• AFES - Association Française pour l'Étude du Sol
  • L’AFES est la branche française de l'Union Internationale de Science du Sol (IUSS, International Union of Soil Science)
  • Langue : fr
  • Licence :cc
  • Numéro :2
  • Volume :9
  • Format :Texte brut ou illustré
  • Taille :pages 105-126
  • Résumé :

    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 littératureen établir de nouvelles si celles proposées se révèlent non satisfaisantes et dans ce dernier castester 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 satisfaisantecette 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 structurecette dernière étant renseignée à l’aide de la densité apparente déterminée sur des mottes de dimensions centimétriques. Ainsien utilisant soit la texture seulesoit la texture et la densité apparente de motteon 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 outelle ou telle classe combinant texture et densité apparente de motte. La qualité de la prédiction a été testée sur un échantillon de validationelle 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 CPTles 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-structuralesil n’y a pas d’amélioration notable du biais mais celui-ci était déjà très faible avec les CPT par classes texturales. En revancheles CPT par classes texturo-structuralesqui permettent de tenir compte à la fois de la texture et de l’état structural du solaméliorent la précision des prédictions. Pour les CPT par classes texturalesdes 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.

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