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This article presents the main lines of soil research carried out in the French ultramarine regions within the framework of the Scientific Interest Group Sol (GIS Sol). This work concerns the programs “French Soil Quality Monitoring Network” (RMQS) and "Soil Inventory, Management and Conservation" (IGCS), which were conducted in the Lesser Antilles, Martinique and Guadeloupe, Reunion and Mayotte, and French Guiana. This work has a particular nature because these territories are subject to various climates in the intertropical area, contrasting soil development conditions on continental basement and volcanic island lithologies.For IGCS program, in a first step, legacy data from 1950s regarding soil distribution in these regions were compiled and saved in digital medium. In a second step, morpho-pedological syntheses were made thanks to these legacy data along with geological and geomorphological data, embedded in a database. These works are illustrated in this article with the case of Guadeloupe.The first campaign of RMQS program in overseas was conducted between 2006 and 2015. 67 sites were sampled. The experimental set-up was made with a few adaptations from the set-up in mainland France, regarding site installation, soil analyses, and soil samples management. Some results of this program are presented and discussed: soil carbon stocks in French Guiana, and contents of trace metals and polycyclic aromatic hydrocarbons in island areas. Lastly, strategic pathways for this program are discussed, in order to improve the monitoring of soil properties in these regions., Cet article présente les axes des travaux pédologiques effectués dans les régions ultramarines françaises dans le cadre du Groupement d’Intérêt Scientifique Sol. Ces travaux concernent les programmes « Réseau de mesures de la qualité des sols » (RMQS) et « Inventaire, Gestion et Conservation des Sols » (IGCS), conduits aux Petites Antilles, Martinique et Guadeloupe, à La Réunion et Mayotte, et en Guyane. Ces travaux revêtent un caractère particulier du fait que les territoires concernés sont soumis à des climats variés dans la bande intertropicale et des conditions de développement des sols contrastées sur des lithologies continentales du socle et insulaires volcaniques.Dans le cadre du programme IGCS, les travaux se sont axés dans un premier temps sur l’inventaire et la sauvegarde numérique des connaissances de la distribution des sols acquises dans ces territoires depuis les années 1950. Dans un second temps, des synthèses morpho-pédologiques ont été réalisées grâce à ces données pédologiques numérisées et intégrées à une base de données, complétées par des données géologiques et géomorphologiques. Ces travaux sont illustrés dans cet article à travers le cas de la Guadeloupe.La première campagne du programme RMQS, qui s’est déroulée entre 2006 et 2015, a porté sur 67 sites dans les mêmes territoires. La mise en place de ce programme en Outre-mer s’est faite avec quelques adaptations par rapport au dispositif mis en place dans l’Hexagone, et qui concernent l’implantation des sites, les analyses de sols réalisées et la gestion des échantillons de sols. Quelques résultats de ce programme sont discutés, concernant les stocks de carbone du sol en Guyane, et les teneurs en éléments traces métalliques et hydrocarbures aromatiques polycycliques dans les territoires insulaires. Enfin, les pistes d’évolution du programme sont discutées, afin d’améliorer le suivi des propriétés des sols dans ces territoires.

