Méthodologie d’élaboration du plan d’échantillonnage de la

Reçu : Avril 2016 ; Accepté : Juin 2017 Étude et Gestion des Sols, Volume 24, 2017 - pages 83 à 98

Méthodologie d’élaboration du plan d’échantillonnage de la deuxième campagne du Réseau de Mesures de la Qualité des Sols de France par intégration multi-critèresCapacité à détecter une évolution temporelle, évaluation du réservoir en eau utilisable et contraintes logistiques

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C. Swiderski(1), N. Saby(1*), L. Boulonne(1), C. Jolivet(1) et I. Cousin(2)

1) INRA Centre Val de Loire, US1106, INFOSOL, 45075 Orléans Cedex 22) INRA Centre Val de Loire, UR0272, SOLS, 45075 Orléans Cedex 2

* : Auteurcorrespondant :[email protected]

RÉSUMÉLapremièrecampagnedemesures(2001 - 2009)duRéseaudeMesuresdelaQualitédesSols(RMQS)apermisd’acquérirdesréférencessurdespropriétéschimiquesdessolssur2 170pointsenFrancemétropolitaine.Ladeuxièmecampagne(2016 - 2027)apourobjectifpremierlamiseenévidence,avecunprotocoled’échantillonnageadapté,d’éventuellesévo-lutionsdanslespropriétésdusol.Elleconstitueégalementuneopportunitépouracquérirdesdonnéesde référencesurdespropriétésphysiquesdessols,parmi lesquelles leRU(RéservoirUtilisableparlesplantes).LecoûtdelamesureduRUétantélevé,nousproposonspourl’évalueruneméthodologiequis’appuiesurlaconnaissancedescaractéristiquesdessolsàl’échelledel’horizon.Ils’agitdeclasserl’ensembledeshorizonsduRMQSselonunetypologiepertinenteauregarddel’évaluationduRU,puisdeproposerunevaleurmesuréeduRUpourchaquetyped’horizonselonunprinciped’appariement.Cettevaleurmesuréesera issue soit d’unemesure réaliséeen laboratoire sur unéchantillonprélevé lorsde ladeuxièmecampagne,soitd’unemesureréaliséeantérieurementetstockéedanslabasededonnéesdespropriétéshydriquesdessolsSOLHYDRO.Laméthodologiemiseenœuvres’organiseen3étapes :1 - l’élaborationd’unetypologied’horizonspermettantd’identifierdeshorizonsauxpropriétéshydriquescontrastées ;cettetypologies’appuiesurlenomdel’horizon(69possibilités),surlatexturedominantedel’horizon(en3classes)etsurlateneurenélémentsgrossiersdel’horizon(en3classes).Nousdéfinissonsainsi335typesd’horizons.

Commentcitercetarticle : Swiderski C., Saby N., Boulonne L., Jolivet C., Cousin I. - 2017 - Méthodologie d’élaboration du plan d’échantillonnage de la deuxième campagne du Réseau de Mesures de la Qualité des Sols de France par intégration multi-critères : capacité à détecter une évolution temporelle, évaluation du réservoir en eau utilisable et contraintes logistiques. Etude et Gestion des Sols, 24, 83-98

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84 C. Swiderski et al.

Etude et Gestion des Sols, 24, 2017

2 - LerecensementdeshorizonsdechaquetypedansleRMQSetdanslabasededonnéesSOLHYDROrassemblantdesvaleursdepropriétéshydriquesdessols.Onmontreque48typesd’horizonsidentifiésdansleRMQS(soit2 223horizons)sontprésentsdanslabaseSOLHYDROetontdoncunRUdéjàmesuré ;onmontre,defaçoncorollaire,que287typesd’horizons(soit2 535horizons)ontunRUactuellementnonmesuré.3 - Laréalisationdupland’échantillonnageduRMQSpermettanti)d’analyserchaqueannéedesévolutionstemporellesdepropriétéschimiquesdesoldéjàmesuréeslorsdelapremièrecampagneduRMQS,etii)depréleverprioritairementces287typesd’horizonssurlesquelsilconvientderéaliserunemesuredeRU.Laméthodologiemiseenœuvres’appuiesur lagénérationdepanelsannuelsetsur laméthodedurecuitsimulé,etrépondàdescontraintesscientifiques,financièresetlogistiques.Aufinal,ellepermetlaconstitutiondedeuxplansd’échantillonnageemboités :unpland’échantillonnagegénéraldeladeuxièmecampagneduRMQS,etunpland’échantillonnagespécifiquedédiéàl’évaluationduRUsurlagrilleRMQS.Mots clésSol,stratégied’échantillonnage,réserveutile,recuitsimulé.

SUMMARY ELABORATING THE SAMPLING SCHEME OF THE SECOND CAMPAIGN OF THE FRENCH SOIL MONITORING NETWORK (RMQS) BY USING MULTICRITERIA : Ability to detect temporal evolutions, evaluation of Available Water Content, and logistic constraintsThe first campaign of the French Soil Monitoring Network (RMQS for « Réseau de Mesures de la Qualité des Sols »), from 2001 to 2009, has enabled to record soil chemical characteristics over the whole French territory, on a 2170 points network. The main objective of the second campaign (2016-2027) intends to evidence potential time evolutions of soil characteristics, by using an ad-hoc sampling scheme. An alternative objective is to record some physical soil characteristics, including especially the Available Water Content (AWC). The cost of measuring being high, we propose here to develop an alternative methodology based on the knowledge of some soil characteristics at the horizon scale. It consists in classifying all the RMQS horizons according to a specific typology dedicated to evaluate AWC, and then to propose a measured AWC value for each horizon type by using a matching principle. This value will be either measured on an undisturbed soil core of the RMQS network, sampled during the second campaign, or extracted from the SOLHYDRO database, which stores soil hydric properties of French soil horizons. The methodology developed here consists in 3 steps :1 - to elaborate a typology of soil horizons dedicated to the evaluation of soil hydric properties. It is based on 3 soil characteristics, say i) the name of the horizon (69 classes), ii) the texture of the soil horizon (3 classes), and iii) the rock content of the horizon (3 classes). On the RMQS, this typology enables to describe 335 horizon types.2 - to inventory all the horizons type both in the RMQS and in the SOLHYDRO databases. 48 horizon types from the RMQS are present in the SOLHYDRO database, with a measured AWC value ; 287 horizon types from the RMQS are not represented in the SOLHYDRO database and need an evaluation of the AWC.3 - to realise the sampling scheme of RMQS enabling i) to analyse time evolutions of soil chemical properties already measured during the first RMQS campaign, and ii) to priority sample in these 287 horizon types on which AWC has to be measured.The methodology is based on the optimization, using simulated annealing, of the determination of annual serial panels and, and obeys to scientific, financial and logistic constraints. Finally, it gives a general sampling scheme for the second RMQS campaign, and an asso-ciated sampling scheme dedicated to the evaluation of the AWC on the RMQS network.Key-wordsSoil, sampling strategy, AWC, simulated annealing.

