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L’inventaire français des émissions anthropiques de gaz à effet de serre (GES) attribue aux émissions deN2O (oxyde nitreux) par les sols fertilisés une contribution de 42 % des émissions du secteur agricole, soit8 % des émissions totales [1]. N2O présentant un pouvoir de réchauffement global environ 300 foissupérieur à celui du dioxyde de carbone (CO2), l’évaluation des potentiels d’émissions et/ou de réductionde ce gaz apparait indispensable à la définition et la mise en œuvre de politiques visant à atteindre les objectifsde réduction fixés aux niveaux international comme national ou régional.Pour estimer les émissions de N2O par les sols, trois méthodes d’inventaire, aux exigences croissantes (Tier1, 2 ou 3), sont aujourd’hui mises en œuvre sur recommandation du GIEC. La méthode de niveau 1 prenden compte uniquement la quantité d’azote (minéral et organique) apportée à la parcelle à laquelle est appliquéun [2] ou des coefficients d’émission [3]. Les méthodes de niveau 2 adaptent les facteurs d’émissions parpays sur la base de références locales. La méthode de niveau 3 mobilise des modèles mécanistes d’émission.Enfin, des travaux mettant en évidence le rôle prépondérant du pH en tant que déterminant de la capacitédes sols à réduire le N2O, caractérisée par l’indicateur rmax [4] ouvre la voie aux calculs de potentielsd’abattement par correction du pH des sols.Pour quantifier les émissions de N2O par les sols en Bourgogne Franche-Comté, et leur potentield’abattement, nous avons appliqué la méthodologie Tier 1 et deux modèles Tier 2 ([5]; [6]) ainsi quel’approche rmax, en mobilisant des bases des données pédologiques, climatiques et culturales [7,8,9,10,11].Au-delà de la présentation des modèles, nous présenterons les résultats obtenus et les incertitudes qui leurssont associées en fonction des bases de données sources exploitées. Seront discutés également lesproblématiques liées aux données (résolution, qualité, confidentialité) et aux méthodes de spatialisation.Enfin un point sera consacré à la dissémination des résultats obtenus auprès des décideurs via le dispositifrégional d’observation, d’analyse et de prospective air-énergie-climat OPTEER [12] en vue de l’aide à ladécision et de la mise en œuvre et du suivi des politiques de réduction des émissions de GES.Cette étude est réalisée dans le cadre du projet NatAdGES, soutenu par le programme Investissement d’avenir, projet ISITEBFC (contrat ANR-15-IDEX-0003), le FEDER, BPI France et le CMI-Roullier.

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EA SPE BIOME GENOSOL UB UB Agrosup EA SPE BIOME GENOSOL UB UB AgrosupEASPEBIOMEGENOSOLUB UB Agrosup; Even though recent studies have clarified the influence of environmental filters on bacterial community diversity, those constraining bacterial populations variations remain unclear. In consequence, our ability to understand the ecological attributes of soil bacteria and to predict microbial community response to environmental stress is therefore limited. Here, we characterized the bacterial community composition and the various bacterial taxonomic groups constituting the community across the French country, by using a 16x16 km systematic grid representing 1825 sites to precisely decipher their spatial distribution and drivers at this scale. The bacterial and archaeal community composition was characterized by applying 16S rRNA gene pyrosequencing directly to soil DNA from samples. Geostatistics tools were used to identify the distribution patterns of bacterial composition at the national scale. Analysis of variance was used to estimate the amount of variation explained by soil parameters and land management for each bacterial taxa in order to determine the major processes shaping bacterial populations and community composition. This study could provide valuable clues about the ecological behavior of soil bacterial and archaeal taxa at a wide scale and could be useful for developing sustainable strategies of land management.

