Mesure in situ des émissions de N2O dans les procédés de traitement des ERUs. Synthèse des résultats des campagnes de mesure in situ

Measurements have been conducted in four full-scale wastewater treatment plants in order to characterize the N2O emission factor from three biological nitrogen removal processes: activated sludge, biofilters and vertical subsurface flow constructed wetlands. For each process the operational conditions favoring N2O emissions were investigated. Our measurements highlighted the wide discrepancy of N2O emissions from one process to another (from 0.19 % N2O-Ninfluent to 4.86 % of N2O-N/Ntreated) and their high temporal variability for a given process. These results indicates (i) the need to define a process specific N2O emission factor taking into account the operating conditions of each process, (ii) the lack of accuracy of the current IPCC accounting approach based on the use of deterministic emissions factors and the necessity of replacing it by a stochastic approach that takes into account uncertainty and variability of reported results.; Des mesures ont été réalisées sur quatre stations d'épuration des eaux résiduaires urbaines afin de quantifier les facteurs d'émission de protoxyde d'azote (N2O) de trois procédés de traitement des ERUs : boue activée, biofiltration et filtres plantés de roseaux verticaux. Pour chacun de ces procédés, les principaux paramètres opératoires influençant ces facteurs d'émission ont été identifiés. L'ensemble des mesures réalisées a permis de mettre en évidence la forte disparité des émissions de N2O d'un procédé à l'autre (de 0,19 % de N-N2O/Nentrant à 4,86 % de N-N2O/NH4 dégradé) mais également de la variabilité temporelle de ces émissions pour un même procédé. Cette hétérogénéité des résultats démontre (i) la nécessité de définir à minima un facteur d'émission par procédé, en tenant compte des spécificités de chacun et (ii) le manque de pertinence de l'approche actuelle du GIEC basée sur l'utilisation de facteurs d'émission déterministes, pouvant conduire à une forte sous-estimation du poids de ces émissions sur l'impact environnemental des stations, et la nécessité de la remplacer par une approche stochastique intégrant incertitude et variabilité au fur et à mesure des avancées des connaissances scientifiques.