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2023

Diversité des macroinvertébrés benthiques des rivières du nord-est de l’île d’Idjwi, République Démocratique du Congo

Diversity of the benthic macroinvertebrates in the Northeastern rivers of Idjwi Island, Democratic Republic of Congo
Michael Baraka Nyakabeji, Éric Mihingano Mushagalusa, Jean-Jacques Mashimango Bagalwa et Augustin Kanyunyi Basabose

Résumés

La présente étude a pour but de déterminer la diversité des macroinvertébrés benthiques afin de connaitre la qualité de l’eau des rivières de la partie nord-est de l’île d’Idjwi, République Démocratique du Congo (RDC). Les macroinvertébrés ont été récoltés du 1er juin au 7 septembre 2017 dans quatre rivières : Nyamisheke, Tama, Miriri et Nyahonga. Huit campagnes d’échantillonnage étaient organisées et 32 prélèvements effectués dans 20 sites (5 sites par rivière) en se servant d’un filet troubleau. Les résultats obtenus révèlent un total de 5531 spécimens capturés. Ces macroinvertébrés sont répartis en 3 embranchements (arthropodes, mollusques et annélides), 5 classes (insectes, crustacés, gastéropodes, oligochètes et achètes), 11 ordres et 43 familles. Leur abondance relative varie d’une rivière à une autre, Nyamisheke (31%), Tama (28%), Miriri (25%) et Nyahonga (16%) bien que la différence ne soit pas significative (χ² = 1,9104 ; p-Value = 0,5912). Il en est de même pour l’indice de Shannon calculé, qui varie de 1,4 à 2,6, traduisant une disproportion de la diversité dans les sites, mais cette variation n’est pas liée à la différence des sites (F= 1,758 ; p-Value 0,196). Globalement, les stations situées en amont de chaque rivière sont plus diversifiées que celles situées en aval. Cependant, les valeurs de l’Indice biologique global normalisé (IBGN) indiquent une pollution importante dans les quatre rivières, provenant des multiples activités anthropiques (surexploitation du sable, pêche, vaisselle, baignade, lessivage et présence de déchets organiques agricoles) qui se font dans et autour de ces rivières. Cette pollution excessive influe négativement sur la diversité et l’abondance des macroinvertébrés. Ainsi, des mesures devraient être appliquées par les structures compétentes pour décourager ces activités anthropiques afin de préserver la santé de ces rivières et des populations humaines.

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Texte intégral

Introduction

1La biodiversité joue un rôle très important dans le fonctionnement et le développement naturel de tous les écosystèmes aquatiques. Selon Gravel et al. (2010), une forte biodiversité augmente la stabilité et l'adaptabilité de l’ensemble des organismes vivants d’un milieu face aux modifications des conditions environnementales. Dans cette biodiversité, les macroinvertébrés sont l’une des composantes, mais ils restent encore peu connus, malgré leur rôle très important dans les chaines trophiques (Mbete et al., 2021). Les macroinvertébrés benthiques sont largement utilisés pour la surveillance de la qualité des cours d’eau puisqu’ils possèdent plusieurs attributs de bon indicateur environnemental (Barbour et al., 1999). La connaissance de ces organismes et de leur fonctionnement conduira à une meilleure gestion des écosystèmes aquatiques.

2Les perturbations environnementales dues aux activités anthropogéniques telles que l’agriculture, l’abreuvage, l’industrie et les besoins vitaux se multiplient dans de nombreuses régions du globe et entrainent des déséquilibres sur la biodiversité et des pollutions des eaux tant souterraines que superficielles (Bagalwa, 2006 ; Malmqvist et Rundle, 2002). Ces activités modifient la qualité de l’eau ainsi que celle des habitats aquatiques et riverains, entrainant des pertes de la biodiversité, plus particulièrement en ce qui concerne les macroinvertébrés aquatiques (Zirirane et al., 2014 ; MDDEFP, 2012). L’évaluation de l’état des communautés biologiques apporte une information qui intègre tant la qualité chimique de l’eau que de l’habitat (Karr et Dudley, 1981). Les méthodes basées sur l’évaluation biologique ont recours à des organismes vivants afin de donner un aperçu global sur les conditions et les pressions environnementales subies par les écosystèmes aquatiques (Sanogo et Kabre, 2014). Différents groupes d’espèces ont servi à de telles évaluations, bien que l’un des groupes les plus utiles demeure celui des macroinvertébrés benthiques (Sanogo et Kabre, 2014 ; Diomandé et al., 2009 ; Touzin, 2008).

3L’île d’Idjwi est drainée par plusieurs rivières, parmi lesquelles Nyamisheke, Miriri, Tama et Nyahonga. Ces rivières sont utilisées par les autochtones pour des besoins ménagers (boisson, cuisson des aliments, lessivage et vaisselle), l’irrigation des cultures, l’abreuvage du bétail, et cetera. De même, depuis plusieurs années, on assiste à un développement progressif d’activités polluantes : agriculture, exploitation du sable, ou déforestation des versants de ces rivières, du fait de la pression démographique dans la région. Ces activités n’épargnent pas ces rivières de la pollution, avec des retombées sur la biodiversité aquatique. Certaines études ont démontré la pollution des eaux de la rivière Kintama, l’une de grandes rivières situées à Idjwi-Sud (Amuli, 2017 ; Bahati et Amuli, 2015). Mais la diversité et la qualité des eaux des rivières du nord de l’île d’Idjwi, particulièrement celles du nord-est, restent jusqu’ici inconnues et n’ont encore fait l'objet d’aucune recherche. La présente étude vise à combler cette lacune en fournissant les données préliminaires sur la macrofaune benthique du nord-est de l’île et sur la qualité des rivières Nyamisheke, Miriri, Tama et Nyahonga. Elle a comme objectifs spécifiques : 1) d’inventorier les macroinvertébrés benthiques de ces rivières et 2) d’évaluer la qualité biologique de l’eau sur base de la structure des peuplements des macroinvertébrés.

Matériel et méthodes

Milieu d’étude

4Cette étude donc a été réalisée pour quatre rivières (Nyamisheke, Miriri, Tama et Nyahonga) situées dans la partie nord-est du territoire d’Idjwi, situé dans le lac Kivu entre 1°59’ et 2°8’ de latitude sud et entre 28°59’ et 29°5’ de longitude est, en République Démocratique du Congo (RDC). Les rivières Tama et Nyahonga prennent leur source dans les marais situés dans le massif montagneux de l’ancienne réserve forestière de Nyamusisi. La rivière Tama est longue de 11 kilomètres et alimente une microcentrale hydroélectrique avant de se jeter dans le lac Kivu tandis que la rivière Nyahonga mesure 5 kilomètres de longueur et reçoit les eaux de l’affluent Kilala avant de se jeter dans le lac Kivu à Lubanda, entre les villages Kisheke et Lukonde. La rivière Nyamisheke quant à elle, se situe dans une région diamétralement opposée de celle de Nyamusisi, est longue de 9 kilomètres environ et tire sa source dans une colline située dans le village Kindji avec Bubeja comme affluent dans son cours moyen. Elle traverse une zone fortement perturbée par les activités anthropiques avant d’atteindre le lac Kivu vers Maganga. Quant à la rivière Miriri, elle prend sa source à l’ouest du village Lweza dans une plantation marécageuse de cannes à sucre et se jette dans le lac Kivu à Zira entre les villages Lweza et Lukonde. Elle est la plus courte des quatre rivières, et mesure près de 3 kilomètres de longueur. Toutes se situent dans une zone caractérisée par un climat tempéré, doux et humide avec une succession de 2 saisons : la saison des pluies qui s’étend sur neuf mois environ (de septembre à mai) et la saison sèche qui dure pratiquement trois mois (de juin jusqu’en août).

5Les températures moyennes annuelles oscillent autour de 17° Celsius pendant la période la plus froide, durant la saison des pluies, et 30° Celsius au moment le plus chaud, durant la saison sèche (Amuli, 2017). Toutes ces rivières traversent des zones où s’effectuent une ou des activités anthropiques comme la vaisselle, le lessivage, la baignade, la briqueterie, la pêche, l’exploitation des sables et pierres et l’agriculture, avant de se jeter dans le lac Kivu situé à environ 1460 mètres d’altitude. Ces rivières se situent dans une zone rurale (territoire d’Idjwi). La population environnante est pauvre, elle vit de l’agriculture, de la pêche artisanale, et de la vente du sable, elle n’a pas de capacité de se construire de belles maisons ni de prévoir des installations sanitaires ou des buanderies. Les rivières servent de lieu d’approvisionnement en eau, de baignade, de lessive et de vaisselle, d’abreuvage des bétails et d’exploitation de sable. Cinq sites d’échantillonnage ont été choisis de l’amont à l’aval dans chaque rivière en fonction de leur accessibilité, sites à substrats et à végétation différents. Les caractéristiques géomorphologiques de différents sites sont présentées dans le Tableau 1 et les sites d’échantillonnages localisés dans la Figure 1.

