Recommandations fédérales pour la qualité de l’environnement - Cuivre

Titre Officiel : Recommandations fédérales pour la qualité de l’environnement - Cuivre

Environnement et Changement Climatique Canada

Mai 2019

Introduction

Les Recommandations fédérales pour la qualité de l’environnement (RFQE) établissent des points de référence concernant la qualité de l’environnement. Elles sont fondées uniquement sur les effets ou les dangers toxicologiques de substances ou de groupes de substances spécifiques. En premier lieu, les Recommandations peuvent servir d’outil de prévention de la pollution en fournissant des objectifs acceptables pour la qualité de l’environnement. En deuxième lieu, elles peuvent aider à évaluer l’importance des concentrations des substances chimiques trouvées actuellement dans l’environnement (par la surveillance des eaux, des sédiments et des tissus biologiques). Et en troisième lieu, elles peuvent servir de mesures de rendement des activités de gestion des risques. Le recours aux Recommandations est volontaire, à moins que celles-ci ne soient prévues par un permis ou d’autres outils de réglementation. Donc, puisqu’elles s’appliquent au milieu ambiant, les RFQE ne sont pas des limites d’effluents à ne pas dépasser, mais peuvent être utilisées pour déterminer ces limites. L’élaboration des RFQE relève de la responsabilité du ministre fédéral de l’Environnement, conformément à la Loi canadienne sur la protection de l’environnement (1999) (LCPE) (gouvernement du Canada (GC), 1999). L’objectif est d’élaborer des Recommandations pour appuyer l’évaluation et la gestion des risques associés aux produits chimiques d’intérêt prioritaire répertoriés dans le Plan de gestion des produits chimiques (PGPC) ou d’autres initiatives fédérales. La présente fiche d’information décrit donc les RFQE pour la protection de la vie aquatique d’eau douce contre les effets nocifs du cuivre (tableau 1) et est basée sur l’approche du modèle du ligand biotique (MLB). Cette approche permet de tenir compte d’un ensemble diversifié de paramètres de qualité de l’eau dont on sait qu’ils ont une incidence sur la toxicité du cuivre pour la vie aquatique. Le calcul des RFQE repose en grande partie sur la collecte et l’évaluation des données sur la toxicité aquatique publiées jusqu’en janvier 2018. Pour le moment, aucune RFQE n’a été élaborée pour les tissus biologiques ni les sédiments.

Les RFQE sont semblables aux recommandations du Conseil canadien des ministres de l’environnement (CCME) en ce sens qu’elles sont des points de référence pour la qualité de l’environnement ambiant et sont fondées seulement sur des données relatives aux effets toxicologiques. Lorsque les données le permettent, les RFQE sont établies selon les méthodes du CCME. Les RFQE sont élaborées pour répondre à un besoin de recommandations au niveau fédéral (p. ex., pour soutenir des activités fédérales d’évaluation des risques, de gestion des risques ou de surveillance), mais seulement lorsque des recommandations du CCME pour la substance n’ont pas encore été rédigées, ou qu’il n’est pas raisonnable de s’attendre à ce qu’elles soient mises à jour dans un avenir rapproché.

Tableau 1. Recommandation fédérale pour la qualité de l’eau – Cuivre
Vie aquatique Valeur recommandée (μg/L)
Eau douce 0,53a

a Cette recommandation pour le cuivre, propre au site, s’applique à une température de l’eau de 20 oC, un pH de 7,5, un COD de 0,5 mg/L et une dureté de 50 mg/L de CaCO3.

Identité de la substance

Le cuivre (no CAS 7440-50-8) est un élément naturel que l’on trouve couramment dans les systèmes aquatiques, et il est d’origine naturelle et anthropique (Nriagu 1979). Les sources naturelles de cuivre comprennent les dépôts géologiques, l’altération et l’érosion des roches et des sols, et l’activité volcanique. Les principales sources de cuivre au Canada sont les minéraux sulfurés comme la chalcopyrite (CuFeS2) et la bornite (Cu5FeS4). Dans les eaux naturelles oxiques, le cuivre se trouve principalement à l’état d’oxydation Cu(II) et peut former un certain nombre de complexes dissous avec des ligands inorganiques ou organiques. L’ion libre Cu2+ ( « ion cuprique ») peut être présent, mais il représente généralement une espèce mineure (Stumm et Morgan 1981), car le Cu2+ est très réactif aux substances chimiques inorganiques et organiques en solution et en suspension, ce qui produit une multitude de formes chimiques. Le cuivre est un micronutriment et un élément essentiel pour les plantes et les animaux (Kapustka et coll. 2004). Cependant, à des concentrations plus élevées, il peut devenir toxique pour la vie aquatique (USEPA 2007).

Au Canada, le cuivre est toujours produit avec d’autres métaux, le plus souvent avec du nickel, du zinc, du plomb, de l’or et du molybdène. Le Canada se classait au 9e rang parmi les 15 principaux producteurs de cuivre et au 17e pour la production de cuivre affiné en 2014 (RNCan 2015). Les mines canadiennes ont produit 697 503 tonnes (t) de concentré de cuivre en 2014, soit une augmentation de 6,9 % (652 595 t) par rapport à 2013. Cette augmentation était principalement attribuable à la hausse de la production en Colombie-Britannique. La majeure partie de la production minière canadienne de cuivre provient de la Colombie-Britannique (47 %) et de l’Ontario (30 %), puis de Terre-Neuve (8 %), du Québec (6 %) et du Manitoba (3 %). Les affineries canadiennes ont produit 325 352 t de cuivre affiné en 2014, soit une augmentation de 1,2 % (321 511 t) par rapport à 2013. Les exportations canadiennes de cuivre ont totalisé 7,1 milliards de dollars en 2014, soit 14 % de plus qu’en 2013 (RNCan 2015).

Utilisations

Le cuivre est utilisé dans les fils et les câbles électriques en raison de sa conductivité électrique et dans la plomberie, la machinerie industrielle et les matériaux de construction en raison de sa durabilité, de son usinabilité, de sa résistance à la corrosion et de sa capacité à être coulé avec une précision et une tolérance élevées (RNCan 2015). Comme le cuivre ne se dégrade pas et ne perd pas ses propriétés chimiques ou physiques lors du recyclage, le Groupe international d’étude du cuivre a estimé qu’en 2012, plus de 30 % de la consommation mondiale de cuivre provenait du cuivre recyclé (ICSG 2014).

Concentrations dans le milieu ambiant

Le Bureau national des recommandations et des normes d’Environnement et Changement climatique Canada (ECCC) a compilé tous les ensembles de données sur la surveillance de la qualité de l’eau d’ECCC, des provinces et des territoires. La majeure partie des données de surveillance pour le cuivre portaient sur le cuivre total et sont résumées dans le tableau 2. Les concentrations totales de cuivre variaient selon les provinces et territoires, avec une fourchette globale de 0,002 (Ontario) à 5 273 µg/L (Saskatchewan). Toutefois, les concentrations médianes (50e centile) de cuivre étaient moins variables, et allaient de 0,3 pour l’Île-du-Prince-Édouard à 1,8 µg/L pour le Manitoba. Les données canadiennes de surveillance pour d’autres paramètres sont présentées dans ECCC (2019).