RESUMEN METODOLOGÍA DE ELABORACIÓN DE UN PLAN DE MUESTREO DE LA SEGUNDA CAMPAÑA DE LA RED DE MEDIDAS DE LA CALIDAD DE LOS SUELOS DE FRANCIA POR INTEGRACIÓN MULTICRITERIOS : Capacidad para detectar una evolución temporal, evaluación del reservorio en agua disponible y limitaciones logísticasLa primera campaña de medidas (2001-2009) de la Red de Medidas de la Calidad de los Suelos (RMQS) permitió adquirir referencias sobre propiedades químicas de los suelos en 2 170 puntos en Francia metropolitana. La segunda campaña (2016 - 2027) tiene como

Plan d’échantillonnage de la 2e campagne du RMQS 85


Denombreuxmodèlesdeculturesetmodèlesagro-envi-ronnementauxdécrivantleséchangessol-plante-atmos-phère-nappe-coursd’eauutilisent un formalismedit de

bilanhydriquepourdécrirelestransfertsetlarétentiondel’eaudans lesol.Cebilanhydriqueest renseignépar leRU (Réser-voireneauUtilisable),utilisécommeparamètresynthétiquededescriptiondespropriétéshydriquesdessols.Enparticulier,dèslorsqu’ils’agitdefournirdessortiesdemodèlessurdevastesterritoires,delarégionauglobe,cesontdesmodèlesdebilanhydriquequisontemployés,etdoncuneconnaissanceduRUquiestrequise.

On recense actuellement deux cartes qui proposent uneévaluationduRUsurl’ensembleduterritoiremétropolitain :

-l’uneaétéélaboréeparLeBaset al.(1997 ;2015)àl’aidede la Base de Données Géographique des Sols de France(BDGSF) au 1/ 1 000 000 (INRA, 1988). Cette dernière necontientnivaleursduRU,niteneurseneauaupointdeflétris-sementpermanentetàlacapacitéauchamp,maisuniquementdesnomsdetypesdesolavecleursprofondeurs.Desrèglesexpertespermettentd’estimerleRUpourchaquetypedesol(LeBaset al., 2015).

- L’autre a été établie à partir d’évaluation du RU par lesfonctionsdepédotransfertd’AlMajouet al.(2008)surungrandnombredeplacettesforestières(Piedalluet al.,2011).Defaçon

générale,onpeutemployerdesfonctionsdepédotransfertdéve-loppéessurdegrandsterritoires(parexemplecellesdeWöstenet al.,1999ouBruandet al.,2004)etlesappliquersurunebasededonnéesnationale,tellequelabasededonnéesDONESOL(Grolleauet al.,2004)pourlesdéployeràl’échellenationale.

Danscesdémarches,leRUn’estjamaismesuré,etl’appli-cation de règles ou fonctions de pédotransfert entache l’éva-luationduRUd’incertitudesdontl’ordredegrandeurn’estpasconnu.C’estdoncunenjeufortquedeproposerunevaleurplusfiable,duRUsur l’ensembleduterritoirenational,àpartird’unensemblededonnéesmesuréesponctuellement.

LamiseenplaceduRéseaudeMesuresdelaQualitédesSols (RMQS)constitueuncadrenationalpour l’observationdel’évolutionde laqualitédessolsenFrance. Ilest le fruitd’uneopération multi-institutionnelle dans le cadre du Groupementd’IntérêtScientifiqueSol (Ministères en chargede l’agricultureet de l’environnement, ADEME, INRA, IRD et IGN).Ce réseausystématiquedemesuresetdesuividesparamètresdessolsapourobjectifdedétecterdefaçonprécocel’apparitionetlestendancesd’évolutiondel’étatdessolsenFranceenmesurantungrandnombredeparamètresphysiques,chimiquesetbiolo-giques.Lapremièrecampagnedecollected’échantillonsetdemesuress’estdérouléesur10ansentre2000et2009.Unenou-vellecampagnedémarredébut2016pour12ans.

primer objetivo destacar, con un protocolo de muestreo adaptado, eventuales evoluciones de las propiedades del suelo. Constituye igualmente una oportunidad para adquirir datos de referencia sobre propiedades físicas de los suelos, entre las cuales el RU (Reservorio Utilizable para las plantas). Siendo que el costo de la medida del RU es elevado, proponemos para evaluarlo una metodología que se apoya sobre el conocimiento de las características de los suelos a escala del horizonte. Se trata de clasificar el conjunto de los horizontes del RMQS según una tipología pertinente en cuanto a la evaluación del RU, luego proponer un valor medido del RU para cada tipo de horizonte según un principio de contratación. Este valor medido procederá sea de una medición realizada en laboratorio sobre una muestra recogida durante la segunda campaña, sea de una medición realizada anteriormente y almacenada en la base de datos de las propiedades hídricas de los suelos SOLHYDRO. La metodología aplicada se organiza en 3 etapas.1 - la elaboración de una tipología de horizontes permitiendo identificar horizontes con propiedades hídricas contrastadas ; esta tipología se apoya sobre el nombre del horizonte (69 posibilidades), sobre la textura dominante del horizonte (en 3 clases) y sobre el contenido en elementos gruesos del horizonte (3 clases). Definimos así 335 tipos de horizontes. 2 - el censo de los horizontes de cada tipo en el RMQS y en la base de datos SOLHYDRO que junta valores de propiedades hídricas de suelos. Se muestro que 48 tipos de horizontes identificados en el RMQS (sea 2 223 horizontes) son presentes en la base SOLHYDRO y tienen entonces un RU ya medido ; se muestro, de modo corolario, que 287 tipos de horizontes (sea 2 535 horizontes) tienen un RU actualmente no medido.3 - la realización del plan de muestreo del RMQS permite i) analizar cada año evoluciones temporales de propiedades químicas de los suelos ya medidas durante la primera campaña del RMQS, y ii) recoger prioramente estos 287 tipos de horizontes en los cuales conviene realizar una medición de RU.La metodología aplicada se apoya sobre la generación de paneles anuales y sobre el método de recocido simulado, y satisface limita-ciones científicas, financieras y logísticas. Al final, permite la constitución de dos planes de muestreos encajados : un plan de muestreo general de la segunda campaña del RMQS, y un plan de muestreo específico dedicado a la evaluación del RU en la rejilla RMQS.Palabras claveSuelo, estrategia de muestreo, reservorio utilizable, recocido simulado.



RMQSsoitpertinenteauregarddeleurcomportementvis-à-visdel’eau.L’établissementdelatypologie,garantedelaqualitédel’évaluationduRU,estdoncunpointessentieldecetravail.

-ladeuxièmeestquelenombred’horizonsetleurtypesoientidentiquespourchaquesiteRMQSpour lesdeuxcampagnes.Cettehypothèsenoussembletrèsréalisteetpermetquenotretravailsefondesurl’analysedesinformationsdisponiblesdanslabaseconstruiteaveclesdonnéesdelapremièrecampagne.