The INRAE InfoSol unit, mandated by the Gis Sol, coordinates the French Soil Monitoring Network (RMQS) set up to assess the quality and evolution of soils in France. A local trained team collects management data through a survey with farmers or operators for each site and campaign. The initial objective of collecting all soil-related management data, answering multidisciplinary uses, has faced collection difficulties and lengthy interviews. Hence, survey forms were revised before the second campaign, started in 2016. The new forms were tested and improved for two years, and the data collection strategy was tuned. In order to analyze the first responses and to suggest improvements, the study was based on four axes: 1/ the assessment of collected data utilization by RMQS-related research programs, 2/ the quality of the form filling, 3/ the feedbacks of the investigators and also the utilization of other data sources to collect management data. From cross-reference of these axes by question, rules have been suggested to improve the surveys. In addition, this study made it possible to initiate the implementation of a new collection strategy, not only linked to the RMQS campaign of fifteen-year gap, but with a frequency of four years to assure a temporally continuity of collected data from the parcel and the farm. Finally, the storage of data, using the information system AGROSYST, is being evaluated., L’unité INRAE InfoSol, mandatée par le Groupement d’Intérêt Scientifique Sol, coordonne le Réseau de Mesures de Qualité des Sols (RMQS) mis en place pour évaluer la qualité et l’évolution des sols de France. Un réseau de partenaires collecte les données de pratiques par une enquête auprès des agriculteurs ou des gestionnaires pour chaque site et chaque campagne. L’objectif initial d’acquérir de manière exhaustive toutes les pratiques pouvant affecter le sol, en prévision d’usages multidisciplinaires, s’est heurté à des difficultés de collecte et à des entretiens longs. C’est pourquoi les formulaires ont été révisés avant la seconde campagne, commencée en 2016. Les nouveaux formulaires ont été testés pendant deux ans, permettant d’y réaliser des améliorations. En vue d’analyser les premières réponses et de proposer des améliorations, l’étude s’est appuyée sur quatre axes : 1/ la valorisation des données par les programmes de recherche utilisant le réseau, 2/ la qualité de remplissage des formulaires, 3/ les retours des enquêteurs, 4/ l’utilisation possible d’autres sources de données pour collecter des données de pratiques. À partir du croisement de ces quatre axes par question, des règles ont été proposées pour améliorer le questionnaire. Par ailleurs, ces travaux ont permis d’initier la mise en oeuvre d’une nouvelle stratégie de collecte, qui ne serait pas seulement liée aux seules campagnes du RMQS à intervalle de 15 ans, mais réalisée à une fréquence de quatre ans et qui assurerait la continuité temporelle des informations collectées à la parcelle et sur l’exploitation. Enfin, l’archivage des données dans le système d’information Agrosyst est à l’étude.

International audience; Phosphorus (P) is a nutrient essential to living organisms and ecosystems. Accurate information regarding extractable soil P is necessary for agricultural management and environmental quality. Direct measurements of extractable soil P at large scales are usually impeded by considerable time, labour, and economic resources required for implementation. To meet agronomic and environmental monitoring needs, multiple extraction methods have been developed worldwide to estimate the different components of soil P. In France, three extraction methods are used, namely the Dyer method for acidic soils, Joret-Hébert for calcareous soils, and Olsen for all soils. Therefore, it is difficult to compare data obtained nationwide for monitoring purposes. Consequently, it is of significant importance to develop pedotransfer functions (PTFs) to harmonise extractable soil P data obtained from different extraction methods with the assistance of other easily available predictors from soil information systems. In this study, we used an extensive dataset from the French soil-monitoring programme for the calibration and evaluation of PTFs. We implemented the partial least squares regression to relate extractable P measured by the Dyer or Joret-Hébert method to extractable P determined by the Olsen method considering 14 soil properties (total P2O5, pH, cation exchange capacity (CEC), CaCO3, soil texture (clay, silt and sand contents), total organic carbon, and exchangeable Fe, Al, CaO, Mn, MgO, and K2O). We constructed patrimonial models by selecting the most important predictors. According to the results of 10 iterations cross-validation, the average R2, root mean-square error (RMSE), and mean error (ME) of the PTF of calcareous soils were 0.66, 25.81, and −0.11 mg kg−1, whereas those of acidic soils were 0.70, 24.02, and −0.87 mg kg1, respectively. The Joret-Hébert P2O5, silt, pH, total P2O5, CEC, and K were the most important predictors for estimating Olsen P2O5 in calcareous soils, whereas Dyer P2O5, exchangeable Al, K, and pH were the most important predictors for estimating Olsen P2O5 in acidic soils. We observed that the explanatory power of the soil properties was more important in calcareous than in acidic soils. As expected, the proxies of Olsen P2O5, namely, Dyer P2O5 and Joret-Hébert P2O5, were the most important variables in modelling Olsen P2O5 variations. In addition, the relationship between Olsen P2O5 and Dyer P2O5 was much stronger than that between Olsen P2O5 and Joret-Hébert P2O5. The results confirmed the feasibility of estimating extractable P in soil by PTFs that were constructed using statistical methods, such as partial least squares regression. The addition of more predictors that are related to agricultural practices and topography attributes may improve the prediction accuracy.