National audience; L’Observatoire pérenne de l’environnement (OPE) de l’Andra 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 Meuse et de Haute-Marne. Un réseau de suivi de la qualité des sols a ainsi été mis en place selon un maillage systématique, conduit à l’échelle du paysage sur une grille de 1,5 km x 1,5 km, en suivant le protocole national d’échantillonnage et d’analyse du Réseau de Mesures de la Qualité des Sols (RMQS). L’objectif du réseau de suivi de la qualité des sols de l’OPE est d’établir un état de référence consistant à caractériser les sols en termes pédologique, physico-chimique et biologique, de cartographier ces propriétés et d’identifier les déterminants des structures spatiales observées, d’organiser le suivi de ces paramètres à long terme et de prévoir des évolutions possibles face à différents scénario. Pour établir l’état de référence, des observations et des prélèvements d’échantillons ont été effectués entre 2009 et 2012 sur un total de 127 sites dont 57 disposaient d’une fosse pédologique, selon les modes opératoires du RMQS. Les échantillons de sols ont été préparés par le Conservatoire européen d’échantillons de sols de l’INRA d’Orléans puis analysés par le Laboratoire d’analyses de sols de l’INRA d’Arras (propriétés physico-chimiques : texture, carbone, pH, calcaire, azote, CEC, phosphore assimilable, cations échangeables et éléments majeurs totaux) et la plateforme Génosol de l’INRA de Dijon (structure des communautés microbiennes). Toutes les données environnementales et pédologiques ont été rassemblées et harmonisées dans un entrepôt de données spatialisées afin d’être rendues interopérables et documentées. Afin de comprendre la distribution spatiale de la diversité pédologique et des micro-organismes telluriques à l’échelle du paysage (et les facteurs qui la pilotent) des méthodes de cartographie numérique ont été mises en œuvre. Des analyses en composantes principales (ACP) sous contraintes spatiales ont été couplées à des méthodes de fouille de données et de géostatistiques (krigeage universel). Les ACP ont été réalisées sur trois matrices différentes regroupant respectivement les données pédologiques, les communautés bactériennes et les communautés fongiques toutes deux caractérisées par les empreintes moléculaires issues des analyses de type ARISA. Les trois premiers axes des ACP ont été mis en relation avec des covariables dont la couverture spatiale est exhaustive sur la zone d’étude. 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, qui s’organisent selon des structures hydrologiques (fond de vallon, distance au plus proche court d’eau), la morphologie du relief (rugosité des pentes) et l’occupation du sol. Ces résultats confirment qu’il est possible d’identifier et de hiérarchiser les filtres environnementaux qui pilotent les diversités pédologique et biologique à l’échelle d’un paysage.

L’agriculture est un contributeur important aux émissions de gaz à effet de serre (GES) en France (19 % en 2013). A ce titre, ce secteur est particulièrement sollicité pour participer à la réduction des émissions de GES de 20 % au niveau européen à l’horizon 2020. Des méthodes d’évaluation des émissions et du stockage de carbone (C) adaptées à ce secteur sont nécessaires pour guider les actions d’atténuation du bilan GES agricole. Parmi les principales lacunes actuelles, figurent la non prise en compte de la dynamique du carbone dans les sols agricoles, ainsi que la faible prise en compte de la diversité des situations agronomiques (pédo-climat et pratiques) sur un territoire.

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International audience; Depuis plusieurs années, des approches biogéographiques ont été développées pour mieux caractériser la distribution spatiale des communautés microbiennes du sol, comprendre les processus écologiques mis en œuvre et identifier les filtres environnementaux déterminant leur diversité et leur structure. Ces approches ont été mises en œuvre à différentes échelles spatiales allant de celle de la parcelle agricole à celle d’un territoire et d’un continent. Elles ont permis de mettre en évidence que les communautés microbiennes du sol sont distribuées suivant des patterns biogéographiques non aléatoire et que ces dernières sont soumises à des processus déterministes (sélection par le pH du sol, occupation du sol, notamment) mais pourraient aussi être influencées par des processus neutres. Néanmoins, dans toutes ces échelles spatiales, l’échelle paysagère n’est pas documentée tant pour la distribution spatiale des communautés microbiennes du sol que pour l’importance relative des paramètres environnementaux en regard des activités humaines dans leur structuration. Dans cette étude, les communautés microbiennes du sol ont été caractérisées sur l’ensemble du paysage de Fénay (13 km²) afin de : 1) caractériser leur distribution spatiale, 2) d’évaluer les processus écologiques mis en œuvre, 3) d’identifier et hiérarchiser les filtres environnementaux en jeu structurant ces communautés. Les communautés microbiennes du sol ont été caractérisées pour leur abondance, leur diversité (richesse, équitabilité et indice de Shannon) et leur structure par des outils moléculaires de métagénomique. Un total de 278 sites a été analysé suivant une grille systématique (maille de 215 x 215m) couvrant l’ensemble du paysage. Des outils de géostatistiques ont permis de mettre en évidence que l’abondance, les indices de diversité et la structure des communautés bactériennes du sol étaient distribués suivant des patrons spatiaux non aléatoires. Une approche de partition de variance a permis d’identifier et de hiérarchiser les filtres environnementaux mis en jeu. Il en ressort que l’abondance, la richesse bactérienne et la structure des communautés sont en premier lieu déterminées par les caractéristiques physico-chimiques du sol et ensuite par les pratiques agricoles (modalité de travail du sol). A contrario, l’équitabilité et l’indice de Shannon sont en premier lieu modulés par les pratiques agricoles et ensuite par les caractéristiques physico- chimiques du sol. L’introduction de descripteurs dans l’analyse suggère que des processus aléatoires seraient aussi en jeu dans la structuration spatiale des communautés bactériennes du sol et de leur diversité. D’un point de vue opérationnel, cette étude met aussi en évidence que les pratiques agricoles constituent des leviers de gestion des communautés microbiennes du sol à l’échelle du paysage.

