Brevet FR2997961A1 — publié le 20140516

DESCRIPTION DE L'INVENTION TITRE DIAGNOSTIQUE DE L'ÉTAT MICROBIOLOGIQUE DE SOLS EN FONCTION DE LA RÉSILIENCE DE POPULATIONS BACTÉRIENNES QU'ILS CONTIENNENT DOMAINE TECHNIQUE DE L'INVENTION Analyses biologique et/ou physico-chimique des sols arables, et fertilisation des cultures agronomiques. Accessoirement, il est aussi question de microbiologie des sols et de biofertilisation par inoculation bactérienne et azotobactérienne. ÉTAT DE LA TECHNIQUE La biofertilisation bactérienne des rhizo - et résidu - sphères Les BFCP (bactéries favorisant la croissance des plantes) colonisent les racines de certaines cultures, les résidus de cultures (pailleux), les engrais organominéraux et/ou les biomasses racinaires résiduelles. Les BFCP appartiennent à plusieurs genres, y compris Agrobacterium, Alcaligenes, Arthrobacter, Azotobacter, Bacillus, Cellulomonas, Flavobacterium, Pseudomonas, (Brady)rhizobium et Xanthomonas. Leurs modes d'action comprennent : (i) la production de sidérophores extracellulaires (agents microbiens de transport du fer) qui peuvent s'associer de manière efficace avec le fer présent dans l'environnement en le rendant moins disponible pour certaines microflores naturelles non- phytogènes, (ii) l'antibiose contre des bactéries et des champignons pathogènes, (iii) la production de substances favorisant la croissance, et iv) la solubilisation des phosphates organiques et inorganiques. Plus particulièrement, la biofertilisation azotobactérienne consiste en l'utilisation d'inocula BFCP diazotrophes, avantageusement Azotobaceraceae. Le genre Azotobacter est composé d'au moins 6 espèces, y compris notamment Azotobacter chroococcum et Azotobacter vinelandii. Les Azotobacteraceae sont des bactéries libres, aérobies et capables de fixer l'azote de manière non symbiotique. Leurs populations peuvent varier dans le sol mais ne dépasse que très rarement 103 - 104 / g de sol (Roper et al. 1995). La plupart des rapports d'études concernant la biofertilisation azotobactérienne et assimilée décrivent l'azotobactérisation des semences. Or, puisqu'il semble que l'exsudation de C des racines dépend de la simple diffusion (Jones et Darrah 1996, in : Jones et aL 2004), la présence de bactéries dans la rhizosphère devrait accroître cette exsudation, au risque de ponctionner ainsi le flux photosynthétique au dépends des rendements agronomiques (Lynch et Ho 2005). La bactérisation des résidusphères au lieu des rhizosphères, elle, permettra d'éviter cette ponction en procurant aux dites BFCP une source alternative de carbone sans ponction dudit flux photosynthétique (Claude et Fillion 2004, Claude et Giroux 2006, Halsall et Gibson 1991). Cela dit, l'acidité d'un sol affectera l'activité, la taille et la composition des populations bactériennes du sol ; elle aura vraisemblablement un effet sur l'efficacité de telles biofertilsations bactériennes. L'acidité du sol et sa mesure via le pH Les 3 groupes d'acidité dans les sols s'additionnent pour donner l'acidité totale, à savoir ; - L'acidité active est due aux ions H+ dans la solution (eau) du sol. Dans les faits, l'acidité active est très petite comparativement aux acidités échangeable et résiduelle, mais très importante puisqu'elle détermine la solubilité de plusieurs éléments et affect la qualité du milieu dans lequel baigne les racines et microorganismes. - L'acidité échangeable est elle attribuable à l'aluminium et l'hydrogène adsorbés sur le complexe d'échange du sol (cf. CEC) ; elle est échangeables par d'autres cations tels que le Ki. Le pFIKci permet donc de mesurer l'acidité d'échange qui nous intéresse particulièrement ici. En effet, lorsque le sol est ainsi à une solution de KCL, ce KCI va chasser les H+ et Al3+fixés sur le complexe d'échange ; ce pHKci est généralement inférieur au pH eau de 0,2 à 1,5, voire 2,0 unités pH. - L'acidité résiduelle peut elle être neutralisée par des matériaux alcalins tels que la chaux, mais ne peut être détectée à l'aide d'un sel remplaçable (eg. KCI). Elle est associée avec les ions Al et H, y compris les ions hydroxydes d'aluminium, liés par la matière organique et les argiles. L'acidité résiduelle est parfois 1 000 fois supérieure à l'acidité active ou échangeable dans un sol sablonneux, voire plus de 50 000 fois supérieure dans un sol argileux riche en matière organique. Il sera donc ici surtout question d'acidité écharmeable, les variations du pH mesuré seront surtout comprises par l'étendue de celle-ci ; elle est aussi plus facilement déterminée et vraisemblablement plus pertinente biologiquement. Quel rôle pour le pH dans la bio fertilisation bactérienne de sols arables Le secteur de la biofertilisation, notamment via l'azotobactérisation des résidus de culture pailleux au sol se développe donc rapidement. Par exemple, en France le concept Solactiv TM (Agronutrition SAS, 31390 Carbonne ; cf. Agrodistribution no. 226 (avril 2012), p. 31) permet de réintroduire in situ des bactéries du sol supposément endogènes. Cela dit, une question ce pose ; l'apport d'aussi petites quantités de biomasses bactériennes ne représentant qu'approximativement 20 des 500 000 g de biomasses bactériennes à l'hectare peut elle en soi avoir un effet sur la dynamique de la fixation de l'azote dans la résidusphère ? Pour y répondre, il faut se rappeler que la résidusphère n'occupe que 1 à 3% du volume du sol sur 10 cm de profondeur ; la résidusphère n'est donc en présence que 5 à 15 kg de biomasse bactérienne indigène. De plus, les Azotobacteraceae indigènes sont relativement peu nombreuses, soit de l'ordre de 103 à 105 cellules par g sur un total de l'ordre de 109 cellules bactériennes ; les 20 g de cellules Azotobacteraceae inoculées sont donc pondéralement comparables aux Azotobacteraceae indigènes affectant directement la résidusphère. Donc, étant donnée cette suffisance, pourquoi inoculer à l'aide de produits de type SolactivTm ? Comment savoir s'il est nécessaire, ou du moins utile de renforcer ces populations par inoculation ? II fallut donc reposer la question, et chercher à savoir dans quelle mesure la dynamique diazotrophe des Azotobacteraceae résiste aux variations de pH du sol normalement attendues à travers une campagne, i.e. en milieux tempérés de l'hémisphère nord de la mi-septembre à la sortie d'hiver fin février / début mars. Or, ces variations inter - campagne du pH du sol sont normalement comprises à l'intérieure d'une gamme de valeurs comprenant l'acidité échangeable calculée comme la différence entre le pH du sol mesuré dans des solutions 0 mM-KCI et 100, voire 1 000 mM-KCI (Kissel et aL 2009; Miller et Kissel 2010). En effet, le pH déterminé par mesure électrométrique de solutions échantillons de KCI de 0,01 à 100 mM selon un rapport massique 1/5 (cf. norme ISO 10390) va donner une série de valeurs pH progressivement de plus en plus petites. Le pH dKCI est inférieur de 0,5 à 1,5 unités puisque les ions e s'échangent avec des ions H30+ qui n'étaient pas dissociées en solution aqueuse. Pourtant, le diagnostique de l'état microbiologique de sols arables ne permet pas de mesurer cette résilience des populations bactériennes, et plus particulièrement Azotobacteraceae, du sol confrontées à des variations de pH somme toutes normales. Le diagnostique microbiologique des sols arables Le diagnostique de l'état microbiologique de sols arables fait aujourd'hui l'objet de maintes recherches, voire occasionnellement d'offre commerciales. Pourtant, à ce jour ce type de diagnostique demeure essentiellement