Master; La problématique du stockage du carbone organique dans les sols et les études sur des pratiques « séquestrantes » sont particulièrement d’actualité. Depuis la ratification par la France du protocole de Kyoto, des moyens ont été mis en œuvre pour atténuer les effets du changement climatique, en utilisant les capacités de stockage du carbone dans les sols par le biais de la photosynthèse. Les moyens mis en œuvre visent à estimer les stocks et le potentiel de stockage pour déduire du bilan carbone du pays le carbone organique accumulé dans les sols. En ce point les programmes de suivis de la qualité des sols tels que le RMQS (réseau de mesures de la qualité des sols en France) apportent de nombreuses informations sur les propriétés des sols. Le RMQS est actuellement dans sa deuxième campagne (RMQS1: 2000-2009, RMQS2: 2016-2027) et il est possible d’analyser les premiers résultats afin d’étudier les tendances qui se dégagent sur l’évolution des stocks de carbone sur une quinzaine d’années à l’échelle nationale. C’est pourquoi il est important de pouvoir estimer d’une façon précise et robuste les stocks de carbone. Cette précision et cette robustesse des résultats s’obtiennent en 1/considérant les différents paramètres utilisés dans le calcul du stock de carbone – densité apparente (DA), teneur en éléments grossiers (teneur en EG), teneur en carbone organique et les épaisseurs d’horizon et de sols – et 2/ en ayant une idée précise des incertitudes liées à l’estimation de ces paramètres. Ce rapport a pour objectif de montrer comment des paramètres ayant pu varier d’une campagne à l’autre tels que la méthode de prélèvement des échantillons pour la DA, le type d’occupation du sol ou le traitement réalisé en laboratoire peuvent faire évoluer les valeurs de DA, de teneur en EG et de teneur et stock de carbone organique. Ce travail, essentiellement basé sur une approche statistique sous R, a commencé par une mise en correspondance des données des deux campagnes RMQS. Par la suite il a été possible de montrer qu’un changement de méthode ou d’occupation du sol entre les deux campagnes pouvait effectivement avoir une influence sur les estimations des DA et des teneurs en EG. Il ressort également des différents résultats que la « méthode à l’eau » pour l’estimation des DA montre une plus forte variabilité dans les résultats d’une campagne à l’autre que la « méthode au cylindre », mais aussi que les sols sous prairies ou forestiers semblent montrer des évolutions des valeurs de stocks de carbone variables. Enfin, sur la base de données préliminaires, nous avons pu montrer la stabilité des stocks malgré les variations des données volumétriques qui laissent préjuger une estimation à la baisse des stocks de carbone entre les deux campagnes RMQS.

Engineering school

Master; Utilisation du produit OSO issue de l'imagerie satellitaire pour l'analyse de l'occupation du sol des sites du réseau RMQS Rapport de fin d'étude Julie Vigouroux-Master Aménagement du Territoire et Télédétection 14 Septembre 2020 Encadrée par Vincent Thierion (CESBIO-IINRAe, Toulouse) et de Line Boulonne (Infosol-INRAe, Orléans)

International audience; Silicon (Si) is the second most abundant element in the Earth’s crust after O. Its concentration in soils is highly variable from

International audience; Since a long time, the interactions between soil microbes and plant roots are intensively investigated to decipher the role of microorganisms in the growth and the maintenance of plants in a multitude of environmental conditions as climatic stress, agricultural practices or pathogenic/parasitic invasions. Beyond their intimate relationships, the soil microbial communities influence and are influenced by the aboveground vegetation. The interaction/co-occurrence networks are a relatively new look on the soil microbial communities. This look integrates the most comprehensively the community complexity, provides a more complete information on the community and seems to be more sensitive to biotic and abiotic changes than classical microbial indicators (diversity level, community composition, …). Due to the methodological approach used to study them, it is difficult to break through the biological underlying mechanisms. Nevertheless, the collection of empirical results in the literature evidenced an obvious interplay between the state of soil microbial networks and the aboveground plant communities and the edaphic conditions. From the scale of plot to the scale of a whole territory, I will illustrate how the soil microbial networks are related to the plant cover, to the plant phenology and to the soil resistance to plant-pathogens.

