Evaluation de l’incertitude de mesure, incluant la contribution de l’échantillonnage, et influence de la température et du délai de transport de l’échantillon : Bassin Rhône Méditerranée

L’un des principaux objectifs des mesures environnementales est de permettre la préservation et la restauration de l'état des eaux en comparant les résultats à des seuils réglementaires. Cette comparaison nécessite la connaissance de l’incertitude associée aux mesures. Les deux contributions principales à l’incertitude de mesure sont l’incertitude résultant de l’échantillonnage et celle issue de l’analyse. Si les incertitudes analytiques tendent en général à être estimées et renseignées pour toutes les matrices, car documentées depuis les années 2000, celles liées à l’échantillonnage sont souvent non décrites ni estimées.

Pour répondre à ce manque sur les incertitudes liées à l’échantillonnage des travaux ont été engagés dans le cadre d’Aquaref dès 2008 et plus particulièrement lors d’études sur les cours d’eau des bassins Artois Picardie (2013-2015) et Loire-Bretagne (2016-2018).

 

Une étude permettant d’estimer les incertitudes de mesure, incluant la contribution de l’échantillonnage a été réalisée de 2020 à 2022 sur le bassin Rhône Méditerranée Corse. Elle avait aussi pour objectif de vérifier que les protocoles mis en oeuvre dans le cadre du programme de surveillance Directive Cadre sur l’Eau (DCE) de la qualité des cours d’eau (matrice eau) de ce bassin étaient adéquats au regard des objectifs de mesure. Par ailleurs, une évaluation de l’influence de la température et du délai de transport jusqu’au laboratoire sur la stabilité des échantillons et son impact sur les incertitudes a aussi été intégrée dans l’étude car ces facteurs ont été identifiés comme possiblement importants, en particulier pour les échantillons prélevés en Corse.

 

Les incertitudes de mesure élargies (k=2) estimées au moyen d’une analyse de variance classique et robuste sont généralement faibles pour les composés majeurs (5 – 10%). Pour certains éléments comme la turbidité, les matières en suspension (MES), l’ammonium, les nitrates, certains métaux (aluminium, titane, sélénium, zinc) et la grande majorité des substances organiques, la dispersion étant assez importante et la distribution des données très asymétrique, une approche par facteur d’incertitude a été choisie (facteur décrivant, par multiplication ou division, un intervalle d’incertitude non symétrique autour du résultat). A noter que pour 4 substances (nicotine, caféine, cotinine et metformine), ce facteur est assez élevé (> 2), démontrant une dispersion et une asymétrie forte des données.