Tableau 2. Plages et quantiles des concentrations de cuivre total (µg/L) dans les eaux de surface canadiennes.
Unité géographique Valeur minimale 10 % 25 % 50 % 75 % 90 % Valeur maximale
Alberta 0,02 0,2 0,5 0,8 1,1 1,9 19
Colombie-Britannique 0,02 0,3 0,4 0,7 1,4 3,3 4 600
Manitoba 0,2 0,8 1,1 1,8 3,4 6,5 2 270
Nouveau-Brunswick 0,2 0,5 0,5 0,5 0,7 1,0 23
Terre-Neuve-et-Labrador 0,02 0,2 0,3 0,4 1,4 2,2 30
Territoires du Nord-Ouest 0,06 0,3 0,5 1,0 2,0 3,7 218
Nouvelle-Écosse 0,03 0,2 0,3 0,4 0,8 1,4 158
Nunavut 0,03 0,3 0,7 1,3 2,6 3,8 50
Ontario 0,002 0,4 0,7 1,0 2,1 4,1 2 320
Île-du-Prince-Édouard 0,09 0,2 0,2 0,3 0,5 1,1 3,2
Québec 0,03 0,4 0,7 1,1 1,5 2,8 25
Saskatchewan 0,02 0,2 0,9 1,5 2,7 8,3 5 273
Yukon 0,2 0,4 0,5 0,9 1,8 4,2 46

Mode d’action toxique

En tant qu’élément essentiel à la vie, le cuivre est largement utilisé par les plantes et les animaux pour le fonctionnement normal des enzymes et des protéines (Owen 1982a,b; Linder 1991). Les fonctions biologiques médiées par le cuivre impliquent la catalyse par transfert d’électrons via ses deux états d’oxydation accessibles (Georgopoulos et coll. 2002). Des concentrations élevées de cuivre peuvent nuire à la vie aquatique. Grosell (2011) présente une description détaillée du mécanisme de la toxicité du cuivre pour les poissons, y compris les réponses physiologiques, biochimiques, comportementales et chimiosensorielles. Pendant l’exposition à des concentrations élevées de cuivre dans l’eau, les systèmes homéostatiques peuvent être tellement sollicités que les concentrations de cuivre dans les cellules augmentent au point où la fonction des protéines devient altérée (Grosell 2011). Chez les plantes, une exposition élevée au cuivre réduit la croissance, la photosynthèse, la respiration et la fixation de l’azote (Foster 1977; Rosko et Rachlin 1977; Laube et coll. 1980).

Devenir, comportement et répartition dans l’environnement

Dans la nature, le cuivre existe dans l’un des quatre états d’oxydation suivants : Cu (cuivre élémentaire), Cu+ – ion cuprique, Cu2+ – ion cuprique et Cu3+ (Georgopoulos et coll. 2002). L’ion cuprique est l’état d’oxydation le plus communément rencontré dans l’eau. Le Cu+ est formé à partir du Cu2+. Cependant, il disparaît en quelques secondes dans des conditions oxiques (Glazewski et Morrison 1996). Le Cu3+ est fortement oxydant et n’est présent que dans quelques composés sans importance pour l’environnement (ATSDR 2004). Les procédés qui influent sur la disponibilité du cuivre dans le biote sont les suivants : précipitation, dissolution, adsorption, désorption, complexation et concurrence pour les sites d’adsorption biologique (c.-à-d. les ligands) (EURAR 2008).

Figure 1. Fractions possibles de cuivre dans les eaux de surface naturelles (Source : Robert Santore, WindWard Environmental)

COD : carbone organique dissous.

La figure 1 illustre un schéma des différentes fractions de cuivre dans les eaux de surface. Il se peut qu’il ne soit pas possible de mesurer la concentration absolue totale de cuivre dans l’eau en raison des limites des méthodes d’échantillonnage et d’analyse. Le cuivre récupérable total est généralement considéré comme représentant la concentration totale de cuivre. La fraction récupérable totale, ci‑après appelée fraction totale, comprend à la fois les fractions particulaires (liées aux matières en suspension et aux minéraux) et les fractions dissoutes de cuivre. Dans les eaux de surface, le cuivre peut exister sous forme d’ions cupriques (Cu2+), de complexes inorganiques simples (p. ex., CuCO3) et de complexes avec macromolécules organiques (p. ex., liés à des substances humiques), ou il peut être sorbé sur des particules et matières inorganiques et organiques (Miwa et coll. 1988). Le cuivre lié aux particules est sujet à la sédimentation. Cependant, la fraction restant dans la colonne d’eau interagit plus fortement avec la fraction dissoute des solides en suspension totaux (Kiaune et Singhasemanon 2011). La principale distinction entre les formes particulaire et dissoute est la filtrabilité, le cuivre dissous pouvant traverser un filtre dont la taille des pores est généralement de 0,45 μm (Paquin et coll. 2002). Il est important de noter que la fraction dissoute de cuivre est souvent appelée « fraction totale dissoute », parce qu’elle comprend des métaux liés à des colloïdes capables de passer à travers le filtre et que, par conséquent, la fraction dissoute peut ne pas être vraiment dissoute (Paquin et coll. 2002). Cette fraction pourrait également inclure les nanoparticules de cuivre. La possibilité que de petites particules et des précipités amorphes passent à travers un filtre et soient quantifiés comme « fraction dissoute » est une limitation de la nature opérationnelle de la définition de « dissous » basée sur la filtration avec un filtre de 0,45 μm.

La fraction dissoute comprend les ions cuivre liés aux matières organiques, les ions cuivre liés aux matières inorganiques et les ions cuivre libres. Les complexes de cuivre liés à la matière inorganique et les ions cuivre libres, regroupés, forment la fraction labile, qui est définie par la mobilité fréquente entre les deux fractions (Pesavento et coll. 2009). Selon la façon dont la fraction labile est déterminée, elle peut aussi comprendre certains des complexes organiques faiblement liés. Le composant MLB disponible n’est pas une fraction chimique spécifique, car la biodisponibilité décrite ici fait référence au degré auquel il provoque des réactions toxiques chez les organismes exposés, qui intègrent des mécanismes chimiques et organiques. Généralement, les ions métalliques libres sont parmi les formes les plus importantes qui composent la fraction biodisponible, étant capables de traverser les membranes biologiques selon plusieurs mécanismes de transport et causant ainsi des effets toxiques (Dragun et coll. 2008). Cependant, dans le cas du cuivre, la recherche a montré que le cuivre sous forme d’ions libres (c.-à-d. Cu2+) et certains complexes inorganiques simples (p. ex., CuOH+) sont capables de traverser des membranes biologiques (Kramer et coll. 2004). En revanche, le cuivre lié organiquement, présent sous forme de carbone organique dissous (COD), est considéré comme étant moins biodisponible pour les organismes (Kramer et coll. 2004). Par conséquent, ce sont les ions cuivre libres ou les fractions labiles qui sont les espèces de cuivre les plus actives. Les concentrations totales de cuivre ne sont habituellement pas liées directement aux effets écologiques, parce que l’exposition des organismes dépend des processus qui limitent l’incorporation du cuivre (ICPS 1998).

Le Cu2+ se lie généralement aux ligands inorganiques ou organiques lorsqu’il pénètre dans l’eau et les sédiments (EURAR 2008). L’affinité de liaison du Cu2+ avec les matières inorganiques et organiques dépend du pH et du potentiel d’oxydoréduction dans l’environnement local (EURAR 2008). Lorsque le pH augmente, les espèces de cuivre dominantes passent de Cu2+, CuCO3, Cu(CO3)22-, Cu(OH)3- à finalement Cu(OH)42-. La proportion relative de Cu2+, d’hydroxyde de cuivre et de complexes carbonatés dépend également de l’alcalinité et de l’importance des constantes de stabilité pour la formation de complexes. Bien que le pH et l’alcalinité varient considérablement dans les systèmes d’eau douce, le Cu2+, le Cu(OH)+, le Cu(OH)2 et le Cu(CO3)22- représentent 98 % du cuivre inorganique dissous, tandis que les autres états d’oxydation du cuivre complexé avec des hydroxydes, des carbonates, des chlorures, des sulfates, l’ammonium et des phosphates représentent < 2 % du cuivre inorganique dissous (Alberta Environment 1996; Nelson et coll. 1986).