Parailleurs,desvaleursdeRUmesuréessurdeshorizonsdesoln’appartenantpasàlagrilleRMQSsontdéjàdisponiblesdanslabasededonnéesSOLHYDRO(Bruandetal,2004).Nousproposonsderecenser lestypesd’horizonspour lesquelsdesvaleurssontdéjàdisponiblesafind’identifier leshorizonspourlesquelsnousnedisposonspasderéférenceetpour lesquelsunemesures’avèrenécessaire.

La démarche de cette étude s’organise donc en quatreétapes :1 - élaborer une typologie d’horizons, simplifiée par rapportaux référentiels couramment utilisés (Classification CPCS,RéférentielPédologique95,RéférentielPédologique2008) ;

2 - appliquercettetypologie : a. sur le réseau RMQS, pour recenser les types d’horizonsexistantsurlagrilleRMQS ;

b. sur la base SOLHYDRO, pour identifier les horizons (duRMQS)pourlesquelsunedonnéeRUestdéjàdisponible ;

3 - croiser lesinformationspouridentifier leshorizonspourles-quelsaucunedonnéedeRUn’estactuellementdisponibleetseraitnécessaire ;

4 - proposer un plan d’échantillonnage permettant de préleverprioritairement leshorizons sur lesquels il convientde réali-serunemesuredeRUtoutenrespectantlescontraintesduplangénérald’échantillonnagedeladeuxièmecampagneduRMQS.

Bases de données utilisées dans l’étude

Base de données du RMQSCettebasededonnéesprovientdelamiseenplacedupro-

grammedesurveillanceRéseaudeMesuresde laQualitédesSols dont l’objectif est de dresser un bilan de l’état des solsfrançaisetdesuivresonévolutionàlongterme(Arrouayset al., 2002).Ceprogrammedesurveillances’appuiesurunréseaude2 170sites,répartissurleterritoirenationalmétropolitainselonun maillage systématique de 16 km de côté et représentatifsdesprincipalescombinaisons-typesdesolsXoccupationdessols rencontrées au niveau national (Arrouays et al, 2001). Aucentredechaquemaille,desobservationsetdesprélèvementsd’échantillonsdesolsont réaliséset renouvelés tous lesdixàvingtans.Pourcefaire,leprogrammes’appuiesurunensembledepartenaires, implantés sur l’ensembledu territoire, qui réa-

Dans lecadredecettedeuxièmecampagne,nouspropo-sons demesurer leRU sur un grand nombre de points de lagrilleduRMQS.Detellesmesuresfourniraientàlafoisdesdon-néesd’entréepourdesmodèlesdebilanhydriqueappliquésauRMQS,maiségalementdesvaleursderéférence(valeursmesu-rées)pourl’évaluationdemodèlesutiliséssurd’autresbasesdedonnées Sol.

LamesureduRUs’appuiesurdesprélèvementsd’échan-tillonsnondéstructurésetnonséchés,prélèvementsquin’ontpasétéréaliséslorsdelapremièrecampagneduRMQScarilsnécessitent une technicité particulière et parceque lamesureaulaboratoireestlongueetcoûteuse.Cetarticleprésenteainsiuneméthodologieproposéepourévaluer leRUsur l’ensembleduréseauRMQSdanslecontextedelanouvellecampagnequisedéroulerasur12ansentre2016et2027.Cetteméthodolo-gie,associéeàdestravauxantérieurs(Bourgeoiset al.,2014,parexemple), permet l’élaborationdupland’échantillonnagede ladeuxièmecampagneduRMQS,pland’échantillonnageprésentéetdiscutéici.

MATÉRIEL ET MÉTHODE

Démarche de l’étudeOnévalueleRUd’unsolendéterminant,pourchaqueho-

rizon, sa teneur en eau à la capacité au champ, sa teneur eneauaupointdeflétrissementpermanentetsamassevolumique(Bruandetal,1996).LavaleurduRUsurleprofildesolcorres-pondàl’intégrationdesvaleursduRUévaluésurchaquehorizonquiconstitue leprofil.L’horizondesolconstituedonc l’échelleélémentaired’évaluationduRU.

MesurerleRUsurchaquehorizondel’ensembledesprofilsduRMQSseraitcependanttrèscoûteux.NousproposonsdoncderéaliserlamesureduRUsuruneportionseulementdesprofilsduRMQSetd’élaborerunedémarchepourévaluerceRUsurlessitesoùlesmesuresneserontpasréalisées.Nouspostulonsquecettedémarcheconduiraàdesévaluationsplusfiablesquecellesquiseraientproduitespar lasimpleapplicationdefonc-tionsdepédotransfertentoutpointduréseau.

LadémarchefondatricedecetravailestdecapitaliserunevaleurmesuréeduRUpourun(ouquelques)horizon(s)d’untypedonné, et d’extrapoler cette valeur à l’ensemble des horizonsdemêmetyperencontréssurlagrilleRMQS,selonunprinciped’appariement. Nous pourrons alors fournir une valeur de RUévaluéesurchaquepointdelagrilleRMQStoutenminimisantles prélèvements sur le terrain. Cette proposition repose surdeuxhypothèses :

-lapremièreestquedeshorizonsdecaractéristiquesiden-tiquesontunRUidentique.Cettehypothèseestréalisteàcondi-tionquelatypologieemployéepourcaractériserleshorizonsdu



comparables.Nousproposonsdoncunetypologieselon les3critèressuivants :1 - Le nom de l’horizon qui peut renseigner sur les caractèresmorphologiques du sol, ses constituants, sa structure, sestraitspédologiques,sespropriétésphysiques,sacompositionchimiqueetsaplacedansleprofil.Nousfaisonsl’hypothèsequ’il contient une information synthétique sur le fonctionne-menthydriquedel’horizon.Compte tenude lagrandediversitédenomsd’horizonpré-sentsdanslesbasesdedonnéesRMQS(prèsde800codesdifférents selon le Référentiel Pédologique) et SOLHYDRO,liéeàladiversitéréelledeshorizonsetàleurdescriptionselondifférentes classifications (Classification CPCS, RéférentielPédologique1995,RéférentielPédologique2008), nous avons procédé,parexpertisecroiséedeplusieurspédologues,àdesregroupementsdenomd’horizons.Cetteopérationestréali-séeenplusieursétapes :dansunpremiertemps,onprocèdeàuneharmonisationouàunenormalisationdesnomsd’hori-zonsparrapportauRéférentielPédologique1995,utilisélorsde lapremièrecampagneRMQS.Parexemple, leshorizonsnommés« LA1 »et« LA2 »ontétérattachésà« LA »ouencoreunhorizonnomméSgcadevientScag.Nousavonségalementidentifiéetécartéleshorizonscorrespondantàdeshorizonsde transition ou à des horizons intergrades. Le nombre denomsd’horizonsobtenusétantencoreconséquent(plusd’unecentaine),nousavonsregroupécertainsgroupesenfonctiondeleurproximitésurleplanmorphologiqueetégalementenfonctiondunombred’occurrences.ParexempleleshorizonsidentifiéscommeLAcahsont regroupésavec legroupedesLAca, leshorizonsScakavec leshorizonsSca, leshorizonsGocaavecleshorizonsGo.Enfinnousavonsécartédel’en-semblesélectionnableleshorizonsconsidéréscommeimpré-levablestelsqueXpouXc,R,Km.Nousavonsconservéce-pendantdanslasélectiondesoccurrencesrarescommeleshorizonsdessolsvolcaniquesoudolomitiques(Snd,Ado,…).Notretypologiepermetainsidedécrire69nomsd’horizons,nommés selon la classification du Référentiel Pédologique2008(AFES,1995).