Tableau 1. Caractéristiques géomorphologiques des sites d’échantillonnage (Prof.=Profondeur, Larg.=Largeur)

Rivières

Sites

Prof. (cm)

Larg. (cm)

Substrat dominant

Végétation vivante

Activités dans les sites

et/ou dans le bassin proche

Nyamisheke

S1

6

85

Boue, sable

Beaucoup d’herbes

Puisage eau de boisson, Lessivage, Vaisselle, Baignade, Agriculture

S2

5,75

250

Boue, sable

Ciel ouvert, peu d’herbes

Puisage eau de ménage, Lessivage, Vaisselle, Baignade, Agriculture, etc.

S3

8

135

Sable, vase

Ciel ouvert, beaucoup d’herbes

Puisage eau de ménage, Lessivage, Baignade, Agriculture, Briqueterie

S4

47

220

Sable, boue

Herbes

Agriculture, Baignade

S5

43

330

Sable

Arbres, herbes

-           

Miriri

S6

8

100

Sable

Ciel ouvert, herbes

Agriculture

S7

10

250

Boue

Herbes, lianes.

Agriculture, Lessivage, pont pour passagers

S8

12

128

Roches, sable

Herbes, arbres, arbustes,

Agriculture, Baignade, Sentier pour passagers

S9

15

164

Sable, Boue

Herbes

Baignade, puisage de l’eau, lessivage

S10

3

180

Sable

Ciel ouvert, herbes.

Agriculture, exploitation sable, pêche

Tama

S11

9

150

Boue, sable, roches

Choux, fougères,…

Agriculture intense.

S12

22

290

Roches, sable, boue.

Ciel ouvert, herbes, arbres, arbrisseaux.

Agriculture, baignade, lessivage, vaisselle, pont pour passagers

S13

18

203

Roches, boue

Herbes

Sentier pour passagers, déviation de l’eau microcentrale hydroélectrique.

S14

25

300

Sable, boue, roches

Beaucoup d’herbes

Exploitation de sable, lessivage, baignade, pont pour passagers; microcentrale hydro.

S15

20

500

Sable

Phragmites, herbes

Champêtres, exploitation de sable

Nyahonga

S16

12

206

Boue, cailloux.

Bananiers, herbes

Agriculture

S17

30

240

Boue

Herbes, arbustes, arbres.

Agriculture

S18

13

190

Roches, sable

Herbes, arbustes

Agriculture, lessivage, baignade, Sentier pour passagers

S19

25

245

Roches, cailloux, sable

Herbes diverses

Agriculture, exploitation sable, ruissellement et éboulement, lessivage, vaisselle, baignade, puisage eau de ménage.

S20

9

800

Sable

Herbes, arbustes, arbres.

Exploitation de sable, Agroforesterie, Agglomérations.

Figure 1. Carte localisant les sites d’échantillonnage des rivières du nord-est de l’île d’Idjwi

Figure 1. Carte localisant les sites d’échantillonnage des rivières du nord-est de l’île d’Idjwi

Collecte et traitement des échantillons

6Les macroinvertébrés ont été récoltés au cours de huit campagnes d’échantillonnage organisées dans la saison sèche à partir du 1er juin jusqu’au 7 septembre 2017 dans toutes les stations et rivières. L’intervalle entre deux campagnes successives est de 14 jours. Le nombre et l’intervalle des campagnes d’échantillonnage ont été établis en référence à la méthodologie utilisée par Gay et al. (2000). La récolte des macroinvertébrés a été réalisée à l’aide d’un filet troubleau constitué d’un cadre métallique circulaire de 50 centimètres de diamètre et d’un filet de 1 millimètre de vide de mailles et 50 centimètres de profondeur (Moisan et Pelletier, 2013).

7Le cadre était attaché sur une barre métallique de 70 centimètres de longueur servant de manche pendant le prélèvement. Le prélèvement dans chaque station durait 45 minutes. Deux personnes se tenaient debout à contre-courant dans l’eau ; l’une tenait le filet, et l’autre agitait et soulevait par les pieds et les mains les sédiments et/ou les herbes situés dans et aux abords de la rivière en créant un courant qui entrainait les macroinvertébrés dans le filet. Quatre coups de filet ont été effectués par station et par campagne d’échantillonnage (Gay et al., 2000) soit 32 prélèvements au total. Le contenu du filet a été déversé dans un bac en plastique pour le triage des macroinvertébrés in situ en se servant des pinces entomologiques. La technique « manuelle » a été appliquée dans les sites à substrat pierreux (Hyangya et al., 2014). Elle consiste à renverser les pierres et les nettoyer avec de l’eau à l’entrée du filet pour entrainer dans le filet tout ce qui colle sur les pierres. Les spécimens des macroinvertébrés récoltés étaient conservés dans des bocaux étiquetés et contenant du formol à 4%.

8Au laboratoire de l’Unité d’enseignement et de recherche en hydrobiologie appliquée (UERHA) de l’Institut supérieur pédagogique (ISP) de Bukavu, suivant leur taille, les macroinvertébrés ont été identifiés à l’œil nu ou sous la loupe de marque Fluoscone, au grossissement 6x, ou encore sous la binoculaire de marque Horthy America au grossissement 6x. Chaque individu identifié était immédiatement compté. Tous les taxons ont été déterminés jusqu’au niveau de la famille. L’identification a été faite à l’aide des clés d’identification de Tachet et al. (2010), Feio et al. (2006), Richoux et al. (2006), Reynoldson et al. (2003), Rosenberg et al. (1999).

Analyses des données

Indices de diversité

9La composition et la richesse taxonomiques ont été évaluées en calculant le nombre total de taxons, la fréquence et le pourcentage des unités taxonomiques pour l’ensemble des rivières et pour chaque site d’échantillonnage (Hyangya et al., 2014). Les données obtenues ont permis de calculer les indices couramment utilisés dans l’étude des macroinvertébrés aquatiques (AFNOR, 2004 ; Bode et al., 2002 ; AFNOR, 2001, 1992 ; Hilsenhoff, 1988 ; Washington, 1984 ; Dajoz, 1982). La diversité spécifique de ces organismes dans les milieux explorés a été déterminée par l’indice de Shannon-Weaver (Shannon, 1948). Cet indice est calculé à l’aide de la formule suivante :

10Avec H′ : indice de Shannon-Weaver, Ni : nombre d’individus d’une espèce donnée et N : nombre total d’individus (Munganga et al., 2020 ; Koumba et al., 2017 ; Hyangya et al., 2014 ; Nihoreye, 2012). L’indice de Simpson (Simpson, 1949) qui permet de calculer la probabilité que deux individus récoltés dans un milieu donné soient de la même espèce se calcule selon la formule suivante :

11Avec D : indice de Simpson, Ni : nombre d'individus de l'espèce donnée et N : nombre total d'individus. De plus, l’indice d’équitabilité de Piélou qui traduit le degré de diversité atteint a été calculé pour identifier l’équilibre des peuplements (Koumba et al., 2017) selon la formule suivante :

12Avec S : nombres d'espèces observées.

13L’analyse de variance (ANOVA) a permis de comparer la variabilité de la diversité et de la richesse spécifique des macroinvertébrés entre les différents sites échantillonnés. Les données de l’abondance relative et d’indices d’équitabilité et de Simpson dans le cadre de cette étude ne respectent pas la loi de la normalité et de l’homoscédasticité. Leur variabilité entre les sites a été testée par le test de Kruskall-Wallis qui est un équivalent non paramétrique de l'ANOVA à un facteur contrôlé (Houelome, 2017 ; Taybi et al, 2016).

Indices de similarité

14La similarité entre les différentes unités systématiques dans les différents sites d’échantillonnage a été déterminée par l’indice de similarité de Jaccard calculé par la formule suivante :

15Avec Nc : le nombre de taxons communs aux deux stations 1 et 2 et N1 et N2 : les nombres de taxons présents respectivement aux stations 1 et 2 (Nihoreye, 2012 ; Zouggaghe et Moali, 2009).

16L’indice de dissimilarité de Bray-Curtis (BC), aussi appelé coefficient de Czecanowski a été calculé et exprimé par une matrice d’analyse des Cordonnées principales (PCoA). Cet indice s’utilise pour mesurer, entre autres, la similitude entre échantillons sur base du dénombrement d’espèces. Voici l'équation permettant le calcul de la distance de Bray-Curtis :

17 Nij : est l'abondance d'une espèce i dans l'échantillon j, et Nik: : l'abondance de la même espèce i dans l'échantillon k. Le terme min correspond au minimum obtenu pour deux comptes sur les mêmes échantillons. Les sommes situées au numérateur et dénominateur sont réalisées sur l'ensemble des espèces présentes dans les échantillons (Bray et Curtis, 1957). Les classes de variation des indices précités et leur interprétation (Munganga et al., 2020 ; Zouggaghe et Moali, 2009 ; Grall et Coïc, 2005 ; Grall et Hily, 2003 ; Bloom, 1981) sont présentées dans le Tableau 2.