Dans les eaux de surface, une partie importante du cuivre peut être maintenue en solution par complexation avec des ligands organiques naturels. Dans l’eau, le cuivre se lie à la matière organique dissoute (p. ex., les acides humiques ou fulviques) en formant des complexes stables avec les groupes -NH2, -SH et, dans une moindre mesure, -OH (EURAR 2008). L’affinité du cuivre varie selon les ligands organiques. Par exemple, l’affinité pour les acides humiques est plus grande que pour les acides fulviques (Huang et Yang 1995). Le Cu2+ se lie également avec des affinités variables aux composants inorganiques et organiques des sédiments et des sols. Par exemple, le Cu2+ se lie fortement aux oxydes de manganèse et de fer hydratés dans l’argile et aux acides humiques, mais beaucoup moins fortement aux aluminosilicates dans le sable (USEPA 2007).

Une fraction importante du cuivre total peut être adsorbée dans la première heure suivant son entrée dans la colonne d’eau et, dans la plupart des cas, l’équilibre est atteint dans les 24 heures (ATSDR 2004). L’adsorption du cuivre sur les colloïdes, les particules en suspension, les sédiments et l’argile joue un rôle majeur dans le comportement du cuivre. L’adsorption augmente avec le pH (Al-Sabri et coll. 1993; Nelson et coll. 1986) et la désorption du cuivre peut se produire à un pH inférieur à 6 (O'Connor et Kester 1975). Les ligands organiques peuvent augmenter ou diminuer l’adsorption du cuivre (Davis et Leckie 1978).

Le cuivre incorporé par les poissons à partir de l’eau est rapidement transféré dans le plasma sanguin (Zia et McDonald 1994) et c’est dans les organes, le foie et les branchies que le cuivre s’accumule le plus (Brungs et coll. 1973; Handy 1993; Svobodova et coll. 1994). L’absorption de cuivre dans le poisson peut varier, et les gros poissons en absorbent moins que les petits poissons (Anderson et Spear 1980a,b). Chez l’écrevisse, les concentrations les plus élevées ont été signalées dans l’hépatopancréas et les branchies (Alikhan et coll. 1990), tandis que chez le mollusque d’eau douce, les concentrations les plus élevées de cuivre ont été observées dans les branchies et le manteau (Tessier et coll. 1984). On a observé une incorporation linéaire du cuivre dans les myes et aucune dépuration des branchies, alors que dans le pied et le manteau, les concentrations diminuaient de façon linéaire (Salanki et V.-Balogh 1989). Chez les daphnies, on a signalé une réduction de l’incorporation de cuivre dans les eaux de dureté élevée et présentant une forte concentration d’acide humique (Winner 1985). L’accumulation de cuivre dans les algues vertes augmente d’abord par adsorption rapide suivie d’une incorporation intracellulaire plus lente (Knauer et coll. (1997). Wilde et coll. (2006) ont signalé une augmentation extracellulaire et intracellulaire du cuivre dans les algues vertes associée à une augmentation de la concentration de cuivre dans l’eau, entraînant une inhibition de la croissance.

Biodisponibilité

Le cuivre dans les eaux de surface existe sous différentes formes chimiques en raison de plusieurs processus physico-chimiques et facteurs abiotiques différents, notamment le pH, l’alcalinité, la dureté et le COD. Même si le cuivre est présent dans l’eau sous de nombreuses formes, la toxicité du cuivre pour la vie aquatique est principalement liée à l’activité de l’ion cuprique, et possiblement à certains des complexes hydroxy dans l’eau douce (Andrew et coll. 1977; Chakoumakos et coll. 1979; Chapman et McCrady 1977; Howarth et Sprague 1978; Petersen 1982; Borgmann et Ralph 1983; Pagenkopf 1983; Rueter 1983; Allen et Hansen 1996) et les eaux marines (Zitko et Carson 1973; Sunda et Guillard 1976; Sunda et Lewis 1978; Anderson et Morel 1978). De nombreux exemples de réponse classique des organismes à l’activité des ions cupriques, ainsi que quelques exceptions limitées, ont été examinés par Campbell (1995).

Morel (1983) a été le premier à fournir une description formelle des interactions entre les métaux et les organismes, communément appelée « modèle d’activité des ions libres » (MAIL). Pagenkopf (1983), utilisant une approche similaire, a élaboré un « modèle d’interaction à la surface des branchies » (GSIM, de l’anglais Gill Surface Interaction Model) pour prévoir les niveaux d’effet métallique sur une gamme de caractéristiques de qualité de l’eau. Le modèle du ligand biotique (MLB) a formalisé davantage ces concepts sous forme d’un outil facile à utiliser et qui automatise le calcul de la spéciation chimique et de la liaison aux récepteurs sensibles du biote aquatique (Playle et coll. 1992; DiToro et coll. 2001; Santore et coll. 2001; Paquin et coll. 2002; USEPA 2007). Ces récepteurs sensibles sont des sites physiologiquement actifs qui correspondent au site d’action de la toxicité et sont collectivement appelés ligand biotique (LB), dans le MLB.

D’après les principes mécanistes qui sous-tendent le MLB, tout changement de la qualité de l’eau susceptible d’affecter l’activité de l’ion cuivre libre devrait également réduire sa biodisponibilité, et donc sa toxicité. Par exemple, une augmentation du pH, de l’alcalinité et de la matière organique naturelle (MON) aurait tendance à diminuer la biodisponibilité du cuivre et entraînerait donc une augmentation des concentrations de cuivre entraînant un effet (p. ex., valeurs CE10 ou CE50). La biodisponibilité du cuivre peut également être modifiée par des interactions compétitives au niveau des récepteurs sensibles (ligands biotiques). Des concentrations accrues de sodium et de calcium, par exemple, peuvent réduire la liaison du cuivre aux sites de liaison branchiale physiologiquement actifs et réduire ainsi la biodisponibilité du cuivre (Playle et coll. 1992). Le modèle du cuivre tient compte de la compétition avec les protons, cette dernière pouvant entraîner une biodisponibilité moindre à faible pH. Cependant, ces effets se produiraient à des valeurs de pH inférieures à celles habituellement utilisées dans les essais de toxicité. Le principal effet de la modification du pH est donc de diminuer la biodisponibilité à un pH élevé.

Une caractéristique importante commune à ces différents modèles (MLB, MAIL et GSIM) est l’importance du lien entre la biodisponibilité et la spéciation chimique des métaux dans les systèmes aqueux (figure 1). Tous ces modèles supposent des conditions d’équilibre dans le système eau. La spéciation chimique dans le MLB est simulée sous forme d’un système à l’équilibre qui inclut la complexation des ions inorganiques et de la MON. Le système chimique dans la version originale du MLB pour l’eau douce est simulé par le modèle des équilibres chimiques dans les sols et les solutions (modèle CHESS, de l’anglais Chemical Equilibria in Soils and Solutions) (Santore et Driscoll 1995), qui comprend également une description des interactions des métaux avec la MON basée sur le modèle aqueux humique Windermere (modèle WHAM, de l’anglais Windermere humic aqueous model) (Tipping 1994).