trop subjectif, voire au mieux qualitatif ; - SIR (substrat induced respiration ; Anderson et Domsch 1978) - CLPP (community-level physiological profile ; Campbell et al. 2003) - PELA (phospholipid fatty acid ; Rousk et al. 2010) - T/DGGE (temperature / density gradient gel electrophoresis ; Wakelin et al. 2008) - PCR-Q (PCR quantitative ; Picard et al. 1992 - MDM (microbial diagnostic microarrays ; Sessitsch et al. 2006) - Fungal / Bacterial ratios (Lauber et al. 2008) Ces approches sont surtout descriptives, et mettrent simplement en évidence des différences, souvent banales, entre différents types de sols, eg. prairies versus sols cultivés versus sols forestiers). Il est impossible à ce jour de diagnostiquer si les populations bactériennes sont oui ou non adaptées au pH du sol actuel et/ou s'il est serait avantageux d'intervenir agronomiquement afin de tenter de rétablir un certain pH du sol plus avantageux pour la flore bactérienne dans son ensemble, ou encore de chercher à renforcer par inoculation certaines composantes de cette flore bactérienne. De plus, la notion même de pH optimal (pHo) du sol fait débat (eg. Simek et al. 2002), surtout d'un pont de vue microbiologique. En effet, bon nombre d'études tentent de relier pH du sol et certaines mesures d'activité, de diversité et/ou d'abondance (relative et absolue) des population bactériennes du sol. Celles-ci mettent bel et bien en évidence un rôle important, voire déterminant, du pH du sol. Par exemple, ces dynamiques sont généralement décrites par des courbes polynomiales concaves affichant des pH optimaux (pHo ; Simek et Hopkins 1999, Fernandez-Calvino et Bââth 2010, Rosso et al. 1995, etc. ; voir la compilation ici au Tableau 1). Or, les pHo ainsi observés sont rarement les mêmes du fait de sols et/ou de populations bactériennes très différents. Il est aussi possible en principe de s'affranchir de pHo comme mesure diagnostique en calculant plutôt la courbure de la courbe [ngaBAC : pH] à pHo ; les populations bactériennes de sols plutôt acides et/ou ayant des pHo acides devraient raisonnablement afficher des courbes [ngaBAC : pH] plus abruptes à leurs sommets (i.e. à pHo). En effet, de tels environnements plus sévères devrait favoriser la sélection de populations bactériennes pour lesquelles les conditions acido-basiques optimales sont plus étroitement définies. Encore une fois, voir au Tableau 1 une série d'études publiées décrivant de telles dynamiques des populations bactériennes de sols en fonction du pH; Tableau 1: Données publiées concernant la dynamique métabolique ou génomique des bactéries du sol permettant le calcul de la première dérivée d'une fonction polynomiales de troisième degré, y compris et notamment ici au pH optimum (pHo) lorsque f(pHo) = 0,00. Les coefficients a, b, c et d de ces fonctions polynomiales de troisième degré sont rapportés au Tableau 2. Les études en gras servirent ici d'exemples d'applications (cf. Figures 2, 3 et 4 / Tableau 3) Référence Commentaire pHo courburel Jones et aL 2009 (Figure 2-1) abondance relative 4,29 -0,51 Pankratov et al. 2008 (Figure 5) u (/hr) in vitro 4,52 -0,54 Peterse et aL 2010 Figure 2 CBT (bactériens) 4,75 -0,59 Fernandez-Calvino et Baath 2010 (Fig. 2/4,5) activité BAC (incorporation THY) 4,78 -0,50 Math 1998 (Tableau 1) pH KCI activité BAC (incorporation LEU) 4,87 -0,46 Kemmitt et aL 2005 figure 5 activité BAC assimilation Acaminé 5,24 -0,18 Baath 1998 (Tableau 1) pH KCI activité BAC (incorporation THY) 5,27 -0,38 Baath et al. 1992 Figure 2 (BAC1) activité BAC (incorporation THY) 5,36 -0,24 Baath et al. 1995 Figure 6 activité BAC (incorporation THY) 5,36 -0,22 Bâath 1998 (Tableau 1) pH eau activité BAC (incorporation LEU) 5,57 -0,37 Bâath 1998 (Tableau 1) pH eau activité BAC (incorporation THY) 5,85 -0,41 Fernandez-Calvino et Baath 2010 (Fig. 2/5,5) activité BAC (incorporation THY) 6,31 -0,44 Koga et al. 2003 (Tableau 3) croissance MFT in situ 6,37 -0,46 Ownley et al. 1992 (Figure 2) er Pseudomonas ilnhibition Pathos 6,38 -0,41 Parkin et al. 1985 Figure 1 (limed) activité dénitrification in situ 6,40 -0,50 Fernandez-Calvino et Baath 2010 (Fig. 2/6,9) activité BAC (incorporation THY) 6,67 -0,49 Fernandez-Calvino et Baath 2010 (Fig. 2/6,5) activité BAC (incorporation THY) 6,76 -0,60 Rousk et aL 2010 Figure 4 chi combo abondance relative 6,96 -0,56 Rousk et aL 2010 Figure 4 a/n combo abondance relative 7,03 -0,71 Rousk et aL 2010c Figure 1 (alfalfa) activité BAC (incorporation LEU) 7,17 -0,35 Rousk et al. 2010c Figure 1C activité BAC (incorporation LEU) 7,26 -0,40 Rousk et al. 2010c Figure 1 (paille) activité BAC (incorporation LEU) 7,31 -0,48 Taziebou et aL 2004 (Figture la) nCFU 7,42 -0,44 Rousk et aL 2009 Figure 2A activité BAC (incorporation LEU) 7,46 -0,47 Ownley et aL 1992 (Figure 4) er Pseudomonas iPathos Pfa 7,47 -0,50 Lauber et aL 2009 Figure 5 combo abondance relative (%) 7,47 -0,40 Simek et Hopkins 1999 Figure 3 activité dénitrification in situ 7,49 -0,43 Ownley et al. 1992 (Figure 4) er Pseudomonas iPathos Pfa bis 7,55 -0,92 Jones et aL 2009 (Figure 2-4) abondance relative 7,78 -0,48 Simek et aL 2002 Figure 4 activité dénitrification in situ 7,85 -0,72 Simek et aL 2002 Figure 7 activité dénitrification in situ 8,13 -1,16 Simek et aL 2002 Figure 5 activité dénitrification in situ 8,24 -0,98 Parkin et al. 1985 Figure 1 (unlimed) activité dénitrification in situ 8,39 -0,99 Note 1 : courbure relative, i.e. le ratio de [ngaBAC = flpH) I pHo] / [ngaBAC = f(pH) I pHo]. Il est ainsi possible de comparer le degré de courbure de courbes [ngaBAC : pH] calculer à partir de données des différents auteurs, provenant de sols différents et utilisant des mesures de la dynamique ngaBAC variées. J'ai pu ainsi recalculer la seconde dérivée (f'(pH)) à pHo, Le. lorsque la première dérivée, f(pH), est égale à 0,00. Comme on peut le voir à la Figure 1 les courbures des fonctions [ngaBAC : pH] sont effectivement les plus prononcées à pHo soit très acides, soit très alcalins, les pHo aux alentours de 6,00 à 6,50, et non à pH 7,00, affichant eux de telles courbures moins importantes caractéristiques de populations bactériennes plus tolérantes à une certaine variation du pH environnant, i.e. plus résilientes. Cela dit, pour avoir une valeur normale comparable, il faudrait qu'une telle fonction [courbure : pHo] (Figure 1) soit plus précise (Nb. le R2 n'est actuellement que de 58%), et surtout qu'elle soit applicable aux dynamiques [ngaBAC : pH] en sols arables. Or, à la lumière des données disponibles répertoriées au Tableau 1, cela n'est pas les cas ; bon nombre de ces données proviennent de sols forestiers, contaminés, etc. voire très acides recherches afin d'étudier les acidobactéries. Le pH du sol est néanmoins très structurante pour la microflore bactérienne (Fierer et al. 2005 2006; Griffiths et aL 2011, Nicol et aL 2008, Wu et aL 2009, Campbell et aL 2003). De plus, et bien qu'il existe d'évidente relations entre le pH du sol et l'activité, l'abondance et/ou la diversité des populations bactériennes du sol, le pH du sol optimum en ce sens n'est pas aujourd'hui prescriptif en soi, mais seulement descriptif. Cela dit, Dick et al. 2000 proposèrent un diagnostique acido-basique pour sols arables fondé sur le niveau d'activité des phosphatases acides et alcalines. Or, ce dosage enzymologique, n'est qu'indirectement relié à l'état bactériologique d'un sol ; il est aussi capricieux dans son application à des sols entiers. Le diagnostique de l'état microbiologique de sols arables sera d'autant plus important