Le Réseau de mesures de la qualité des sols (RMQS) évaluer et suivre l'état des sols français à long terme

Article en open access; International audience; Soil organic carbon plays a major role in the global carbon budget, and can act as a source or a sink of atmospheric carbon, thereby possibly influencing the course of climate change. Changes in soil organic carbon (SOC) stocks are now taken into account in international negotiations regarding climate change. Consequently, developing sampling schemes and models for estimating the spatial distribution of SOC stocks is a priority. The French soil monitoring network has been established on a 16 km x 16 km grid and the first sampling campaign has recently been completed, providing around 2200 measurements of stocks of soil organic carbon, obtained through an in situ composite sampling, uniformly distributed over the French territory. We calibrated a boosted regression tree model on the observed stocks, modelling SOC stocks as a function of other variables such as climatic parameters, vegetation net primary productivity, soil properties and land use. The calibrated model was evaluated through cross-validation and eventually used for estimating SOC stocks for mainland France. Two other models were calibrated on forest and agricultural soils separately, in order to assess more precisely the influence of pedo-climatic variables on SOC for such soils. The boosted regression tree model showed good predictive ability, and enabled quantification of relationships between SOC stocks and pedo-climatic variables (plus their interactions) over the French territory. These relationships strongly depended on the land use, and more specifically, differed between forest soils and cultivated soil. The total estimate of SOC stocks in France was 3.260 +/- 0.872 PgC for the first 30 cm. It was compared to another estimate, based on the previously published European soil organic carbon and bulk density maps, of 5.303 PgC. We demonstrate that the present estimate might better represent the actual SOC stock distributions of France, and consequently that the previously published approach at the European level greatly overestimates SOC stocks.

National audience

Master

Les microorganismes du sol sont les acteurs clés de nombreuses fonctions et services qui sont à la base de la qualité du sol et de son rôle dans la qualité de l’environnement mais aussi dans sa capacité à supporter une production végétale. Malgré ce rôle clé, nos connaissances sur la diversité et la composition des communautés microbiennes ainsi que l’impact des modes d’usages des sols sur ces communautés restent encore très incomplète. Une approche pour palier à ce manque de connaissances est d’étudier ces communautés microbiennes à grande échelle sur un grand nombre de sols et ceci grâce aux développements récents d’outils moléculaires qui permettent l'analyse en haut débit de la diversité microbienne. En France, une étude de ce type a été mené sur les sols du Réseau de Mesures de Qualité des Sols (RMQS) ce qui a permis d’améliorer significativement nos connaissances sur les processus impliqués dans la régulation de la diversité des communautés microbiennes et de mieux évaluer l’effet du mode d’usage des sols. De plus, cela a aussi permis d’élaborer le premier référentiel sur la diversité microbienne des sols français avec pour application le développement d’un diagnostic sur la qualité microbiologique des sols., Soil microorganisms are key players of the numerous functions and services provided by soil and more globally of the environment quality and plant productivity. Despite their pivotal role, our knowledge about the diversity and composition of soil microbial communities is relatively poor as well as the impact of land use on these communities. One of the promising strategy to fill this gap of knowledge aims at assessing soil microbial community on a large set of soils by using the recently developed molecular tools allowing the high throughput characterization of microbial diversity. In France, such an initiative has been conducted on the French Soil Quality Monitoring Network (Réseau de Mesures de la Qualité des Sols, RMQS in French), which has allowed the significant improvement of our understanding about the ecological processes regulating soil microbial diversity and about the impact of the different land uses

