Peut-on calculer la valeur de paramètres Rock-Eval pour la couche 0-50 cm à partir des valeurs mesurées sur les couches 0-30 et 30-50 cm ?

Abstract

Les sols sont généralement échantillonnés à différentes profondeurs fixes, sous forme de couches, mais ces profondeurs peuvent varier d’une étude à l’autre. Pour calculer des stocks de carbone organique du sol à des profondeurs données, les quantités de COS présentes dans les différents horizons peuvent être additionnées. Nous nous sommes demandés si, de la même manière, il est possible de combiner les valeurs d’indicateurs Rock-Eval mesurées sur différentes profondeurs pour obtenir des valeurs d’indicateurs représentatives des échantillons combinés.Pour tester la linéarité des indicateurs Rock-Eval, nous avons mélangé des échantillons de sol prélevés en surface (0–30 cm) et en profondeur (30–50 cm) dans les différentes proportions suivantes : 100:0 ; 90:10 ; 75:25 ; 50:50 ; 25:75 ; 10:90 ; 0:100. Ces mélanges ont été réalisés pour 8 sols de forêt française à pédologies contrastées. Nous avons ensuite analysé les échantillons purs (100:0 et 0:100) et les mélanges en Rock-Eval (n = 56 échantillons). Pour différents paramètres Rock-Eval, nous avons comparé les valeurs mesurées pour les différents mélanges aux moyennes pondérées (suivant la composition du mélange) des valeurs mesurées pour les échantillons de surface et de profondeur composant ces mélanges.Nos résultats montrent que la majorité des paramètres Rock-Eval sont linéaires et qu’il est donc possible de déterminer la valeur du paramètre choisi pour l’horizon 0–50 cm à partir des valeurs mesurées sur les horizons 0–30 cm et 30–50 cm. C’est en particulier le cas pour les paramètres suivants : TOC-RE6, HI, T50CO2pyr et T50CO2ox. Cependant pour deux des paramètres testés (OI et T50CHpyr) la relation entre valeurs mesurées et calculées est peu satisfaisante. Cette mauvaise adéquation est particulièrement observée dans certains types de sol avec des processus pédogénétiques marqués et qui conduisent à des horizons très contrastés. D’autre part, ces deux paramètres sont aussi ceux présentant la plus grande variabilité, ce qui explique au moins en partieles différences entre valeurs mesurées et calculées