Estimation des propriétés de rétention en eau des sols à partir de la base de données SOLHYDRO : Une première proposition combianant le type d'horizon, sa texture et sa densité apparente.: Une première proposition combinant le type d'horizon, sa texture et sa densité apparente

Mis en ligne avec l'aimable autorisation de l'éditeurLa base de donnée SOLHYDRO regroupe un ensemble de mesures des propriétés de rétention en eau acquis en France sur des horizons de sol en fonction de leurs caractéristiques. Dans un premier temps, des valeurs de teneur en eau volumique à 7 potentiels de l'eau variant de -10 (01,0) à -1500 (O4,2) hPa sont proposées en utilisant le type d'horizon (horizons A d'une part, horizons E, B et C d'autre part) et sa texture. Dans un second temps, pour accroître la précision et réduire le biais lors de l'estimation, des valeurs de teneur en eau volumique sont proposées en utilisant cette fois le type d'horizon, sa texture et sa densité apparente. Une estimation par excès et par défaut de la réserve en eau utile est aussi proposée dans chaque cas. Ces différents jeux de valeurs constituent une première proposition qui a vocation à être précisée et élargie lorsque la base SOLHYDRO disposera d'un nombre de données supplémentaires suffisant

Étude des propriétés de rétention en eau des sols argileux

La rétention de l'eau par un sol est un phénomène complexe qui dépend de la nature des constituants minéraux et organiques mais aussi de leur mode d'assemblage à différentes échelles. Les constituants minéraux argileux développent une surface spécifique très grande et interagissent très fortement avec l'eau. Ils jouent par conséquent un rôle privilégié pour la rétention de l'eau des sols

Use of in situ volumetric water content at field capacity to improve prediction of soil water retention properties

International audienceUse of in situ volumetric water content at field capacity to improve prediction of soil water retention properties. Most pedotransfer functions (PTFs) developed over the last three decades to generate water retention characteristics use soil texture, bulk density and organic carbon content as predictors. Despite of the high number of PTFs published, most being class- or continuous-PTFs, accuracy of prediction remains limited. In this study, we compared the performance of different class- and continuous-PTFs developed with a regional database. Results showed that use of in situ volumetric water content at field capacity as a predictor led to much better estimation of water retention properties as compared to using predictors derived from the texture, or the organic carbon content and bulk density. This was true regardless of the complexity of the PTFs developed. Results also showed that the best prediction quality was achieved by using the in situ volumetric water content at field capacity after stratification by texture. Comparison of in situ volumetric water content at field capacity, with the water retained at different matric potentials as measured in the laboratory, showed field capacity to approximate 100 hPa whatever the soil texture. Finally, the lack accuracy of PTFs that do not use the in situ volumetric water content at field capacity as predictor did not appear due to the test soils being unrepresentative of the soils used to develop the PTFs, but were instead related to poor correlations between the predictors used and the water retention properties

Contribution des argiles à la rétention de l'eau dans les sols

National audienceLa rétention de l'eau par un sol est un phénomène complexe qui dépend de la nature des constituants minéraux et organiques mais aussi de leur mode d'assemblage à différentes échelles. Les constituants minéraux argileux développent une surface spécifique très grande et interagissent très fortement avec l'eau. Ils jouent par conséquent un rôle privilégié pour la rétention de l'eau des sols. L'objectif dans cette étude est d'analyser dans quelle proportion les caractéristiques des minéraux argileux expliquent les propriétés de rétention en eau des sols

Performance de fonctions de pédotransfert nationales et européennes pour prédire les propriétés de rétention en eau des sols.

National audienceLes modèles qui simulent les transferts couplés d'eau et de solutés dans les sols requièrent la connaissance des propriétés hydriques de leurs différents horizons. Ces propriétés ne sont généralement connues que pour un nombre restreint de sols en raison de la lourdeur des protocoles utilisés pour leur détermination. C'est pourquoi des outils de prédiction ont été développés. Ces outils, dénommés « fonctions de pédotransfert » (FPT), relient les propriétés hydriques à des propriétés du sol beaucoup plus aisément accessibles comme la teneur en argile, la teneur en carbone organique ou encore la densité apparente (Bouma, 1989 ; van Genuchten et Leij, 1992). Beaucoup de fonctions de pédotransfert ont été développées pour les propriétés de rétention en eau durant les trois dernières décennies. Les FPT ont été le plus souvent établies par régression multilinéaire et correspondent alors à autant de modèles empiriques décrivant de façon continue (FPTC) la relation pouvant exister entre les caractéristiques du sol (composition granulométrique teneur en carbone organique ou matière organique, densité apparente) et ses propriétés de rétention en eau. A côté de ces relations statistiques qui sont des fonctions de pédotransfert au sens strict, d'autres types d'outils ont aussi été développés. Il s'agit des « classes de fonctions de pédotransfert » (CFPT) qui permettent d'estimer les propriétés hydriques après avoir regroupé et classé les sols selon leur composition (Bruand et al., 2003 et 2004 ; Wösten et al., 1999)