Bien que plusieurs versions du modèle WHAM aient été élaborées, le MLB a adopté les réactions définies dans l’élaboration du modèle V (Tipping 1994), plutôt que d’adopter les versions subséquentes (p. ex., modèle VI (Tipping 1998) ou le modèle VII (Tipping et coll. 2011)). Ces dernières versions améliorent la correspondance entre les modèles de spéciation et les données de spéciation à des concentrations de métaux très faibles en augmentant le nombre de sites de liaison forte qui peuvent interagir avec le cuivre et d’autres métaux. Même si les modèles VI et VII prévoient mieux la spéciation du cuivre que le modèle V, ils sont également beaucoup plus complexes et comportent trois à quatre fois plus de réactions que le modèle V, et l’amélioration de la spéciation prévue se produit à des concentrations de cuivre qui sont inférieures aux valeurs associées aux effets toxiques. Par conséquent, la majeure partie de ces améliorations n’est pas pertinente pour la plage des concentrations de cuivre qui présentent un intérêt pour la modélisation de la biodisponibilité. De plus, les améliorations apportées aux modèles VI et VII résultent d’une augmentation des sites de liaison forte, et, par conséquent, d’estimations plus faibles de la biodisponibilité pour une concentration donnée de cuivre et de COD. Le modèle V a donc été sélectionné pour l’élaboration des RFQE pour les raisons suivantes : i) le modèle est relativement simple; ii) le modèle donne de bons résultats dans la plage des concentrations pertinentes pour ce qui est de la biodisponibilité; iii) le modèle produit des résultats qui assurent une plus grande protection que les modèles VI ou VII.

Le MLB comprend les réactions qui décrivent les interactions chimiques du cuivre et d’autres cations avec des sites physiologiquement actifs (ou « ligands biotiques ») qui correspondent au site proche d’action de la toxicité. En d’autres mots, le ligand biotique (LB) est représenté par une densité caractéristique du site de liaison et une constante de stabilité conditionnelle pour chacune des espèces chimiques dissoutes avec lesquelles il réagit (figure 2). On prévoit la toxicité des métaux en supposant que la toxicité des métaux dissous, qui varie avec la chimie de l’eau, est toujours associée à un niveau critique fixe d’accumulation des métaux dans le ligand biotique. Ce niveau fixe d’accumulation du métal  dans le ligand biotique à 50 % de mortalité est appelé AL50. On la suppose constante, quelles que soient les caractéristiques chimiques de l’eau du site. Cette combinaison de réactions qui décrivent la spéciation aqueuse des métaux et les interactions entre organismes permet au MLB de prévoir la toxicité du cuivre pour divers organismes dans diverses conditions de qualité de l’eau (Santore et coll. 2001).

Figure 2. Diagramme conceptuel

Diagramme conceptuel illustrant la relation entre la spéciation chimique et la complexation des métaux, la liaison des métaux aux sites des ligands biotiques (LB) et la compétition pour d’autres cations sur ces sites LB.

Un avantage du MLB est que la plupart des paramètres sont invariants pour différents organismes, malgré la complexité du cadre de modélisation. Toutes les constantes thermodynamiques utilisées pour simuler les réactions d’équilibre chimique inorganique et organique sont déterminées par les caractéristiques du métal et des ligands disponibles. Ainsi, les constantes ne changent pas pour les simulations mettant en cause différents organismes (USEPA 2007). La capacité du MLB à appliquer un cadre mécaniste cohérent décrivant la biodisponibilité des métaux pour les organismes de divers groupes taxonomiques a été un facteur important dans l’incorporation de l’approche du MLB dans le cadre réglementaire des États‑Unis (USEPA 2007) et de celui de l’Union européenne (EURAR 2008). Aux États‑Unis, l’EPA utilise un seul ensemble de paramètres pour tous les organismes aquatiques et, dans son approche, elle utilise le MLB pour le cuivre afin de normaliser les données toxicologiques disponibles selon un ensemble cohérent de conditions d’exposition. Les données normalisées sont ensuite utilisées pour élaborer une distribution de sensibilité des espèces (DSE), et le 5e centile de la DSE normalisée est déterminé selon une distribution triangulaire tronquée (Stephen et coll. 1985; Erickson et Stephan 1988). Le MLB permet de calculer la valeur aiguë finale (VAF) qui s’appliquerait à un organisme aquatique dont la sensibilité au cuivre serait exactement au 5e centile (USEPA 2007). Le critère aigu de qualité de l’eau est ensuite calculé comme étant la VAF divisée par 2, et le critère chronique est calculé comme étant la VAF divisée par le rapport entre la toxicité aiguë et chronique (RTAC), selon les procédures normalisées de l’EPA (Stephan et coll. 1985).

Le cadre de modélisation du MLB utilisé par l’UE (EURAR 2008) est similaire à celui qu’emploie l’EPA pour normaliser les données toxicologiques selon un ensemble cohérent de conditions afin d’obtenir une DSE. Toutefois, l’approche de l’UE présente plusieurs différences. Premièrement, les données toxicologiques utilisées par l’EPA portent sur l’exposition aiguë, tandis que la base de données utilisée par l’UE contient des données sur l’exposition chronique. En deuxième lieu, en plus d’utiliser des poissons et des invertébrés, l’UE emploie dans son approche des données toxicologiques pour les plantes, lesquelles ne sont pas prises en compte dans l’approche de l’EPA. En troisième lieu, l’UE utilise dans son approche une distribution log-normale pour estimer le 5e centile (Aldenberg et Jaworska 2000). Enfin, l’UE utilise dans son approche différents paramètres MLB pour les poissons et les invertébrés, et l’approche utilisée pour les plantes est une simple régression sur l’ion cuivre libre. En raison de l’utilisation de différents ensembles de paramètres dans l’approche de l’UE, l’ensemble de la DSE doit être recalculé pour chaque masse d’eau cible, plutôt que de calculer simplement le 5e centile comme dans l’approche de l’EPA.

Élaboration des recommandations fédérales pour la qualité des eaux

Les présentes RFQE s’appliquent au cuivre dissous pour les raisons suivantes : i) le cuivre dissous est la forme la plus biodisponible; ii) les concentrations de cuivre total dans les eaux de surface canadiennes peuvent dépendre des formes minérales non biodisponibles; iii) la plupart des données toxicologiques utilisées pour établir les recommandations sont fondées sur l’exposition à des formes solubles du cuivre qui peuvent être considérées comme étant dissoutes. Ces RFQE diffèrent également des recommandations précédentes en ce sens qu’elles tiennent compte des effets d’une vaste gamme de facteurs de qualité des eaux sur la biodisponibilité du cuivre (c.-à-d. pH, matière organique, alcalinité et teneur ionique), alors que les recommandations actuelles du CCME (CCREM 1987) pour le cuivre ne portent que sur la dureté.

L’établissement des RFQE basées sur le MLB pour le cuivre a consisté à compiler et évaluer des données sur la toxicité chronique du cuivre, à évaluer le rendement du modèle, à utiliser le MLB pour normaliser l’ensemble de données sur la toxicité chronique en fonction des conditions propres au site et à déterminer les DSE (figure 3). L’approche sous-jacente utilisée ici est semblable à celle de l’EPA (Santore et coll. 2001). Cependant, les différences sont dues aux paramètres pris en compte dans l’analyse, aux détails de la base de données toxicologiques (p. ex., les données sur les plantes contiennent uniquement des données sur la toxicité chronique) et à la normalisation des données sur la toxicité dans la DSE. Tout comme pour l’EPA, le MLB canadien emploie un seul ensemble de paramètres MLB (constantes de liaison) pour les espèces de poissons et d’invertébrés. L’approche canadienne est semblable à celle de l’UE en ce sens qu’elle est fondée sur des données sur la toxicité chronique, qu’elle tient compte des plantes en plus des poissons et des invertébrés, et qu’elle utilise de multiples paramètres MLB. Toutefois, l’approche canadienne diffère de l’approche européenne en ce sens qu’elle emploie une approche MLB complète pour les plantes, plutôt qu’une régression sur l’ion cuivre libre.