13horizonsdiagnostiquesduRéférentielPédologique1995nesontpascouvertsparleRMQS.

2 - Latexturedominantedel’horizondéfinieselonlestroisclassessuivantes :ArgileuseLimoneuseetSableuse.Concrètement,l’appartenance à une classe a été définie en conservant lapremièrelettredelaclassificationtexturaledessolsselonletrianglede l’Aisne (Jamagne,1967)ou le triangleduGEPPA(GEPPA,1963)Onrappellequelechoixd’uneclassetexturaleestuneestimationtactileparlepédologuedelacompositiongranulométriqueenlienavecdespropriétésphysiques.Cettedonnéeestlaseuledisponiblepourl’ensembledeshorizonsdesprofilsdes sitesRMQS,enabsenced’analysegranulo-métrique.

lisentlesprélèvementsconformémentaumanuelRMQS(Jolivetet al.,2006).Desanalysesdespropriétésphysiques,chimiquesetbiologiquessontréalisées,puiscapitaliséesauseindelabasededonnéesnationaleDoneSol(Grolleauet al.,2004).Deséchan-tillonssontarchivésdefaçonsystématiqueauConservatoiredessols,surlesitedel’Inrad’Orléans(Ratiéet al.,2010).Témoinsdel’étatdessolsaumomentoùilsontétéprélevés,ilspeuventêtreremobilisésetanalysésdefaçonrétrospective(Bardyet al. 2014). Laqualitédesprélèvements,desmesuresetdel’archivageestassuréeparunsuiviqualitémenéparl’UnitéInfosoldel’INRA.

Les observations pédologiques et analyses physico-chimiquessurunsiteRMQSproviennentdedeuxéléments :-d’unepart,d’unprofil (décritàpartird’unefosse)quipermetde mettre en évidence la succession des horizons et leurstructurenaturelle.Leshorizonssontdécritsun-à-unselonlescritèresde la ficheSTIPA (FalipouetLegros,2002) telsqueprofondeur,texture,couleur,enracinement,etc.Desprélève-mentsnécessitantlaconservationdelastructuredusolsontréaliséssurceprofil (mesuresdelamassevolumiqueappa-rente,parexemple) ;

- d’autre part, d’une surface d’échantillonnage permettant leprélèvement d’échantillons élémentaires sur lesquels sontréaliséesdesanalysesphysico-chimiques(Jolivetet al., 2006).A l’issuede lapremièrecampagneduRMQS(2000-2009),

2 170profilscontenant8 491horizonsdesolontétédécritsenmétropole.

Base de données SOLHYDROSuiteàdenombreux travauxdecartographiedessolsdu

départementdel’Aisne,Jamagneet al.publienten1977unesyn-thèsepermettantl’estimationdesteneurseneaumassiquesàlacapacitéauchampetaupointde flétrissementpermanentenfonctiondutriangledestextures.Danslesannées1990,l’UnitéScienceduSoldel’INRAd’Orléanslanceunvasteprogrammedemesures de propriétés physiques et hydriques du sol afind’améliorerlesévaluationsduRUproposéesparJamagneet al. (1977).Lesrésultatsdeceprogrammesontcompiléspourali-menterlabasededonnéesSOLHYDRO(Bastet,1999 ;Bruandet al.,2004).Outreleursteneurseneaumassiquesàdifférentspotentielsmesurésau laboratoire, leséchantillonssontrensei-gnésentermesdetyped’horizons,declassesdetextureetdemassevolumique.LabasededonnéesSOLHYDROestalimen-téeencontinudepuisunevingtained’annéesetrassembleac-tuellementdesmesuresderétentioneneausur702horizonsdesol,tousnoncaillouteux.

Elaboration d’une typologie d’horizons en lien avec la caractérisation du RU

L’objectifde la typologiequenoussouhaitonsélaborerestdedéfinirdesgroupesd’horizonsayantdespropriétéshydriques



types d’horizons dont la valeur du RU n’est pas disponibledanslabaseSOLHYDRO,

2 - Choisirquelquessitesprésentantdestypesd’horizonsdontlavaleurduRUestdisponibledansSOLHYDRO,pourpermettreunevalidationdelaméthoded’appariementparhorizonpro-posée dans ce projet. Cette seconde contrainte suppose afortioriquelesprofilsRMQSéchantillonnésnesoientpas,parmalchance,positionnéssurunsitedeprélèvementdelabaseSOLHYDRO.Uneanalysespécifiquedelarépartitiondespro-filsSOLHYDROpar rapport à la grilleRMQSamontré quecettesituationneseproduitjamais.

Contraintes financières Pourdesraisonsdecoûtdeprélèvementetdetempsdeme-

sureenlaboratoire,lesprélèvementsspécifiquesliésàlamesureduRUdevrontconcerneraumaximum40sitesparmi les180d’unpanelannuelduRMQS.

Contraintes logistiquesLescontrainteslogistiquessontdedeuxnatures :

- la répartitiondessites sur lesquels seront réalisésdespré-lèvements en vue d’une mesure du RU doit être optimaleentre partenaires opérateurs du RMQS. En effet, l’ajout deprélèvementpourlamesureduRUengage,pourchaquesite,d’importantsinvestissementshumainsetaugmenteletempsdetravailparsite.Nousveilleronsdoncànepassurchargernospartenairescertainesannéesplusqued’autres,etnousnousassureronsque,pourchaquepartenaireetchacunedes12annéesdecampagne,lenombredesites« RU »àpréleverrestefaible.

- larépartitiondessitescaillouteuxsurlesquelsserontréaliséslesprélèvementsenvued’unemesureduRUdoitêtrerégu-lièreaucoursdutemps.Eneffet,letransport,lestockageetsurtout le traitement des échantillons caillouteux entraînentune charge de travail supplémentaire pour leConservatoireEuropéend’EchantillonsdeSolsoùsont réceptionnés,pré-parés,traitéspuisstockésleséchantillons.Ilconvientdoncderépartirleplusrégulièrementpossibleleprélèvementdesitescaillouteuxaucoursdes12annéesdelacampagne.

Algorithme généralPour garantir la cohérence entre les contraintesgénérales

d’échantillonnage des sites RMQS (échantillonnage selon despanels)etlescontraintesd’échantillonnagespécifiquesàl’esti-mationduRUtellesquenousvenonsdelesprésenter,lamétho-dologieproposéeestdiviséeentroisgrandesétapes :1 - Tiragesausortdessitesconstituantlespanels,soitleslistesde180sitesàéchantillonnerparansur12ans. ;

2 - Sélections,enmaximisantlescritèresdequalité,des40sitessurlesquelsseramesuréleRU.