Tableau 2. Classes de variation et interprétation des indices de diversité et de similarité.

Indices

Classes

Interprétation

Shannon-Weaver

[0,5-4,5]

H’ tend vers 0,5 si les peuplements sont faiblement diversifiés et vers 4,5 s’ils sont plus complexes.

Simpson

[0-1]

Si D tend vers 0, indique une forte diversité ; s’il tend vers 1, implique une faible diversité.

Equitabilité de piélou

[0-1]

E est maximal si les taxons ont des abondances identiques. E tend vers 0 si la quasi-totalité des effectifs est concentrée sur un seul taxon.

Similarité de Jaccard

[0-1]

Si I augmente, la diversité inter habitat (entre 2 sites comparés) est faible. Si I diminue, la diversité inter habitat est forte.

Dissimilarité de Bray Curtis

[0-1]

DBray-Curtis tend vers 0 lorsque les échantillons ont la même composition, il tend vers 1 lorsque les échantillons sont totalement dissemblables.

18Le calcul des indices de diversité a été facilité par le logiciel PAST version 4.03 (Cubaka et al., 2019). Les dendrogrammes de classification hiérarchisée (dendrogrammes de similarité de Jaccard) et l’analyse des coordonnées principales (PCoA) exprimée par la dissimilarité de Bray-Curtis ont été faits avec PAST.

Indice de pollution

19L’Indice biologique global normalisé (IBGN) a été calculé pour déterminer la qualité biologique des eaux (Karim et al., 2019). L’IBGN fournit une estimation quantitative sur l’ensemble du milieu, en utilisant la faune des macroinvertébrés en tant que compartiment intégrant du milieu (AFNOR, 2001). La détermination de l’IBGN au niveau des sites d’étude a été réalisée manuellement selon la méthode d’AFNOR (1992). La formule suivante a été appliquée :

20Avec GI : groupe indicateur qui prend en compte seulement les taxons indicateurs représentés par au moins 3 individus ou 10 selon les taxons, et CV : classe de variété de l’échantillon qui est égale au nombre de taxons récoltés, même s’ils ne sont représentés que par un seul individu.

21La valeur de l’IBGN est déterminée à l’aide d’un tableau de 14 classes de variété taxonomique et 9 groupes faunistiques indicateurs affectant les valeurs de 1 à 20 (Allaoua, 2020 ; Charles, 2012). En l’absence significative de taxons indicateurs (n < 3 ou 10 individus), la note IBGN est égale à 0 (Gay et al., 2000). Cet indice fournit une valeur comprise entre 0 et 20, qui correspond à 5 classes de qualité (Allaoua, 2020) comme présentées dans le Tableau 3. La valeur moyenne de référence déterminée par Thiry (2020) a été utilisée pour séparer les sites de bonne qualité de ceux de mauvaise qualité.

Tableau 3. Intervalles de variation et interprétation de l’IBGN

Intervalle

Qualité

Niveau de pollution

≤ 4

Très mauvaise

Pollution excessive

Entre [5-8]

Mauvaise

Pollution importante

Entre [9-12]

Moyenne

Pollution nette

Entre [13-16]

Bonne

Pollution modérée

≥ 17

Très bonne

Eau de qualité excellente

Résultats

Peuplements des macroinvertébrés dans les rivières et sites prospectés

22Sur les 32 prélèvements effectués au cours de huit campagnes d’échantillonnage organisées à partir du 1er juin jusqu’au 7 septembre 2017 dans toutes les stations et rivières, un total de 5531 individus de macroinvertébrés répartis en 43 familles, 11 ordres, 5 classes et 3 embranchements ont été récoltés (Tableau 4, en annexe).

23En ce qui concerne l’abondance relative de différents taxons dans les rivières et sites prospectés, l’embranchement des Arthropodes est le plus abondant, il constitue 92,4% des effectifs totaux. Les deux autres embranchements sont très faiblement représentés : les annélides occupent 4,4% et les mollusques 3,2% (Figure 2).

Figure 2. Abondance relative des différents embranchements des macroinvertébrés récoltés dans les quatre rivières combinées.

Figure 2. Abondance relative des différents embranchements des macroinvertébrés récoltés dans les quatre rivières combinées.

24Au sein de l’embranchement des arthropodes (Tableau 4), les insectes sont plus abondants (93,5%) que les crustacés (6,5%). La classe des insectes est dominée par l’ordre des odonates (61,8%). La famille des coenagrionidae occupe le premier rang avec 42,2% des effectifs de six familles qui composent l’ordre des odonates. Elle est suivie par les familles des gomphidae (17,7%), des libellulidae (15,8%), des aeschnidae (15,5%), des cordulegasteridae (6,0%), la plus faible abondance est observée dans la famille des cordulidae (2,8%).

25Dans les différentes rivières échantillonnées, les nombres des macroinvertébrés sont inégalement répartis. La rivière Nyamisheke contient 31% de l’échantillon total, suivie de Tama (28%), de Miriri (25%) et de Nyahonga (16%). De même, les effectifs selon les sites sont variables d’une station à une autre, comme l’indique le Tableau 4. Toutefois, la variabilité de l’abondance relative n’est pas due à la variabilité des sites à en croire le test de Krustall Walis (χ²= 1,9104 ; p-Value=0,5912) (Tableau 5).

Tableau 5. Résultats des tests statistiques et leur interprétation

Paramètres

(normalité des données)

Tests statistiques

Interprétation

ANOVA (Fisher)

p-value

Seuil de signification

Richesse spécifique

F= 0,493

0,692

0,05

La différence de la richesse spécifique entre les sites n’est pas significative, elle serait due au hasard.

Diversité (Indice de Shannon)

F= 1,758

0,196

0,05

La différence de la diversité entre les sites n’est pas significative.

Paramètres

(pas de normalité)

Kruskal-Wallis

Diversité (Indice de Simpson)

χ²= 4,4696

0,215

0,05

Les rivières sont diversifiées de la même façon. Pas de différence significative.

Equitabilité

χ²=4,6517

0,1991

0,05

La similarité entre les sites est perceptible.

Abondance relative

χ²= 1,9104

0,5912

0,05

DNS ; en terme d’abondance, la différence n’est pas aussi significative.

26L’embranchement des arthropodes est représenté dans tous les sites, mais globalement les sites situés en aval sont plus ou moins abondants que ceux de l’amont (Figure 3). Les mollusques et les annélides sont présents dans certains sites et absents dans d’autres. Parmi les arthropodes, la classe des crustacés n’est présente que dans 5 sites sur 20, contrairement aux insectes rencontrés dans tous les sites. Trois ordres (odonates, hétéroptères et coléoptères) sur les sept qui composent cette classe sont représentés dans tous les sites. Au niveau familial, un seul taxon (famille des aeschnidae) a été enregistré dans l'ensemble des sites, les autres étant présents dans certains sites seulement. Certains taxons sont totalement ou quasiment absents de certains sites, voire dans toute la rivière. Pour les familles des haliplidae et osychodidae, on n’a enregistré qu’un seul individu pour chacune d’elles, laissant croire qu’elles sont accidentelles dans la zone étudiée. Pour d’autres familles telles que les pleidae et simulidae, elles sont rarement récoltées dans ces sites et seulement dans les sites 16 et 18.

Figure 3. Comparaison de l'abondance relative des différents embranchements des macroinvertébrés entre les sites en amont et les sites en aval dans les quatre rivières échantillonnées.

Figure 3. Comparaison de l'abondance relative des différents embranchements des macroinvertébrés entre les sites en amont et les sites en aval dans les quatre rivières échantillonnées.

Richesse taxonomique des macroinvertébrés dans les rivières et sites échantillonnés

27Le Tableau 4 montre que le nombre de taxons varie d’une rivière à une autre et même d’une station à une autre. La rivière Nyahonga compte 36 familles sur 43, Nyamisheke (32 familles), Tama (31 familles) et Miriri (28 familles). En général, les trois premiers sites dans chaque rivière ont généralement une richesse spécifique plus élevée que les autres sites. De plus, la richesse taxonomique de ces rivières et l’abondance de différents taxons diminuent progressivement de la source vers l’embouchure (Figure 4). Dans l’ensemble, le site S16 est le plus riche en espèces (26 familles), suivi de S3 (25 familles), S1 (23 familles), S12 et S17 (22 familles chacun), S7 (20 familles). Le site le moins riche est S19 (10 familles). Néanmoins, l’analyse de la variance (ANOVA) a montré que la différence de la richesse spécifique entre les sites n’est pas significative (Tableau 5). Cette différence serait due au hasard.

Figure 4. Variation de la richesse spécifique dans les sites échantillonnés.

Figure 4. Variation de la richesse spécifique dans les sites échantillonnés.

