons alors les hypothèses suivantes :
\- H0 : la présence d’imidaclopride n’a pas d'impact négatif sur la prolifération des diatomées; aucune différence significative du nombre de diatomées n’est observée entre les échantillons traités et le témoin.
-H1 : la présence d’imidaclopride a un impact négatif sur la prolifération des diatomées et cet effet est dose dépendant ; on observe une diminution significative du nombre de diatomées dans les échantillons exposés à l’imidaclopride, proportionnelle à la concentration de l’insecticide.
I/- Matériel et méthodes
Comme indiqué ultérieurement , les diatomées représentent le matériel biologique utilisé dans le cadre de notre expérimentation.
Pour évaluer l’impact de l’imidaclopride sur la flore aquatique, nous avons donc prélevé des diatomées dans les mares du Jardin des Plantes. À défaut de filet à plancton, nous avons utilisé des filtres à café.
Après avoir récolté une quantité suffisante de diatomées pour considérer notre échantillon comme exploitable pour l’étude, nous les avons placées dans des conditions favorables à leur développement, soit, une température de 24 °C et une exposition lumineuse à hauteur de 8h par jour, assurée par des lampes LED.
L’échantillon a été maintenu dans ces conditions pendant deux semaines, le temps de permettre la croissance stable de la population avant l’ajout des solutions d’imidaclopride et la mise en place de la suite des expériences.
Une fois l'imidaclopride reçu, nous avons préparé une solution mère d’imidaclopride à partir de 10E-1 g de poudre d’imidaclopride dissous dans 1L d’eau distillée, afin d’obtenir une concentration finale Cm= 0,1 g·L⁻¹.
En parallèle, nous avons estimé la concentration initiale en diatomées présente dans nos échantillons à T=0 . Pour cela,nous avons prélevé une microgoutte dans la suspension mère et l’avons observée pour obtenir une approximation de la densité de diatomée présentes initialement . Nous avons considéré cette goutte comme représentative de l’ensemble des réplicats, puisque celles-ci provenaient d’un même prélèvement préalablement homogénéisé.
L'idéal aurait été de procéder à un comptage initial (t0) pour chaque réplicat respectifs, afin d’obtenir des résultats plus rigoureux. Mais par manque de temps nous avons dû procéder à un comptage unique qui a servi de référence pour toutes les conditions expérimentales.
Pour procéder au comptage, nous nous sommes munies d’hématimètres de type Malassez. Il s'agit d'une lame de verre sur laquelle un quadrillage de 100 rectangles (10x10) contenant eux-mêmes 20 petits carrés, a été gravé. La cellule de Malassez est utilisé pour estimer le nombre de cellules présentent dans un échantillon, en ne comptant qu’une partie des 100 rectangles, et en appliquant la formule mathématique suivante (Figure 1):
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2025-12/tCiimage.jpeg)
Figure 1 - Formule mathématique d’estimation d’un nombre de cellules par unité de volume sur cellule de Malassez (4)
Ainsi, nous avons dénombré un total 4 diatomées par µL de solution mère.
NB: les diatomées, bien que unicellulaire, sont des organismes de grande taille, certains spécimens peuvent mesurer jusqu’à 500µm. Nous avons ainsi remarqué que certaines diatomées dépassaient du périmètre de comptage (Fig 1.2).C’est pourquoi, il aurait été plus judicieux d’utiliser des cellules de comptage de type Nageotte, comportant des unités de comptage avec un périmètres plus élevé. Faute de moyens, nous n’avons pas pu nous en procurer, c’est pourquoi nous avons procédé au comptage sur des cellules de Malassez.
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2025-12/5ILimage.jpeg)
Fig 2 - Observation de la solution mère au microscope photonique
Une fois le comptage dans l’échantillon initial terminé et la densité de diatomées déterminée, l’eau contenant ces dernières a été répartie dans 20 microtubes Eppendorf de 2 mL, correspondant à cinq réplicats pour chacune des quatre conditions expérimentales :
1. Contrôle (sans imidaclopride) (C1,C2,C3,C4,C5)
2. Faible concentration (10⁻⁴ g·L⁻¹) (F1,F2,F3,F4,F5)
3. Moyenne concentration (10⁻³ g·L⁻¹) (M1,M2,M3,M4,M5)
4. Grande concentration (10⁻² g·L⁻¹) (G1,G2,G3,G4,G5)
Les concentrations étant trop faibles pour être obtenues directement à partir de la solution mère, des dilutions successives ont été réalisées :
[](https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/uploads/images/gallery/2025-12/OJ5image.jpeg)
Figure 3 - schéma représentant le protocole des dilutions successives effectuées
- 100 µL de la solution mère ont été dilués dans 900 µL de suspension de diatomées pour obtenir la solution “forte”(10⁻² g·L⁻¹).