3 - Choixd’unesolutionoptimaledupointdevuelogistique.

3 - Lateneurenélémentsgrossiersdel’horizondéfinieselonlestroisclassessuivantes :-compriseentre0et10 %,soitlalimiteendeçàdelaquellelateneurencaillouxn’affectepasouaffectepeulesproprié-tésphysiquesdessols,ainsiquel’ontdémontréTétéganet al. (2011et2012),-compriseentre10et35 %,-supérieureà35 %,cequicorrespondàla limiteproposéeparlaFAOpourdéfinirunsolcaillouteux(FAO,2006).

Méthodologie mise en œuvre pour constituer le plan d’échantillonnage

Stratégie générale de l’échantillonnage de la deuxième campagne du RMQS.

Lastratégied’échantillonnageàmettreenœuvrelorsdeladeuxièmecampagneduRMQSdoitrépondreàundoubleob-jectif : i) lesobservationsnouvellementcollectéesdoiventper-mettrelamiseenévidenced’éventuellesévolutionstemporellesencomparaisonaveclesrésultatsdelapremièrecampagneetii)descartographiesdecaractéristiquesdoiventpouvoirêtrepro-duitesannuellement.Enconséquence,ilnes’agitpasd’échan-tillonner préférentiellement une région particulière une annéedonnée,maisdecouvrirchaqueannéel’ensembleduterritoire.Plusieurs solutions permettant d’atteindre cet objectif ont étéétudiées(Bourgeoisetal,2012)etleurcomparaisonaconduitàlasélectiond’unestratégied’échantillonnageannualiséesur12ansàl’aidedepanelssuccessifs(serialalternativepanelselondeGruitjeretal,2006) :unpanelestdéfinicommeunensemblede180sites(2 170sites/12années)répartissurleterritoireetquireprésenteleslocalisationsdespointsduRMQSàéchantillonnerpouruneannéedonnée.Lespanelssontconstruitsàl’aidede180 rectanglescomprenantchacun12sites,auseindesquelsl’ordred’échantillonnagedes12sitesestàtirerauhasardetsansremise.Lechoixdespanelsprovenantd’untiragealéatoireauseindes180rectangles, ilesttrèsfacilementpossibledepro-duiredifférentesconfigurationsdespanels.Uneréalisationpos-sibleestfourniedanslafigure 1maislasolutionfinaleretenuedépendradesrésultatsdecetravail.

Contraintes pour la sélection des sites avec des mesures RU

LescontraintespourlasélectiondessitespourlesquelsdesmesuresdeRUsontproposées,sontdetroisordres :scienti-fiques,financièresetlogistiques.

Contraintes scientifiques Lastratégiedesélectiondessitesdoitauxcritèresscienti-

fiquessuivants :1 - Choisirprincipalementdessitesoùlesprofilsprésententdes



Figure 1 - Exemplede12panelssuccessifspour12annéesd’échantillonnagedeladeuxièmecampagneduRMQS.(Lessitesàpréleverchaqueannéesontreprésentésenvert.Lespointsrougesreprésententleslocalisationsdesitesoùaucunprélèvementn’auralieulorsdeladeuxièmecampagneindépendammentdescontraintesimposéesparl’évaluationduRU).Figure 1 - Notional example of the 12 rotational panels corresponding to 12 years of sampling for the second campaign of the RMQS. The selected sites to sample are represented in green. The red crosses correspond to the sites where the sampling is impossible due to reasons not in relation with the assessment of Available Water Content.



HYDROéchantillonnésàl’itérationi ;ω1 et ω2,desvecteursdepoids ;Kun facteurdenormalisationpourqueOisoitcomprisentre 0 et 1.

Ladéfinitiondespanels(répartitiondesvisitesdessitessur12 ans) contraint les résultats de l’échantillonnagedes sites àpréleverpourlamesureduRUetconditionnelavaleuroptimaleque la fonctionObjectifpourraitatteindre.Pours’affranchirdecette limite, on applique la méthode du recuit simulé pour lechoixdessitesRUsur10tiragesaléatoiresdepanelssimulésetongarde lameilleurecombinaisonpermettantd’atteindre lafonctionObjectiflaplusoptimisée.

RÉSULTATS ET DISCUSSION

Analyse des bases de données en fonction de la typologie établie et proposition d’une évaluation du RU à l’aide des données disponibles

Parmi leshorizonscontenusdans lesdeuxbasesdedon-nées,certainsontétéécartésdel’étudepourdeuxraisons :-soitdesinformationsnécessairesàleuraffectationselonlaty-pologieétabliesontinexistantesouinsuffisantes(pasd’infor-mationsur leur texture, leurproportiond’élémentsgrossiersouleurnom)

-soitilssontdifficilementprélevablessansqueleurstructuresoitaltéréeounonprélevables(horizonsR,X,holorganiques,etc.).

Analyse des horizons contenus dans la base RMQSParmiles8 491horizonsduRMQS(soit2 170profils),4 758

(soit1 966profils)présententlesinformationspermettantl’appli-cationdelatypologie(tableau 1).

Parmi lesnomsd’horizonsquenousavonsdéfinis lorsdel’élaborationdenotretypologie,onrecense69nomsd’horizonsdanslabaseRMQS,àdesfréquencestrèsvariables :leshori-zonsLA,S,C,A,LAcasontcourants(de5à12 %dunombretotald’horizons)alorsquedeshorizonstelsqueScah,Na,Mca,LS,LAvreprésententmoinsde0.03 %.Onnoteque57 %deshorizonssontlimoneux,25 %sontargileuxet18 %sontsableux.Onnoteégalementque63 %deshorizonspossèdentuneteneurenélémentsgrossiersinférieureà10 %,24 %deshorizonsontune teneurenélémentsgrossierscompriseentre10et 35 %,enfin13 %deshorizonssonttrèscaillouteux(figure 2).

Avec69nomsd’horizons,3valeursdetextureet3valeursdeteneursenélémentsgrossiers,nouspourrionsdéfinir théo-riquement69x3x3= 621typesd’horizons.Cependant,touteslescombinaisonsneseréalisentpassurleterrainetlabasededonnéesRMQSsecomposeainside335typesd’horizonsdif-férents.Certainstypessonttrèsfréquents(untypecomprenant

Optimisation par un algorithme de recuit simulé de la sélection des 40 sites par panel annuel sur lesquels seront réalisées les mesures de RU

Déterminer les40sitesannuelsrépondantauxcontraintesd’échantillonnagespécifiquesàl’estimationduRUparmilespa-nelsannuelsduRMQSnécessitedemaximiserlescritères1et2enrapportavecSOLHYDROprésentésprécédemment.Lamé-thodologieemployéesupposedonclerecoursàunalgorithmed’optimisation. Nous avons retenu la méthode d’optimisationditedurecuitsimulé(Metropolisetal,1953 ;Aartset al.,1985).