dans une proche avenir étant donné le développement de technologies de biofertilisations microbiennes non - symbiotiques ou associative interagissant plus directement avec les résidusphères (i.e. avec les résidus de culture in situ, par opposition aux rhizosphères) et/ou le complexe argilo-humique du sol. Méthodes de diagnostique : cas général Selon le guide des procédure d'évaluation de l'Oeb, et afin de déterminer si une revendication porte sur une méthode de diagnostique au sens de l'article 53c, il convient tout d'abord si la revendication comporte toutes les étapes nécessaires. La revendication doit comporter les étapes relatives à toutes les phases suivantes ; 1. investigation qui implique le recueil des données ; 2. comparaison de ce ces données avec les valeurs normales ; 3. constatation d'un écart significatif lors de cette comparaison ; 4. attribution de cet écart à un tableau particulier, i.e. ici la phase de décision déductive permettant le diagnostique à finalité "curative" stricto sensu. Or, et bien que la plupart des inventions concernant des méthodes de diagnostiques concerne des "kits" impliqués dans le prélèvement de l'échantillon et/ou la mesure d'une variable, l'activité inventive peut dans les faits aussi se situer au niveau des étapes (3) et (4). Ce type d'invention comporterait donc nécessairement l'élaboration de nouveau standards - de courbes "étalon" par exemples, voire de nouveau modes d'interprétation des éventuels écarts standards par rapport à de tels standards ou références. Il faut noter que de telles valeurs normales de référence ne sont qu'actuelles ; elles évolueront nécessairement à mesure que le nombre d'études augmentera. De plus, il est très difficile de prétendre que le pH d'un sol est (a)normale, ou même contreproductif. Le pH "normal" du sol sera lui a priori le callé sur sa capacité de neutralisation acide. Or, cette éventuelle valeur pH n'aura vraisemblablement aucun intérêt pour l'homme du métier qu'est l'agronome cherchant à ajuster le pH du sol au pH optimum pour une culture agronomique en particulier (Islam et al. 1980). Au pire, un pH jugé anormalement bas ou élevé n'affectera que l'équilibre nutritionnel de la culture ; un tel déséquilibre pouvant être facilement corrigé la plupart du temps à l'aide de simples apports d'engrais NPK ciblés f(Arnon et Johnson 1942). C'est pourquoi, et malgré l'importance du pH pour les bactéries du sol, la plupart des kits d'échantillonnage ne sont que descriptifs et non diagnostiques. DIVULGATION DE L'INVENTION Problème technique Le problème technique découle donc de la nature plus qualitative, plus subjective en sorte, que quantitative, des méthodes d'évaluation de l'état microbiologique et/ou bactériologique de sols arables. Même chiffrés, ces évaluations ne font que décrire en terme de diversité, d'abondance et/ou d'activité ces populations microbiennes sans pour autant diagnostiquer si le fonctionnement micro- et bactériologique du sol est proche ou à son optimum, et/ou particulièrement vulnérable, ou résilient. Ce floue est préjudiciable lors de la préconisation de biofertilisation bactériennes, et azotobactérienne en particulier. Plus précisément, il est impossible à ce jour de savoir si la flore bactérienne (les populations bactériennes) du sol sont bien adaptées au pH du sol environnant et/ou - accessoirement, si le pH du sol actuel est établi de longue date ou plus récemment suite à une perturbation. En effet, ce manque d'adaptation impliquerait une sensibilité accrue des populations bactériennes du sol à des variations de pH par rapport aux pH supposés optimaux. Plus simplement : les populations bactériennes du sol sont elles résilientes lorsque confrontées à des variations de pH ordinaires, voire extraordinaires ? Enfin, l'homme du métier cherchant à savoir si un sol nécessite une augmentation, un renforcement en sorte, des populations bactériennes et azotobactériennes en proximités des résidusphères n'est pas informé par la mise en oeuvre des diagnostiques microbiologique applicables aux sols selon l'état de la technique (supra). Solution technique La solution technique consiste simplement à combiner le titrage de l'acidité échangeable et la détermination d'un pH optimum (pHo) pour l'activité, la taille et/ou la diversité de la population bactérienne d'un sol. Il est ainsi possible de savoir quel sera l'impacte de la variation de pH à entrevoir au cour de la campagne fonction de cette acidité échangeable sur la dynamique desdites populations bactériennes aux alentours de pHo. Dans un premier temps il est défendable de fixer pHo = pl-leau, les populations bactériennes endogènes étant nécessairement plus ou moins adaptées au pH du sol environnant déterminée à pH.au, i.e. si la milli - molarité (mM) du KCI est approximativement 0,00. Si les populations bactériennes du sol sont résilientes, leurs dynamiques ne seront pas grandement affectées si le pHo est réduit dans la mesure de l'acidité échangeable du sol. In contrario, une baisse appréciable de cette dynamiques à l'intérieure de cette gamme dpHBIs indiquera que lesdites populations sont très peu résilientes ; l'inoculation des résidus de culture pailleux au sol (eg. SolactivTM) sera donc préconisée. L'évaluation de la résilience des populations bactériennes est donc essentielle à la préconisation de la biofertilisation azotobactérienne. Cette résilience est synonyme d'une résistance de l'activité desdites population à une variation de pH comparable à celui de l'acidité échangeable. En effet, cette acidité échangeable bornera les variations de pH les plus susceptibles d'apparaître au cours de l'année, suite par exemple à l'apport de d'engrais, ou encore à des variations dans les niveaux d'activités de la microflore. Pour évaluer cette résilience il faut simplement imposer ces variations de pH comprises par l'étendue de l'acidité échangeable à une certaine fraction de la microflore bactérienne du sol. Si la perte de dynamise de ces populations bactériennes est nulle ou limité face à ces variations de pH, lesdites populations seront alors dites résilientes. Concrètement, il s'agit d'une méthode d'évaluation de la résilience de la fraction bactérienne de la microflore d'un sol arable et/ou forestier en termes de diversité, d'activité et/ou d'abondance confrontée à des variations de pH du sol environnant comprenant les étapes suivantes ; - échantillonnage du sol d'une parcelle agronomique et/ou d'îlots agricoles, ou encore d'une parcelle forestière ; - mesure de la dynamique de la fraction bactérienne du sol en termes de diversité, d'activité et/ou d'abondance, relative ou absolue, à différentes valeurs de pH comprises à l'intérieure d'une plage de valeurs correspondant à l'étendue de l'acidité échangeable du sol ; 10 - comparaison de cette mesure avec des valeurs optimales permettant de constater un écart significatif ; - diagnostique de l'état microbiologique du sol par appréciation de cet écart permettant de préconiser une pratique agronomique capable de renforcer ces populations bactériennes 15 caractérisée en ce que la mesure de la résilience est obtenue par superposition de la courbe décrivant cette variation de la dynamique de ladite fraction bactérienne de la microflore du sol en fonction des susdites différentes valeurs de pH imposées in vitro (courbe variable), à une autre courbe fixée horizontalement (courbe fixe) au pH optimal et/ou supposé optimal pour ladite dynamique bactérienne en termes de diversité, d'activité 20 et/ou d'abondance, relative ou absolue. Le nombre de différentes valeurs de pH est lui suffisant pour tracer une courbe décrivant correctement cette relation [ngaBAC : pH], soit ici et par exemple seize (16). L'échantillon de sol peut être avantageusement préalablement pré - incubé en présence 25 d'un minimum de substrat carboné. Ce minimum de substrat carboné est avantageusement calqué sur le Km (coefficient d'affinité) apparent des bactéries du sol pour le glucose, soit ici et par exemple de l'ordre de 70 à 100 uM-glucose, et cela selon la préconisation d'une précédente invention ; EP 10 366 005.6. 