La figure 3 illustre l’ensemble des étapes de traitement des données nécessaires à l’établissement des RFQE. À l’étape 1, les critères d’effet toxicologique individuels dans la base de données sont traités dans le MLB en mode spéciation, afin de calculer les niveaux d’accumulation critique du cuivre. À cette étape, les paramètres chimiques du MLB, y compris la température, le pH, le COD, les ions Ca2+, Mg2+, Na+, K+, SO42-, Cl- et l’alcalinité, sont basés sur les conditions d’exposition utilisées dans l’essai de toxicité, et pour chaque critère d’effet toxicologique, une valeur d’accumulation critique est établie. Cette étape est analogue à la recherche de point d’intersection propre à une observation de toxicité, lorsqu’on utilise une équation de dureté. Dans le cas du MLB, on emploie deux ensembles de paramètres pour le modèle – un pour les poissons et les invertébrés, et l’autre pour les plantes (tableau 3). Pour les réactions du tableau 3, les réactions 2 et 3 représentent la formation de complexes biodisponibles pour le CuOH+ et le CuHCO3+. Comme ces réactions comportent plus de deux réactifs, les valeurs log K, c’est‑à‑dire le logarithme de la constante de liaison, ne sont pas directement comparables aux réactions du tableau 3. Par exemple, la liaison du CuHCO3+ aux sites des ligands biotiques semble être beaucoup plus forte que la liaison du cuivre libre (on peut comparer les valeurs log K des réactions 1 et 3), mais les valeurs log K ne peuvent être comparées directement en raison des différentes stœchiométries de ces deux réactions. Les réactions sont écrites de cette façon parce que c’est la forme requise par le modèle CHESS (Santore et Driscoll 1995). Pour faciliter la comparaison, ces deux réactions sont réécrites sous une autre forme au bas du tableau, afin de montrer une valeur log K globale utile pour la comparaison avec d’autres réactions.

Figure 3. Étapes de calcul des RFQE basées sur le modèle de ligand biotique (MLB) pour le cuivre. 

Chaque source de données ou résultat est indiqué par des cases vertes et les calculs sont représentés par des flèches bleues numérotées. Étape 1 : Les données toxicologiques brutes sont traitées avec le MLB et les paramètres chimiques des conditions d’exposition qui ont permis d’obtenir ces données, afin de calculer les niveaux d’accumulation critique. Étape 2 : Les niveaux d’accumulation critique sont traités avec le MLB, en utilisant les conditions chimiques de l’eau du site, pour produire des données toxicologiques normalisées. Étape 3 : Les données normalisées sont utilisées pour élaborer une distribution de sensibilité des espèces (DSE), et le 5e centile de la DSE est la RFQE.

À l’étape 2, le processus de normalisation, chacun des niveaux d’accumulation critique est traité de nouveau avec le MLB, mais cette fois en mode toxicité et avec des paramètres chimiques de l’eau uniformes pour le site. Le mode toxicité utilise les niveaux d’accumulation critique établis à l’étape 1 et calcule la quantité de cuivre dissous qui serait nécessaire pour obtenir la quantité critique d’accumulation dans le ligand biologique de l’organisme. Cela doit être fait avec l’accumulation critique pour chaque observation de toxicité dans la base de données, en utilisant chaque ensemble de conditions chimiques propres au site. Les résultats de cette étape sont des valeurs normalisées des critères d’effet toxicologique pour chacun des essais de toxicité. Cette étape est analogue à l’élaboration des recommandations classiques pour la qualité de l’eau lorsque les données toxicologiques sont converties en conditions de dureté, à l’aide de la pente de dureté. Bien que le passage des données toxicologiques brutes aux données toxicologiques normalisées se fasse souvent en une seule étape lorsqu’on utilise une équation de dureté, le MLB doit effectuer ce travail de normalisation en deux étapes, parce que ce modèle tient compte de toute la chimie du site, et pas seulement de la dureté, ce qui rend les calculs beaucoup plus complexes. De plus, le fait d’utiliser différents ensembles de paramètres (valeurs log K) pour les poissons et invertébrés et pour les plantes signifie que les positions relatives des organismes dans la DSE peuvent changer selon différentes conditions chimiques, et donc une normalisation complète de la base de données est nécessaire pour la chimie de chaque site. À la fin de l’étape 2, toute la base de données toxicologiques a été normalisée en fonction des conditions chimiques du site choisi. À l’étape 3, les données toxicologiques normalisées pour chaque site sont traitées dans une DSE. Pour chaque espèce et chaque site, la moyenne des données est calculée par critère d’effet et effet, et le critère d’effet traduisant la plus grande sensibilité est ensuite utilisé pour cette espèce dans la DSE propre au site. Le 5e centile du modèle de DSE donnant le meilleur ajustement est la RFQE propre au site.

Tableau 3. Diverses réactions et valeurs log K utilisées dans le MLB pour tenir compte des liens de biodisponibilité pour les plantes, poissons et invertébrés. a
N° de la réaction Réaction log K Plantes log K Poissons et invertébrés Type de composé
1 LB - Cu = LB + Cu2+
5,4 7,4 Toxique
2 LB - CuHCO3 = LB + Cu2+ + H+ + CO32-
21,2 Toxique
3 LB - CuOH = LB + Cu2+ + OH- -3,3 -0,8 Toxique
4 LB - H = LB + H+
7,2 6,4 Compétition
5 LB - Ca = LB + Ca2+
4,0 4,4 Compétition
6 LB - Mg = LB - Mg2+ 3,5 4,4 Compétition
7 LB - Na = LB + Na+
4,0 Compétition
2 substitut LB - CuHCO3 = LB + CuHCO3+
9,1 Toxique
3 substitut LB - CuOH = LB + CuOH+ 4,2 6,7 Toxique

a Les réactions pour lesquelles il manque des valeurs log K ne sont pas prises en compte pour ce groupe d’organismes.

Données toxicologiques

L’élaboration des RFQE pour la toxicité aquatique à l’aide du MLB est fondée sur l’ensemble de données de l’UE sur la toxicité aquatique chronique recueillies pour l’évaluation des risques posés par le cuivre (EURAR 2008) et sur les données de l’EPA compilées à partir d’un vaste exercice de collecte et d’évaluation des données sur la toxicité du cuivre en 2015. En 2017, ECCC a mis à jour l’ensemble de données toxicologiques en collaboration avec le ministère de l’Environnement de la Colombie-Britannique. Un examen détaillé des études jugées acceptables provenant de ces sources a également été réalisé par ECCC, conformément aux lignes directrices du CCME (2007) sur la qualité des données. Les facteurs d’acceptabilité des essais comprenaient, entre autres, la durée de l’exposition, la détermination analytique des concentrations d’exposition au cuivre et d’autres paramètres de qualité de l’eau, la documentation de la réponse des témoins, l’utilisation de critères d’effet biologiques appropriés et l’inclusion d’analyses statistiques appropriées des données recueillies dans l’étude.

En tout, 342 critères d’effet toxicologique chronique pour 32 espèces ont été jugés acceptables. De nombreuses études acceptables ont rapporté des résultats pour des effets multiples (p. ex., reproduction, croissance, mortalité), avec plusieurs critères d’effet (p. ex., CSEO, CMEO, CEx). Lorsqu’on disposait d’effets multiples pour une seule espèce, seul l’effet traduisant la plus grande sensibilité a été choisi, conformément aux lignes directrices du CCME (2007). Dans le but d’inclure des données pour les critères d’effet préférés, si les études ne présentaient pas de courbe concentration-réponse CE10 mais fournissaient suffisamment de données permettant d’élaborer une telle courbe, une courbe de réponse a été ajustée aux données et les valeurs CE10 ont été calculées au moyen du programme Toxicity Relationship Analysis Program (TRAP) (USEPA 2015). Les 342 concentrations entraînant un effet acceptable ont été normalisées pour une température de 20 oC, un pH de 7,5, un COD de 0,5 mg/L et une dureté de 50 mg/L. À partir des données toxicologiques normalisées, 78 critères d’effet préférés pour 32 espèces (12 critères d’effet pour 11 espèces de poissons, 34 pour 16 espèces d’invertébrés et 32  pour 5 espèces de plantes) ont été choisis, conformément aux lignes directrices du CCME (2007) et sont présentés à l’annexe 1. Enfin, les valeurs de l’effet de la moyenne géométrique ont été calculées pour les espèces individuelles si l’on disposait de plusieurs critères d’effet pour des effets et des durées similaires (c.-à-d. une espèce, un vote).