L’algorithme du recuit simulé est une méthode empirique(métaheuristique)inspiréed’unprocessusutiliséenmétallurgie.On alterne dans cette dernière des cycles de refroidissementlent et de réchauffage (recuit) qui ont pour effet deminimiserl’énergie dumatériau. Cetteméthode est transposée en opti-misationpourtrouver lesextremad’unefonction.Elleconsistenotamment à accepter lors du processus de recherche unesolutionmoinssatisfaisanteavecuneprobabilitépquidécroitprogressivement en fonctiond’unparamètreT appelé tempé-raturedusystème.Partantd’unesolutiondonnée,en lamodi-fiant,onenobtientuneseconde.Soitcelle-ciaméliorelecritèreque l’on cherche à optimiser, ondit alors qu’on a fait baisserl’énergiedusystème,soitcelle-ciledégrade.Sionaccepteunesolutionaméliorantlecritère,ontendainsiàchercherl’optimumdanslevoisinagedelasolutiondedépart.L’acceptationd’une« mauvaise »solutionpermetalorsd›exploreruneplusgrandepartie de l›espace de solution et tend à éviter de s›enfermertropvitedanslarecherched›unoptimumlocal.LaqualitédessolutionsestjugéeenévaluantlafonctionObjectifsuivante :

Oi =(ω1.Ai+ω2.Bi)/K[1]avec :Oi, lavaleurde la fonctionobjectifà l’itération i ;Ai, lenombredetypesd’horizonsdifférentséchantillonnésàl’itérationi ;Bi,lenombredetyped’horizonsdifférentsnoncontenusdansSOL-

Tableau 1 - SynthèsedesdonnéesdisponiblesdanslabaseRMQS.Table 1 - Number of data available in the RMQS database.

baseRMQS

Analysegénérale

Nombredeprofils 2 170

Nombred’horizons 8491

Profilsethorizonséligiblesdansceprojet

Nombredeprofils 1966

Nombred’horizons 4758

Nombredetypesd’horizons 335



Figure 2 - Distributiondestypesd’horizons,delatexturedominanteetdelateneurenélémentsgrossiersparmileshorizonsduRMQSéligiblesàlamesureduRUlorsdeladeuxièmecampagneduRMQS.Figure 2 - distribution of the horizon types, the dominant texture class and the amount of coarse fragments among the selected list of horizon types for selected for a measurement of AWC during the second RMQS campaign.



champetaupointdeflétrissementpermanent).Avec48typesd’horizonsencommundans lesdeuxbases,onconstatequelespropriétésderétentioneneaudestypesd’horizonsdécritesdansSOLHYDROpeuventrenseigner2 223horizonsduRMQS(tableau 2).

Enanalysantlasuccessiondeshorizonssurl’ensembledes1 966profilsduRMQSéligiblesàuneévaluationduRU,nouspouvons estimer la quantité d’information déjà disponible. Onconstateque :- pour 516 profils du RMQS, le RU de tous les horizons duprofilpeutêtreévaluéàpartirdedonnéesdisponiblesdansSOLHYDRO ;pourcescas,onpeutdoncévaluer leRUduprofildesolcomplet ;

- pour 637 profils du RMQS, le RU de certains horizons duprofilpeutêtreévaluéàpartirdedonnéesdisponiblesdansSOLHYDRO ;

-pour813profilsduRMQS,leRUd’aucunhorizonnepeutêtreévaluéàpartirdedonnéesdisponiblesdansSOLHYDRO.

La figure 4 présente la répartition géographique de cesdifférentsprofils.Nousconstatonsquelesprofilsdontl’évaluationduRUpeutêtre réaliséeàpartirdedonnéesdéjàdisponiblesdansSOLHYDROsetrouventdanslegrandBassinParisien,lenordde laBretagne,dans laJuraet lequartSud-Ouestde la

unhorizonLA,detexturedominantelimoneuseetdeclassedeteneurenélémentsgrossiers0-10 %rassemble329horizons)etdoiventêtreéchantillonnés.Pourautant,nousn’excluonspaslestypes faiblement représentés, puisqu’un type peut être repré-sentéparununiquehorizondanslabaseRMQS.

Analyse du contenu de la base SOLHYDROParmi les 702 horizons de la base de SOLHYDRO, 527

horizonsprésententdes informationssuffisantespourque l’onpuisselesclasserselonlatypologiequenousavonsétablie.Ilsseclassentselon58typesd’horizonsdifférents(tableau 1). Les horizonsmajoritairementprésentsdans labasesontde typesCA-Argileux, LA-Limoneux, BT-Argileux alors que d’autres nesontrencontrésquetrèsrarementcommeleshorizonsSca-C,Sci-L,St-A.Onnote10 types (ennoir sur la figure 3) qui sontprésentsdansSOLHYDROmaisnonprésentsdanslabaseRM

Synthèse de l’analyse des données disponibles et conséquences pour l’échantillonnage

Enappliquant la typologie sur les deuxbases, il nous estpossibled’identifierlestypesd’horizonsduRMQSpourlesquelsnousdisposonsdéjàdedonnéesdeRUissuesdeSOLHYDRO(àsavoirlesvaleursdeteneurseneaumassiqueàlacapacitéau

Figure 3 - Fréquenced'apparitiondestypesdesolsdanslabasededonnéesSOLHYDRO.Figure 3 - Occurrence of the soil types as listed in the SOLHYDRO database.



Définition d’un plan d’échantillonnage du RMQS permettant la mesure du RU sur 40 sites par an

Choix de la solution optimalePoursatisfaireauxcritèresscientifiquesquenousavonsdé-

finisetrépondreauxcontrainteslogistiques,nousavonssimulé10 plans d’échantillonnage optimisés (nous avons ainsi répété10 fois lesétapes1et2de l’algorithmegénéral).Parmiceux-ci,nousconsidéronsuniquementlestroisplanspourlesquelslafonctionObjectiveestmaximale,cequipermetderépondredefaçonsatisfaisanteànoscritèresscientifiques.

Nous analysons ensuite ces trois plans pour évaluer leurfaisabilité logistique par expertise (cette étape correspond àl’étape 3del’algorithmegénéral).Lafigure 5présentelenombred’horizonscaillouteuxprélevésparanpourdeuxplansd’échan-tillonnage,l’unquel’onretientetl’unquel’onélimine.Pourlepland’échantillonnagenon retenu, lenombred’horizonscaillouteuxprélevésparanesttrèshétérogène,surtoutendébutdecam-pagne :unecinquantained’horizonscaillouteuxserontàstockerlespremière,troisièmeetquatrièmeannées,alorsqu’unetren-taineseraàstockerladeuxièmeannée.Pourlepland’échantil-lonnageretenu,lessitespossédantdeshorizonscaillouteuxserépartissentbiensurl’ensembledelacampagne,et,endehorsdeladernièreannée,lenombred’horizonscaillouteuxestrelati-vementstabledansletemps(entre30et44).