30 La mesure de la dynamique, dite ici ngaBAC, de la fraction bactérienne de la microflore du sol ce fait sur la base du métabolisme d'un tel substrat carboné à différentes valeurs de pH comprises à l'intérieure d'un plage de valeurs correspondant à l'étendue de l'acidité échangeable. L'activité catabolique et/ou métabolique est probablement la meilleure mesure de ladite dynamique ngaBAC. De nombreuses appréciations de telles 35 dynamiques ont déjà été rapportées dans littérature (cf. Tableaux 1). L'acidité échangeable, elle, est définie ici comme acidité du sol attribuable à l'aluminium et - 10 - l'hydrogène adsorbés sur le complexe d'échange du sol, et échangeables par d'autres cations tels que le potassium (K+) et/ou le calcium (Ca2+). Elle est ici calculé comme la différence entre, i) le pH du sol mesuré dans une solution 1:5 (sol : solution), voire 1:10 selon la nature du sol, lorsque la molarité cationique (eg. K+ ou Ca2+) de cette solution est approximativement de 0,00 mM et ii) lorsqu'elle est de 100, voire 1 000 mM, soit jusqu'à ce que le pHKci minima se stabilise. L'étendue des valeurs pH propre à cette acidité échangeable est généralement de comprise entre 0,5 et 1,5, voire 2,0 unité pH en dessous du PHeau. La mesure de la dynamique de la fraction bactérienne de la microflore du sol peut aussi ce faire sur la base du dénombrement de cellules bactériennes viables, lui aussi à différentes valeurs de pH comprises à l'intérieure d'un plage de valeurs correspondant à l'étendue de l'acidité échangeable. Ce dénombrement n'est pas nécessairement dépendant d'une quelconque mise en culture in vitro en milieux enrichis, mais peu comprendre l'observation directe, in situ, des cellules viable à l'aide d'orange acridine. Enfin, la mesure de la dynamique de la fraction bactérienne de la microflore du sol peut aussi ce faire sur la base d'un indice de diversité de la microflore bactérienne à différentes valeurs de pH comprises à l'intérieure d'un plage de valeurs correspondant à l'étendue de l'acidité échangeable Paradoxalement, de tels indices, et bien que le pH joue un rôle prédominant dans la biogéographie des bactéries du sol, ne révèlent pas nécessairement des pHo facilement repérables à l'aide de fonctions courbes comme c'est le cas avec des mesures à bases d'activité et/ou de nombre de cellules viables. La comparaison de la mesure de la dynamique bactérienne par superposition des courbes, fixes et variables, comprend un intervalle de confiance applicable à ces deux courbes. L'intervalle de confiance pour la courbe variable est fonction de la moyenne à un pH donnée, tandis que l'intervalle de confiance pour la courbe fixe est elle invariable et établie à partir du pHo supposé égale ici à pHea' (i.e. sol : solution 1:5 à 0,001 mM-KCl). La comparaison de la mesure de la dynamique bactérienne par superposition des courbes fixes et variables comprend donc une intervalle de confiance applicable à ces deux courbes, au delà de laquelle la courbe dite variable s'écarte significativement de la courbe fixe ; il est aussi envisageable de graduer cette résilience en mesurant l'angle entre les courbes variables et fixes.35 Or, si la courbe dite variable s'écarte significativement de la courbe fixe, i.e. au delà des bornes établies par les intervalles de confiances en raison d'un angle important entre ces deux courbes, les populations bactériennes en question sont dites peu ou pas résilientes, et le renforcement de ces populations, par inoculation bactérienne et/ou azotobactérienne par exemple, est préconisé. Avantages apportés L'invention permet de préconisé l'inoculation des résidus de culture pailleux au sol en fonction d'une mesure objective de la résilience des bactéries du sols confrontées à des variations de pH à travers la campagne sommes toutes normales puisque dérivées de la courbe de titrage de l'acidité échangeable du sol. Ce type de préconisation n'est pas possible à l'aide des autres kits de diagnostiques de l'état microbiologique de sols arables répertoriés dans la base de connaissance. Sigles et définitions Dynamique (des populations bactériennes du sol, dite ngaBAC); changements constaté à travers le temps et/ou en fonction d'un variations de paramètres physico-chimiques, tel que le pH notamment, du nombre de cellules bactériennes (n), leurs masse et/ou leurs abondance relative à celles des autres fractions de la microflore du sol (g), leurs diversité génomique et/ou phénotypiques et, surtout, leurs activités métaboliques et/ou cataboliques (a). Pour faire simple, cette dynamique est donc parfois notée ici ngaBAC. Fraction bactérienne (de la microflore du sol) ; biomasse bactérienne séparée physiquement, par centrifugation d'une suspension aqueuse du sol (cf. Bakken 1985), ou chimiquement, sans nécessairement impliquer la mise en culture des cellules bactériennes qui pourrait biaiser malencontreusement sa composition au profit des bactéries les plus copiotrophes. Acidité échangeable (du sol) ; acidité du sol attribuable à l'aluminium et l'hydrogène adsorbés sur le complexe d'échange du sol, et échangeables par d'autres cations tels que le potassium (e) et/ou le calcium (Ca2+). Résilience (des populations bactériennes du sol) ; caractéristique biologique, notamment ici des bactéries sol, capables de maintenir une certaine dynamique optimale en dépit de variations de pH comprises par l'acidité échangeable, et plus particulièrement ici en présence de pH infra optimaux ou supposés optimaux. pHo (optimum ; pHo) : mesure de l'acidité active à laquelle la dynamique des populations bactériennes du sol (ngaBAC) est la plus grande. Mathématiquement, cela équivaut à une première dérivée de l'équation de la courbe décrivant la relation [ngaBAC : pH] = 0,00. - 12 - BRÈVES DESCRIPTION DES FIGURES Figure 1: Courbure, i.e. la deuxième dérivée (f'(x)) de fonctions empiriques ngaBAC = f(pH) lorsque pH = pHo. L'ensemble des valeurs empiriques (Tableau 1) peuvent ainsi être rapportées sur une même figure. Les population bactériennes les plus stables in situ affichent ainsi des courbure les moins prononcées (négatives), soit au alentours d'un pHo in vitro de 6,00; de par et d'autre de cet optimum, les courbures de plus en plus négatives dénotent des populations bactériennes de plus en plus instables face à d'éventuelles variations du pH du sol. Il s'agit d'une fonction ngaBAC = f(pH) polynomiales de deuxième degré ("quadratique"), dont le R2 est d'environ 60%, et comportant une intervalle de précision +/- 20%, soit un dpH d'environ 1 unité pH). Figure 2: Activité catabolique des populations bactériennes du sol à l'égard du glucose en réponse à une diminution du pH (Tableau 3). La plus petite figure (haut) représente la courbe de titrage, généralement un puissance négative de mM-KCI (ou CaCl2), de l'acidité échangeable. La figure du bas représente elle le niveau d'activité catabolique, ici à l'égards du glucose, de la fraction bactérienne du sol lorsque confrontée