Pour chaque essai de toxicité chronique, les valeurs pertinentes – température, pH, alcalinité, dureté, COD, % AH (fraction d’acide humique du COD), Ca, Mg, Na, K, SO4, Cl et S (sulfure) – ont également été compilées à partir des études ou ont été estimées. Pour toutes les études nécessitant une estimation des paramètres chimiques pour le MLB, une méthode similaire à la procédure d’estimation chimique simple décrite dans le manuel de l’utilisateur du MLB a été utilisée (ECCC 2018). Si les paramètres chimiques pouvaient être déduits de l’information sur la conception de l’essai ou sur l’eau testée, ces paramètres chimiques déduits ont alors été utilisés (en d’autres mots, si les auteurs ont déclaré les paramètres chimiques complets pour leur eau témoin et ont ensuite ajouté une quantité connue de sel pour obtenir différents degrés de dureté). L’alcalinité a d’abord été estimée, au besoin, à partir du pH, avec l’hypothèse d’un équilibre avec le CO2(g) atmosphérique et une valeur pCO2 de 10-3,5 atm. Ensuite, si les concentrations d’ions devaient être estimées à partir de la dureté ou d’autres ions (p. ex., si les auteurs ont mentionné le Ca, mais rien d’autre), des ratios ioniques appropriés ont été attribués en fonction de la description de la source d’eau attestée. Les ratios ioniques ont été utilisés de la manière indiquée dans le manuel d’utilisation du MLB (ECCC 2018). Les concentrations de COD ont été établies avec la meilleure estimation possible, compte tenu de la description de l’eau testée, soit 0,3 mg/L dans les eaux synthétiques pour lesquelles des valeurs proches de zéro étaient prévues. Si les études de toxicité indiquaient des concentrations totales de cuivre plutôt que des concentrations de cuivre dissous, le facteur de conversion de 0,96 de l’EPA (1996) a été appliqué pour convertir les concentrations totales en concentrations dissoutes.

Dans le cas des études qui n’ont fourni aucune information sur la distribution du COD entre les formes humique et fulvique, on a supposé que 10 % du COD était sous forme d’acide humique et le reste sous forme fulvique. Cette estimation est fondée sur l’hypothèse que la plupart des eaux naturelles contiennent une quantité faible (mais non nulle) d’acide humique et que les acides humiques et fulviques représentent ensemble la totalité du COD mesuré. Ces hypothèses sont conformes à la façon dont le MLB a été utilisé pour élaborer les recommandations de l’EPA sur le cuivre (USEPA 2007).

Seulement 70 des 343 observations de toxicité ont signalé des fractions d’AH, dont aucune ne faisait partie de la DSE. Cela n’est pas surprenant, car la fraction d’AH ne varie généralement pas de façon significative et joue un rôle relativement peu important dans la détermination de la toxicité. Si l’on exclut les cas où la fraction d’AH devait être estimée, la base de données contenait 107 observations de toxicité pour lesquelles les paramètres chimiques devaient être déterminés, dont 36 étaient des observations prises en compte dans la DSE. Parmi les 78 paramètres pris en compte pour la DSE, l’information sur les cations a été estimée pour 28 d’entre eux, l’information sur les anions a été estimée pour 34 d’entre eux, les valeurs de COD ont été estimées pour 28 et enfin l’alcalinité a été estimée pour 4 critères d’effet.

Validation du modèle MLB

La relation entre la toxicité du cuivre observée et la toxicité prévue par le MLB pour 78 critères d’effet pour 32 espèces (choisies ci-dessus) a été examinée pour évaluer le rendement du MLB pour le cuivre (figure 4). Les données de chaque étude ont été analysées dans le MLB en mode spéciation à l’aide des paramètres chimiques des essais, pour obtenir l’accumulation critique. Pour chaque étude, une accumulation critique a été déterminée en prenant la moyenne géométrique des accumulations critiques dans l’étude en question. Ces accumulations critiques, ainsi que les paramètres chimiques de l’essai, ont été analysés dans le MLB en mode toxicité afin d’obtenir les valeurs de toxicité du cuivre prévues par le MLB. Les résultats ont montré que le MLB a prévu 88 % de la toxicité observée en deçà d’un facteur de 2 pour les données utilisées dans les RFQE. Parmi les 9 critères d’effet ayant une valeur supérieure au facteur de 2, 1 critère était pour les poissons, 4 pour les invertébrés et 4 pour les plantes, et la majorité de ces points de données étaient proches d’un facteur de 2. Ces résultats démontrent que le MLB pour le cuivre a donné de bons résultats.

Figure 4. Relation entre la toxicité observée et la toxicité prévue par le MLB pour l’ensemble de données pris en compte pour l’élaboration des RFQE. 

La ligne pleine représente un ratio de 1:1 entre la toxicité observée et la toxicité prévue, et les lignes pointillées représentent un facteur de ± 2 par rapport à la toxicité mesurée.

Le facteur de 2 a été utilisé comme moyen simple et générique d’évaluer la variation entre les valeurs de toxicité prévue et mesurée et provient de l’observation que les valeurs de toxicité répétées tendent à se situer en deçà de 2x de la moyenne (figure 5). Étant donné la variabilité inhérente des résultats des essais de toxicité, même un modèle parfait ne pourrait représenter que la variation des valeurs de toxicité ainsi que d’autres valeurs répétées, et par conséquent les limites de 2x autour d’une ligne d’accord parfait montrent à quel point le MLB devrait correspondre aux observations individuelles. La variation des valeurs répétées a été examinée plus en détail par Santore et Ryan (2015), qui ont montré que la valeur de 2x autour de la moyenne géométrique correspond à 1,5 écart-type de part et d’autre de la moyenne. En gardant cette définition à l’esprit, les valeurs de toxicité répétées devraient se situer à moins de 2x de la moyenne dans 88 % des cas.

Figure 5. Variation dans les CL50 répétées chez le tête-de-boule dans l’eau du lac Supérieur, d’après Erickson et coll. (1987).  

Les valeurs répétées ont tendance à être en deçà de 2x de la moyenne géométrique de toutes les données.

Élaboration des recommandations fédérales pour la qualité des eaux

Les RFQE sont élaborées de préférence selon le protocole du CCME (2007). Dans le cas du cuivre, il y avait suffisamment de données acceptables sur la toxicité chronique pour satisfaire aux exigences minimales en matière de données et formuler une recommandation de type A du CCMENote de bas de page 1. Le protocole du CCME (2007) permet l’utilisation du MLB pour établir des recommandations pour la qualité de l’eau, mais cette approche n’avait pas encore été utilisée pour des recommandations canadiennes pour la qualité de l’eau. Il est à noter que les RFQE basées sur le MLB pour le cuivre s’appliquent aux concentrations de cuivre dissous. Lorsque les utilisateurs des recommandations disposent seulement de données sur les concentrations de cuivre total pour leur site, il leur est conseillé de comparer d’abord leurs concentrations de cuivre total aux recommandations pour le cuivre dissous et, en cas de dépassement, d’effectuer un rééchantillonnage du plan d’eau pour déterminer le cuivre dissous.