La figure 6 indique lenombredesitesvisitéspardéparte-ment et par année pour le plan d’échantillonnage retenu. Onconstatequelessitessurlesquelsonréaliseradesprélèvementspour l’évaluationduRUsontbienrépartisdans letempsetneconcernent qu’un à trois sites par an. Les deux autres plansd’échantillonnageprésentaientdessituationsavecquatresitesàpréleverpourunmêmedépartementetuneannéedonnée,cequiesttroplourdàgérerpouruneéquipe.

Analyse du plan d’échantillonnage sélectionnéLa figure 7présentelepland’échantillonnagedéfinitifpourla

deuxièmecampagneduRMQS.Cepland’échantillonnageper-mettrad’acquérirdesdonnéessurlespropriétéschimiquesdessolsquipourrontêtrecomparéesàcellesdelapremièrecam-pagne,dèslapremièreannéegrâceauprincipedel’échantillon-nageparpanel.Deplus,ilpermettra,àterme,d’évaluerleRUsur224typesd’horizonsduRMQSsurlesquelsnousn’avonsactuel-lementpasdeconnaissance,cequicorrespondà1 135horizonsau total. Pour 45 types d’horizons, nous pourrons égalementconfronterlesmesuresduRUréaliséessurdeséchantillonsduRMQSavecdesdonnéesdisponiblesdanslabaseSOLHYDRO.Comme lemontre le tableau 3,cepland’échantillonnagenousapermisdesélectionnerdes typesd’horizons fréquentsdanslabaseRMQSetlargementreprésentésdanslessolsfrançais,maisaussidestypesfaiblementreprésentés(14.87 %à0.04 %

France.Ilsreprésentent28 %desprofilsduRMQS.Lesprofilsdontl’évaluationduRUnécessitedesmesurescomplémentairessont localisés dans le quart Sud-Est principalement, ainsique dans la région Nantaise et la pointe du Finistère. Ilscorrespondent à 287 typesd’horizonsdifférents et recouvrent2 535horizonsduRMQS.Lepland’échantillonnagequenousproposonsmaintenantdoitpermettred’optimiserleprélèvementdeceshorizonsdontlesvaleursduRUnesontpasconnues.

Tableau 2 - SynthèsedesdonnéesdisponiblesdanslabaseSolHydro.Table 2 - Summary report of the number of data available in the SolHydro database.

SOLHYDROAnalysegénéraleNombredeprofils -Nombred’horizons 702ProfilsethorizonséligiblesdansceprojetNombredeprofils -Nombred’horizons 527Nombredetypesd’horizons 58

Figure 4 - EtatdurenseignementdesprofilsRMQSparlabasededonnéesSOLHYDROpourl’évaluationduRU.Figure 4 - Level of completeness of the RMQS profiles regarding the assessment of the available water capacity using the SOLHYDRO database.



données sont déjà disponibles dans la baseSOLHYDRO, lavaleurduRUseralavaleurmoyennedecetteclasse,àlaquellenouspourronségalementattacherune incertitudesous formede variance.Pour les classesde la typologiepour lesquellesaucunedonnéen’estdisponible,etpourlesquellesunemesureduRUestréaliséespécifiquementdansceprojet,cettevaleurmesuréeseraconsidéréecommeunevaleurderéférencepourtous leshorizonsdecetteclasse. Il seracependantpossible,

des horizons). Au final et à l’issuede la deuxièmecampagne,leRU restera inconnupour quelques types d’horizons, faible-mentreprésentésdansleRMQS,etquireprésententseulement2.27 %deshorizonsprésentsdansleRMQS.

Quelques éléments de discussion sur l’approche proposée

Sur le choix d’une approche par appariement

L’approche que nous proposons pour évaluer le RU surl’ensemble du territoire national se fonde sur le principed’appariement, par lequel on postule qu’un ensembled’horizons possédant des caractéristiques communes ontdespropriétéscommunes.Cetteapprocheestclassiquedanstoute démarche cartographique où l’on nepeut réaliser desmesuresde façonexhaustive ; elle sous-tendégalement touslestravauxquiconcernentl’évaluationdeparamètresphysiquesouphysico-chimiquespardesfonctionsdepédotransfert.Pourun typed’horizondonné,uneclassegranulométriquedonnéeet une gamme de teneur en cailloux donnée, les horizonsappartenant à cette classe présenteront des valeurs deRUproches.Pour lesclassesde la typologiepour lesquellesdes

Figure 5 - NombredesiteséchantillonnéspourunemesureduRU,paranetpardépartement,pourl’essain°2.Figure 5 - Number of sites selected for measuring the AWC, by year and by department, for the replicate 2.

Tableau 3 - SynthèsedesdonnéesdisponiblesdanslabaseSolHydro.Table 3 - Summary report of the number of data available in the SolHydro database.

AvecunecorrespondancedansSOLHYDRO

Sans correspondancedansSOLHYDRO

Nombredeprofils 516 813Nombred’horizons 2223 2535Nombredetypesd’horizon 48 287



lesconcepteursdefonctionsdepédotransfert - ellen’intègrepaslapositiondel’horizondansleprofildesol,c’est-à-direqu’ellenedistinguepasleshorizonsdesurfacedeshorizonssous-ja-cents.Pourtant,leshorizonsdesurface,encontactdirectavecl’atmosphère,etplusoumoinstravaillésencontextesagricolesetforestiers,sontreconnuspouravoirdespropriétésphysiquesdifférentesdecellesdeshorizonsprofonds ;onévaluefréquem-mentleurRUàl’aidedefonctionsdepédotransfertspécifiques,tenant compte généralement de la masse volumique du sol(Bruandet al.,1996).Nousn’avonspasintégrécettecontraintedepositionde l’horizondansnotrepland’échantillonnage,carelle aurait prisdu sens si nousavionspuanticiper une valeurdemassevolumiquesurlessitesduRMQScequi,biensûr,estirréaliste.Iln’enrestepasmoinsque,aposteriori,ilserapossiblederediscuterlesclassesdenotretypologiepouryinclurecettecontraintecomplémentaire.

aucoursde ladeuxièmecampagneduRMQS,de rediscuterles limites de classes pour permettre que plusieurs valeursmesurées - et nonune seule - soientmobilisablesdansuneclasse,afinqu’unevariancepuisseêtreassociéeàunevaleurmoyenne.

Sur le choix de la typologie retenue

Latypologiequenousavonsretenues’appuiesur lestroisélémentsessentielssuivants :i)lenomdel’horizon,ii)satextureen3classesetiii)sapierrositéen3classes.Elleprésentel’origi-nalité - parrapportauxtypologiesquisontcourammentretenuespourévaluerleRUàpartirdefonctionsdepédotransfert - d’inté-grerlenomdel’horizon,etdoncdetenircompteimplicitementdel’histoirepédogénétiquedel’horizondansl’évaluationdesonRU.Enrevanche - etcontrairementauxdémarchesemployéespar

Figure 6 - NombredesitesdevantsubirunmenuRUetétantquantifiéscaillouteux(classeEG>1)parannéepourl’essai1etl’essai2.Figure 6 - Number of sites selected to be sampled for the measurement of the AWC and qualified as stony soil, for the replicate 1 and 2.