à une telle gamme de pH. L'exemple proposée ici est basée sur la dynamique ngaBAC: pH selon les données publiées par Baath 1998 (cf. Tableau 1 op. cit. ; taux d'incorporation de la leucine). A noter que l'abscisse est inversée et débute précisément à pHo, i.e. le pH optimum supposé pour l'activité de ces populations bactériennes, soit ici 5,85 (cf. ligne pointillée horizontal). Ces deux courbes, variable et fixe (horizontale) sont bordés d'intervalles de confiance (ic, 95%). Figure 3 : Activité catabolique des populations bactériennes du sol à l'égard du glucose en réponse à une diminution du pH (Tableau 3). La plus petite figure (haut) représente la courbe de titrage, généralement un puissance négative de mM-KCI (ou CaCl2), de l'acidité échangeable. La figure du bas représente elle le niveau d'activité catabolique, ici à l'égards du glucose, de la fraction bactérienne du sol lorsque confrontée à une telle gamme de pH. L'exemple proposée ici est basée sur la dynamique ngaBAC: pH selon les données publiées par Baath et al. 1995 (cf. Figure 6 op. cit. ; taux d'incorporation de la thymine). A noter que l'abscisse est inversée et débute précisément à pHo, i.e. le pH optimum supposé pour l'activité de ces populations bactériennes, soit ici 5,36 (cf. ligne pointillée horizontal). Ces deux courbes, variable et fixe (horizontale) sont bordés d'intervalles de confiance (ic, 95%). Figure 4 : Activité catabolique des populations bactériennes du sol à l'égard du glucose en réponse à une diminution du pH (Tableau 3). La plus petite figure (haut) représente la courbe de titrage, généralement un puissance négative de mM-KCI (ou CaCl2), de l'acidité échangeable. La figure du bas représente elle le niveau d'activité catabolique, ici à l'égards du glucose, de la fraction bactérienne du sol lorsque confrontée à une telle gamme de pH. L'exemple proposée ici est basée sur la dynamique ngaBAC : pH selon les - 13 - données publiées par Ownley et aL 1992 (cf. Figure 2 op. cit. ; taux d'inhibition de l'activité fongistatique de Pseudomonas spp.). A noter que l'abscisse est inversée et débute précisément à pHo, i.e. le pH optimum supposé pour l'activité de ces populations bactériennes, soit ici 5,65 (cf. ligne pointillée horizontal). Ces deux courbes, variable et fixe (horizontale) sont bordés d'intervalles de confiance (ic, 95%). MODE DE RÉALISATION DE L'INVENTION Détermination de l'acidité échangeable du sol La variation de pH caractéristique de la l'acidité échangeable est déterminé par simple titrage. Le pH déterminé par mesure électrométrique de solutions échantillons de KCI de 0,01 à 100 mM selon un rapport massique 1/5 (cf. norme ISO 10390) va donner une série de valeurs pH progressivement de plus en plus petites. Le pH dKCI est inférieur de 0,5 à 1,5 unités au pH eau puisque les ions K+ s'échangent avec des ions H30+ qui n'étaient pas dissociées en solutions aqueuse. Avantageusement, la solution échantillon est unique et progressivement titrée par l'apport dosé d'une solution concentrée de KCI ; le rapport massique initiale de cette solution peut être ajusté, à 1/10 par exemple, en fonction de la nature du sol de manière à permettre un agitation continuelle lors du titrage. Après chaque apport incrémentiel de KCI, la solution est incubée sous agitation assez longtemps et jusqu'à la nouvelle mesure pH (à la baisse) soit stabilisée. Si le sol ne se prête pas à un tel titrage sous agitation continuelle, il est aussi possible de préparer individuellement un série de solutions échantillons de KCI de 0,01 à 100 mM selon un rapport massique 1/5 (cf. norme ISO 10390), ou 1/10 (supra) et d'en disposer un aliquote de chacune dans des micropuits ; les mesure de pH sont donc déterminées simultanément dans l'ensemble de ces puits après une période d'incubation permettant la stabilisation de ces mesures. Détermination de la dynamique, nqaBAC, des bactéries du sol Il n'est pas nécessaire de mettre en culture la flore bactérienne du sol. Il s'agit simplement de la séparer du sol par centrifugation selon un mode opératoire établi, par exemple, par Bakken et aL 1985. Cette fraction bactériennes est par la suite séparée en - 14 - une série d'aliquotes déposées dans autant de micropuits, avantageusement disposés en galeries, un peu à la mode des galeries API Tm et/ou Biolog TM. Ces aliquotes sont enrichis d'un substrat carboné, aussi simple que le glucose s'il le faut, mais aussi avantageusement du substrat plus complexes, voire des acides aminées. Le pH de chaque aliquote peut ainsi être ajustée à l'aide d'une solution tampon de manière à reproduire la gamme de pH observée lors du titrage de l'acidité échangeable ; la dynamique d'utilisation desdits substrats carbonés peut dont être observée après une certaine période d'incubation, généralement de l'ordre de 24 à 48 heures. Le pH du puit affichant la plus grande utilisation desdits substrats indiquera le pH optimum (pHo) au sens entendu. De nombreux exemples de telles déterminations de pHo pour les microflores bactériennes existent (Tableau 1) ; elles impliquent de nombreux types de substrats C, parfois même marqués d'isotopes. La dynamique des populations bactériennes peut être exprimées en termes d'abondance, d'abondance relative, de biomasse et/ou nombre de cellules bactériennes, ou encore d'activité métabolique. Pour faire simple, et par rapport à une valeur initiale à pHo, nous parlerons ici de ngaBAC, i.e. du nombre de cellules (n), leurs biomasses (g), et/ou leurs activités métaboliques, ou plus exactement cataboliques (a) s'agissant surtout de la disparition par consommation d'un quelconque substrat carbonés. Ces mesures sont donc avantageusement exprimées par rapport aux valeurs ngaBAC observées à pHo. Comparaison des dynamiques ngaBAC Pour évaluer la résilience des bactéries du sol à une variation de pH comprise par l'étendue de l'acidité échangeable du sol il s'agit simplement de reporter en abscisse cette gamme de pH, et en ordonnée les différentes valeurs ngaBAC observées in vitro dans chacun des micropuits à de tels pH. Aux Figure 2, 3 et 4 je propose une série de telles comparaisons à partir des données de Baath 1998, Baath et aL 1995 et Ownley et aL 1992. Les dynamiques dites ngaBAC fonction de pH du sol commentées au Tableau 1 sont elles décrites par des équations polynomiales empiriques dont les coefficients sont rapportées au Tableau 2. Trois (3) cas de figures ont été simulés afin de démontrer l'applicabilité de l'invention au diagnostique des sols ; ces dynamiques [ngaBAC : pH] sont chiffrées au Tableau 3 et décrites graphiquement aux Figures 2, 3 et 4. - 15 - Tableau 2 : Valeurs paramétriques des coefficients des équations polynomiales pH = aX3 + bX2 + cX + d pour chacun des jeux de données publiés au Tableau 1. En gras, les données ayant servit à générer les trois (3) cas de figures à titres d'exemples d'applications (cf. Tableau 3 et Figure 2, 3 et 4). Référence a b c d pHo Jones et aL 2009 (Figure 2-1) 0,021 -0,387 2,154 -3,340 4,29 Pankratov et aL 2008 (Figure 5) 0,007 -0,120 0,669 -1,097 4,52 Peterse et a/. 