Indices de diversité

28L’indice de diversité de Shannon varie de 1,4 à 2,6 dans tous les sites dans les quatre rivières étudiées. L’indice le plus élevé a été trouvé dans le site S17 (H’=2,6) qui représente ici la zone la plus diversifiée pour toutes les rivières prospectées et le site S11 (H’=1,4) qui représente le site le moins diversifié durant la période d’étude. La variabilité de l’indice de Shannon n’est pas fonction des sites échantillonnés pendant la période d’étude ; le test de Ficher-Snedecor (ANOVA) calculé (F=1,758 ; p-value= 0,196) indique que la différence entre les valeurs de cet indice n’est pas significative (Tableau 5). Parallèlement, l’indice de Simpson est compris entre 0,6 et 0,9. Ces valeurs sont proches de 1, indiquant une faible diversité. L’indice d’équitabilité de Piélou est quant à lui, en moyenne de 0,7 dans les 20 stations, ce qui dénote une absence de taxon dominant dans cette zone (Figure 5). Les résultats du test de Kruskal-Wallis appliqué sur les indices de diversité de Simpson et d’équitabilité de Piélou ont montré que les sites étudiés ne diffèrent pas significativement (Tableau 5).

Figure 5. Indices de diversité des macroinvertébrés dans les rivières étudiées.

Figure 5. Indices de diversité des macroinvertébrés dans les rivières étudiées.

Indices de similarité

29La similarité entre les stations a été établie à partir des valeurs de l’indice de Jaccard par rivière durant la période d’étude (Figure 6).

Figure 6. Dendrogrammes de similarité de Jaccard entre les sites par rivière étudiée.

Figure 6. Dendrogrammes de similarité de Jaccard entre les sites par rivière étudiée.

30Dans la rivière Nyamisheke, les sites (S1 et S3) et (S2 et S4) sont similaires dans chaque couple de comparaison à environ 60%. L’ensemble des sites de ces deux couples comparés l’un à l’autre présente un indice de similarité proche de 52%. Le site S5 présente quant à lui un faible degré de similitude dans chaque couple de comparaison avec les autres sites de la même rivière.

31Dans la rivière Miriri, deux couples de comparaison (S6, S10) et (S7, S8) ont chacun un indice de similarité supérieur à 60%, alors que le site S9 est similaire au premier couple à environ 60% et au deuxième à environ 50%. Ainsi, nous constatons que les couples plus semblables (I ≥ 0,5 soit 50%) sont plus nombreux que les couples moins semblables (I<0,5) dans les rivières Nyamisheke et Miriri. Ceci implique que ces rivières sont plus perturbées et présentent chacune une faible diversité inter-stations des macroinvertébrés benthiques.

32Par contre, dans la rivière Tama, un seul de couple de comparaison a un indice de similarité d’environ 50%, tous les autres sites comparés l’un à l’autre présentent des indices inférieurs à cette valeur. De même, pour la rivière Nyahonga, aucun couple de comparaison n’atteint un indice de 50%. Ces valeurs obtenues pour les rivières Tama et Nyahonga montrent que ces rivières sont moins perturbées et par conséquent possèdent chacune une forte diversité inter-stations des macroinvertébrés benthiques.

33Pour toutes les rivières dans l’ensemble, l’indice de Jaccard a permis de grouper ces stations selon leurs degrés de similitude. Le dendrogramme global (Figure 7) montre les plus fortes similarités entre les sites S9 et S20 (plus de 70%), les sites S2 et S6 (70%), les sites S4 et S10 (environ 70%) et les plus faibles entre le site S11 comparé à tous les autres sites (environ 25%). Les sites les plus similaires (ayant un indice de Jaccard ≥ 0,5 ou 50%) possèdent en commun une grande quantité de taxons, ce qui traduit une faible diversité taxonomique inter-habitats qui s’explique par des conditions environnementales identiques et défavorables à l’installation de nouveaux taxons dans ces milieux.

Figure 7. Dendrogramme de similarité de Jaccard entre les sites de toutes les rivières étudiées.

Figure 7. Dendrogramme de similarité de Jaccard entre les sites de toutes les rivières étudiées.

34La matrice de dissimularité de Bray Curtis (Figure 8) a permis d’ordonner les sites les plus similaires et d’en éloigner ceux qui sont les plus différents. Ainsi, la Figure 8 regroupe d’un même côté les sites S1, S2, S3, S4, S5, S6, S7, S8, S9, S10, S12, S15 et S20. Ceci traduit leurs fortes similitudes quant à la composition taxonomique. Les sites S2 et S20 en sont les plus identiques. Par contre, le site S11 est le plus éloigné des autres sites quant à la distance de dissimilarité. Ceci indique que le site est très différent des autres ; dans cette logique, il est suivi par les S16 et S18. Ces résultats de la distance de Bray Curtis corroborent ceux de l’indice de similarité de Jaccard (Figure 7).

Figure 8. Analyse des coordonnées principales entre les sites faite par la distance de Bray Curtis.

Figure 8. Analyse des coordonnées principales entre les sites faite par la distance de Bray Curtis.

La qualité des eaux des rivières : Indice biologique global normalisé (IBGN)

35Les valeurs calculées de l’Indice biologique global normalisé montrent clairement que tous les sites échantillonnés sont pollués (l’IBGN varie de 0 à 16) (Figure 9). Toutefois, on remarque que ces sites n’ont pas le même degré de pollution. Seuls les sites S16 et S12 ont des valeurs d’IBGN ≥ à 15 (valeur moyenne indiquant les eaux de bonne qualité). Considérant l’interprétation du Tableau 3, les eaux des sites 5, 9, 15 et 20 ont une qualité très mauvaise traduisant une pollution excessive (IBGN=0). Tandis que celles des sites 2, 4, 6, 7, 8, 10 et 14 dont les valeurs d’IBGN sont comprises entre 5 et 8 sont de qualité mauvaise et impliquent une pollution importante. En outre, les eaux des sites 1, 3 et 19 sont de qualité moyenne et ont une nette pollution (IBGN compris entre 9 et 12). Par contre, les sites 11, 12, 13, 16, 17 et 18 ont une pollution modérée (IBGN allant de 13 à 16) impliquant une qualité bonne de leurs eaux. Globalement, Nyamisheke et Miriri sont très polluées de la source à l’embouchure (IBGN ≤ 9). Par contre, les deux autres rivières (Tama et Nyahonga) connaissent une pollution modérée depuis la source jusqu’au cours moyen, mais la qualité de leurs eaux se détériore à partir du cours inférieur jusqu’à l’embouchure (Figure 9).

Figure 9. Variation de l’Indice biologique global normalisé dans les sites par rivière.

Figure 9. Variation de l’Indice biologique global normalisé dans les sites par rivière.

Discussion

36La composition de la macrofaune benthique identifiée dans cette étude est caractérisée par une domination de la richesse taxinomique et de l’abondance par les arthropodes typiques des eaux douces africaines (Durand et Lévêque, 1981). Les résultats obtenus sont similaires à ceux obtenus dans la région par Zébazé et al., (2018) en République centrafricaine, Tchakonté (2016) et Foto et al. (2010) au Cameroun, Kamb et al. (2016) en République Démocratique du Congo, Sanogo et Kabre (2014) au Burkina Faso, Bassirou et al. (2009) au Niger et Diomandé et al. (2009) en Côte d’Ivoire. La prépondérance des arthropodes (38 taxa sur 43) sur les autres groupes taxinomiques et la domination en termes d’abondance des insectes (37 taxa) confirment leur cosmopolitisme et donc leur aptitude à coloniser les niches écologiques hétérogènes (Tchakonté, 2016 ; Cayrou et al., 2000).

37Selon Moisan (2010), l’ensemble des macroinvertébrés des rivières peu profondes du Québec est généralement représenté par quatre groupes : les insectes, les crustacés, les vers et les mollusques. Cette étude a également montré que le groupe le plus abondant non seulement en termes de nombre de familles, mais aussi d’abondance relative est celui des insectes avec 86,3% des organismes récoltés, suivi des crustacés (6,0%), des vers (4,4%) et des mollusques (3,3%). Cette situation n’est que normale sachant que les insectes forment le groupe d’animaux dominant et le plus diversifié, représentant par lui seul les deux tiers de l’ensemble du monde animal en termes d’abondance (Campbell, 2004). Ceci pourrait être dû à l’apport régulier des matières organiques provenant des activités agricoles (Lecerf, 2005). Les habitations se trouvant de part et d’autre de la plupart des sites sont également un atout à cette distribution (Kamb et al., 2016). En effet, ces matières organiques conditionnent non seulement la croissance et le développement de ces organismes, mais aussi celle des poissons qui y vivent (Munganga et al., 2020). Une autre raison serait la prédominance des végétaux sur les bords des rivières, qui joueraient un rôle fondamental dans l’ontogenèse et la phénologie de certains organismes et particulièrement pour les odonates (Campbell, 2004). En effet, les macrophytes émergents sont indispensables au dernier stade larvaire, les insectes les utilisent comme support d’escalade afin d’effectuer la métamorphose dans le milieu aérien. La composition spécifique des macroinvertébrés benthiques des rivières étudiées au nord-est de l’île d’Idjwi est proche de celle des rivières du sud de la même zone conformément aux observations faites par Amuli (2017) et Bahati et Amuli (2015), de celle du lac de barrage de Mumosho sur la rivière Ruzizi (Hyangya, 2014), de celle des rivières de la ville de Bukavu (Nihoreye, 2012) et de celle des eaux douces africaines (Diomandé et al., 2009 ; Durand et Lévêque, 1981).