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EA SPE GenoSol EcolDur; National audience; Les microorganismes (bactéries, archées et champignons) sont les organismes les plus abondants et les plus diversifiés de la matrice sol. Ils représentent un réservoir encore largement méconnu et presque infini de ressources génétiques, fortement impliqué dans le fonctionnement biologique du sol et plus largement dans la plupart des services écosystémiques fournis par ce sol. Malgré ce rôle central dans le fonctionnement des écosystèmes, nos connaissances sur la diversité génétique, taxonomique et fonctionnelle de ces microorganismes restent limitées à ce jour. Ceci s’explique essentiellement par des difficultés techniques pour accéder à ces organismes de petites tailles, qui sont localisés dans des microenvironnements au sein d’une matrice hétérogène comme le sol mais aussi par notre incapacité à caractériser et à résoudre une ressource génétique aussi complexe (plusieurs milliards d’individus par gramme de sol regroupant plusieurs millions d’espèces selon les dernières estimations). Depuis une vingtaine d’années, le développement des techniques de biologie moléculaire a permis l’avènement de certains outils en écologie moléculaire permettant d’aborder la notion de communauté microbienne dans sa dimension quantitative (abondance) et qualitative (diversité et fonctionnalité). Récemment, les techniques de séquençage massif sont au centre des débats méthodologiques mais aussi scientifiques pour évaluer leur capacité à résoudre la diversité taxonomique des communautés microbiennes ainsi que leurs potentialités génétiques. Dans ce contexte, la plateforme GenoSol, créée en 2008, centre de ressources biologiques unique en France et en Europe, dédiée à la conservation et à l’analyse des ressources génétiques des communautés microbiennes, s’est lancée dans ce débat technique et a relevé le challenge méthodologique de standardiser et de « routiniser » cette méthodologie afin de pouvoir réellement aborder la diversité microbienne des sols grâce à des inventaires taxonomiques microbiens. La première étape a donc été d’évaluer les différentes étapes nécessaires aux approches de séquençage massif afin d’optimiser cette technique (extraction ADN du sol, effet MID, optimisation PCR, etc…). Dan un second temps, différents exemples d’applications de la technique de séquençage massif pour évaluer la diversité microbienne des sols seront présentés dans un contexte d’évaluation environnementale des pratiques agricoles (travail du sol, amendements organiques, inter-culture…) mais aussi d’un point de vue plus fondamental (réponse des communautés aux changements climatiques, stress hydrique…).