2010 Figure 2 0,113 -2,003 11,352 -19,568 4,75 Fernandez-Calvino et Baath 2010 (Fig. 2/4,5) 0,069 -1,302 7,717 -13,412 4,78 Math 1998 (Tableau 1) pH KCI 0,019 -0,334 1,909 -3,303 4,87 Kemmitt et aL 2005 figure 5 -0,847 7,275 -6,500 22,852 5,24 Math 1998 (Tableau 1) pH KCI 0,009 -0,178 1,136 -2,144 5,27 Baath et al. 1992 Figure 2 (BAC1) 1,482 -39,155 292,120 -543,350 5,36 Baath et al. 1995 Figure 6 0,489 -16,482 134,650 -246,160 5,36 Bâath 1998 (Tableau 1) pH eau 0,018 -0,345 2,161 -4,228 5,57 Bath 1998 (Tableau 1) pH eau 0,013 -0,274 1,860 -3,912 5,85 Fernandez-Calvino et Baath 2010 (Fig. 2/5,5) -0,039 0,524 -1,921 2,124 6,31 Koga et aL 2003 (Tableau 3) -0,022 0,274 -0,788 0,290 6,37 Ownley et al. 1992 (Figure 2) 0,018 -0,401 2,951 -6,814 6,38 Parkin et aL 1985 Figure 1 (limed) -206,0 2515,0 -6870,0 767,0 6,40 Fernandez-Calvino et Baath 2010 (Fig. 2/6,9) -0,040 0,597 -2,606 3,591 6,67 Fernandez-Calvino et Baath 2010 (Fig. 2/6,5) -0,050 0,773 -3,615 5,316 6,76 Rousk et aL 2010 Figure 4 cm n combo -0,0038 0,0647 -0,3485 0,6248 6,96 Rousk et al. 2010 Figure 4 a/n combo -0,007 0,124 -0,710 1,346 7,03 Rousk et aL 2010c Figure 1 (alfalfa) -21,840 321,690 -1246,000 1280,000 7,17 Rousk et al. 2010c Figure 1C -4,926 80,638 -391,850 613,490 7,26 Rousk et aL 2010c Figure 1 (paille) -10,099 173,390 -915,780 1574,000 7,31 Taziebou et aL 2004 (Figture la) -15,229 251,000 -1209,000 1776,000 7,42 Rousk et al. 2009 Figure 2A -1,038 17,877 -93,400 155,860 7,46 Ownley et aL 1992 (Figure 4) -0,380 7,273 -45,078 94,202 7,47 Lauber et aL 2009 Figure 5 combo -0,638 11,047 -58,228 100,670 7,47 Simek et Hopkins 1999 Figure 3 -4,318 72,337 -357,000 546,000 7,49 Ownley et aL 1992 (Figure 4) -0,820 16,240 -105,000 225,000 7,55 Jones et aL 2009 (Figure 2-4) -0,028 0,496 -2,694 4,583 7,78 Simek et aL 2002 Figure 4 -12,581 240,590 -1451,000 2806,000 7,85 Simek et aL 2002 Figure 7 -105,000 2246,000 -15702,000 36166,000 8,13 Simek et aL 2002 Figure 5 -20,414 434,370 -3000,000 6792,000 8,24 Parkin et al. 1985 Figure 1 (unlimed) 38,0 -681,0 3400,0 -3589,0 8,39 La plage de valeur pH ainsi généré est par la suite imposée à la fraction bactérienne de la microflore extraite de l'échantillon de terre. Il est aussi possible de pré - incuber ce type d'échantillon en présence d'un minimum de glucose (eg. 70 à 100 uM ; EP 10 366 005.6). 10 Étant donnée que le pHeau est généralement le pHo (Fernandez-Calvino et Bââth 2010) pour le fonctionnement des ces populations bactériennes, la dynamique ngaBAC va nécessairement décroître plus ou moins rapidement en fonction de la diminution du pH selon la mM du KCI imposé (Figures 2, 3 et 4) ; moins cette décroissance est rapide à partir de pH initial (pHo), plus les populations bactériennes sont résilientes.Des intervalles 15 de confiances (95%) applicables aux régressions [ngaBAC : pH] ont été calculées et représentées graphiquement aux Figures 2, 3 et 4. - 16 - Tableau 3 : Titrage de l'acidité échangeable d'un sol d'où proviendrait trois populations bactériennes ici à titre d'exemples d'application de l'invention au diagnostique bactériologiques des sols arables. selon les données de Bââth 1998 (cf. Figure 2) mM-KCI pH : mM-KCL pH in vitro ngaBAC + ic 95% - ic 95% 0,001 (pHo) 5,85 0,213 0,244 0,210 2 5,63 0,210 0,227 0,193 3 5,63 0,208 0,227 0,193 5 5,63 0,205 0,227 0,193 6 5,57 0,208 0,222 0,189 7 5,57 0,203 0,222 0,189 8 5,57 0,208 0,222 0,189 9 5,39 0,197 0,209 0,175 5,21 0,192 0,195 0,162 25 5,21 0,189 0,195 0,161 33 5,01 0,172 0,180 0,146 50 4,77 0,142 0,162 0,129 67 4,77 0,143 0,162 0,128 75 4,76 0,143 0,162 0,128 90 4,74 0,142 0,160 0,126 100 4,65 0,123 0,153 0,120 selon les données de Bââth et aL 1995 (cf. Figure 3) mM-KCI pH : mM-KCL pH in vitro ngaBACe + ic 95% - ic 95% 0,001 (pHo) 5,36 5,30 5,27 5,06 4,97 4,76 4,75 4,73 4,70 4,56 4,56 4,56 4,56 4,56 4,40 4,35 77,219 77,462 77,040 76,488 75,927 74,147 73,800 73,509 73,356 71,428 71,361 71,449 71,222 71,364 68,989 67,979 80,04 79,46 79,23 77,37 76,57 74,69 74,59 74,43 74,19 72,91 72,91 72,91 72,91 72,91 71,55 71,13 76,89 76,32 76,09 74,24 73,44 71,56 71,47 71,31 71,06 69,78 69,78 69,78 69,78 69,78 68,42 67,99 2 3 5 6 7 8 10 25 33 50 67 75 90 100 selon les données de Ownley et aL 1992 (cf. Figure 4) mM-KCI pH : mM-KCL -> pH in vitro ngaBAC + ic 95% - ic 95% 0,001 (pHo) 6,38 0,299 0,318 0,299 2 6,38 0,297 0,318 0,299 3 6,09 0,298 0,300 0,281 5 6,09 0,297 0,300 0,281 6 6,09 0,299 0,300 0,281 7 6,08 0,295 0,300 0,281 8 6,08 0,291 0,300 0,281 9 5,82 0,276 0,283 0,264 10 5,78 0,275 0,281 0,262 25 5,78 0,279 0,281 0,262 33 5,76 0,276 0,279 0,260 50 5,69 0,259 0,275 0,256 67 5,69 0,263 0,275 0,256 75 5,62 0,251 0,270 0,251 90 5,61 0,258 0,270 0,251 100 5,61 0,254 0,270 0,251 - 17 - Concrètement, ce type de dynamique pourra être reproduit plus simplement en suivant la consommation à un moment donné de substrats carbonés aussi simples que le glucose, voire le xylan et/ou le mannitol, substrats apparaissant en sol du sol lors de la dégradation in situ des résidus de culture pailleux, voire stratégique pour la dynamique des populations azotobactériennes (cf. Campbell et aL 2003, Pankratov et aL 2008). APPLICATION AGRONOMIQUE DE L'INVENTION L'invention est applicable à la biofertilisation, notamment via l'azotobactérisation des résidus de culture pailleux au sol (Claude et Fillion 2004), voire la bactérisation d'engrais organominéraux (Claude et Giroux 2006). L'échantillon de sol est prélevé sur la parcelle à l'aide d'un kit d'échantillonnage, avantageusement capable de préserver l'intégrité microbiologique de l'échantillon jusqu'à l'arrivé au laboratoire. Afin d'orienter l'analyse, il est loisible de pré - incuber l'échantillon de terre en lui apportant une solution micro - molaire (uM) de glucose d'au plus 100 uM (cf. EP 10 366 005.6). Cela aura pour effet de favoriser le développement des bactéries les plus réactives à d'aussi faibles teneurs en glucose, ces bactéries étant en principe les plus conséquentes pour la valorisation azotobactérienne des résidus de culture pailleux au sol (cf EP 10 366 005.6), notamment en présence de faibles doses de sucres simples surajoutées au moment de l'inoculation (cf. EP 09 075 566.1) Il ne s'agit pas tellement de comparer des valeurs observées avec des valeurs de références, mais de prévoir l'effet de la réalisation de l'acidité échangeable sur la dynamique des populations bactériennes du sols, dite ici ngaBAC. Il faut donc comparer la courbe décrivant la dégradation (consommation) du substrat à travers une gamme de pH imposés correspondant à l'étendue de cette acidité échangeable, à une courbe horizontale fixée initialement à pHo. Chacune de ces courbes sont bordées d'intervalles de confiance (95%). A noter que pHo est ici a priori défini comme pHeau. En effet, selon les données de Frenandez-Calvino et Bââth (2010), le pHeau est généralement optimal pour la dynamique des populations bactériennes du sol. De plus, la résilience est ici graduée à partir de pHeau et à l'encontre de pH plus acides, et non basiques. En effet, en bactériologie du sol, tout semble ce jouer à gauche, i.e. lorsqu'en présence de pH plutôt acides (cf figure 2, Fernandez-Calvino et 13ââth 2010) ; c'est l'acidification du sol, ou plus particulièrement ici - 18 - la réalisation de l'acidité échangeable, qui est la plus souvent conséquente à court terme in situ au sein des microhabitats du sol. Les diminutions d'activités métaboliques sont aussi plus marquées, plus abruptes, suite à une diminution, qu'à une augmentation, du pH du sol (cf. figure 2, op. cit.). Évaluer la résilience d'une quelconque fraction de la flore bactérienne du sol équivaut donc à lui imposer des pH de plus de plus faibles par rapport à son supposé pHo (pHeau). Donc, si la courbe [ngaBAC : p1-1] s'éloigne appréciablement de cet intervalle de confiance fixé sur pHo, Le. au delà des intervalles de confiances au pH les plus faibles, les populations bactériennes sont considérées comme peu résilientes. Des intervalles de confiances sont proposés