38En somme, le nombre de familles inventorié dans cette étude comme ceux inventoriés par beaucoup de chercheurs congolais (Munganga et al., 2020 ; Cubaka et al., 2019, Amuli, 2017 ; Kamb et al., 2016 ; Bahati et Amuli, 2015 ; Nihoreye, 2012 ; Ngera et al., 2009) est en deçà des 59 familles obtenues par Foto et al. (2010) lors de la caractérisation d’un site de référence au niveau d’un cours d’eau. Ceci revient à supposer que dans l’ensemble, nos rivières soient peu diversifiées. La pratique de rejets domestiques, les activités agricoles, la surexploitation des sables, la pêche, le lessivage, la vaisselle et la baignade couramment rencontrés dans ces rivières expliquent l’absence de certains organismes polluo-sensibles et rhéophiles tels que les Plécoptères (Chloroperlidaea et Perlolidae) et certains Éphéméroptères (Oligoneurliidae) (Amuli, 2017 ; Floury, 2013). En effet, la richesse taxonomique des groupes polluo-sensibles baisse avec l’anthropisation des milieux aquatiques (Diomandé et al, 2009). La présence des Plécoptères (Perlidae et Perlodidae) dans les rivières Tama et Nyahonga s’explique par le fait que cet ordre affectionne les cours d’eau froide de montagne avec une concentration en oxygène dissous (Ngodhe et al. 2013 ; Consiglio, 1980 ; Aubert, 1959). Cela est cohérent avec la situation géographique de ces rivières qui parcourent un relief montagneux de la source jusqu’à leur cours inférieur. Ces résultats sont contraires à ceux obtenus par Amuli (2017) et Bahati et Amuli (2015) sur la rivière Kintama, située au sud de l’île d’Idjwi.

39Du point de vue spatial, les sites situés en aval (les deux derniers sites) de chaque rivière montrent une plus faible richesse taxonomique (Figure 4) comparativement à ceux situés en amont (les trois premiers sites) où nous avons enregistré les nombres les plus élevés de taxons. Ce constat a été confirmé par Amuli (2017) et Bahati et Amuli (2015) qui ont travaillé sur les rivières du sud de la même zone. Ces résultats s’expliqueraient par le fait qu’en amont, les sites sont généralement caractérisés par une végétation environnante moins perturbée et par la faible intensité des activités humaines. Ces explications sont reprises par Zébazé et al. (2018) et Foto et al. (2010), qui montrent qu’en zones de forêt, les stations sont généralement non polluées et plus diversifiées qu’en zones d’intenses activités anthropiques. Cette observation est confirmée par l’indice de Shannon (Figure 5) où les valeurs les plus faibles ont été observées généralement dans les stations situées en aval (S4 et S5 ; S9 et S10 ; S14 et S15 ; S19 et S20) traduisant une plus faible diversité des macroinvertébrés dans ces stations. Rappelons que dans cette zone les activités anthropiques s’intensifient progressivement de l’amont à l’aval, mais plus particulièrement à partir du cours moyen de chaque rivière. Les stations situées en amont (S1, S2 et S3 ; S6, S7 et S8 ; S11, S12 et S13 ; S16, S17 et S18) où les valeurs élevées ont été obtenues se révèlent plus ou moins diversifiées que les autres, à l’exception du site S11 de la rivière Tama qui s’est révélé le moins diversifié de la zone (Figure 5). Cette situation particulière s’expliquerait par l’intensification des activités agricoles dans le site qui contribuerait à la disparition des micro-habitats de certains taxa, les obligeant à coloniser des sites qui leur offriraient des ressources trophiques naturelles (Zébazé et al., 2018). Pour cette rivière, la diminution progressive des valeurs d’indices de diversité observée dans d’autres rivières commence à partir du cours supérieur (S12). Ces résultats corroborent les données de l’IBGN (Figure 9) dont les valeurs les plus élevées ont été enregistrées en amont et les plus faibles en aval.

40L’intensité des activités humaines comme la surexploitation du sable, l’agriculture intensive et la lessive dans les cours inférieurs et surtout dans les embouchures des rivières étudiées explique les valeurs de l’IBGN extrêmement faibles, qui traduisent une pollution excessive de ces sites. Pour rappel, les rivières étudiées sont situées dans une zone rurale, les populations riveraines de ces rivières sont pauvres, elles vivent de l’agriculture, de la pêche artisanale, et de la vente du sable, et ne détiennent pas les capacités et moyens de se construire de belles maisons ni prévoir des installations sanitaires ou des buanderies pour la vaisselle. Les rivières les servent à puiser de l’eau, se baigner, faire la lessive et la vaisselle, à l’abreuvage des bétails et à l’exploitation du sable. Toutes ces activités anthropiques expliquent la faible diversité et abondance des macroinvertébrés des rivières étudiées. L’indice de similarité de Jaccard (Figures 6 et 7) et la dissimilarité de Bray Curtis (Figure 8) ont permis de rapprocher les sites d’échantillonnage selon leur degré de ressemblance. Les sites S1, S2, S3, S4, S5, S6, S7, S8, S9, S10, S12, S15 et S20 se révèlent plus identiques par rapport aux autres. Ceci s’expliquerait par le fait qu’ils sont affectés presque de la même manière par des activités anthropiques quasi identiques. En effet, les sites S1, S2, S3, S4, S5, S6, S7, S8, S9, et S10 représentent seulement deux rivières, Nyamisheke et Miriri ; ces rivières parcourent un relief quasi semblable, non montagneux et caractérisé par un substrat généralement boueux, sablonneux ou rocheux.

41Ces explications ont été également évoquées par Koumba et al. (2017) et Quinn et Hickey (1990). Le site S11 est très différent des autres sites considérant la matrice de dissimilarité de Bray Curtis et le dendrogramme de similarité de Jaccard. Cette différence peut être imputable à la plus faible diversité du site démontrée par les indices de Shannon, de Simpson et d’équitabilité de Pélou (Figure 5). La qualité de l’eau de ces deux rivières est globalement mauvaise comme l'indique l’Indice biotique global normalisé (Figure 9). L’analyse d’indices de similarité (Jaccard et Bray Curtis) a montré une grande uniformité pour la plupart des sites des rivières étudiées. Ce constat est soutenu par les résultats des tests statistiques calculés (ANOVA et Kruskall-Wallis) ; la p-value  pour tous les paramètres testés (abondance relative, richesse spécifique et diversité) est supérieure au seuil de 0,05 (Tableau 5). Ceci traduit l’indépendance entre la variabilité des paramètres testés et la variabilité du milieu dans la période d’étude. La variabilité saisonnière de ces paramètres n’a pas été évaluée faute des données de la saison pluvieuse.

Conclusion

42L’analyse de l’ensemble du peuplement macrobenthique récolté au cours de cette étude a permis de faire un premier inventaire des macroinvertébrés et d’évaluer la qualité de l’eau de la zone rurale du nord-est de l’île d’Idjwi. Les valeurs des indices de Shannon, de Simpson et l’équitabilité de Piélou révèlent un milieu en déséquilibre, caractérisé par une faible diversité et un manque d’équirépartition des espèces. La variabilité de l’abondance relative, de la diversité taxonomique et de l’équitabilité serait liée au hasard et non à la variabilité des sites d’échantillonnage durant la période d’étude. La détermination de l’indice biologique global normalisé a permis de caractériser l’état de pollution de chaque rivière. Les valeurs de l’IBGN relevées ont montré que les eaux des rivières Nyahonga et Tama sont de bonne qualité en amont et généralement de mauvaise, voire de très mauvaise qualité en aval. Les rivières Nyamisheke et Miriri sont, quant à elles, de mauvaise qualité dans la plupart des stations localisées en amont et de qualité très mauvaise en aval, surtout dans les embouchures. Les activités anthropogéniques (la surexploitation du sable, la pêche, la vaisselle, la baignade, le lessivage, les déchets organiques agricoles dans la quasi-totalité des sites) le long de chaque rivière sont à la base de la pollution observée. Des mesures de lutte contre la surexploitation du sable, de réglementation des activités agricoles et de restriction d’autres activités humaines de nature à détériorer la qualité de l’eau des rivières de l’île Idwji devraient être envisagées afin de diminuer les perturbations qui nuisent aux écosystèmes aquatiques et constituent des risques sanitaires pour la population humaine dans ce milieu. Les recherches ultérieures dans ce domaine pourraient essentiellement couvrir les deux saisons, saison sèche et saison des pluies en intégrant d’autres paramètres environnementaux pour évaluer la variabilité saisonnière de ces paramètres et préciser les préférences écologiques des taxa de macroinvertébrés benthiques de la région.

