Analyse de la diversité des sols et des micro-organismes telluriques à l’échelle d’un paysage : approche par cartographie numérique

Résumé :

L’Observatoire pérenne de l’environnement (OPE) de l’, RA a mis en œuvre depuis 2007 un réseau d’inventaires et d’observations à long terme des différents milieux de l’environnement sur un territoire de 240 km2 dans les départements de la Meuse et de la Haute-Marne. Un réseau de suivi et d’observation de la qualité des sols a ainsi été mis en place selon un maillage systématique en suivant un protocole d’échantillonnage et d’analyse de type « RMQS » conduit à l’échelle du paysage sur une grille de 1, 5 km x 1, 5 km. Des prélèvements d’échantillons composites ont été effectués lors de 4 campagnes successives entre 2009 et 2012 sur un total de 127 sites, dont 57 disposaient en plus d’une fosse pédologique. Les propriétés physico-chimiques (texture, carbone, pH, calcaire, azote, CEC, phosphore assimilable, cations échangeables et éléments majeurs totaux) et microbiologiques (structure des communautés microbiennes) ont été analysées dans le but d’établir un état de référence des sols de la zone d’observation. Ces observations ont servi de base à une analyse statistique afin de comprendre la distribution spatiale de la diversité pédologique et des micro-organismes telluriques à l’échelle d’un paysage, et les facteurs qui la pilotent. Pour cela, nous avons eu recours aux techniques de cartographie numérique. Nous avons ainsi couplé des analyses en composantes principales (ACP) sous contraintes spatiales avec des outils de régression et de géostatistique (krigeage universel). Les ACP ont été réalisées sur trois matrices différentes regroupant respectivement les données des principales propriétés pédologiques, les communautés bactériennes et les communautés de champignons toutes deux caractérisées par les empreintes moléculaires issues des analyses de type ARISA. Nous avons ensuite tenté d’expliquer les trois premiers axes de chacune des ACP en les mettant en relation avec des covariables environnementales dont la couverture spatiale est exhaustive sur la zone d’étude. Deux algorithmes ont été testés : les arbres de régressions boostés implémentés dans la librairie « gbm » et dans la librairie Cubist du logiciel de statistique R. Les covariables environnementales retenues sont : (1) les dérivées morphométriques issues du MNA à la résolution de 25 mètres (15 variables), (2) l’occupation du sol, (3) le fond géologique (carte géologique à 1/50 000) et (4) les unités cartographiques du sol issues de la carte pédologique à 1/50 000. Enfin, les résidus des modèles de régression ont été interpolés par des techniques géostatiques. L’ensemble de la procédure a été validée par validation croisée. Malgré une relative homogénéité, les propriétés physico-chimiques des sols se distribuent selon la nature géologique et pédologique de la zone ainsi que selon la géomorphologie du paysage (MNA et ses dérivées) et l’occupation du sol. La structure génétique des communautés bactériennes et fongiques présente des structures spatiales moyennement marquées à l’échelle du paysage. Les communautés bactériennes s’organisent selon la morphologie du relief (rugositéAndorientation des pentes), les unités cartographiques des sols et les structures hydrologiques (distance au plus proche court d’eau). La distribution des communautés fongiques est impactée par la topographie, et les structures hydrographiques. La performance des 6 modèles construits mesurée par le R² varie de 0, 13 à 0, 94. Nos résultats confirment qu’il est possible d’identifier et de hiérarchiser les filtres environnementaux qui pilotent les diversités physico-chimiques et biologiques du sol à l’échelle d’un paysage.