de par et d'autre de la courbe (moyenne) afin de permettre d'inférer si la dynamique de dégradation de substrats résiste à la baisse de pH imposée. Dans ce cas-ci, le pHo est indiqué par une ligne horizontale (Figures 2, 3 et 4). Ces populations bactériennes peu ou pas résilientes pourraient donc être renforcées par l'application d'un inoculum bactérien, avantageusement Azotobacteraceae, contribuant à maintenir leurs dynamisme advenant des pH faibles. A noter que ces populations réintroduites sont avantageusement les plus réactives à de faibles concentrations d'oses et/ou d'osides tels que le glucose (cf. EP 10 366 005.6, EP 09 075 566.1) et pourront d'autant plus s'implanter rapidement et mettre en échec cet acidité échangeable. A titre exemplaire, voir ici les 3 cas de figures aux Figures 2, 3 et 4 (Tableau 3). A noter que la résilience de ces populations bactériennes idéales ne sont pas très bonnes, leurs dynamiques ngaBAC ne résistant pas pleinement à une certaine réduction de pH simulée, baisse de pH pourtant de l'ordre de grandeur des acidités échangeables généralement mesurées dans ce types de sols, soit ici de 0,8 à 1,2 unité pH en dessus de pHo (pHeau). La préconisation d'une inoculation SolativTM serait donc ici de mise dans touts les cas. Références Anderson, JPE. et Domsch, K.H. (1978): A physiological method for the quantitative measurement of microbial biomass in sous. Soit Biology and Biochemistry 10, 215-221 Arnon, D. 1., Fratzke, W. E. and Johnson, C. M. 1942 Hydrogen ion concentration in relation to absorption of inorganic nutrients by higher plants. Plant Physiol. 17, 515-524. Bakken, LR. 1985. Separation and Purification of Bacteria from Soit. Appt. Environ. Microbiol. 49: 1482-1487 Bàâth, E. 1998. Growth Rates of Bacterial Communities in Soils at Varying pH: A Comparison of the Thymidine and Leucine Incorporation Techniques. Microbial Ecology, Vol. 36, No. 3, pp. 316-327 Baath, E., Asa Frostegard, Taina Pennanen et Hannu Fritze. 1995. Microbial community structure and ph response in relation to soit organic matter quality in wood-ash fertilized, clear-cut or burned coniferous forest sous. Soit Biol. Biochem. Vol. 21, No. 2, pp. 229-240, 1995 Baath, E., A. Frostegard, et H. Fritze. 1992. Soit Bacterial Biomass, Activity, Phospholipid Fatty Acid Pattern, and pH Tolerance in an Area Polluted with Alkaline Dust Deposition. Appl. Environ. Microbiol. 58: 4026-4031 Campbell, CD., SJ. Chapman, CM. Cameron, MS. Davidson et JM. Potts. 2003. A Rapid Microtiter Plate Method To Measure Carbon Dioxide Evolved from Carbon Substrate Amendments so as To - 19 - Determine the Physiological Profiles of Soil Microbial Communities by Using Whole Soil. Appl. Environ. Microbiol. p. 3593-3599 Vol. 69, No. 6 Claude, P-P. et M. Giroux. 2006. Effet des engrais organo-minéraux inoculés (EOMI) sur la croissance des plants de maïs-grain, les rendements, les prélèvements des éléments nutritifs et la qualité des grains. Agrosolutions 17: 51-64. Claude, P-P. et L. Fillion. 2004. Effet de l'apport d'un Inoculum bactérien aux résidus de culture de maïs-grain au Sol sur le rendement et la qualité de blés d'hiver panifiables en France. Agrosolutions 15(1) :23-29. Dick, W.A., L. Cheng, P. Wang. 2000. Soil acid and alkaline phosphatase activity as pH adjustment indicators. Soil Biology & Biochemistry 32 (2000) 1915-1919 Fernandez-Calvino, D. et Erland Baath. 2010. Growth response of the bacterial community to pH in soils differing in pH. FEMS Microbiol Ecol 73 (2010) 149-156 Fierer, N. et RB. Jackson. 2006. The diversity and biogeography of soil bacterial communities. 626-631 PNAS January 17,2006 vol. 103 no. 3 Fierer, N. MA. Bradford et RB. Jackson. Toward an ecological classification of soil bacteria. Ecology 88: 1354-1364 Griffiths, RI. et BC. Thomson, Ph. James, Th. Bell, M. Bailey and AS. Whiteley. 2011. The bacterial biogeography of British soils. Environmental Microbiology 13(6), 1642-1654 Halsall, DM et AH Gibson 1991. Nitrogenase activity in straw-amended wheat belt soils in response to diazotrophe inoculation. Soil Biology and Biochemistry 23(10) : 987-998. Islam, A. K. M. S., D. G. Edwards et C. J. Asher. 1980. pH Optima For Crop Growth Results Of A Flowing Solution Culture Experiment With Six Species. Plant and Soil 54,339-357 (1980) Ms. 4115Jones, RT, MS Robeson, ,CL Lauber, M Hamady, RKnight et Noah Fierer. 2009. A comprehensive survey of soil acidobacterial diversity using pyrosequencing and clone library analyses. ISME J. 3: 442-453 Jones, David L., David Shannon, Daniel Murphy, John Farrar. 2004. Role of dissolved organic nitrogen (DON) in soil N cycling in grassland soils. Soil Biol. Biochem. 36(5) : 749-756) Jones, D.L., Darrah PR. 1996. Re-Sorption of Organic Compounds By Roots of Zea Mays L. and Its Consequences In The Rhizosphere. 3. Characteristics Of Sugar Influx And Efflux. Plant and Soil 178: 153-160. Kemmitt, Sarah J., David Wright et DL. Jones. 2005. Soil acidification used as a management strategy to reduce nitrate losses from agricultural land. Soil Biology & Biochemistry 37 (2005) 867-875 Kemmitt, SJ., D Wright, KVVT Goulding et DL. Jones. 2006. pH regulation of carbon and nitrogen dynamics in two agricultural soils. Soil Biology & Biochemistry 38 (2006) 898-911 Kissel, DE, L. Sonon, PF Vendrell et RA Issac. 2009. Salt Concentration and Measurement of Soil pH, Communications in Soil. Science and Plant Analysis, 40:1-6,179-18 Koga, K, Y Suehiro, S-T Matsuoka et K Takahashi. 2003. Evaluation of growth activity of microbes in tea field soil using microbila calorimetry. J. Biosci. Bioeng. 95 : 429-434 Lauber, CL., MS. Strickland ,MA. Bradford et N Fierer. 2008. The influence of soil properties on the structure of bacterial and fungal communities across land-use types. Soil Biol. Biochem 40: 2407-2415 Lauber, CL., Mic,ah Hamady, Rob Knight et Noah Fierer. 2009. Pyrosequencing-Based Assessment of Soil pH as a Predictor of Soil Bacterial Community Structure at the Continental Scale. APPL. ENVIRON. MICROBIOL., Aug. 2009, p. 5111-5120 Vol. 75, No. 15 Lynch, J. et MD Ho. 2005. Rhizoeconomics: Carbon Costs of Phosphorus Acquisition. Plant and Soil 269: 45-56 Miller, RO et DE Kissel. 2010. Comparison of Soil pH Methods on Soils of North America. Soil Sci. Soc. Am. J. 74(1) : 310-316 Nicol, GW. S Leininger, C Schleper et JI. Prosser. 2008. The influence of soil pH on the diversity, abundance and transcriptional activity of ammonia oxidizing archaea and bacteria. Environ. Microbiol. 10: 29662978 Pankratov, TA, YM Serkebaeva, IS Kulichevskaya, W Liesack et SV Dedysh. 2008. Substrate inudced growth and isolation of Acidobacteria from acidic Sphagnum peat. The ISME J. 2 : 551-560. Parkin, TB., AJ. Sexstone et JM. Tiedje. 1985. Soil pH Adaptation of Denitrifying Populations to Low. Appt. Environ. Microbiol. 1985,49(5):1053. Peterse, F, GW. Nicol, S Schouten, JS Sinninghe Damsté. 2010. Influence of soil pH on the abundance and distribution of core and intact polar lipid-derived branched GDGTs in soil. Organic. Geochem. 41: 1171-75 Picard, C, C Ponsonnet, E Paget, X Nesme et P. Simonet. 1992. Detectionand Enumeration ofBacteriainSoilby Direct DNA Extractionand Polymerase Chain Reaction. Appt. Environ. Microbiol p.2717-2722 Vol.58,No. 9 Quaiser, A, T Ochsenreiter, C Lanz, SC. Schuster, AH. Treusch, J Eck et C Schleper. 2003. Acidobacteria form a coherent but highly diverse group within the bacterial domain: evidence from environmental genomics. Molecular Microbiology (2003) 50(2), 563-575 Roper MM, RR Gault et NA Smith. 