National audience

Master

The biogeochemical cycle of Si has become a subject of increasing interest in recent yearsbecause of its interconnection with the C cycle and global change. Recent studies have suggestedthat land use and particularly agriculture can modify the Si cycle. However, the consequences ofsuch a modification for the global Si cycle and for the growth of crops which are Si accumulators(most of the cereals) are still not well constrained. The bioavailable Si fraction is govern by severalfactors, among which the amount in total Si (Si-tot) that represent the long term weatherable pool.This amount has thus to be quantified at the territory scale. However, its determination is timeconsuming and costly. It is performed by ICP-AES after mineralization by sodium peroxide andsodium carbonate fusion. We thus propose an alternative estimation of the Si-tot at the Frenchterritory scale, within the project BIOSISOL (ANR-14-CE01-002), based on the samples of theFrench soil monitoring network (RMQS). This network consist in 2130 sites sampled in a regular 16× 16-km grid. We measured topsoil Si-tot at 630 sites of the RMQS network consisting in one pointout of four from this network (that is 450 points) and a set of 150 points selected randomly amongthe remaining sites. Mid-infrared reflectance and a large set of soil properties were measured at allsites of the RMQS. These soil properties are particle-size distribution, pH water, organic carbon,Total N, soluble and total P contents, calcareous, CEC and exchangeable cations (K, Ca, Mg, Na),Bo and 8 trace elements (Cd, Cr, Cu, Co, Ni, Pb, Tl, Zn). The dataset was then divided in 3 sets:Calibration, validation and test sets. The two formers were defined using a repeated folding stepwithin the 650 sites and the latest corresponded to the 1500 remaining sites. Using a regressionrule algorithm called CUBIST, we found that Si-tot was very well predicted by the mid-infraredspectroscopy (validation R ~ 0.98 and test R ~ 0.97) and by conventional pedotransfer functionsusing soil properties (validation R ~ 0.98). This last model was used to evaluate the MIR model.Based on the MIR predictions, we then mapped the concentration of Sitot across France usingdigital soil mapping techniques.

Les données sol comme support d’innovation. Salon International de l'Agriculture (SIA) 2017

Données et indicateurs de caractérisation des sols : quels apports pour l’agroécologie ? . Salon International de l'Agriculture (SIA) 2017

National audience

Interpréter la présence d'éléments traces métalliques. Etude de cas 1 : Le plomb et le cuivre, deux ETM dans les sols de France : déterminants de leur distribution à partir de bases de données nationales

With the rapid development of digital soil mapping it is not unusual to find several maps for the same soil property in an area of interest. We applied two standard methods of model averaging for combining two regional maps and a European map of topsoil texture in agricultural land for the Region Centre (France). The two methods for model ensemble were the Granger-Ramanathan (G-R) and the Bates-Granger (B-G). A calibration dataset was used for fitting the coefficients of the G-R model, and for calculating a global variance: prediction error ratio which was then used to re-scale the weights of the B-G model. The prediction performance of the three primary maps and the two ensemble maps was compared with an independent validation dataset consisting on 100 observations from the French soil monitoring network. The prediction accuracy of the ensemble models improved only for clay in comparison to the primary maps (∆ R 2 = 0.02–0.06, ∆ RMSE = − 1.56–− 4.97 g kg − 1 ). Overall, the G-R models obtained smaller RMSE and greater bias than B-G, and G-R estimated better the prediction uncertainty. The dissimilarities between the methods for estimating the prediction variance and non-optimal estimated uncertainties were important limitations for the B-G models despite applying a global correction factor for the prediction variances. The results suggested that both the calibration and validation datasets should represent the patterns of spatial variation and range of values of the soil property for the prediction space. Nonetheless, model ensemble methods proved to be useful for merging maps with different types of datasets, spatial coverage, and methodological approaches.

The biogeochemical cycle of Si has become a subject of increasing interest in recent years because of its interconnection with the C cycle and global change. Recent studies have suggested that land use and particularly agriculture can modify the Si cycle. However, the consequences of such a modification for the global Si cycle and for the growth of crops which are Si accumulators (most of the cereals) are still not well constrained. The bioavailable Si fraction is govern by several factors, among which the amount in total Si (Si-tot) that represent the long term weatherable pool. This amount has thus to be quantified at the territory scale. However, its determination is time consuming and costly. It is performed by ICP-AES after mineralization by sodium peroxide and sodium carbonate fusion. We thus propose an alternative estimation of the Si-tot at the French territory scale, within the project BIOSISOL (ANR-14-CE01-002), based on the samples of the French soil monitoring network (RMQS). This network consist in 2130 sites sampled in a regular 16 × 16-km grid. We measured topsoil Si-tot at 630 sites of the RMQS network consisting in one point out of four from this network (that is 450 points) and a set of 150 points selected randomly among the remaining sites. Mid-infrared reflectance and a large set of soil properties were measured at all sites of the RMQS. These soil properties are particle-size distribution, pH water, organic carbon, Total N, soluble and total P contents, calcareous, CEC and exchangeable cations (K, Ca, Mg, Na), Bo and 8 trace elements (Cd, Cr, Cu, Co, Ni, Pb, Tl, Zn). The dataset was then divided in 3 sets: Calibration, validation and test sets. The two formers were defined using a repeated folding step within the 650 sites and the latest corresponded to the 1500 remaining sites. Using a regression rule algorithm called CUBIST, we found that Si-tot was very well predicted by the mid-infrared spectroscopy (validation R ~ 0.98 and test R ~ 0.97) and by conventional pedotransfer functions using soil properties (validation R ~ 0.98). This last model was used to evaluate the MIR model. Based on the MIR predictions, we then mapped the concentration of Sitot across France using digital soil mapping techniques.