- 100 µL de cette solution ont ensuite été prélevés et dilués à nouveau dans 900 µL de diatomées pour obtenir la solution “moyenne” (10⁻³ g·L⁻¹).
- Enfin, une nouvelle dilution identique a permis d’obtenir la solution “faible” (10⁻⁴ g·L⁻¹).
- La condition contrôle ne contient que la suspension de diatomées sans ajout d’imidaclopride.
Les microtubes ont ensuite été replacés dans leurs conditions optimales de croissance (température ambiante et exposition à la lumière en journée) pendant six jours, avant d’effectuer le comptage final.
À l’issue de ces six jours, nous réalisons le dénombrement final correspondant au temps T = 1. Après un vortexage préalable, nous prélevons 10 µL de la solution d’un réplica, que nous déposons sur une cellule de Malassez. Nous comptons alors le nombre de diatomées par rectangle, en sélectionnant aléatoirement 10 rectangles parmi les 100 que comporte la lame. La densité finale en diatomées est ensuite calculée à l’aide de la formule mathématique présentée en Fig. 1.1, appliquée séparément à chaque réplica.
Exemple d’application de la formule (réplica F1) :
N= (15)/(10\*(10\*10^-3))=150 Diatomées/mL
Avec : n = 15; a= 10 et v= 10\*10^-3 mL
NB : La solution mère ayant déjà été diluée, les réplicats n’ont pas été dilués pour le comptage. Ainsi, le facteur de dilution, bien que présent dans la formule générale, n’intervient pas ici dans l’application numérique.
Les valeurs obtenues pour chaque réplica sont rassemblées sous forme d’un tableau fourni en annexe (Fig. 3).
NB: Afin de limiter les biais expérimentaux, l’ensemble du comptage a été réalisé en aveugle : la personne chargée du dénombrement ne connaissait jamais la condition correspondant à l’échantillon analysé.
II /-Résultats
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Figure 4 – Boîte à moustache représentant la densité de diatomées (Cellule/mL) à Tfinal (=T1) en fonction des concentrations croissantes en toxine (imidaclopride) Nul,Faible,Moyenne et Forte.
Les astérisques indiquent les niveaux de significativité et les barres d’erreur indiquent l’écart-type.
Les différences significatives entre les groupes ont été évaluées à l’aide d’un modèle de régression de Poisson.
Le modèle est significatif (χ²(3) = 4119.8, p < 0.001), indiquant que la concentration croissante en imidaclopride influence négativement la prolifération des diatomées.
Par rapport au contrôle, la densité moyenne est divisée par environ 3, 6 et 10 pour les concentrations faibles, moyenne et forte respectivement.
III/- Discussion
Nos résultats montrent une tendance claire et significative: plus la concentration en imidaclopride augmente, plus le nombre de diatomées diminue.
Cette tendance dose-dépendante suggère donc que l’imidaclopride a un effet inhibiteur sur la prolifération des diatomées.
Cependant, les limites de notre dispositif expérimental nous invite tout de même à nuancer cette conclusion.
En effet, plusieurs aspects de ce dispositif ont pu influencer nos résultats.
Tout d’abord, contrairement à des travaux comme ceux de Pérès et al. (1995) qui suivent la prolifération d’espèces de diatomées préalablement identifiées, notre étude quantifie l’abondance des diatomées sans faire de distinction taxonomique. Sachant qu’il existe environ 20 000 espèces de diatomées différentes et que chaque espèce dispose de besoins spécifiques se développer, la non-identification de nos diatomées constitue une limite non-négligeable. Certaines espèces peuvent être tolérantes voir même favorisées, pendant que d’autres se montreraient sensibles à l’imidaclopride. Il nous est donc impossible de savoir si toutes les espèces présentes dans nos échantillons ont proliféré de la même façon.