1995. Contribution to the N status of soil by free living nitrogen fixing bacteria in a lucerne stand. Soil Biol. Biochem. 27(4/5) : 467-471 Rosso, L., J R Lobry, S Bajard and J P Flandrois. 1995. Effects of Temperature and pH on Microbial Growth. Convenient Model To Describe the Combined. Appt. Environ. Microbiol. 1995,61(2):610. -20 - Rousk, Johannes et Davey L. Jones. 2010. Loss of low molecular weight dissolved organic carbon (DOC) and nitrogen (DON) in H20 and 0.5 M K2SO4 soil extracts. Soil Biol. Biochem. 42: 2331-2335 Rousk, J., Philip C. Brookes et Erland Bààth. 2010. The microbial PLFA composition as affected by pH in an arable soil. Soil Biology & Biochemistry 42 (2010) 516-520 Rousk, J., PC. Brookes et E Bààth. 2010. lnvestigating the mechanisms for the opposing pH relationships of fungal and bacterial growth in soil. Soil Biology & Biochemistry 42 (2010) 926e934 Rousk, J, PC. Brookes et E Bààth. 2009. Contrasting Soil pH Effects on Fungal and Bacterial Growth Suggest Functional Redundancy in Carbon Mineralization. Appl. Environ. Microbiol., Mar. 2009, p. 1589-1596 Vol. 75, No. 6 Rousk, J., PC. Brookes, HC. Glanville et DL. Jones. 2011. Lack of Correlation between Turnover of Low- Molecular-Weight Dissolved Organic Carbon and Differences in Microbial Community Composition or Growth across a Soil pH Gradient. Appl. Environ. Microbiol., p. 2791-2795 Vol. 77, No. 8 Rousk, J., E Baath, PC Brookes, CL Lauber, C Lozupone, JG Caporaso, R Knight et N Fierer. 2010. Soil bacterial and fungal communities across a pH gradient in an arable soil. ISME Journal 4: 1340-1351 Sessitsch, A., E. Hackl, P. Wenzl, A. Kilian, T. Kostic, N. Stralis-Pavese, B. Tankouo Sandjong et L. Bodrossy. 2006. Diagnostic microbial microarrays in soil ecology. New Phytologist 171 : 719-736. Simek, M. et D.W. Hopkins. 1999. Regulation of potential denitrification by soil pH in long-term fertilized arable soils. Biol Fertil Soils (1999) 30 :41-47 8imek, M., L Jisova, DW. Hopkins. 2002. What is the so-called optimum pH for denitrification in soil? Soil Biol Biochem. 34: 1227-1234 Taziebou, LC, FX Etoa et JJ Essia Ngang. 2004. Effects of some environmental factors on microbial growth and biodegradability of a pesticide mixture by soil microorganimsms. J. Camer. Acad. Sci. 4:41-47 Wakelin, SA., L.M.Macdonald, S.L.Rogers , A.L.Gregga, T.P.Bolger et J.A.Baldock. 2008. Habitat selective factors influencing the structural composition and functional capacity of microbial communities in agricultural soils. Soil Biol. Biochem. 40: 803-813 Weijers, JWH., S Schouten, JC. van den Donker, EC. Hopmans et JS Sinninghe Damsté. 2007. Environmental controls on bacterial tetraether membrane lipid distribution in soils. Geochim. Cosmochim. Acta 71,703-713 (2007) Wu, U., B Ma, L Zhou, H Wang, J Xu, S Kemmitt et PC. Brookes. Changes in the soil microbial community structure with latitude in eastem China, based on phospholipid fatty acid analysis. Appl. Soil Ecol. 43: 234-240 REVENDICATIONS1. Méthode d'évaluation de la résilience de la fraction bactérienne de la microflore d'un sol arable ou forestier en termes de diversité, d'activité et/ou d'abondance confrontée à des variations de pH du sol environnant comprenant les étapes suivantes ; - échantillonnage du sol d'une parcelle agronomique et/ou d'îlots agricoles, ou encore d'une parcelle forestière, - mesure de la dynamique de la fraction bactérienne du sol en termes de diversité, d'activité et/ou d'abondance, relative ou absolue, à différentes valeurs de pH comprises à l'intérieure d'une plage de valeurs correspondant à l'étendue de l'acidité échangeable du sol, - comparaison de cette mesure avec des valeurs optimales permettant de constater un écart significatif, - diagnostique de l'état microbiologique du sol par appréciation de cet écart permettant de préconiser une pratique agronomique capable de renforcer ces populations bactériennes, caractérisée en ce que la mesure de la résilience est obtenue par superposition de la courbe décrivant cette variation de la dynamique de ladite fraction bactérienne de la microflore du sol en fonction des susdites différentes valeurs de pH imposées in vitro (courbe variable), à une autre courbe fixée horizontalement (courbe fixe) au pH optimal (pHo) et/ou supposé optimal pour ladite dynamique bactérienne en termes de diversité, d'activité et/ou d'abondance, relative ou absolue. 2. Méthode d'évaluation de la résilience de la fraction bactérienne de la microflore d'un sol selon la première revendications caractérisée en ce que l'échantillon de sol est préalablement incubé en présence d'un minimum de substrat carboné. 3. Méthode d'évaluation de la résilience de la fraction bactérienne de la microflore d'un sol selon une quelconque des revendications précédentes caractérisée en ce que la mesure de la dynamique de la fraction bactérienne de la microflore du sol ce fait sur la base du métabolisme d'un substrat carboné à différentes valeurs de pH comprises à l'intérieure d'un plage de valeurs correspondant à l'étendue de l'acidité échangeable. 4. Méthode d'évaluation de la résilience de la fraction bactérienne de la microflore d'un sol selon les revendications 1 et 2 caractérisée en ce que la mesure de la dynamique de la fraction bactérienne de la microflore du sol ce fait sur la base du dénombrement de 2 99 796 1 -22 - cellules bactériennes viables à différentes valeurs de pH comprises à l'intérieure d'un plage de valeurs correspondant à l'étendue de l'acidité échangeable. 5. Méthode d'évaluation de la résilience de la fraction bactérienne de la microflore d'un 5 sol selon les revendications 1 et 2 caractérisée en ce que la mesure de la dynamique de la fraction bactérienne de la microflore du sol ce fait sur la base d'un indice de diversité de la microflore bactérienne à différentes valeurs de pH comprises à l'intérieure d'un plage de valeurs correspondant à l'étendue de l'acidité échangeable 10 6. Méthode d'évaluation de la résilience de la fraction bactérienne de la microflore d'un sol selon une quelconque des revendications précédentes caractérisée en ce que la comparaison de la mesure de la dynamique bactérienne par superposition des courbes, fixes et variables, comprend une intervalle de confiance applicable à ces deux courbes. 15 7. Méthode d'évaluation de la résilience de la fraction bactérienne de la microflore d'un sol selon une quelconque des revendications précédentes caractérisée en ce que la comparaison de la mesure de la dynamique bactérienne par superposition des courbes fixes et variables comprend une intervalle de confiance applicable à ces deux courbes au delà de la quelle la courbe variable s'écarte significativement de la courbe fixe. 20 8. Méthode d'évaluation de la résilience de la fraction bactérienne de la microflore d'un sol selon une quelconque des revendications précédentes caractérisée en ce qu'il est maintenant possible de graduer cette résilience en mesurant l'angle entre les courbes variables et fixes. 25 9. Méthode d'évaluation de la résilience de la fraction bactérienne de la microflore d'un sol selon la revendication précédente caractérisée en ce que si la courbe dite variable s'écarte significativement de la courbe fixe, i.e. au delà des bornes établies par les intervalles de confiances en raison d'un angle important entre ces deux courbes, les 30 populations bactériennes en question sont dites peu ou pas résilientes, et le renforcement de ces populations, par inoculation bactérienne et/ou azotobactérienne par exemple, est préconisé.