La première campagne de mesures (2001 - 2009) du Réseau de Mesures de la Qualité des Sols (RMQS) a permis d’acquérir des références sur des propriétés chimiques des sols sur 2 170 points en France métropolitaine. La deuxième campagne (2016 - 2027) a pour objectif premier la mise en évidence, avec un protocole d’échantillonnage adapté, d’éventuelles évolutions dans les propriétés du sol. Elle constitue également une opportunité pour acquérir des données de référence sur des propriétés physiques des sols, parmi lesquelles le RU (Réservoir Utilisable par les plantes). Le coût de la mesure du RU étant élevé, nous proposons pour l’évaluer une méthodologie qui s’appuie sur la connaissance des caractéristiques des sols à l’échelle de l’horizon. Il s’agit de classer l’ensemble des horizons du RMQS selon une typologie pertinente au regard de l’évaluation du RU, puis de proposer une valeur mesurée du RU pour chaque type d’horizon selon un principe d’appariement. Cette valeur mesurée sera issue soit d’une mesure réalisée en laboratoire sur un échantillon prélevé lors de la deuxième campagne, soit d’une mesure réalisée antérieurement et stockée dans la base de données des propriétés hydriques des sols SOLHYDRO. La méthodologie mise en oeuvre s’organise en 3 étapes : 1 - l’élaboration d’une typologie d’horizons permettant d’identifier des horizons aux propriétés hydriques contrastées ; cette typologie s’appuie sur le nom de l’horizon (69 possibilités), sur la texture dominante de l’horizon (en 3 classes) et sur la teneur en éléments grossiers de l’horizon (en 3 classes). Nous définissons ainsi 335 types d’horizons.[br/] 2 - Le recensement des horizons de chaque type dans le RMQS et dans la base de données SOLHYDRO rassemblant des valeurs de propriétés hydriques des sols. On montre que 48 types d’horizons identifiés dans le RMQS (soit 2 223 horizons) sont présents dans la base SOLHYDRO et ont donc un RU déjà mesuré ; on montre, de façon corollaire, que 287 types d’horizons (soit 2 535 horizons) ont un RU actuellement non mesuré. 3 - La réalisation du plan d’échantillonnage du RMQS permettant i) d’analyser chaque année des évolutions temporelles de propriétés chimiques de sol déjà mesurées lors de la première campagne du RMQS, et ii) de prélever prioritairement ces 287 types d’horizons sur lesquels il convient de réaliser une mesure de RU. La méthodologie mise en oeuvre s’appuie sur la génération de panels annuels et sur la méthode du recuit simulé, et répond à des contraintes scientifiques, financières et logistiques. Au final, elle permet la constitution de deux plans d’échantillonnage emboités : un plan d’échantillonnage général de la deuxième campagne du RMQS, et un plan d’échantillonnage spécifique dédié à l’évaluation du RU sur la grille RMQS., The 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. [br/] 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 associated sampling scheme dedicated to the evaluation of the AWC on the RMQS network.[br/] Key-words : [br/] Soil, sampling strategy, AWC, simulated annealing., Metodologia de elaboracion de un plan de muestreo de la segunda campana de la red de medidas de la calidad de los suelos de francia por integracion multicriterios : Capacidad para detectar una evolución temporal, evaluación del reservorio en agua disponible y limitaciones logísticas[br/] La 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 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 limitaciones 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.[br/] Palabras clave : [br/] Suelo, estrategia de muestreo, reservorio utilizable, recocido simulado.