L’ensemble de données sur la toxicité chronique et le MLB ont été combinés sous forme d’outil convivial, basé sur le MLB et capable de calculer des RFQE propres aux sites. Le guide de l’utilisateur et le manuel de référence (ECCC 2018) décrivent en détail les étapes à suivre. En résumé, l’outil combine toutes les étapes du processus de normalisation du MLB et l’estimation du 5e centile à partir d’une DSE normalisée (comme il est décrit à la figure 3). En utilisant le fichier de paramètres MLB approprié, on applique le MLB à l’ensemble de données en mode spéciation pour déterminer les niveaux critiques d’accumulation LB-Cu associés à chaque observation. Les fichiers de paramètres qui contiennent toutes les constantes thermodynamiques définissant la spéciation chimique et la liaison des métaux aux sites LB (tableau 3) sont fournis avec l’outil MLB. Le MLB est ensuite utilisé en mode toxicité avec les niveaux critiques d’accumulation LB-Cu et les paramètres chimiques de normalisation spécifiés par l’utilisateur (en d’autres mots, les paramètres chimiques propres au site). Les concentrations estimées entraînant un effet, qui ont été observées et incluses dans la DSE, représentent donc les concentrations entraînant un effet pour chaque observation, comme si chaque essai avait été réalisé dans les mêmes conditions sous-jacentes de l’eau décrites par les paramètres chimiques propres au site saisis par l’utilisateur. L’outil MLB permet de calculer une moyenne géométrique pour les espèces présentant plusieurs critères d’effet dont les effets et la durée sont similaires. Plusieurs fonctions de distribution cumulative sont ajustées selon les données à l’aide des méthodes de régression et le meilleur modèle est choisi selon la qualité de l’ajustement. La valeur du 5e centile du meilleur modèle est la RFQE propre au site (figure 6).

Figure 6. Diagramme de la DSE

Diagramme de la DSE pour les concentrations entraînant un effet (annexe 1), normalisées pour une température de 20 oC, un pH de 7,5, un COD de 0,5 mg/L et une dureté de 50 mg/L de CaCO3. L’outil MLB produit une courbe DSE similaire pour les paramètres chimiques propres au site et saisis par l’utilisateur (voir ECCC 2018).

Caractère prudent des RFQE établies pour le cuivre à l’aide du MLB

Afin d’évaluer si les RFQE pour le cuivre assurent une protection suffisante, l’approche du CCME (2018) a été adaptée. L’approche a permis de s’assurer que les RFQE basées sur le MLB protègent toutes les espèces dans l’ensemble de données. Les RFQE basées sur le MLB ont été calculées pour chacun des 342 paramètres de l’ensemble de données sur la toxicité chronique. On a ensuite comparé les RFQE aux valeurs de toxicité mesurées pour les paramètres chimiques connexes de l’eau (figure 7). Les valeurs qui se situent sous la ligne 1:1 indiquent que les RFQE sont en deçà de la valeur de toxicité pour un essai particulier, tandis que les valeurs supérieures à la ligne 1:1 indiquent que les RFQE sont supérieures à la toxicité observée, et par conséquent il pourrait être nécessaire de procéder à une évaluation plus poussée. Étant donné que les RFQE sont basées sur le 5e centile des données toxicologiques normalisées, on ne devrait pas retrouver plus de 5 % des données au-dessus de la ligne.

Figure 7. Comparaison des concentrations entraînant un effet chronique, pour tous les critères d’effet toxicologique acceptables avec les RFQE calculées pour les critères d’effet respectifs. 

Les valeurs inférieures à la ligne 1:1 signifient que les RFQE sont plus faibles, et par conséquent qu’elles assurent une protection selon l’essai en cause.

Seulement 14 (4 %) des 342 observations dépassent la ligne 1:1, à savoir 7 critères d’effet pour les invertébrés (Ceriodaphnia dubia (2), Villosa iris (3), Daphnia magna (1), Lymnea stagnalis (1)); 1 pour les poissons (Acipencer transmontanus) et 6 pour les plantes (Lemna minor (3), Chlorella protothecoide (2), Raphidocelis subcapitata (1)). Il est important de noter que 31 critères d’effet pour C. dubia présentaient un ratio inférieur à 1. De même, pour les 7 autres espèces, il y avait un plus grand nombre de critères d’effet qui présentaient des ratios inférieurs à 1:1 (11 pour V. iris, 109 pour D. magna; 4 pour L. stagnalis; 4 pour A. transmontanus, 5 pour L. minor, 20 pour C. protothecoide et 44 pour Raphidocelis subcapitata). De plus, les ratios moyens par espèce pour toutes les 32 espèces dans l’ensemble de données étaient inférieurs à 1:1, ce qui démontre nettement que ces RFQE assurent une protection, même si certaines valeurs individuelles pour une espèce donnée sont supérieures à la ligne 1:1. L’évaluation globale des données disponibles, dont il est question plus haut, indique que les RFQE basées sur le MLB assurent une bonne protection (> 95 %) de la vie aquatique, et sont donc conformes au calcul des RFQE basées sur la CD5 de la DSE.

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Liste des acronymes et des abréviations

AH

acide humique

AL

accumulation létale

ATSDR

Agency for Toxic Substances and Disease Registry

CCME

Conseil canadien des ministres de l’environnement.

CCREM

Conseil canadien des ministres des Ressources et de l’Environnement

CE

concentration entraînant un effet

CHESS

modèle Chemical Equilibria in Soils and Solutions

CI

concentration inhibitrice

CL

concentration létale

CMAT

concentration maximale acceptable de toxiques

CMEO

concentration minimale entraînant un effet observé

COD

carbone organique dissous

CSEO

concentration sans effet observé

DSE

Distribution de la sensibilité des espèces

EPA

Environmental Protection Agency (États-Unis)