International audience; Soil houses a huge biodiversity involved in ecological services through microbial community assembly. However, processes driving soil microbial community assembly are still scarcely understood, particularly the relative importance of environmental heterogeneity regarding to dispersal limitations. This can be achieved through studying the determinism of taxa-area relationship (TAR, how community composition change with geographic distance), a fundamental relationship in ecology. Here, a biogeographical approach was applied on a wide scale to evaluate TAR for soil bacterial and fungal communities and to partition their spatial variations into environmental heterogeneity effects and dispersal limitations effects. Four contrasted regions, extracted from the French soil quality monitoring network, were considered: Brittany, Burgundy, Landes and South-East. The genetic structure of indigenous bacterial and fungal communities was determined by molecular fingerprinting and their TARs were evaluated. Significant TARs were observed in Brittany and South-East for both bacteria and fungi, and only for bacteria in Burgundy. The turnover rates of bacterial and fungal communities were in the same order of magnitude between regions and microbial groups despite different environmental patterns among regions. Distance-based canonical redundancy analysis was used to confront genetic data to soil physico-chemical characteristics, climatic conditions, land use and site location (a descriptor for dispersal limitations). Spatial variations of soil bacterial and fungal communities’ assembly were mainly explained by environmental heterogeneity (15% to 36% of variance). Dispersal limitations explained smaller but significant amounts of variance in only two regions (ca. 3%). Among environmental factors, pH ranked first but their hierarchy changed with region and organism type.

Affiche - résumé. Session GC: Microbes in the Changing Environmenl: Global Climate Change and Soif under Human Impact; International audience; The spatial organization of soil microbial communities over large areas and the identification of environmental factors structuring their distribution have been liUle investigated. The overall objective of this study was to determine the spatial paUerning of microbial biomass in soils on wide extent and to rank the environmental fiUers most influencing this distribution, by using the French Soil Quality Monitoring Network. This network covers ail the French terrilory and soils were sampled at2,150 sites along a systematic grid sampling. The soil DNA extracted from ail these soils was expressed in terms of soil molecular microbial biomass and related to other soil and land use data over the French territory. This study provides the first extensive map of microbial biomass and reveals the heterogeneous and spatially structured distribution of this biomass on the scale of France. The main factors driving biomass distribution are the soil physico-chemical properties (texture, pH and totai organic carbon) and land use also. Intensive agricultural crops, especially monoculture and vineyards, exhibited the smallest biomass pools in solI. Interestingly, factors known to influence the large scale distribution of macro organisms, such as dimatic factors, were not identified as important drivers for microbial communities. Microbial abundance is spatially structured and dependent on local filters such as soil characteristics and land use but is relatively independent of global fiUers such as climatic factors or the presence of natural barriers. Our study confirms that the biogeography of microorganisms differs fundamentally from the biogeography of "macroorganisms" and that soil management can have significant large-scale effects.

Affiche, résumé; International audience

National audience; Bien que les microorganismes soient les organismes les plus diversifiés et les plus abondants de notre planète, le déterminisme de leur diversification et de leur distribution spatiale à petite, comme à grande échelle, est très peu documenté. Ce manque d’intégration de l’échelle spatiale en écologie microbienne limite l’application des concepts développés en biogéographie pour les macro-organismes tels que la bêta-diversité (comment la composition des communautés change à l’échelle du paysage), qui est centrale pour la compréhension de la régulation et de l’évolution de la biodiversité en fonction des paramètres du milieu. Par conséquent, il est impossible à ce jour de définir des patrons de dispersions des populations microbiennes du sol à grande échelle et de hiérarchiser de façon générique l’impact relatif des facteurs environnementaux (climat, type de sol, couvert végétal, pratiques agricoles…) sur cette dispersion. Dans ce contexte, nous avons entrepris une des études les plus importantes en biogéographie microbienne par la caractérisation des communautés bactériennes et de champignons du sol sur le Réseau de Mesures de la Qualité des Sols Français. Ce réseau comprend 2200 sols répartis selon une grille systématique et couvrant l’ensemble du territoire français. Pour chacun des sols, les caractéristiques physico-chimiques, les paramètres climatiques environnants, les compositions floristiques, l’utilisation des terres et les pratiques agricoles sont répertoriés. La densité et la diversité/structure génétique des communautés microbiennes ont été caractérisées grâce à l’utilisation d’outils d’écologie moléculaire de type PCR quantitative et génotypage. Des outils statistiques et numériques ont été développés spécifiquement et ont permis i) de caractériser les profils biogéographiques de la diversité microbienne à l’échelle de la France, ii) d’évaluer la contribution relative des filtres environnementaux sur la diversité des communautés indigènes, et iii) d’identifier des processus impliqués dans la diversification des communautés et la dispersion des espèces à grande échelle. Une des principales conclusions de notre étude est que la biogéographie des communautés bactériennes ne répond pas aux mêmes filtres environnementaux que celle des communautés de champignons et que la biogéographie microbienne diffère de celle des macro-organismes. Il est donc nécessaire à ce jour d’affiner les concepts à appliquer aux microorganismes, sur la base d’études de ce genre, adaptés à la distribution de la diversité microbienne à grande échelle.