Figure 7 - Pland’échantillonnagedes12annéesdeladeuxièmecampagneduRMQS.EnbleusontreprésentéslessitespourlesquelsserontréaliséesdesmesuresduRU.Envertsontreprésentéslessitesprésentantdesprélèvementsclassiqueset,enrougesontprésentéslessitessansprélèvement.Figure 7 - Sampling design of the second RMQS campaign for the 12 years. The blue dots represent the sites selected for the assessment of the AWC. The green dots represent the sites selected for the classical sampling protocol. The red dots represents the sites where the sampling is impossible.

Siteséc

hantillonés :•M

enuR

U/•Me

nuclassic

/•GrilleR

MQS/•S

ites a

band

onné

s



typologies’appuiesurlenomdel’horizon(69possibilités),surlatexturedominantedel’horizon(en3classes)etsurlateneurenélémentsgrossiersdel’horizon(en3classes).Nousdéfinis-sonsainsi335typesd’horizons.

2 - lerecensementdeshorizonsdechaquetypedansleRMQSet dans la base de données SOLHYDRO rassemblant desvaleursdepropriétéshydriquesdessols.Onmontreainsique,sur8 491horizonsduRMQS,4 758horizonsde1 966pro-filssontéligiblesàuneévaluationduRU.Deplus,48 typesd’horizonsidentifiésdansleRMQSsontprésentsdanslabaseSOLHYDROetpeuventêtredéjàcaractérisésparunevaleurdu RU.

3 - l’identification des types d’horizons pour lesquels aucuneconnaissancen’estactuellementdisponible ;cestypesd’hori-zonssontaunombrede287etcorrespondentà2 535hori-zons.

4 - Laréalisationdupland’échantillonnageduRMQSpermettantàlafoisi)deréaliserunecartographieannuelledel’évolutiondespropriétésdessolsparrapportàlapremièrecampagnegrâceàunestratégiebaséesurlasélectiondepanels,etii)depréleverprioritairementles287typesd’horizonssurlesquelsilconvientderéaliserunemesuredeRU.Cepland’échantillon-nageestréaliséparlaméthodedurecuitsimulé,unalgorithmed’optimisationsouscontrainte.Ilgénèreunpland’échantillon-nagepermettantd’acquérirdelaconnaissanceduRUsur224typesd’horizons,soit1 135horizonsduRMQSetd’enrichirde80 % laconnaissancedespropriétéshydriquespar typed’horizonNousavonségalementdéfiniunestratégied’évaluationdu

RUsurlespointspourlesquelslamesureneserapasréalisée,surlabased’unprinciped’appariement.Aufinaletàl’issuedeladeuxièmecampagneduRMQS,nouspourronsproduireuncartogrammeduRéservoireneauUtilisableparlesplantessurl’ensembledu territoiremétropolitain.CesdonnéesenrichirontlepaneldesdonnéesdeRUdéjàdisponiblesdanslabasededonnéesSOLHYDROetdansplusieurs instituts techniquesetderecherche,enfocalisantlamesuresurdessolsoudeshori-

Sur le choix de la méthode statistique mise en œuvreL’objectif d’un échantillonnage est de pouvoir obtenir un

jeu de données qui permette l’estimation d’un ensemble deparamètresstatistiquesoudeprédictionsd’unevariablesurundomainedonné,commedesprédictionsspatialessurunezoned’étude (deGuitjeret al.,2008). Ilestengénéral recommandéd’utilisertoutel’informationdisponibleaprioripouroptimiserlescoûtsdeprélèvement. En effet, lamise enœuvred’unecam-pagned’échantillonnageestfortementcontrainteparlesaspectsfinanciersethumainsdetellesortequelesprotocolesdesélec-tiondessitesàéchantillonnerdoiventêtreoptimisés.Dansnotreétude, il était essentiel de répondre aux contraintes imposéesparlesuividansletempsdespropriétésdusolmesuréesdanslecadreduRMQS.Nousavonsvouluégalementtirerpartidesinformationsdéjà collectées sur leRUdans le cadred’étudesantérieures.Nousavonsmisenœuvrepourcelaunalgorithmed’optimisationditdu recuitsimulépermettantainside respec-terlesdifférentescontraintes.Cetalgorithmeestlargementuti-lisédansdenombreuxdomainesetnotammentenstatistique((MinasnyandMcBratney,2006). Ilpermetdes’assurerque lasolutiontrouvéeestprochedelasolutionoptimale.

SYNTHÈSE ET CONCLUSIONLeRéseaudeMesuresde laQualitédesSolsestunoutil

nationalpourl’observationdel’évolutiondelaqualitédessols.Lorsde lapremièrecampagne,ontétérécoltéesdesdonnéescaractérisant l’état initial des sols principalement à partir d’unensembledepropriétéschimiques.Al’occasiondeladeuxièmecampagne,lacaractérisationdecertainespropriétésphysiques,dontleRU(RéservoireneauUtilisable)vaêtreréalisée.

Pourréaliserlepland’échantillonnagedeladeuxièmecam-pagneduRMQSpermettant l’évaluationduRUsurunnombreoptimald’horizonsdesol,nousavonsdéveloppéunedémarcheméthodologiqueen4étapes :1 - l’élaboration d’une typologie d’horizons permettant d’identi-fierdeshorizonsauxpropriétéshydriquescontrastées ;cette

Tableau 4 - Bilandel’acquisitiondetyped’horizonsàl’issuedel’échantillonnagedessitesRUpourladeuxièmecampagneduRMQS.Table 4 - Results of the horizon types that will be present in the RMQS database after the sampling of the second RMQS campaign.

TypesEchantillonné TypesNonEchantillonné

TypesprésentsdansSOLHYDRO Eff= 45 Freqmoy= 49,2 Eff= 3 Freqmoy= 3,7

Freqmin= 1 Freqmin= 2

Freqmax= 329 Freqmax= 6

TypesnonprésentsdansSOLHYDRO Eff= 224 Freqmoy= 10,8 Eff= 63 Freqmoy= 1,7

Freqmin= 1 Freqmin= 1

Freqmax= 112 Freqmax=15



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zonsdesolpourlesquelsnousnedisposonspasactuellementderéférences.Grâceàlastratégiebaséesurlamiseenœuvredepanels,nouspourronségalementproduire,dès la finde lapremièreannéed’échantillonnageetdèsqueserontdisponibleslesmesuresadhoc,descartogrammesd’évolutiondecertainsparamètresdu sol (teneurs en éléments chimiques, stocksdecarbone,parexemple).

REMERCIEMENTSCetravailaétéfinancéparleGroupementd’IntérêtScienti-

fiqueSol,quiréunitlesministèresenchargedel’environnementetdel’agriculture,l’ADEME,l’INRA,l’IRDetl’IGN,etparl’ONE-MAdanslecadredesonaction« Caractérisationdesproprié-téshydriquesdessolsdanslecadreduprogrammeRéseaudeMesuresdelaQualitédesSols(RMQS) ».

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Documents

Méthodologie d’élaboration du plan d’échantillonnage de la