Suivi et vérification du stockage de carbone dans les sols, de l'échelle de la parcelle à l'échelle nationale. Séances hebdomadaires de l'AAF "Stocker du carbone dans les sols pour lutter contre le changement climatique ?"

International audience

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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 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 (rugosité, orientation 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.

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National-scale soil monitoring networks are required to identify where the soil quality is threatened and evaluate the effectiveness of any remediation efforts. In particular, trace elements (TEs) should be monitored to assess human exposure to potentially toxic elements and to ensure that crops take up sufficient quantities of elements that have essential functions in the human body. However the spatial variation of TEs is often highly complex since hot-spots at point sources are superimposed upon more regular patterns produced by diffuse pollution and natural processes. Geostatistical methods used to analyse national-scale soil monitoring networks must be general enough to accommodate such behaviour but simple enough to be computed in a reasonable time for large datasets. We show how a simplified version of a recently developed robust geostatistical algorithm to map the underlying variation of six TEs (Cr, Cu, Pb, Ni, Th and Zn) across France using observations from the French National Soil Monitoring Network (Réseau de Mesures de la Qualité des Sols). Cross-validation results suggest that these TEs cannot be modelled by non-robust methods but that the simplified robust approach is sufficient. Differences between the maps of different elements and the abundance of TEs from different parent materials are evident. Large concentrations of Cr, Ni and Zn occur in soils on Jurassic rocks whereas Pb and Th concentrations are large in soils on crystalline rocks. Volcanic parent material leads to large concentrations of Cr, Cu, Ni and Zn but small concentrations of Pb and Th. Diffuse pollution of certain elements (mainly Pb, and to a lesser extent Zn) is evident in industrial regions in the north and the north-east of France and close to Paris. The pattern of outlying values is indicative of local anthropogenic processes such as industrial pollution in the north of France and close to Paris, and application of Cu on vineyards and of geological anomalies such as large concentrations of some TEs in the south of the Massif Central Mountains. Future phases of the RMQS will describe the spatial and temporal trends of the concentrations of these TEs.

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International audience; The sampling sites of the French Soil Monitoring Network (FSMN) are selected by systematic random sampling (SY). It consists of a 16 x 16 km grid, leading to a total of about 2200 sites.. SY leads to good spatial coverage, i.e. the sites are uniformly spread over France, thereby enhancing the precision of design-based estimates of spatial means and totals of various trace elements among other soil properties. Besides, SY is a suitable sampling design for spatial mapping using e.g. kriging. Therefore, SY is a flexible sampling design: its samples can be used both for design-based estimation of means and totals, and for mapping. Design-based estimation of a spatial mean or total from SY samples is straightforward. However, this is not the case for the sampling variance of the estimated mean or total. An unbiased estimator of this sampling variance does not exist. Three different approaches may be considered to approximate the sampling variance. First, a simple approximation is to calculate the sampling variance as if the sample were a simple random sample. In general this procedure over-estimates the sampling variance. A second approximation is to treat the SY sample as a stratified simple random sample. In this approach the SY locations are clustered into pairs of locations on the basis of their spatial coordinates. In general with this approximation the over-estimation of the sampling variance will be less serious compared to the first approximation. A third option is to predict the sampling variance from a variogram. In this approach the SY sample is used to calibrate the variogram. The sampling variance can then be predicted from mean semivariances within grids and within the study area. A last approximation is to calculate the sampling variance as if the sample were a simple random sample and to multiply this first approximation by a correction factor derived from Moran’s spatial autocorrelation statistic I. In this work, we first explored these variance approximations in a simulation study. A map of NDVI as obtained by MODIS was used as reality. The map was sampled a large number of times by SY, using the 16 km grid-spacing of FSMN. For each SY sample the means of NDVI within broad parental material units of the soil map of France were estimated. The experimental sampling variances thus obtained were compared with the approximated sampling variances Secondly, the data of the first campaign of the French Soil Monitoring Network were used for design-based estimation of the means of trace elements (Cd, Co, Cr, Cu, Pb, Zn) for the above-mentioned map units and to approximate their sampling variances.

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absent

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