Nous tenons à remercier l’équipe de chercheurs du laboratoire de l’Unité d’enseignement et de recherche en hydrobiologie appliquée (UERHA) de l’Institut supérieur pédagogique (ISP) de Bukavu pour leur appui en matériel d’échantillonnage et d’analyses de laboratoire ainsi que leurs orientations lors de la conception et l’élaboration de ce travail. Nos remerciements au Docteur Nihoreye Fakage John du département de biologie-chimie de l’ISP de Bukavu pour les remarques et conseils constructifs au cours de l’élaboration de ce travail.

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Bibliographie

AFNOR (Association Française de normalisation), 1992, Détermination de l’Indice Biologique Global Normalisé (IBGN), Essai des eaux, Paris, NF T90- 350, 9 p.

AFNOR (Association Française de normalisation), 2001, Qualité de l’eau, Paris, NF EN ISO 11885, 6ème édition, 2500 p.

AFNOR (Association Française de normalisation), 2004, Détermination de l’indice biologique global normalisé (IBGN), Essai des eaux, Norme homologuée, Paris, T 90 – 350, 9 p.

Allaoua, N., 2020, Évaluation de la qualité des écosystèmes, l’indice Biologique Global Normalisé (IBGN), Master I, Travaux dirigés, TD N°3, 7 p.

Amuli, B. M., 2017, Évaluation du degré de pollution de la rivière Kintama par l’utilisation des macroinvertébrés benthiques, ISP-Idjwi, RDC, International Journal of Innovation and Scientific Research, 30, 2, pp. 159-174.

Aubert, J., 1959, Plecoptera. Insecta Helvetica. Fauna, Lausane, Imprimerie la Concorde, 140 p.

Bagalwa, M., 2006, The Impact of land use on water quality of the Lwiro River, Democratic Republic of Congo, Central Africa, African Journal of Aquatic science, 31, 1, pp. 137-143.

Bahati, W., B. M. Amuli, 2015, Diversité des macroinvertébrés benthiques des cours d’eau d’Idjwi/Est de la RDC, Cahiers du CERUKI, 49, pp. 295-306.

Barbour, M. T., J. Gerritsen, B. D. Snyder et J. B. Stribling, 1999, Rapid bioassessment protocols for use in streams and wadeable rivers: Periphyton, Benthic macroinvertebrates, and Fish, Washington, EPA 841-B-99-002, Second Edition, 337 p.

Bassirou, A., J. C. Micha, A. Dodo et A. Awaïss, 2009, Étude de la qualité physico-chimique et biologique des eaux du fleuve Niger à Niamey, International Journal of Biology and Chemical Sciences, 3, pp. 240-254.

Bloom, S.A., 1981, Similarity indices in community studies: Potential Pitfalls, Marine Ecology—Progress Series, 5, pp. 125-128.

Bode, R.W., M. A. Novak, L. E. Abele, D. L Heitzman et A. J. Smith, 2002, Quality assurance work plan for biological stream monitoring in New York State, Stream Biomonitoring Unit Bureau of Water Assessment and Management Division of Water, NYS Department of Environmental Conservation, Albany (New York), 41 p.

Bray, J. R., J. T. Curtis, 1957, An ordination of upland forest communities of southern Wisconsin, Ecological Monographs, 27, pp 325-349.

Campbell, N. A., 2004, Biologie, adaptation et révision scientifique de Richard Mathieu, Bruxelles, De Boeck université, ed. 2, 1364 p.

Cayrou, J., A. Compin, N. Giani, et R. Céréghino, 2000, Associations spécifiques chez les macroinvertébrés benthiques et leur utilisation pour la biotypologie des cours d’eau. Cas du réseau hydrographique d’Adour-Garonne (France), Annales de Limnologie, International Journal of Limnology, 36, 3, pp.189-202.

Charles, R., 2012, Études sur la qualité des eaux des tributaires selon l’Indice Biologique Global Normalisé (I.B.G.N.), Rapport de l’étude effectuée par la patrouille du MCI (Memphremagog Conservation Inc.), 11 p., [En ligne] URL : https://vite.memphremagog.org/files/fr/Rapport-IBGN-2012-version-2-juillet-2014-CR.pdf.

Consiglio, C., 1980, Plecotteri (Plecoptera). Collana del Progetto finalizzato « Promozione délia qualità dell'ambiente », Verona, Consiglio nazionale delle ricerche, n°9, 68 p.

Cubaka, K. A., L.B. Cirimwami, H. Bora Uzima, J. K. Lwambo et G. B. Baguma, 2019, Premiers inventaires de la diversité des macroinvertébrés aquatiques du lac Vert, Goma/Nord-Kivu, RDC. Journal of Applied Biosciences, 140, pp. 14268-14280.

Dajoz, R., 1982, Précis d’écologie, Paris, Bordas, 4ème Edition, 503 p.

Diomandé, D., Y. K. Bony, E. O. Edia, K. F. Konan et G. Gourène, 2009, Diversité des Macroinvertébrés Benthiques de la Rivière Agnéby (Côte d’Ivoire; Afrique de l’Ouest), European Journal of Scientific Research, 35, pp. 368-377.

Durand, J.R., C. Levêque, 1981, Flore et faune aquatique de l’Afrique Sahelo-Soudanienne : Tome II. Insectes et vertébrés, Paris, Edition de l’ORSTOM, 389 p.

Feio, M. J., T.B. Reynoldson et M.A.S. Graça, 2006, The influence of taxonomic level on the performance of a predictive model for water quality assessment, Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 63, pp. 367-376.

Floury, M., 2013, Analyse des tendances d'évolution de peuplements de macroinvertébrés benthiques dans un contexte de réchauffement des eaux, Thèse de doctorat, Ecologie Aquatique, Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand, 276 p.

Foto, M. S., T. S. H. Zébazé, T. N. Nyamsi et T. Njiné, 2010, Macroinvertébrés Benthiques du cours d’eau Nga: Essai de Caractérisation d’un Référentiel par des Analyses Biologiques, European Journal of Scientific Research, 43, 1, pp. 96-106.

Gay, C., X. Bourrain, G. Demortier, C. Lascomb, S. Stroffek, C. Bornard, C. Bornard, C. L. Cassou, P. Ferlin, J. Meny, P. Mazuer, Y. Galvin, F. Martinet, P. Compagnat, F. Vancayseele et A. Rumeau, 2000, Indice biologique global normalisé I.B.G.N, NF-T90-350, Guide technique, Agences de l’eau, 2ème Edition, Etudes des Agences de l’Eau N°00, 21 p.

Grall, J., N. Coïc, 2005, Synthèse des méthodes d’évaluation de la qualité du benthos en milieu côtier, Rapport du projet REBENT, Institut Universitaire Européen de la Mer, Université de Bretagne Occidentale, Laboratoire des sciences de l’Environnement Marin, 91 p.

Grall, J., C. Hily, 2003, Traitement des données stationnelles (faune), Fiche technique (FT-10-2003-01.doc), REBENT, IUEM (UBO) /LEMAR, 10 p.

Gravel, D., I. Gounand et N. Mouket, 2010, Le rôle de la biodiversité dans le fonctionnement des écosystèmes, Le rôle de la diversité dans le fonctionnement des écosystèmes, Ciencia & Ambiente 39.

Hilsenhoff, W.L., 1988, Rapid field assessment of organic pollution with a family-level biotic index, American Journal of Plant Sciences, 7, 1, pp. 65-68.

Houelome, T. M. A., D. Adandedjan, A. Chikou, I. I. Toko, C. Koudenoukpo, C. Bonou, I. Youssao et P. Laleye, 2017, Inventaire et caractéristiques faunistiques des macroinvertébrés de la rivière Alibori dans le bassin cotonnier du Bénin, International Journal of Innovation and Applied Studies, 21, 3, pp. 433-448.

Hyangya, L., M. Munini, M. Mushagalusa, T. Kisekelwa, M. P. Masilya, M. P. Isumbisho, et M. Kaningini, 2014, Inventaire systématique des macroinvertébrés du lac de barrage de Mumosho sur la rivière Ruzizi (Bukavu, RDC), Cahiers du CERUKI, Nouvelle Série, Numéro spécial Professeur Alphonse Byamungu, pp. 51–62.

Kamb, T.J.-C., D. Akaibe, J.-C. Micha et K.V. Pwema, 2016, Analyse comparative de la diversité taxonomique et de la qualité écologique de l’eau des rivières Lukunga et Mangengenge à Kinshasa, International Journal of Innovation and Applied Studies, 16, 2, pp. 260-271.

