Les scientifiques de l'Oregon State University ont créé un outil qui peut prédire le débit des rivières de l'Arctique avec un degré de précision surprenant en fonction de la composition et de l'abondance des bactéries dans l'eau.

Leur approche "génohydrologique" réussie est importante parce que de nombreuses rivières arctiques sont éloignées et assez accidentées, rendant le déploiement de débitmètres pour mesurer l'eau dangereux et coûteux. Ils croient également que leur modèle a le potentiel de s'adapter aux rivières éloignées du monde entier.

Les résultats de l'étude ont été publiés dans la revue Recherche sur les ressources en eau .

« Il y a une saisonnalité dans les communautés microbiennes dans ces rivières et à mesure que les rivières montent et descendent avec les saisons, que le profil microbien change, " dit Byron Crump, écologiste et biogéochimiste au College of Earth de l'OSU, Océan, et Atmospheric Sciences et co-auteur de l'étude. "Ces rivières peuvent partager certains des mêmes taxons, ou des types de bactéries, mais l'abondance des taxons est différente et change avec le flux."

Les chercheurs se sont concentrés sur six rivières arctiques :la Kolyma, Léna, Mackenzie, Ob, Yenisey et Yukon—et prélevé des échantillons d'eau de la bouche. Après avoir extrait l'ADN bactérien des échantillons, ils ont décomposé le code génétique et isolé un segment appelé gène de l'ARNr 16S. Le segment se trouve dans toutes les bactéries, disent les scientifiques, mais contient des variations qui peuvent être utilisées pour identifier différentes souches bactériennes.

Ils ont trouvé 148 souches, également appelées unités taxonomiques opérationnelles, dont neuf ont été trouvées dans au moins cinq des six rivières arctiques.

"Pour faire des prédictions du débit, nous avons recherché quel type de bactérie était présent avec différents niveaux de décharge, " a déclaré Stephen Good, un hydrologue du Collège des sciences agricoles de l'OSU et auteur principal de l'étude. "Nous avons ensuite examiné les bactéries de la rivière que nous voulions prédire et estimé le débit sur la base de cette relation précédemment déterminée entre le débit et l'abondance des bactéries."

À partir de 33 ans de mesures de débits des rivières, Good et ses collègues ont créé un algorithme qui peut estimer le débit des rivières en fonction du profil microbien. Lorsqu'ils l'ont testé par rapport à des modèles de débit fluvial basés uniquement sur les précipitations et la superficie du bassin versant, ils ont découvert que leur algorithme microbien était 20 % plus précis.

"Si on met des débitmètres dans la rivière, nous aurons de meilleures mesures, mais ce n'est pas facile à faire dans de nombreux cas, " Crump a déclaré. " La communauté hydrologique a eu besoin d'une autre méthode pour aider à prédire le débit en plus de la pente, précipitation, géomorphologie et climat, et cet algorithme développé par Stephen (Good) semble être efficace et a le potentiel d'être encore meilleur."

Good a déclaré que la prochaine étape de la recherche consiste à incorporer d'autres facteurs dans son modèle complexe, y compris les précipitations, et de voir si la méthode est applicable à d'autres systèmes fluviaux.

"Les bactéries que nous avons identifiées sont susceptibles de se trouver dans d'autres rivières, mais pas nécessairement dans le même montant, le modèle devra donc être ajusté, " Good dit. " Nous avons des travaux en cours sur cette méthode dans tout l'ouest de l'Oregon, et nous essayons déjà d'incorporer la précipitation dans le processus. »