Abstract
Cette étude s’inscrit comme une des étapes de la procédure d’autorisation pour la construction d’un parc éolien conformément à l’article R. 122-5 du Code de l’Environnement. En effet, la construction et l’exploitation d’un parc éolien en mer génère du bruit sous-marin modifiant le paysage sonore d’une zone. Il est reconnu que ces modifications peuvent avoir des effets négatifs sur la faune marine et en particulier les mammifères marins.
L’objectif de cette étude est d’établir les conditions initiales de l’environnement (E0) avant le lancement du projet de parc éolien. Cette caractérisation repose sur deux axes principaux : l’évaluation du bruit ambiant sous-marin et l’analyse de la fréquentation des cétacés. L’étude s’appuie sur une méthodologie combinant les approches BACI (Before After Control Impact) pour le bruit ambiant et BAG (Before After Gradient) pour les cétacés. Ces cadres méthodologiques structurent la collecte et l’analyse des données afin d’assurer, en vue des prochaines phases du projet, une comparaison rigoureuse entre les conditions préexistantes et celles estimés ou observées après la mise en service du parc.
L’établissement de cet état initial passe par une acquisition des données au moyen d’instruments de mesure acoustique immergés pendant 24 mois de novembre 2022 à novembre 2024. Le plan d’échantillonnage consiste en six stations d’enregistrement dont cinq disposés sur une droite parallèle à côte à environ 40 km des côtes du Morbihan e une station côtière à environ 25 km. Les stations sont séparés entre elles d’une distance variable entre 3 et 20 km. Trois stations sont équipées avec double instrument (un enregistreur acoustique large bande et un détecteur de clics de cétacés) et trois autres avec détecteurs de clics uniquement. Le volume de données collecté est d’environ 260 To, couvrant entre 88,2 % et 95,4 % de la période d’échantillonnage (24 mois) selon les stations d’enregistrement.
Les instruments ont permis de collecter des données acoustiques utilisées pour l’analyse des niveaux sonores et des caractéristiques du bruit ambiant sous-marin, ainsi que pour la détection des vocalisations de cétacés, à l’échelle de plusieurs sites et plusieurs saisons. Les méthodes employées pour l’analyse des données de bruit ambiant sous-marin incluent le traitement des données acoustiques in-situ et la simulation numérique de la propagation du bruit en mer :
- L’analyse des données in-situ permet de mettre en évidence l’évolution des niveaux de bruit sur différentes bandes de fréquence sur la période étudiée, aux différents sites de mesure. De plus, l’analyse du contenu fréquentiel permet de différencier la prépondérance des types de sources présentes : anthropiques (trafic maritime) ou naturelles (condition météo-océanique).
- La simulation numérique de la propagation du bruit en mer repose sur des techniques de modélisation acoustique fournissant une cartographie statistique haute résolution de la répartition spatiale du bruit selon les saisons. Le modèle employé par Sinay est basé sur l’utilisation des navires comme principale source de bruit anthropique en mer.
Les données sont traitées en large bande ([25 Hz – 180 kHz]) pour une vue globale du paysage sonore, ainsi qu'en bandes filtrées ([63 Hz et 125 Hz]), conformément à la méthodologie définie dans le cadre de la Directive-cadre stratégie pour le milieu marin (DCSMM) pour l’évaluation du bruit sous-marin (Descripteur 11). Cette approche permet de qualifier le milieu dans sa globalité en prenant en compte un large spectre fréquentiel mais également de suivre une référence réglementaire selon les 2 bandes de fréquences illustrant au mieux la distribution sonore du trafic maritime.
Concernant l’étude des cétacés, l’évolution de la présence des delphinidés et des marsouins ainsi que leur comportement ont été étudiés grâce à l’analyse de l’activité bioacoustique exprimée en nombre de vocalisations par unité de temps (heure, jour) et en nombre d’heures contenant des détections (Detection Positive Hours, DPH). Finalement, des analyses statistiques sur les possibles dépendances aux conditions météo-océaniques, environnementales et anthropique ont été réalisées.
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This study constitutes one of the steps in the authorization procedure for the construction of a wind farm, in accordance with Article R. 122-5 of the Environmental Code. Indeed, the construction and operation of an offshore wind farm generate underwater noise, thereby altering the soundscape of a given area. It is recognized that these alterations may have negative impacts on marine fauna, particularly marine mammals. The objective of this study is to establish the baseline environmental conditions (E0) prior to the commencement of the wind farm project. This characterization is based on two main pillars: the assessment of ambient underwater noise and the analysis of cetacean occurrence.
The study employs a methodology that combines the BACI (Before-After-Control-Impact) approach for ambient noise and the BAG (Before-After-Gradient) approach for cetaceans. These methodological frameworks structure the data collection and analysis process to ensure—with a view to subsequent project phases—a rigorous comparison between pre-existing conditions and those estimated or observed following the commissioning of the wind farm. Establishing this baseline state entails acquiring data using submerged acoustic monitoring instruments over a 24-month period, from November 2022 to November 2024. The sampling plan consists of six recording stations: five positioned along a transect parallel to the coastline, approximately 40 km off the coast of Morbihan, and one coastal station located approximately 25 km offshore. The stations are spaced at varying intervals ranging from 3 to 20 km apart. Three stations are equipped with a dual-instrument setup (a broadband acoustic recorder and a cetacean click detector), while three others are equipped solely with click detectors. The volume of collected data amounts to approximately 260 TB, covering between 88.2% and 95.4% of the sampling period (24 months), depending on the recording station.
These instruments enabled the collection of acoustic data used to analyze sound levels and the characteristics of ambient underwater noise, as well as to detect cetacean vocalizations, across multiple sites and seasons. The methods employed for the analysis of underwater ambient noise data include the processing of in-situ acoustic data and the numerical simulation of noise propagation at sea:
- The analysis of in-situ data makes it possible to highlight the evolution of noise levels across various frequency bands over the study period, at the different measurement sites. Furthermore, analysis of the frequency content allows for the differentiation of the predominant types of sources present: anthropogenic (maritime traffic) or natural (weather and oceanographic conditions).
- The numerical simulation of noise propagation at sea relies on acoustic modeling techniques that provide high-resolution statistical mapping of the spatial distribution of noise on a seasonal basis. The model employed by Sinay is based on the use of vessels as the primary source of anthropogenic noise at sea.
The data are processed in broadband ([25 Hz – 180 kHz]) to provide a global overview of the soundscape, as well as in filtered bands ([63 Hz and 125 Hz]), in accordance with the methodology defined under the Marine Strategy Framework Directive (MSFD) for the assessment of underwater noise (Descriptor 11). This approach makes it possible to characterize the environment in its entirety by taking into account a broad frequency spectrum, while also adhering to a regulatory standard based on the two frequency bands that best illustrate the acoustic distribution of maritime traffic.
Regarding the study of cetaceans, the evolution of the presence of delphinids and porpoises, as well as their behavior, was investigated through the analysis of bioacoustic activity, expressed as the number of vocalizations per unit of time (hour, day) and as the number of hours containing detections (Detection Positive Hours, DPH). Finally, statistical analyses were conducted regarding potential dependencies on weather-oceanic, environmental, and anthropogenic conditions.