Une deuxième limite importante est la simplification des conditions expérimentales. Nos diatomées ont été cultivées dans un milieu très différent de leur environnement naturel. Les potentielles intéractions écologiques de types symbiotiques n’ont donc pas pu être simulées.
Enfin, il faut prendre en compte les biais d'échantillonnage mais aussi de comptage. Nous avons prélevé nos diatomées sans matériel spécialisé, à l’aide de filtres à café. En effet, l’utilisation d’un filet à plancton nous aurait permis de nous affranchir de la présence d’espèces indésirables, potentiellement consommatrices de diatomées, contenues dans nos réplicas (Fig.4).
De plus, les cellules de comptage de type Malassez que nous avons utilisées n’étaient pas les plus adaptées dans notre cas, comme énoncé précédemment, des cellules de types nageottes nous auraient permis de procéder à un dénombrement plus précis . Ces facteurs externes ne nous permettent donc pas d’établir avec certitude un lien de causalité direct entre l’imidaclopride en lui- même et la prolifération des diatomées.
Par ailleurs, ces biais d'échantillonnage sont en accord avec la littérature. En effet,
une étude menée par Tânia et al. (5) sur plusieurs communautés naturelles de diatomées (article Testing the response of benthic diatom assemblages…) où l’impact de différents contaminants a été testé met en évidence une réduction de la croissance des diatomées, mais avec une sensibilité très variable selon les espèces pour plusieurs composés chimiques, dont l’imidaclopride. Ces résultats suggèrent que la réponse des diatomées à l’imidaclopride dépend fortement de la composition spécifique de la communauté et de la sensibilité propre à chaque taxon.
IV/Conclusion:
Pour conclure, notre étude nous a permis de voir que l’imidaclopride impactait négativement les populations de diatomées dans nos conditions expérimentales. Mais l’ensemble de nos données ne nous permettent pas de conclure sur un impact négatif de l’insecticide en milieu naturel sur l'ensemble des espèces de diatomées, et ne nous ne pouvons donc pas conclure sur l’impact de l’imidaclopride sur l'ensemble de la flore aquatique.
Bibliographie
1. Brossel, V. (2025, mai 21). Chronologie de l’arrivée des néonicotinoïdes et des actions de l’UNAF en France. UNAF. [https://www.unaf-apiculture.info/chronologie-de-l-arrivee-des-neonicotinoides-et-des-actions-de-l-unaf-en-france/](https://www.unaf-apiculture.info/chronologie-de-l-arrivee-des-neonicotinoides-et-des-actions-de-l-unaf-en-france/)
2. Pérès, F et al. “EFFETS DES MÉTAUX LOURDS (Cd, Hg) SUR LES COMMUNAUTÉS DE DIATOMÉES PÉRIPHYTIQUES DÉVELOPPÉES SUR SUBSTRATS ARTIFICIELS EN MICROCOSMES Effects of Heavy Metals (Cd, Hg) on Periphytic Diatom Communities Using Artificial Substrates in Microcosms. ” Vie et milieu (1980) (1995): 219–230 [https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-03052005v1/file/VOLUME\_1995\_45\_fasc3-4\_06\_p219-230.pdf](https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-03052005v1/file/VOLUME_1995_45_fasc3-4_06_p219-230.pdf)
3. Bertrand, Céline et al. “Une Nouvelle Approche de La Biodiversité : Plasticité Morphologique Chez Une Diatomée d’eau Douce.” Comptes rendus. Biologies 326.1 (2003): 107–120. Web.[https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-03052005v1/document](https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-03052005v1/document)
4. [https://pedagogie.ac-montpellier.fr/sites/default/files/ressources/01\_cellule\_de\_malassez.pdf](https://pedagogie.ac-montpellier.fr/sites/default/files/ressources/01_cellule_de_malassez.pdf)
5. Julie Neury-Ormanni. Impact de la saisonnalité et d’une contamination pesticide environnementale sur des relations biotiques entre la micro-méiofaune et les microalgues d’un biofilm d’eau douce. Ecotoxicologie. Université de Bordeaux, 2019. Français. NNT : 2019BORD0343. tel-03091966