International audience; While there is ample evidence that microbial processes can exhibit large variations at a field scale, very little is known about the spatial distribution of the communities mediating these processes. The objective of this study was to explore spatial patterns of size and activity of the denitrifying community, a functional guild involved in N-cycling, in a grassland field subjected to different cattle grazing regimes. We used geostatistical modeling to map the distribution of size and activity of the denitrifier community in the pasture. Size of the denitrifier community was estimated by PCR quantification of the denitrification gene copy numbers while its activity was estimated by measuring potential denitrification activity and potential N2O emissions. We found non-random distribution patterns of the size and of the activity of the denitrifier community were observed with a field-scale spatial dependence. The soil properties, which were strongly affected by presence of cattle, imposed significant control on potential denitrification activity, potential N2O production but not on the size of the denitrifier community. The relative abundance of bacteria possessing the nosZ gene encoding the N2O reductase within the total bacterial community was a strong predictor of the N2O/N2 ratio. Overall, our results indicated that patterns of distribution of denitrifiers can be modelled at the field scale. Characterization of such pattern at a field-scale constitutes the first step in modelling distribution of functional bacterial communities at a scale compatible with land management strategies. The abundance of most denitrification genes was not correlated with potential denitrification activity or potential N2O production. However, the relative abundance of bacteria possessing the nosZ gene in the total bacterial community was a strong predictor of the N2O/(N2+N2O) ratio, providing evidence for a relationship between ecosystem processes and bacterial community composition.

While there is ample evidence that microbial processes can exhibit large variations at a field scale, very little is known about the spatial distribution of the communities mediating these processes. The objective of this study was to explore spatial patterns of size and activity of the denitrifying community, a functional guild involved in N-cycling, in a grassland field subjected to different cattle grazing regimes. We used geostatistical modeling to map the distribution of size and activity of the denitrifier community in the pasture. Size of the denitrifier community was estimated by PCR quantification of the denitrification gene copy numbers while its activity was estimated by measuring potential denitrification activity and potential N2O emissions. We found non-random distribution patterns of the size and of the activity of the denitrifier community were observed with a field-scale spatial dependence. The soil properties, which were strongly affected by presence of cattle, imposed significant control on potential denitrification activity, potential N2O production but not on the size of the denitrifier community. The relative abundance of bacteria possessing the nosZ gene encoding the N2O reductase within the total bacterial community was a strong predictor of the N2O/N2 ratio. Overall, our results indicated that patterns of distribution of denitrifiers can be modelled at the field scale. Characterization of such pattern at a field-scale constitutes the first step in modelling distribution of functional bacterial communities at a scale compatible with land management strategies. The abundance of most denitrification genes was not correlated with potential denitrification activity or potential N2O production. However, the relative abundance of bacteria possessing the nosZ gene in the total bacterial community was a strong predictor of the N2O/(N2+N2O) ratio, providing evidence for a relationship between ecosystem processes and bacterial community composition.

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National audience; Airborne gamma-ray spectrometry provides continuous regional geochemical information (i.e. ground concentrations of Potassium (K), Thorium (Th) and Uranium (U)). In the frame of a collaboration between BRGM (the French geological survey) and INRA (the French soil institute), joint research was achieved to recognize the effect of weathering and to assess soil variability using gamma-ray data. We first document that gamma signals are clearly influenced by weathering and pedogenetic evolution. Zonal statistics performed between existing soil maps and airborne gamma-spectrometric data evidence, for a given substratum, variations of radiogenic elements consistent with soil sequences. The second result obtained demonstrates, in a sedimentary environment, the ability of gamma-spectrometric data to predict regional regolith-soil parameters. Through multiple linear regressions between ground parameter measurements and airborne gamma data, gamma-spectrometric information was clearly identified as a covariate of ground physical and chemical properties.

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