EURAR

Rapport de l’Union européenne sur l’évaluation des risques

GC

Gouvernement du Canada

GSIM

modèle Gill Surface Interaction Model

LB

ligand biotique

LCPE

Loi canadienne sur la protection de l’environnement

MAIL

modèle d’activité des ions libres

MLB

modèle du ligand biotique

NF

nanofiltration

PGPC

Plan de gestion des produits chimiques

RTAC

rapport entre la toxicité aiguë et la toxicité chronique

RFQE

Recommandations fédérales pour la qualité de l’environnement

RNCan

Ressources naturelles Canada

TRAP

programme Toxicity Relationship Analysis Program

UE

Union européenne

VAF

valeur aiguë finale

WHAM

modèle Windermere Humic Aqueous Model

Annexe A

Tableau A-1. Données sur la toxicité chronique dans l’eau douce prises en compte pour l’élaboration d’une RFQE basée sur le MLB, pour le cuivre. a
Espèce Groupe Durée Paramètre Effet Concentration entraînant un effet (µg/L) Cuivre dissous (D) ou total (T) Concentration normalisée entraînant un effet, cuivre dissous (µg/L) Référence
Acipenser transmontanus Poissons 27 j LC20 Survie 3,4 (3,1-3,7) D 0,4 Vardy et coll.. 2011
Brachionus calyciflorus Invertébrés 48 h CE10 Croissance 7,6 D 5,2 De Schamphelaere et coll.. 2006a
Campeloma decisum Invertébrés 42 j CE10 Survie 6,9 T 1,2 Arthur & Leonard 1970
Campeloma decisum Invertébrés 42 j CE10 Survie 9,2 T 1,6 Arthur & Leonard 1970
Ceriodaphnia dubia Invertébrés 7 j CE10 Reproduction 11,0 D 4,4 Wang et coll.. 2011
Ceriodaphnia dubia Invertébrés 7 j CE10 Reproduction 34,0 D 1,9 Wang et coll.. 2011
Ceriodaphnia dubia Invertébrés 7 j CE10 Reproduction 29,0 D 0,8 Wang et coll.. 2011
Ceriodaphnia dubia Invertébrés 7 j CE10 Reproduction 25,0 D 0,4 Wang et coll.. 2011
Chlamydomonas reinhardtii Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 178,0 D 14,3 De Schamphelaere & Janssen 2006b
Chlamydomonas reinhardtii Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 108,0 D 13,2 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlamydomonas reinhardtii Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 96,0 D 10,2 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella protothecoides Algues/plantes 72 h MATCL Croissance 1,5 D 9,0 Franklin et coll.. 2002
Chlorella protothecoides Algues/plantes 72 h MATCL Croissance 2,8 D 13,2 Franklin et coll.. 2002
Chlorella protothecoides Algues/plantes 72 h MATCL Croissance 5,3 D 18,9 Franklin et coll.. 2002
Chlorella protothecoides Algues/plantes 72 h MATCL Croissance 10,4 D 27,9 Franklin et coll.. 2002
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 108,0 D 15,9 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 407,0 D 21,3 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 56,0 D 10,6 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 36,0 D 25,8 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 173,0 D 10,4 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 99,0 D 10,5 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 85,0 D 8,2 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 162,0 D 12,7 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 283,0 D 18,0 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 188,0 D 21,6 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 510,0 D 25,0 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 31,0 D 8,5 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 188,0 D 16,4 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 404,0 D 18,9 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 159,0 D 24,4 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 84,0 D 9,1 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Chlorella vulgaris Algues/plantes 3 j CE10 Croissance 132,0 D 15,3 De Schamphelaere et Janssen 2006b
Clistoronia magnifica Invertébrés 8 m CE10 Cycle de vie 5,7 T 5,7 Nebeker et coll.. 1984
Cottus bairdii Poissons 28 j CE10 biomasse 26,6 D 6,5 Besser et coll.. 2007
Cyprinella monacha Poissons 30 j CI10 biomasse 23,0 T 9,5 Besser et coll.. 2001, 2005
Cyprinus carpio Poissons 7 j MATCL Survie 31,0 T 11,7 Stouthart et coll.. 1996
Daphnia ambigua Invertébrés 10 j CE10 Reproduction 24,0 (15,9-36,2) T 20,0 Harmon et coll.. 2003
Daphnia magna Invertébrés 21 j CE10 Reproduction 61,0 D 4,5 Muyssen et Janssen 2007
Daphnia pulex Invertébrés 42 j CSEO Survie 4,0 T 1,9 Winner 1985
Daphnia pulex Invertébrés 42 j CSEO Survie 20,0 T 5,6 Winner 1985
Daphnia pulex Invertébrés 42 j CSEO Survie 30,0 T 4,8 Winner 1985
Daphnia pulex Invertébrés 42 j CSEO Survie 5,0 T 2,5 Winner 1985
Daphnia pulex Invertébrés 42 j CSEO Survie 20,0 T 5,7 Winner 1985
Daphnia pulex Invertébrés 42 j CSEO Survie 40,0 T 8,0 Winner 1985
Daphnia pulex Invertébrés 42 j CSEO Survie 10,0 T 3,7 Winner 1985
Daphnia pulex Invertébrés 42 j CSEO Survie 15,0 T 3,2 Winner 1985
Daphnia pulex Invertébrés 42 j CSEO Survie 20,0 T 2,8 Winner 1985
Epioblasma capsaeformis Invertébrés 28 j CI10 Survie 3,1 D 1,6 Wang et coll.. 2007
Etheostoma fonticola Poissons 30 j CI10 Survie 9,3 T 4,7 Besser et coll.. 2001, 2005
Fontigens aldrichi Invertébrés 28 j CE10 Survie 10,4 D 1,1 Besser et coll.. 2009, 2016
Hyalella azteca Invertébrés 10 j CSEO Survie 30,0 D 37 Deaver et Rodgers 1996
Hyalella azteca Invertébrés 10 j CSEO Survie 82,0 D 74,6 Deaver et Rodgers 1996
Hyalella azteca Invertébrés 10 j CSEO Survie 50,0 D 31,9 Deaver et Rodgers 1996
Hyalella azteca Invertébrés 10 j CSEO Survie 50,0 D 25,8 Deaver et Rodgers 1996
Hyalella azteca Invertébrés 10 j CSEO Survie 82,0 D 30,6 Deaver et Rodgers 1996
Lampsilis siliquoidea Invertébrés 28 j CI10 Survie 3,1 D 0,9 Wang et coll.. 2007
Lemna minor Algues/plantes 7 j CE10 Longueur des racines 2,1 D 0,7 Antunes et coll.. 2012
Lemna minor Algues/plantes 7 j CE10 Longueur des racines 0,7 D 0,8 Antunes et coll.. 2012
Lemna minor Algues/plantes 7 j CE10 Longueur des racines 3,8 D 1,4 Antunes et coll.. 2012
Lemna minor Algues/plantes 7 j CE10 Longueur des racines 5,9 D 1,7 Antunes et coll.. 2012
Lymnaea stagnalis Invertébrés 28 j CE10 Croissance 25,0 D 3,6 Besser et coll.. 2009, 2016
Oncorhynchus mykiss Poissons 8 j LC10 Survie 7 T 4,0 Chapman 1978
Oncorhynchus tshawytscha Poissons 14 w CE10 Croissance 2,2 T 1,2 Chapman 1975
Perca fluviatilis Poissons 30 j MATCL Croissance 29,3 T 7,1 Collvin 1985
Physa gyrina Invertébrés 28 j CE10 Croissance 12,0 D 2,4 Besser et coll.. 2016
Pimephales promelas Poissons 30 j CI10 Croissance 4 T 1,6 Besser et coll.. 2001, 2005
Pimephales promelas Poissons 30 j CI10 Croissance 16 T 6,7 Besser et coll.. 2001, 2005
Pyrgulopsis robusta Invertébrés 28 j CE10 Croissance 5,9 D 0,6 Besser et coll.. 2009, 2016
Raphidocelis subcapitata Algues/plantes 72 h MATCL Croissance 2,7 D 5,5 Franklin et coll.. 2002
Raphidocelis subcapitata Algues/plantes 72 h MATCL Croissance 4,0 D 7,8 Franklin et coll.. 2002
Raphidocelis subcapitata Algues/plantes 72 h MATCL Croissance 2,4 D 5,0 Franklin et coll.. 2002
Raphidocelis subcapitata Algues/plantes 72 h MATCL Croissance 5,5 D 10,2 Franklin et coll.. 2002
Salvelinus confluentus Poissons 60 j MATCL Survie 138,6 D 30,5 Hansen et coll.. 2002
Salvelinus fontinalis Poissons 30 j CE10 Reproduction 4,5 (2,7-7,7) T 7,2 Sauter et coll.. 1976
Taylorconcha serpenticola Invertébrés 28 j LC20 Survie 13,0 D 1,4 Besser et coll.. 2009, 2016
Villosa iris Invertébrés 28 j CE10 Poids sec 6,2 D 1,9 Wang et coll.. 2011
Villosa iris Invertébrés 28 j CE10 Poids sec 3,8 D 0,2 Wang et coll.. 2011
Villosa iris Invertébrés 28 j CE10 Poids sec 21,0 D
0,4 Wang et coll.. 2011

a Si des études mentionnaient seulement des concentrations de cuivre total, ces valeurs ont été converties en cuivre dissous à l’aide du facteur de conversion de 0,96 (USEPA 1996). Avant de choisir des critères d’effet individuels dans les ensembles de données acceptables, les concentrations d’effet déclaré ont été normalisées pour la température (20 oC), le pH (7,5), le COD (0,5 mg/L) et la dureté (50 mg/L sous forme de CaCO3). Ces concentrations d’effet normalisées sont tracées sur la figure 6.

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