Comparaison de fonctions de pédotransfert nationales et européennes pour prédire les propriétés de rétention en eau des sols

National audienceParmi les nombreuses fonctions de pédotransfert (FPT) qui ont été développées depuis plusieurs dizaines d'année, les classes de fonctions de pédotransfert (CFPT) n'ont fait l'objet que d'un nombre très limité d'études car leurs performances sont généralement considérées comme étant très limitées. A l'opposé, les fonctions de pédotransfert continues (FPTC), qui permettent une prédiction des propriétés de rétention en eau en rendant compte de façon continue de la variation des caractéristiques de composition du sol, ont fait l'objet de nombreux travaux. Dans cette étude, nous discutons les performances de CFPT et FPTC établies à partir de la base de données nationale SOLHYDRO 1.0 et nous les comparons à celles obtenues avec des CFPT et FPTC établies avec la base de données européenne HYPRES. Les résultats montrent que, excepté pour les CFPT développées avec la base européenne HYPRES, les biais obtenus sont faibles à très faibles (-0,013 ≤ EMP ≤ 0,016 cm3.cm-3). Il n'y a pas, par conséquent, de différence sensible de qualité des fonctions de pédotransfert en terme de biais de prédiction en fonction des CFPT et FPTC utilisées. Les CFPT texturales développées avec SOLHYDRO 1.0 qui sont de simples jeux de valeurs moyennes de teneur en eau volumique pour chaque classe de texture conduisent à des prédictions de qualité analogue à celle obtenue avec les autres CFPT et FPTC testées, celles-ci étant toutes plus sophistiquées et plus exigeantes quant au nombre et à la nature des caractéristiques de sols requises par la prédiction. Concernant cette fois la précision, des différences importantes apparaissent en fonction des CFPT et FPTC utilisées. On enregistre une meilleure précision avec les CFPT et FPTC développées avec la base de données SOLHYDRO 1.0 (0,038 ≤ ETP ≤ 0,045 cm3.cm-3) par rapport à celle enregistrée avec les CFPT et FPTC développées avec HYPRES (0,050 ≤ ETP ≤ 0,060 cm3.cm-3). De telles valeurs de précision n'en demeurent pas moins faibles quelle que soit la base de données utilisée. Enfin, concernant l'apport de la prise en compte couplée par des CFPT de la composition granulométrique et de la structure, par l'intermédiaire respectivement de la texture et de la densité apparente, les résultats obtenus dans cette étude ne montrent pas d'amélioration très sensible de la prédiction comme permettaient de l'envisager les résultats enregistrés antérieurement

Mesures et prédiction des propriétés de rétention en eau des sols de la Région Centre : Utilisation de la base SOLHYDRO

La maîtrise de la gestion de la ressource en eau nécessite que soient mieux connues les interactions entre la couverture pédologique et l'eau et, de façon plus générale, comment interfère le système sol - plante - atmosphère avec le cycle de l'eau. La qualité des eaux superficielles et souterraines dépend de notre aptitude à apprécier le risque de transfert de produits polluants en fonction des choix de gestion qui sont faits pour les sols. Il est par conséquent important de bien connaître quelles sont les conséquences du fonctionnement hydrique des sols sur le cycle de l'eau. Pour décrire le fonctionnement hydrique de la couverture pédologique, il est nécessaire de connaître les propriétés hydriques (rétention en eau, conductivité hydraulique) des horizons qui la composent, mais la détermination de ces propriétés par méthodes expérimentales est généralement longue, coûteuse et difficile. Des outils de prédiction ont été développés pour les estimer. Ces outils sont pour l'essentiel des relations statistiques qui lient des caractéristiques du sol aisément accessibles (composition granulométrique, densité apparente, teneur en carbone organique) à des propriétés du sol difficilement accessibles. Ils constituent un moyen d'établir un lien entre ce qui est disponible dans les bases de données et les grandeurs nécessaires aux modèles qui décrivent le fonctionnement des sols. Parmi ces outils, les « classes de pédotransfert (CPT) » permettent d'estimer les propriétés hydriques après avoir regroupé et classé les sols selon leur composition. Ainsi, à chaque classe de composition correspondent des propriétés hydriques déterminées. Notre objectif dans cette étude est d'analyser les propriétés de rétention en eau de sols de la Région Centre et de les comparer avec celles obtenues avec des CPT proposées récemment pour les sols du territoire français à partir de la base de données SOLHYDR