Karim, A., T. Latifa, Z. H. Fatima, S. Elblidi, A. Yahyaoui et M. Fekhaoui, 2019, Diversité des macroinvertébrés aquatiques de la retenue du barrage Sidi Mohammed Ben Abdellah à la confluence avec les eaux de l’oued Grou et bioévaluation de la qualité de ses eaux (Région de Rabat, Maroc), Entomologie Faunistique, 72, pp. 13-20.

Karr, J. R., D. R. Dudley, 1981, Ecological perspective on water quality goals, Environmental Management, 5, pp.55-68.

Koumba, Z. R. C., M. Koumba, H. K. Mipounga, A. A. Koumba, R. B. Mboye, J. F. Liwouwou, J. D. Mbega et J. F. Mavoungou, 2017, Diversité familiale des macroinvertébrés et qualité des cours d’eau du Parc National de Moukalaba Doudou (sud-ouest du Gabon), Entomologie Faunistique, 70, pp. 107-120.

Lecerf, A., 2005, Perturbations anthropiques et fonctionnement écologique des cours d’eau de tête de bassin : Étude du processus de décomposition des litières, Thèse de doctorat, Université de Toulouse III- Paul Sabatier, 1, 159 p.

Malmqvist, B., S. Rundle, 2002, Threats to the running water ecosystems of the world, Environmental conservation, 29, 2, pp.134-153.

Mbete, V. C., P. Mbete, A. Ibala-Zamba et V. Mamonekene, 2021, Diversité de la faune des macroinvertébrés benthiques dans la lagune Loya, à l’extrême sud du Congo Brazzaville, Journal of Animal and Plant Sciences, 47, 3, pp. 8518-8526.

MDDEFP, 2012, Indice d’intégrité biotique basé sur les macroinvertébrés benthiques et son application en milieu agricole – Cours d’eau peu profonds à substrat grossier, Québec, Direction du suivi de l’état de l’environnement, 72 p.

Moisan, J., 2010, Guide d’identification des principaux macroinvertébrés benthiques d’eau douce du Québec, Surveillance volontaire des cours d’eau peu profonds, Québec, Canada, Direction du suivi de l’état de l’environnement, ministère du Développement durable, de l’environnement et des parcs, 82 p.

Moisan, J., L. Pelletier, 2013, Guide de surveillance biologique basée sur les macroinvertébrés benthiques d’eau douce du Québec, Cours d’eau peu profonds à substrat grossier, Direction du suivi de l’état de l’environnement, 2e édition, 88 p.

Munganga, K. C., S. M. Kavumbu, N. M. Bipendu, L. N. Kunonga, W. S. Lusasi et V. K. Pwema, 2020, Evaluation de la Qualité Écologique de la Rivière Musolo à Kinkole Basée sur les Macroinvertébrés Benthiques (Kinshasa, R.D Congo), European Journal of Scientific Research, 155, 2, pp. 162 -176.

Ngera, M. F., B. Baluku, D. Cammaerts et M. Bisimwa, 2009, Evaluation biologique de la pollution de la Rivière Kalengo par les macroinvertébrés aquatiques, Cahiers du CERUKI, Numéro spécial CRSN-Lwiro, pp. 89-94.

Ngodhe, O.M., P.R. Okoth et A. Achieng, 2013, The impact of water quality on species diversity and richness of macroinvertebrates in small water bodies in Lake Victoria Basin, Kenya, Academic journals, 6, 1, pp. 32-41.

Nihoreye, F. J., 2012, Diversité de la faune de macroinvertébrés benthiques des cours d’eaux de la ville de Bukavu, R.D Congo, Cahiers du CERUKI, 42, pp. 125-139.

Quinn, J. M., C.W. Hickey, 1990, Characterization and classification of benthic invertebrate communities in 88 New Zealand rivers in relation to environmental factors, New Zealand Journal of Marine and Freshwater Research, 24, pp.387-409.

Reynoldson, T.B., C. Logan, T. Pascoe et S.P. Thompson, 2003, CABIN (Réseau Canadien de Biosurveillance Aquatique) – Manuel de Terrain et de Laboratoire de Biosurveillance d’Invertébrés, Institut National de Recherche sur les eaux, Environnement Canada, 49 p.

Richoux, P., M. Bournaud et P. Usseglio-Polatera, 2006, Invertébrés d’eau douce, Paris, CNRS éditions, 581p.

Rosenberg, D.M., T.B. Reynoldson, et V.H. Resh, 1999, Establishing Reference relevance to aquatic ecosystems, Water Research, 18, 6, pp. 653-694.

Sanogo S., T. J. A. Kabre, 2014, Dynamique de structuration spatio-temporelle des populations de familles de macroinvertébrés dans un continuum lac de barrage–effluent-fleuve, Volta Burkina Faso, Journal of Applied Biosciences, 78, pp. 6630 – 6645.

Shannon, C.E., 1948, A mathematical theory of communication, Bell System Technical Journal, 27, pp. (379-423), 623-656.

Simpson, E. H., 1949, Measurement of diversity, Nature, 163, pp. 688-688.

Tachet, H., M. Bournaud et P. Usseglio-Polatera, 2010, Invertébrés d’eau douce. Systématique, biologie, écologie, Paris, éd. CNRS, 600 p.

Taybi, A.F., Y. Mabrouki, A. Berrahou, F.J. Peris-Felipo et K. Chaabane, 2016, Contribution à l’étude de la relation «plante-hôte-parasite» entre Elodea canadensis Michx., Hydrellia sp. (Diptera) et Ademon decrescens (Nees, 1811) (Hymenoptera, Opiinae) dans le bassin versant de la Moulouya (Maroc), Journal of Materials and Environmental Science, 7, 7, pp. 2445-2452.

Tchakonté S., 2016, Diversité et structure des peuplements de macroinvertébrés benthiques des cours d’eau urbains et périurbains de Douala (Cameroun), Thèse de Doctorat en Biologies et Physiologies Animales, Faculté des Sciences, Université de Yaoundé, 1, 205 p.

Thiry, V., 2020, Fiche d’indicateurs, État biologique des masses d’eau de surface en Wallonie, Notice méthodologique de la Directive-cadre sur l’eau 2000/60/CE du Parlement et du Conseil Européen, 13 p.

Touzin, D., 2008, Utilisation des macro-invertébrés benthiques pour évaluer la dégradation de la qualité de l’eau des rivières au Québec, Thèse d'ingénieur agronome, Faculté des sciences de l’agriculture et de l’alimentation, Université Laval, 41 p.

Washington, H.G., 1984, Diversity, biotic, and similarity indices: a review with special relevance to aquatic ecosystems, Water Research, 18, 6, pp. 653-694.

Zébazé, T. S. H., J. C. Ngoay-Kossy, S. P. Wango, O. S. F. Bolevane, S. Tchakonté et C. Piscart, 2018, Bio-indicateurs des milieux aquatiques lotiques en République Centrafricaine : Macroinvertébrés benthiques et pression anthropique du cours d’eau Nguitto, Revue d’Ecologie (Terre et Vie), 73, 4, pp. 603-616.

Zirirane, D., J. J. Bagalwa, M. Isumbisho, M. Mulengezi, I. Mukumba, M. Bora, J.M. Mucheso, A. Lukamba, G. Iragi, B. Irenge, F. Kibangu et R. Kamangala, 2014, Évaluation comparée de la pollution des rivières Kahuwa et Mpungwe par l'utilisation des macroinvertébrés benthiques, VertigO la revue électronique en sciences de l'environnement, 14,3, [En ligne] URL : https://journals.openedition.org/vertigo/15365

Zouggaghe, F., A. Moali, 2009, Variabilité structurelle de peuplement de macroinvertébrés benthiques dans le bassin versant de la Soummam (Algérie, Afrique du Nord), Revue d’Ecologie (Terre vie), 64, 4, pp. 305-321.

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Annexe

Tableau 4. Liste des macroinvertébrés, leurs abondance quantitative et richesse taxonomique dans les 20 sites échantillonnés (F= Famille et O= Ordre, S1, 2,3,…20 = Codes des sites)

Groupes faunistiques

Nyamisheke

Miriri

Tama

Nyahonga

Total/Taxa

S1

S2

S3

S4

S5

S6

S7

S8

S9

S10

S11

S12

S13

S14

S15

S16

S17

S18

S19

S20

A. ARTHROPODES

INSECTES

O. Odonates

F. Gomphidae

53

46

63

49

11

37

48

24

43

28

11

29

10

6

33

6

9

0

0

16

522

F. Coenagrionidae

120

43

37

137

49

38

56

56

99

58

0

69

91

92

232

7

16

3

28

14

1245

F. Cordulegasteridae

24

10

22

19

1

20

8

10

9

8

0

7

13

13

7

3

2

0

0

1

177

F. Cordulidae

11

5

7

1

0

18

13

8

7

0

0

6

0

2

0

0

1

0

0

5

84

F. Libellulidae

43

31

102

77

6

56

21

27

27

22

3

16

8

3

12

4

5

0

0

2

465

F. Aeschnidae

53

35

54

37

7

35

21

28

26

25

13

29

12

10

46

5

5

5

1

11

458

O. Hétéroptères

F. Hydrométridae

3

0

1

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

5

F. Aphelocheiridae

0

0

0

0

2

0

0

0

0

0

2

0

0

0

0

4

0

0

0

0

8

F. Nepidae

4

0

2

1

0

0

5

0

1

0

0

7

0

0

0

1

3

0

0

2

26

F. Naucoridae

2

4

3

1

7

6

5

13

5

4

0

0

0

0

6

7

0

6

0

7

76

F. Notonectidae

7

15

19

23

18

61

108

34

18

9

0

4

10

11

6

0

2

2

5

11

363

F. Mesoveliidae

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

2

0

0

0

2

1

0

0

5

F. Veliidae

0

2

2

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

4

F. Corixydae

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

3

4

0

0

0

8

F. Gerridae

1

0

0

3

0

1

3

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

9

F. Pleidae

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

14

0

0

0

0

14

O. Coléoptères

F. Gyrinidae

2

2

4

7

0

1

0

0

1

2

20

3

0

0

0

23

39

29

0

1

134

F. Hydranenidae

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

1

0

0

0

4

F. Haliplidae

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

1

F. Helodidae

7

3

0

0

2

1

3

7

5

0

0

1

2

0

0

0

2

0

0

0

33

F. Hydrophilidae

14

10

29

9

1

10

13

36

4

7

0

4

6

8

34

2

6

0

9

7

209

F. Elmidae

0

3

1

0

0

0

0

0

0

0

2

3

0

1

0

2

0

0

0

0

12

F. Dryopidae

2

0

3

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

3

0

0

1

0

0

10

O. Tricoptères

F. Ecnomidae

16

0

3

0

2

0

16

6

0

0

6

12

26

11

0

40

8

37

26

0

209

F. Hydropsychidae

9

0

2

3

0

0

6

0

0

0

0

0

0

0

0

2

3

7

9

0

41

F. Brachycentridae

0

0

0

0

0

0

0

0

2

0

0

0

0

0

0

0

9

9

8

0

28

F. Lepidostomatidae

0

0

0

1

0

0

0

1

0

0

1

5

9

0

0

0

0

3

2

0

22

O. Plécoptères

F. Perlidae

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

108

3

0

0

0

17

0

8

0

0

136

F. Perlodidae

0

2

1

0

0

1

0

0

0

0

18

1

3

0

0

19

0

0

0

0

45

O. Planipennes

F. Osmylidae

2

0

2

0

0

3

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

7

O. Diptères

F. Limoniidae

14

0

2

0

0

0

6

5

0

0

47

0

31

23

4

111

10

88

23

0

364

F. Syrphidae

0

0

1

0

0

0

3

0

0

0

0

5

0

0

0

4

4

0

0

1

18

F. Emphididae

0

0

0

0

0

0

3

2

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

5

F. Tupilidae

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

8

1

1

0

0

10

F. Simuliidae

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

5

0

0

5

F. Osychodidae

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

1

F. Ceratopogonidae

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

4

0

0

5

0

3

2

0

15

CRUSTACES

O. Décapodes

F. Potamonidae

5

0

0

0

0

0

0

0

0

0

312

4

0

0

4

6

0

0

0

0

331

B. MOLLUSQUES

GASTEROPODES

O. Pulmonates

F. Physidae

0

1

7

5

0

5

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

19

F. Planorbidae

0

1

69

22

0

20

15

8

1

6

0

5

0

0

0

0

0

0

0

0

147

F. Limnaeidae

0

0

0

0

0

0

3

0

0

0

0

0

0

1

0

3

0

7

0

0

14

C. ANNELIDES

OLIGOCHETES

O. Haplotaxides

F. Haplotaxidae

0

0

2

0

0

0

0

0

0

0

5

2

4

3

1

5

0

8

0

0

30

ACHETES

O. Rynchobdellides

F. Glossiphoniidae

6

6

164

12

0

3

0

5

0

3

0

5

0

0

0

4

3

1

0

0

212

Total/Station

400

220

602

407

106

317

357

270

248

173

548

221

232

184

389

306

136

224

113

78

5531

Total/Unités Systématiques

23

18

25

17

11

18

20

16

14

12

13

22

16

13

13

26

22

19

10

12

43

Classe de variété (CV)

7

6

8

6

1

6

6

5

1

4

5

7

5

5

1

8

7

6

4

1

Groupe indicateur (GI)

3

2

2

3

0

2

3

2

0

2

9

9

9

1

0

9

8

9

8

0

IBGN

9

7

9

8

0

7

8

6

0

5

13

15

13

5

0

16

14

14

11

0

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Table des illustrations

Titre Figure 1. Carte localisant les sites d’échantillonnage des rivières du nord-est de l’île d’Idjwi
URL http://journals.openedition.org/vertigo/docannexe/image/40649/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 78k
URL http://journals.openedition.org/vertigo/docannexe/image/40649/img-2.png
Fichier image/png, 1,1k
URL http://journals.openedition.org/vertigo/docannexe/image/40649/img-3.png
Fichier image/png, 889 octets
URL http://journals.openedition.org/vertigo/docannexe/image/40649/img-4.png
Fichier image/png, 843 octets
URL http://journals.openedition.org/vertigo/docannexe/image/40649/img-5.png
Fichier image/png, 672 octets
URL http://journals.openedition.org/vertigo/docannexe/image/40649/img-6.jpg
Fichier image/jpeg, 8,0k
URL http://journals.openedition.org/vertigo/docannexe/image/40649/img-7.jpg
Fichier image/jpeg, 2,8k
Titre Figure 2. Abondance relative des différents embranchements des macroinvertébrés récoltés dans les quatre rivières combinées.
URL http://journals.openedition.org/vertigo/docannexe/image/40649/img-8.jpg
Fichier image/jpeg, 14k
Titre Figure 3. Comparaison de l'abondance relative des différents embranchements des macroinvertébrés entre les sites en amont et les sites en aval dans les quatre rivières échantillonnées.
URL http://journals.openedition.org/vertigo/docannexe/image/40649/img-9.jpg
Fichier image/jpeg, 46k
Titre Figure 4. Variation de la richesse spécifique dans les sites échantillonnés.
URL http://journals.openedition.org/vertigo/docannexe/image/40649/img-10.jpg
Fichier image/jpeg, 46k
Titre Figure 5. Indices de diversité des macroinvertébrés dans les rivières étudiées.
URL http://journals.openedition.org/vertigo/docannexe/image/40649/img-11.jpg
Fichier image/jpeg, 49k
Titre Figure 6. Dendrogrammes de similarité de Jaccard entre les sites par rivière étudiée.
URL http://journals.openedition.org/vertigo/docannexe/image/40649/img-12.jpg
Fichier image/jpeg, 40k
Titre Figure 7. Dendrogramme de similarité de Jaccard entre les sites de toutes les rivières étudiées.
URL http://journals.openedition.org/vertigo/docannexe/image/40649/img-13.jpg
Fichier image/jpeg, 60k
Titre Figure 8. Analyse des coordonnées principales entre les sites faite par la distance de Bray Curtis.
URL http://journals.openedition.org/vertigo/docannexe/image/40649/img-14.jpg
Fichier image/jpeg, 33k
Titre Figure 9. Variation de l’Indice biologique global normalisé dans les sites par rivière.
URL http://journals.openedition.org/vertigo/docannexe/image/40649/img-15.jpg
Fichier image/jpeg, 44k
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Pour citer cet article

Référence électronique

Michael Baraka Nyakabeji, Éric Mihingano Mushagalusa, Jean-Jacques Mashimango Bagalwa et Augustin Kanyunyi Basabose, « Diversité des macroinvertébrés benthiques des rivières du nord-est de l’île d’Idjwi, République Démocratique du Congo »VertigO - la revue électronique en sciences de l'environnement [En ligne], Regards / Terrain, mis en ligne le 28 juillet 2023, consulté le 30 septembre 2023. URL : http://journals.openedition.org/vertigo/40649 ; DOI : https://doi.org/10.4000/vertigo.40649

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Auteurs

Michael Baraka Nyakabeji

Département de biologie-chimie, Institut supérieur pédagogique (ISP), Idjwi, Sud-Kivu, République Démocratique du Congo, adresse courriel : michaelbrknyakabeji@gmail.com

Éric Mihingano Mushagalusa

Département de zoologie, Université du Cinquantenaire, Lwiro, Sud-Kivu, République Démocratique du Congo, adresse courriel : erikenzomush@gmail.com

Jean-Jacques Mashimango Bagalwa

Département de biologie, Centre de recherche en sciences naturelles (CRSN), Lwiro, Sud-Kivu, République Démocratique du Congo, adresse courriel : mashibagalwa@gmail.com

Augustin Kanyunyi Basabose

Faculté des sciences, Université du Cinquantenaire, Lwiro, Sud-Kivu, République Démocratique du Congo, adresse courriel : ak_basabose@yahoo.com

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Droits d’auteur

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