Étude des propriétés de rétention en eau des sols argileux

International audienceLes propriétés physiques et notamment les propriétés de rétention en eau des sols argileux sont liées à la teneur en argile et à ses caractéristiques comme la minéralogie, la taille des particules élémentaires et la nature des cations échangeables (Tessier et Pédro, 1987 ; Quirk, 1994). Dans le sol, les particules finement divisées comme les argiles ont la particularité de développer une grande surface spécifique au contact avec l'eau et de posséder une charge électrique superficielle importante. Ces fractions, grâce à leur petite taille (<2µm) jouent un rôle privilégié dans la rétention en eau, la structuration des sols, mais aussi dans la rétention et biodisponibilité des éléments chimiques indispensables aux plantes

Prediction of soil water retention properties after stratification by combining texture, bulk density and the type of horizon

International audienceAmong the numerous pedotransfer functions (PTFs) published, class-PTfs have received little attention because their accuracy is often considered limited. However, recent studies show that performance of class-PTFs can be similar to the more popular continuous-PTFs. In this study, we compare the performance of PTFs that were derived from a set of 456 horizons collected in France grouped by combinations of texture, bulk density and type of horizon (topsoil and subsoil). The performance of these class-PTFs was validated against water retained at −33 and −1500 kPa. Our results show that the best performance was obtained with class-PTFs that used both texture and bulk density (texture-structural class-PTFs). They also showed that incorporation of horizon type into the PTF did not improve prediction performance. Comparison of performance at −33 and −1500 kPa showed very little difference, thus indicating no bias according to the value of water potential. Finally, the class-PTFs developed are well suited for predicting water retention properties at the continental and national scales because only very basic soils data are available at these scales. A map of the available water capacity (AWC) was established for France using the 1:1 000 000 Soil Geographical Database of France and an averaged AWC of 104 mm was computed for France

Estimation des propriétés de rétention en eau des sols : Utilisation de classes de pédotransfert après stratifications texturale et texturo-structurale

Un programme de mesures des propriétés de rétention en eau des sols a été développé par l'INRA depuis une dizaine d'années afin de constituer un jeu de données qui puisse être utilisé pour tester les fonctions de pédotransfert (FPT) qui ont été proposées dans la littérature, en établir de nouvelles si celles proposées se révèlent non satisfaisantes et dans ce dernier cas, tester les nouvelles FPT. Dans ce contexte général et partant du constat que les FPT proposées ne permettent pas de prédire les propriétés de rétention en eau de façon satisfaisante, cette étude se propose de suivre une autre voie que celle habituellement suivie pour établir un outil d'estimation des propriétés de rétention en eau. Des classes de pédotransfert (CPT) sont proposées par classe de texture ou par classe combinant texture et structure, cette dernière étant renseignée à l'aide de la densité apparente déterminée sur des mottes de dimensions centimétriques. Ainsi, en utilisant soit la texture seule, soit la texture et la densité apparente de motte, on dispose des teneurs en eau massiques à –10, –33, –100, –330, –1000, –3 300 et –15 000 hPa en fonction de l'appartenance de l'horizon à telle ou telle classe de texture ou, telle ou telle classe combinant texture et densité apparente de motte. La qualité de la prédiction a été testée sur un échantillon de validation ; elle a aussi été comparée à celle qui aurait été obtenue si l'on avait utilisé les CPT de Jamagne et al. (1977). Par rapport à ces CPT, les résultats montrent une importante réduction du biais et un accroissement de la précision lorsque l'on utilise les CPT par classe de texture proposées dans cette étude. Lorsque l'on compare les CPT par classes texturales aux CPT par classes texturo-structurales, il n'y a pas d'amélioration notable du biais mais celui-ci était déjà très faible avec les CPT par classes texturales. En revanche, les CPT par classes texturo-structurales, qui permettent de tenir compte à la fois de la texture et de l'état structural du sol, améliorent la précision des prédictions. Pour les CPT par classes texturales, des teneurs en eau volumiques sont déduites des teneurs en eau massiques en utilisant la densité apparente de l'horizon. Les paramètres du modèle de van Genuchten sont donnés pour chaque classe de CPT. Une démarche permettant de prédire les propriétés de rétention en eau d'un horizon est proposée